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本發明公開一種可視化重建膝關節交叉韌帶的方法，包括數據采集、統一坐標系、交叉韌帶空間坐標提取、可視化影像重建交叉韌帶、影像測量等步驟；本發明可實現CT及MRI的數字化融合，簡單有效，可以指導膝關節韌帶手術，且不會增加病員負擔。

本發明公開了一種基于遙感影像的特征函數空間濾值回歸模型并行化方法，本發明針對遙感影像數 據回歸建模過程中變量空間自相關性對模型的影響，提出采用特征函數空間濾值方法，通過將影像進行 分塊，利用搭建的并行計算集群進行分布式計算，最后將分塊計算的結果返回給主節點匯總，通過對比 串行和并行分別得到的回歸模型擬合評價參數 MSE、RMSE、R2、Adj.R2 以及并行加速比 S，驗證基于 遙感影像的特征函數空間濾值并行方法在空間統計回歸建模中能夠消除空間

本發明公開了一種基于MapX建立的GIS公交信息可視化方法，屬于公交信息可視化技術領域，解決現有技術中公交運行的調控力度差，運營效率低的問題。采集動態的公交IC卡數據與靜態的站點信息和線路信息，建立數據倉庫；對數據倉庫中的數據進行預處理，保留所需要的數據；利用數據分析方法對經過預處理過后的公交IC卡數據進行分析，得到客流量的分布信息；GIS通過MapX的空間數據結構構建數據模型，將客流量的分布信息通過程序實現可視化顯示。實現公交信息的可視化，有利于公交場地規劃、提高公共交通信息管理服務水平、合理布置公交線網、科學制定公交運營計劃、保障公共交通的可持續運行。

本發明公開了一種基于Ｔｉｋｈｏｎｏｖ正則化的亞像素位移測量方法。在數字圖像相關法中，計算散斑圖的亞像素位移時需要獲得散斑圖的灰度梯度，傳統的計算方法是通過有限差分法對散斑圖的灰度求導； 然而數值求導具有很強的不穩定性，對圖像噪聲十分敏感，微小的測量誤差將導致計算所得灰度梯度嚴重偏離真實灰度梯度。針對這一問題，本文提出了一種基于Ｔｉｋｈｏｎｏｖ正則化的亞像素位移測量方法，利用光滑三次樣條函數擬合散斑圖的灰度，三次樣條的導數即為散斑圖的灰度梯度，進而利用亞像素位移測量方法獲得結構的亞像素位移，克服了傳統測量方法抗噪聲能力差的問題，可以有效提高測量精度。

一、成果簡介 本項目為國家高技術研究發展計劃（863計劃）資助項目成果。本研究首次采用了分段冷卻工藝對再制干酪 進行冷卻，與傳統快速冷卻和慢速冷卻工藝相比，這種冷卻方式使向再制干酪中添加活性益生菌變成了現實，使益生菌在再制干酪中能夠保持較高的活菌數量和活性。為使益生菌在產品中的分布均勻，添加時進行了攪拌， 研究表明，這種攪動作用對產品的品質沒有破壞作用。同時，這種向再制干酪中添加活性

研制了網絡化移動機器人群編隊的分布式協調控制系統，系統地開展了關于多機器人編隊尋跡控制方法、無線網絡下多機器人通信環境的建模和協議設計兩個方面的研究；研制了基于OPNET的多機器人編隊控制仿真平臺和具有非完整約束的多移動機器人實物演示系統。

本發明涉及壓力傳感器技術領域，特指一種可單面封裝的雙膜電容式壓力傳感器及制作方法，包括玻璃襯底，玻璃襯底上設有小淺槽與大淺槽，小淺槽通過細槽連通于大淺槽，大淺槽上設有可測量低壓差的電容C1與可測量高壓差的電容C2，可測量低壓差的電容C1包括底電極板與薄壓力敏感膜，可測量高壓差的電容C2包括厚壓力敏感膜與頂電極板， 小淺槽通過細槽與可測量低壓差的電容C1對應設置，可測量低壓差的電容C1與可測量高壓差的電容C2對應設置。本發明采用變間距原理實現壓力到電容的轉換，可測量低壓差的電容C1與可測量高壓差的電容C2分別實現了低壓段與高壓段的高精度測量，不僅提高了壓力測量精度，也提升了傳感器的測量范圍。

研究團隊基于cGAMP設計制備了一種肺部仿生納米顆粒（PS-GAMP）來模擬流感病毒肺部感染，發現其能夠在不破壞肺部表面活性劑（PS）和肺泡上皮屏障（AEC）的情況下，激活AMs和AECs，促進疫苗產生高效的體液和CD8+ T細胞保護性免疫反應，以抵抗多種異型流感病毒的攻擊。研究結果提示AECs在產生廣泛的交叉保護以抵御各種流感病毒方面具有十分重要的作用，表明PS-GAMP可能是一種“通用”流感疫苗的潛在粘膜佐劑。

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?？蓴U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。