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本項目研制具有自主知識產權的移動式C形臂X射線術中三維成像與智能識別系統，并進行商品化和產業化。項目研究等中心自動控制技術、X射線圖像采集技術、二維X射線圖像的三維重建與成像技術以及基于人工智能的人體物質識別（識別肌肉、骨骼和脂肪等組織）技術。系統適用于多種多樣的臨床需求，特別是高要求的手術作業，尤其適用于介入放射學、血管外科介入性心臟病（如冠狀動脈形成術），骨科手術和神經外科等領域的需求，在國內醫療領域屬于前沿領先水平，其市場前景廣闊，具有巨大的

：本發明公開了一種用于納米造影劑評價的三維超聲掃描成像裝 置，包括超聲探頭定位單元、機械掃描模塊、驅動控制模塊、串口通 信模塊和圖像采集重建模塊；機械掃描模塊在驅動控制模塊的控制下， 掃描待研究對象并將獲得的二維超聲圖像序列反饋給圖像采集重建模 塊；驅動控制模塊在圖像采集重建模塊的控制下驅動機械掃描模塊運 動，并將驅動控制模塊的狀態信息反饋給圖像采集重建模塊；串口通 信模塊連接圖像采集重建模塊與驅動控制模塊，傳輸控制命令與反饋 信息；圖像采集重建模塊根據上述二維超聲圖像序列重建三維超聲圖 像；本發明

世界上首臺有機融合電化學、光譜學和質譜技術的優勢于一體的“單細胞時空分辨分子動態分析系統” 一、項目分類 重大科學前沿創新 二、成果簡介 南京大學化學化工學院陳洪淵院士領銜的科研團隊，在國家自然科學基金重大科研儀器專項支持下，聯合清華大學、東南大學、中國醫學科學院藥物研究所的研究人員，攻克了單個細胞內分子反應動力學過程高時空分辨和微弱信號精準測量的技術瓶頸，研制成世界上首臺有機融合電化學、光譜學和質譜技術的優勢于一體的“單細胞時空分辨分子動態分析系統”。 首次闡明單細胞內溶酶體中生物催化反應機制；創建了胞內不同空域熱傳導系數的準確測量，闡明胞內熱量產生與耗散機制以及胞內“出汗”與機體“出汗”散熱的生命整體一致性；研制成的極紫外(VUV)質譜成像，擺脫了MALDI技術對電離介質的依賴，極大地降低了二次離子質譜(SIMS)的電離碎片，從而降低了重構分子結構的難度，顯著提升了我國生命與健康領域高端科研儀器的國際競爭力。 本項目迄今已發表研究論文逾百篇。包括PNAS 4篇，NatureComm. 2篇，Science Adv.1篇，JACS 6篇，Angew. Chem. Int. Ed. 6篇，Anal. Chem. 49篇等。申請了國內專利41件，國際專利1件，授權18件。項目組成員獲得教育部“長江學者獎勵計劃”青年學者以及2018年度儀器儀表學會分析儀器分會“朱良漪分析儀器青年創新獎”；所研發的“單細胞活性分析儀”獲“2018年度科學儀器行業優秀新產品獎”及“2021年度日內瓦發明金獎”。

本發明公開了一種基于白光干涉原子力探針掃描顯微鏡探針系 統的成像自動調整裝置自動及其控制方法，該裝置主要包括計算機， 夾持機構及鉸鏈機構，原子力探針及其探針組件，白光干涉顯微系統， 面 CCD 光路連接筒。在白光干涉原子力探針顯微鏡連接完成的情況 下，根據面 CCD 上探針的成像與面 CCD 坐標系的水平夾角，通過計算機來控制舵機偏轉一定的角度，使得原子力探針在面 CCD 中的成像 與面 CCD 坐標系中的夾角在誤差范圍內，從而得到測量的結果有較小 的測量誤差。本發明可以實現探針在面 CCD 中的成

本實用新型公開了一種具有卡塞格林型前端的共視場共孔徑多光譜成像系統,包括具有中心開孔且反射面為凹面的主鏡、入射面為凸面的折反射兩用型次鏡、中波或長波紅外或中長波紅外雙波段成像鏡組、中波或長波紅外或中長波紅外雙色探測器單元、可見至近紅外波段成像鏡組、可見至近紅外波段分色器件與探測單元。本系統中,主鏡作為各波段的公共入瞳,利用次鏡實現一次分光,提高了光能利用率,節省了分光鏡和系統空間,有利于實現大孔徑和較大的視場,成像質量顯著提高。同光軸共視場成像使圖像易于配準。

復雜非線性滯后動力系統分析與綜合問題是控制領域研究的熱點和難點。本項目主要取得如下創新成果： 1、非線性滯后動力系統的魯棒控制。主要研究狀態信息延遲下非線性系統的魯棒控制問題。通過構造李雅普諾夫函數和泛函，很好地解決了一直以來困擾控制領域的嚴格反饋結構非線性滯后控制難題。對于一般結構的非線性系統，提出了反饋控制設計框架，克服了現有文獻關于滯后項的強假設條件。  2、非線性關聯滯后大系統的分散協調控制。提出了強非線性關聯環節下大系統的分散自適應反饋控制器設計方法，解決了非匹配模型跟隨控制難題，為強耦合滯后大系統的分散控制問題提供了完整的解決方案。 3、滯后系統智能控制和網絡化系統控制設計。提出了非線性滯后系統的無記憶智能控制設計理論與方法。給出了非對稱網絡環境下遙操作系統的控制器設計方法，建立了網絡環境參數、控制器參數和系統性能的顯性表達式。 4、應用基礎研究：提出了化合反應系統的控制器設計方法，同時構建了工業無線網絡控制平臺。 研究成果在大型高爐建模與節能減排優化控制、惡劣工業環境下無線網絡化控制、物聯網、網絡化機器人遠程控制等領域得到了初步應用。

本成果針對城市水電氣熱等綜合能源數據來源廣泛，結構復雜，且與用戶、時間、空間信息關系緊密的特點，構建了高性能綜合能源數據分析平臺，提出了細粒度的能源數據分析理論框架及方法，并將其應用于智慧城市建設。

大數據應用的多樣化 需要的計算模型、數據模型多樣化； 目前每類模型需要單獨的開源系統來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系統導致大數據分析平臺非常復雜、效率低下。研究目標：研究和開發面向新型多計算模型融合架構的、高時效、可擴展的新 一代大數據分析支撐系統與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。針對目前大數據分析平臺復雜、效率低下的痛點，該系統具有三個 方面的優勢：首先，這套系統采用融合架構，一方面實現關系、圖、鍵 值、文檔等多種數據模型的高效融合，另一方面實現批處理計算、流計 算的深度融合，并可以通過SQL擴展語言來進行多模型的統一查詢，實現高效的跨模型查詢。其次，對于復雜系統來說，時效性非常重要，這 套系統采用融合架構提高效率是實現高時效的基礎，更重要的是，我們 對大數據分析從數據到用戶進行了端到端的全棧時效優化。最后，對于 大數據應用來說，系統擴展性非常重要，本系統在資源層、存儲層和計 算層進行了全面的擴展性優化。下面在融合架構、高時效和可擴展這三 個方面，分別詳細介紹FAST系統的三個主要亮點。融合架構FAST系統的第一個亮點是融合架構，我們在技術方面的創新主要包 括多數據模型融合和多計算模型融合兩方面。多數據模型融合：設計和研發了多模型數據管理與查詢引擎，支持關系、圖、鍵值、 文檔等多種數據模型，實現了查詢解析、查詢優化、元數據管理、數據 分布等功能，將多種數據模型進行統一管理和深度融合。同時擴展了SQL語言，通過統一的查詢接口支持對關系、鍵值、圖、文檔等數據進行獨立訪問或者跨模型查詢。經過試驗，多模型數據融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時間能平均減少70.7%。目前spark等現有系統還需要手工編程方式來實現跨模型查 詢，所以FAST系統在易用性上也表現良好，降低使用門檻，提高開發效率。多計算模型融合：在計算層實現了最常見的批處理計算和流計算深度融合，批流融合的核心方法是在系統內部實現批和流的統一表達，批是對有限數據集 的運算，流是對無限數據流的計算，我們設計了UCollection結構對批和 流數據進行統一表達，通過識別的bounded標志，來確定是批、流、或批流融合。有了統一表達，可以開展一系列融合優化來提升系統性能。 并且對上通過Unified API統一用戶的批、流接口，實現二者在編程范式上的統一表達。對于批流混合的計算，融合架構系統的查詢延遲比Flink 1.4.2能減少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高時效FAST系統的第二個亮點是高時效，即縮短大數據分析的時間消耗， 提高效率。由于大數據分析平臺是一個非常復雜的系統，為了做到高時效，系統不能存在性能短板，因此需要對大數據分析的整個過程進行端到端的全棧時效優化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態存儲、批流融合、機器學習、人工操作各層都進行優化。對于多模態存儲，面向應用負載和異構硬件特征進行自適應優化；對于批流融合計算，在統一表達基礎上，進行系列融合優化技術， 包括DAG優化、迭代優化、部署優化、操作符優化等；在機器學習層面，進行模型優化、消息優化、梯度優化、概率優化 等來提高時效；而且我們也考慮到大數據分析過程中用戶人工操作的時效性問題， 通過智能地進行大數據分析方法和模型的推薦，來縮減人工操作的 時間。可擴展FAST系統的第三個亮點是可擴展，由于大數據應用規模很大，數據增速快，對系統可擴展性的要求非常高，為此我們在系統的資源層、 存儲層和計算層進行了全面的擴展性優化。在資源層，系統都部署在云計算的虛擬化資源之上，利用了云計算資源的彈性機制進行系統擴展。并在系統中實現了可伸縮調整模塊， 能實時監控軟硬件系統的狀態，按照應用需求來自適應地進行彈性伸縮。在存儲層，分布式存儲系統擴展性的關鍵在于分布式共識和一致性 協議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進行Raft的擴展優化。在計算層，我們擴展了機器學習模型的參數規模，使系統可以支持 到百億級別的超大規模機器學習模型訓練，并且性能方面有明顯提 升。亮點成果：融合架構大數據分析平臺目前已經在阿里巴巴雙十一進行示范應用。 從2020年11月10日至11月16日一周的時間，在阿里的生產環境中，研發 的系統一直連續穩定運行，基于淘寶和天貓的實際用戶信息進行大數據 分析，綜合運用了本系統的存儲、計算、機器學習等多個模塊的能力， 累計進行了184億件商品推薦。同時在雙十一期間，基于智能交互向導技術，也面向電子商務應用 的賣家提供了“生意參謀”應用，基于大數據分析，幫助賣家分析產品 銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。

成果描述：本實用新型公開了一種基于物聯網的微功耗分析儀,對無線傳感器網絡中傳感節點進行功耗分析,包括電壓獲取電路、電流獲取電路、采集控制模塊、模擬積分器和采用獨立電源供電的微處理器,電壓獲取電路、電流獲取電路通過采集控制模塊與微處理器連接；所述采集控制模塊包括同步信號發生器、門控時鐘電路和依次連接的模數轉換器、放大器、濾波器,電壓獲取電路采集的電壓信號、電流獲取電路采集的電流信號分別依次通過模數轉換器轉換成對應的數據信號,由放大器進行信號放大,經濾波器濾波后輸入微處理器；所述放大器采用多級放大電路或對數放大電路中任一種。本實用新型較為準確的檢測被測傳感節點的功耗。市場前景分析：本實用新型公開了一種基于物聯網的微功耗分析儀,對無線傳感器網絡中傳感節點進行功耗分析,包括電壓獲取電路、電流獲取電路、采集控制模塊、模擬積分器和采用獨立電源供電的微處理器,電壓獲取電路、電流獲取電路通過采集控制模塊與微處理器連接；所述采集控制模塊包括同步信號發生器、門控時鐘電路和依次連接的模數轉換器、放大器、濾波器,電壓獲取電路采集的電壓信號、電流獲取電路采集的電流信號分別依次通過模數轉換器轉換成對應的數據信號,由放大器進行信號放大,經濾波器濾波后輸入微處理器；所述放大器采用多級放大電路或對數放大電路中任一種。本實用新型較為準確的檢測被測傳感節點的功耗。與同類成果相比的優勢分析：國內領先

本發明公開了一種基于社會網絡的網絡輿情行為分析方法，首先基于網絡新聞或者帖子之間的相似度建立起一個網絡輿情事件社會網絡，然后通過分析社會網絡參數隨時間的變化以及參數之間的對比，自動的實現網絡輿情的識別和網絡輿情事件緊急程度的評估，方便相關政府部門更有效的監控和管理網絡輿論。