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聚甲醛在國內(nèi)已經(jīng)得到較大規(guī)模的生產(chǎn)，但是產(chǎn)品質(zhì)量與國外公司同級的共聚甲醛相比，無論是熱穩(wěn)定性，還是力學性能上都有明顯的差距和不足。主要表現(xiàn)為：力學性能差且不穩(wěn)定、性脆；熱穩(wěn)定性差，模垢高，加工過程易分解有害氣體甲醛；制品易變形翹曲；電學、熱學性能不達標；目前我國大部分聚甲醛生產(chǎn)企業(yè)由于產(chǎn)品質(zhì)量問題經(jīng)濟效益遠未達到預期。2011年我國新建聚甲醛裝置產(chǎn)能將集中釋放，競爭壓力迅速加劇，市場形勢嚴峻，不合格聚甲醛產(chǎn)品必將要被市場淘汰。 本成果的核心主要集中在三個方面：一是提供成熟的全套聚甲醛產(chǎn)品分子結(jié)構(gòu)、聚集態(tài)結(jié)構(gòu)和宏觀性能的工業(yè)分析表征方法(包括儀器、方法和人員培訓)。聚甲醛產(chǎn)品分子結(jié)構(gòu)和聚集態(tài)結(jié)構(gòu)共同決定了其宏觀性能，目前我國聚甲醛生產(chǎn)企業(yè)在此方面十分欠缺。有了這些基本手段后，可以很方便地對聚甲醛裝置相關工段工藝進行調(diào)整，提高基礎樹脂質(zhì)量。二是提供成熟的、高性價比的整套聚甲醛產(chǎn)品助劑包。聚甲醛的助劑體系決定了其產(chǎn)品質(zhì)量50%的權重，目前國內(nèi)聚甲醛生產(chǎn)企業(yè)的聚甲醛助劑體系相對落后，我們的助劑包可以進一步提高聚甲醛產(chǎn)品質(zhì)量水平。三是可以根據(jù)需要提供下游改性聚甲醛的整套技術，包括成熟的產(chǎn)品配方，生產(chǎn)工藝，定制或推薦全套生產(chǎn)設備和相關硬件設備。

液滴陣列是研究數(shù)字分子檢測、數(shù)字分子免疫學、單細胞分析的重要技術手段，是當前生物醫(yī)藥領域的研究熱點。受植物葉片倒模的啟發(fā)，創(chuàng)新性地將限制性表面能梯度微孔陣列應用于高通量液滴數(shù)字化過程（相關研究成果發(fā)表在中科院工程類分區(qū)Q1、Q3期刊上），提出了基于仿生微流控原理的數(shù)字化液滴陣列技術，設計開發(fā)了數(shù)字分子診斷和單細胞分析通用系統(tǒng)平臺，在細胞、顆粒的分散陣列化及生物應用進行了探索。經(jīng)過近4年研究，已完成了平臺原理驗證、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、系統(tǒng)調(diào)試、生物應用驗證的工作，應用在數(shù)字PCR、數(shù)字LAMP等核酸分子診斷領域，在多菌分離及培養(yǎng)等單細胞分析領域，初步開發(fā)了數(shù)字ELISA等分子免疫學領域研究方法。

一、成果簡介 食源性病原微生物目前是威脅我國食品安全的首要風險。通過分子生物學手段可快速、準確、廉價的檢測病原微生物，但傳統(tǒng)分子生物學技術在食品微生物檢測中只能做到靶向檢測和事后檢 測，即在例行檢查中只檢測種類有限的常規(guī)病原微生物，而不在常規(guī)檢測范圍內(nèi)的病原微生物在爆發(fā)食品安全事件后才進行檢測，這種靶向性和后驗性導致食源性病原微生物檢測的遺漏和滯后。另 外，傳統(tǒng)的分子生物學技術一次實

本發(fā)明公開了一種測量不確定度的分析方法。利用參考測量系測量各標準樣件，獲取測量結(jié)果 X，利用某一待分析的測量系統(tǒng)對標準樣件進行測量，獲取測量結(jié)果 Y；分別計算測量結(jié)果 X 和 Y 的方差V(X) 和 V(Y) ， 并 定 義 α ＝ V(X)/V(Y) ； 假 設 <imgfile="DDA00002582404000011.GIF" wi="39" he="46" /> 和 <imgfile="DDA00002582404000012.GIF" wi="29" he="46" /

該篩選儀器以表面等離子體共振成像（SPRi）裝置為基礎平臺。SPRi技術將傳統(tǒng)的SPR 技術與成像技術相結(jié)合，能夠?qū)崿F(xiàn)生物分子互作信息的高通量捕獲。該儀器由一套包含光學檢測系統(tǒng)、微流體控制系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)采集存儲的操作界面構(gòu)成。儀器能進行核酸適配體篩選、高通量生物分子之間的動力學測定、生物標志物發(fā)現(xiàn)、特異性結(jié)合動力學、食品安全與質(zhì)量檢測、小分子微陣列藥物篩選、先導化合物的優(yōu)化、藥物初篩、抗體發(fā)現(xiàn)、抗體糖基化表征、雜交瘤篩選、靶標垂釣等技術提供技術和材料，應用于制藥、生命科學、醫(yī)學、食品和環(huán)境等領域。

1.痛點問題 多年來，工業(yè)大數(shù)據(jù)領域大數(shù)據(jù)分析算法和模型都是基于大量代碼實現(xiàn)，效率低，難以實現(xiàn)快速開發(fā)。同時，工業(yè)大數(shù)據(jù)處理分析模型處理過程多由多個算法通過一定的計算流程構(gòu)成，計算流程復雜多變，迫切需要一款支持靈活定制和快速開發(fā)的處理分析技術來支持工業(yè)大數(shù)據(jù)處理分析。 2.解決方案 清華數(shù)為交互式大數(shù)據(jù)處理與分析技術針對工業(yè)大數(shù)據(jù)處理與分析任務的交互式探索、建模、調(diào)試和應用而設計。根據(jù)CRISP-DM設計原則，一般大數(shù)據(jù)處理與分析分為業(yè)務理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準備、建模、評估和部署等階段，各階段相輔相成，形成一個大數(shù)據(jù)處理分析生命周期。 圖1.交互式大數(shù)據(jù)處理與分析技術設計思想 本成果技術基于上述CRISP-DM的設計思想而設計，完全支持大數(shù)據(jù)處理與分析生命周期。該技術的特點包括： （1）內(nèi)置數(shù)百種通用和專用的大數(shù)據(jù)分析算法和模型，并提供了按需擴展機制，用戶可以按照自己的需要隨時添加和擴充，以支持客戶特定的大數(shù)據(jù)應用需求； （2）支持拖拽方式構(gòu)建處理與分析流程，完全圖形化設計大數(shù)據(jù)處理分析計算流程，并能在設計過程中進行單步/多步運行調(diào)試，查看中間結(jié)果，實時調(diào)整運行結(jié)果，以獲得用戶期望的處理分析結(jié)果； （3）支持機器學習模型訓練及使用，內(nèi)置了機器學習模型訓練框架，一般機器學習模型在該技術的支持下，可以實現(xiàn)快速訓練，訓練結(jié)果可支持進一步的大數(shù)據(jù)處理與分析； （4）支持數(shù)據(jù)處理與分析流程參數(shù)化，在其提供的內(nèi)部數(shù)據(jù)處理與分析算法模板中，用戶通過算法模板可以開發(fā)面向Java、Python的算法，并集成和擴展到該技術的算法集合，實現(xiàn)按需定制處理分析； （5）支持數(shù)據(jù)畫像和學習模型可視化，以圖形化的方式定制數(shù)據(jù)畫像的方法模型，并以二維和三維圖表的形式展示給用戶； （6）支持批處理、流處理和流轉(zhuǎn)批處理三種處理方式； （7）按需定制運行計劃與資源有效利用，用戶可設置任務執(zhí)行計劃，任務執(zhí)行計劃定期運行，以實現(xiàn)周期性處理分析，方便獲得持續(xù)的運行結(jié)果。 清華數(shù)為交互式大數(shù)據(jù)處理與分析技術面向多種用戶角色，包括數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學家、算法工程師、運維工程師、代碼工程師等。采用分層設計，分為客戶層、服務層、計算層。 客戶層包括流程建模調(diào)試工具，用戶可用工具圖形化拖拽式設計處理與分析計算模型，并可進行調(diào)試和查看中間結(jié)果；管理工具，針對服務層所調(diào)用和訪問的計算框架或者外部系統(tǒng)進行管理，包括對于數(shù)據(jù)源、計算環(huán)境、存儲環(huán)境等的管理工具。 服務層主要包括流程調(diào)度服務，即負責按照用戶所設定的工作計劃來定時調(diào)度執(zhí)行計算模型；執(zhí)行服務，是負責執(zhí)行處理分析計算的模型和算法的服務；計算資源管理服務負責管理執(zhí)行服務中所能集成的所有的服務，如計算框架和存儲設施等。 計算層是執(zhí)行服務在執(zhí)行處理分析算法和模型中所訪問的外部服務，包括計算組件或框架，以及持久化存儲組件或者系統(tǒng)等。 圖2.交互式大數(shù)據(jù)處理與分析技術架構(gòu) 本成果的交互式處理與分析技術較好地解決了工業(yè)大數(shù)據(jù)處理分析工作中所遇到的問題和痛點，并且能夠廣泛應用于多個行業(yè)和領域中，如能源、礦山、醫(yī)療器械、裝備制造業(yè)、消費品制造業(yè)、工程機械行業(yè)等。 合作需求 期待與工業(yè)、醫(yī)療等領域企業(yè)緊密合作，獲得各領域的實際需求，促使該技術不斷完善和升級迭代，走向成熟。 未來將在工程機械行業(yè)、醫(yī)療機械行業(yè)、礦山行業(yè)、裝備制造行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)電商行業(yè)等尋求更多的成果轉(zhuǎn)化、深度合作機會，在合作基礎上，推動上述行業(yè)領域?qū)崿F(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級，為國家實現(xiàn)“雙碳”目標做出清華貢獻。

深入了研究低電壓芯片電泳的理論原理和控制方法，開展了低電壓電泳分離檢測相關基礎理論與關鍵加工技術的研究。通過芯片微流道中流體的電場和流場等的模擬分析，對低電壓電泳芯片進行了結(jié)構(gòu)設計，提出集成非接觸高頻電導檢測器的硅基低電壓電泳芯片和玻璃基低電壓電泳芯片的新結(jié)構(gòu)；突破了SOI硅基芯片側(cè)壁微電極陣列及其與高頻非接觸電導檢測器一體化三維集成等關鍵加工技術，研發(fā)出基于SOI的集成低電壓電泳芯片和集成光學濾色薄膜的玻璃基低電壓電泳芯片的兩套加工工藝；成功研制出柱端集成非接觸高頻電導檢測器的兩種低電壓電泳芯片

成果與項目的背景及主要用途 目前，對于心臟進行檢測的儀器主要有兩類：一類是基于心臟電學特性的心電圖；一類是基于心臟聲學的特性的聽診和心音圖。心電圖是現(xiàn)在醫(yī)院普遍采用的心臟監(jiān)測方式，它能夠較為準確和全面的反映心臟的健康狀況。但是，有些心臟疾病，當它在心音圖上反映出來的時候在心電圖上還沒有反映，所以，心電監(jiān)測較心音檢測有一定的滯后性。一個完整的心動周期，心臟會產(chǎn)生兩個聲音：第一心音（S1）和第二心音（S2）。有些情況下，比如幼年和老年的時候也會出現(xiàn)第三心

成果簡介（1） 回轉(zhuǎn)支承回轉(zhuǎn)支承是一切兩部分之間需要相對回轉(zhuǎn)又同時承受軸向力、 徑向力和傾覆力矩的機械傳力基礎元件。 其基本功能是采用螺栓將其固定在機械設備的上、 下支座上進行傳力和傳動， 實現(xiàn)機械設備兩部分之間的相對回轉(zhuǎn)。本項目運用彈性接觸理論及有限元方法， 以 SOLIDWORKS 軟件和 ANSYS 軟件為工具， 建立了球式及柱式回轉(zhuǎn)支承產(chǎn)品的整體有限元計算模型， 研究了典型的球式及柱式回轉(zhuǎn)支承產(chǎn)品在傾覆力矩和軸向力綜合作用下的力學性能。 尤其針對回轉(zhuǎn)

通信網(wǎng)絡關鍵節(jié)點可視化分析系統(tǒng)提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性計算算法。 不同的算法適用于不同的場合。Degree算法表示節(jié)點的直接影響力強弱。 節(jié)點的Degree中心性值越高，該節(jié)點的直接影響力越大。 Betweenness centrality算法研究節(jié)點之間的通信程度和節(jié)點對信息的控制， 使用該算法可以準確找到網(wǎng)絡中某些“流量”非常大的重要節(jié)點；本算法可用于設計網(wǎng)絡的通信協(xié)議、 優(yōu)化網(wǎng)絡部署和檢測網(wǎng)絡瓶頸等。Closeness centrality研究信息傳播的獨立性和有效性； 本算法反映了節(jié)點在網(wǎng)絡中居于中心的程度；本算法可用于考察一個節(jié)點不依靠其它節(jié)點來傳播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不僅考慮節(jié)點鄰居數(shù)量還考慮了其質(zhì)量對節(jié)點重要性的影響， 這是從網(wǎng)絡中節(jié)點的地位和名望角度考慮，適用于網(wǎng)頁排序。HITS是一種重要的網(wǎng)頁重要性排序算法，主要適用于網(wǎng)絡信息檢索領域。 PageRank是網(wǎng)頁排序領域中最著名的算法；該算法基于網(wǎng)頁的鏈接結(jié)構(gòu)給網(wǎng)頁排序；它認為萬維網(wǎng)中一個頁面的重要性取決于指向它的其它頁面的數(shù)量和質(zhì)量；本算法適用于網(wǎng)頁排序。 在本系統(tǒng)中可以方便、輕松和快捷的使用以上算法；輸入數(shù)據(jù)，選擇中心性算法，系統(tǒng)會快速展現(xiàn)算法分析結(jié)果；結(jié)果中越重要的節(jié)點在畫面展示中直徑越大， 直徑越小的節(jié)點表示節(jié)點的重要性越低；在系統(tǒng)右側(cè)欄目中節(jié)點以重要性程度降序排序，前五個節(jié)點名字用紅色突出標記。 以上展示方式是為了讓分析人員方便分 析數(shù)據(jù)。