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本發(fā)明公開了一種基于本體模型的網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)入侵檢測方法及系統(tǒng)。該方法構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)本體模型，基于該模型進(jìn)行入侵檢測，并權(quán)衡決策后得到最終檢測結(jié)果。系統(tǒng)包括主節(jié)點(diǎn)，多個(gè)從節(jié)點(diǎn)，和負(fù)責(zé)消息傳遞的工業(yè)通信網(wǎng)絡(luò)；主節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)完成自身的主機(jī)活動(dòng)審計(jì)數(shù)據(jù)的收集、所有網(wǎng)絡(luò)報(bào)文的收集、主節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的控制閉環(huán)流的檢測、控制對象檢測、整個(gè)系統(tǒng)所有節(jié)點(diǎn)主機(jī)活動(dòng)審計(jì)數(shù)據(jù)的檢測、網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)檢測以及檢測結(jié)果的協(xié)調(diào)；各從節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)完成該節(jié)點(diǎn)對

一種適于規(guī)則網(wǎng)格 DEM 的結(jié)構(gòu)化多尺度重構(gòu)方法，包括如下步驟:步驟 1，谷地匯水區(qū)域的提取 及結(jié)構(gòu)化組織;步驟 2，谷地選取與匯水區(qū)域的合并;步驟 3，基于合并后的匯水區(qū)域進(jìn)行約束內(nèi)插生 成新的、刪除次要谷地后的 DEM。其優(yōu)點(diǎn)是:通過實(shí)驗(yàn)對比，傳統(tǒng)重采樣及濾波綜合方法無論谷地和 山脊大小同等程度地削減正向、負(fù)向地貌，沒有顧及地理特征的保持;而采用本發(fā)明方法綜合后，圖中 表示次要谷地的等高線彎曲呈現(xiàn)成組刪除的效果，表示主要谷地源頭的等高線彎曲保持較好，與專家手 工綜合的效果接近。

本發(fā)明公開了一種基于電流體動(dòng)力噴印的陣列化圖案噴印裝置，包括金屬針頭，承印層，金屬基板，運(yùn)動(dòng)平臺(tái)和高壓發(fā)生器，其中，所述金屬針頭設(shè)置在承印層上方，該承印層設(shè)置在金屬基板上，該金屬針頭和金屬基板分別連接到高壓發(fā)生器正負(fù)端，從而在兩者之間形成電場，所述金屬基板可在運(yùn)動(dòng)平臺(tái)的驅(qū)動(dòng)下作平面運(yùn)動(dòng)，從而帶動(dòng)承印層運(yùn)動(dòng)，在電場作用下，噴印溶液通過金屬針頭流出并形成射流噴射到運(yùn)動(dòng)的承印層上，即可在該承印層上形成所需的噴印圖案。本發(fā)明還公開了利用上述裝置制備圖案的方法。本發(fā)明基于拉伸輔助的高精度定位，實(shí)現(xiàn)了在工程環(huán)境下，高精度陣列化圖案的簡單、快速制造，突破了傳統(tǒng)靜電噴印技術(shù)在射流定位與噴印特定圖案方面的限制。

本發(fā)明公開了一種用于繼電保護(hù)的數(shù)智化運(yùn)維系統(tǒng)及方法，涉及運(yùn)維管理技術(shù)領(lǐng)域，通過預(yù)測繼電保護(hù)裝置未來是否存在故障；若存在，則根據(jù)故障的類型合集確定可進(jìn)行運(yùn)維的機(jī)器人集合；并根據(jù)繼電保護(hù)裝置的預(yù)設(shè)重要值，確定可進(jìn)行運(yùn)維的機(jī)器人集合中派往繼電保護(hù)裝置進(jìn)行運(yùn)維的機(jī)器人數(shù)量；并計(jì)算可進(jìn)行運(yùn)維的機(jī)器人集合各機(jī)器人被派遣至繼電保護(hù)裝置進(jìn)行運(yùn)維的優(yōu)先值，并根據(jù)優(yōu)先值從大到小的順序從可進(jìn)行運(yùn)維的機(jī)器人集合篩選對應(yīng)數(shù)量的機(jī)器人進(jìn)行運(yùn)維；使得能有效地完成維護(hù)任務(wù)，減緩故障修復(fù)時(shí)間的延誤，從而減小對電網(wǎng)穩(wěn)定性的影響，確保不會(huì)導(dǎo)致大規(guī)模停電或設(shè)備損壞，確保設(shè)備的可靠性和整體運(yùn)營效率。

傳統(tǒng)的電燈泡和日光燈管或節(jié)能燈管由玻璃制造，且沒有保護(hù)層，所以屬于易碎物。其破碎的后果是傷人或汞蒸汽吸入人體或破壞環(huán)境。 此技術(shù)通過在電燈泡或燈管外面涂一薄層可屏蔽電磁波的透明彈性材料，不但可有效屏蔽電磁波，還可以防止電燈泡或燈管破碎。而且，即使產(chǎn)生了破碎，也不會(huì)破壞高強(qiáng)度的塑料涂層，故燈管中的汞也不會(huì)外泄到環(huán)境大氣中，從而對環(huán)境和人體起到了有效的保護(hù)。

研究團(tuán)隊(duì)基于cGAMP設(shè)計(jì)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(fā)現(xiàn)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A(yù)Ms和AECs，促進(jìn)疫苗產(chǎn)生高效的體液和CD8+ T細(xì)胞保護(hù)性免疫反應(yīng)，以抵抗多種異型流感病毒的攻擊。研究結(jié)果提示AECs在產(chǎn)生廣泛的交叉保護(hù)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(shù)據(jù)應(yīng)用的多樣化 需要的計(jì)算模型、數(shù)據(jù)模型多樣化； 目前每類模型需要單獨(dú)的開源系統(tǒng)來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，F(xiàn)link，Spark，Tensorflow等）。 多系統(tǒng)導(dǎo)致大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)非常復(fù)雜、效率低下。研究目標(biāo)：研究和開發(fā)面向新型多計(jì)算模型融合架構(gòu)的、高時(shí)效、可擴(kuò)展的新 一代大數(shù)據(jù)分析支撐系統(tǒng)與工具平臺(tái)FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。針對目前大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)復(fù)雜、效率低下的痛點(diǎn)，該系統(tǒng)具有三個(gè) 方面的優(yōu)勢：首先，這套系統(tǒng)采用融合架構(gòu)，一方面實(shí)現(xiàn)關(guān)系、圖、鍵 值、文檔等多種數(shù)據(jù)模型的高效融合，另一方面實(shí)現(xiàn)批處理計(jì)算、流計(jì) 算的深度融合，并可以通過SQL擴(kuò)展語言來進(jìn)行多模型的統(tǒng)一查詢，實(shí)現(xiàn)高效的跨模型查詢。其次，對于復(fù)雜系統(tǒng)來說，時(shí)效性非常重要，這 套系統(tǒng)采用融合架構(gòu)提高效率是實(shí)現(xiàn)高時(shí)效的基礎(chǔ)，更重要的是，我們 對大數(shù)據(jù)分析從數(shù)據(jù)到用戶進(jìn)行了端到端的全棧時(shí)效優(yōu)化。最后，對于 大數(shù)據(jù)應(yīng)用來說，系統(tǒng)擴(kuò)展性非常重要，本系統(tǒng)在資源層、存儲(chǔ)層和計(jì) 算層進(jìn)行了全面的擴(kuò)展性優(yōu)化。下面在融合架構(gòu)、高時(shí)效和可擴(kuò)展這三 個(gè)方面，分別詳細(xì)介紹FAST系統(tǒng)的三個(gè)主要亮點(diǎn)。融合架構(gòu)FAST系統(tǒng)的第一個(gè)亮點(diǎn)是融合架構(gòu)，我們在技術(shù)方面的創(chuàng)新主要包 括多數(shù)據(jù)模型融合和多計(jì)算模型融合兩方面。多數(shù)據(jù)模型融合：設(shè)計(jì)和研發(fā)了多模型數(shù)據(jù)管理與查詢引擎，支持關(guān)系、圖、鍵值、 文檔等多種數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)了查詢解析、查詢優(yōu)化、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù) 分布等功能，將多種數(shù)據(jù)模型進(jìn)行統(tǒng)一管理和深度融合。同時(shí)擴(kuò)展了SQL語言，通過統(tǒng)一的查詢接口支持對關(guān)系、鍵值、圖、文檔等數(shù)據(jù)進(jìn)行獨(dú)立訪問或者跨模型查詢。經(jīng)過試驗(yàn)，多模型數(shù)據(jù)融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時(shí)間能平均減少70.7%。目前spark等現(xiàn)有系統(tǒng)還需要手工編程方式來實(shí)現(xiàn)跨模型查 詢，所以FAST系統(tǒng)在易用性上也表現(xiàn)良好，降低使用門檻，提高開發(fā)效率。多計(jì)算模型融合：在計(jì)算層實(shí)現(xiàn)了最常見的批處理計(jì)算和流計(jì)算深度融合，批流融合的核心方法是在系統(tǒng)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)批和流的統(tǒng)一表達(dá)，批是對有限數(shù)據(jù)集 的運(yùn)算，流是對無限數(shù)據(jù)流的計(jì)算，我們設(shè)計(jì)了UCollection結(jié)構(gòu)對批和 流數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一表達(dá)，通過識(shí)別的bounded標(biāo)志，來確定是批、流、或批流融合。有了統(tǒng)一表達(dá)，可以開展一系列融合優(yōu)化來提升系統(tǒng)性能。 并且對上通過Unified API統(tǒng)一用戶的批、流接口，實(shí)現(xiàn)二者在編程范式上的統(tǒng)一表達(dá)。對于批流混合的計(jì)算，融合架構(gòu)系統(tǒng)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(shí)效FAST系統(tǒng)的第二個(gè)亮點(diǎn)是高時(shí)效，即縮短大數(shù)據(jù)分析的時(shí)間消耗， 提高效率。由于大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)，為了做到高時(shí)效，系統(tǒng)不能存在性能短板，因此需要對大數(shù)據(jù)分析的整個(gè)過程進(jìn)行端到端的全棧時(shí)效優(yōu)化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態(tài)存儲(chǔ)、批流融合、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工操作各層都進(jìn)行優(yōu)化。對于多模態(tài)存儲(chǔ)，面向應(yīng)用負(fù)載和異構(gòu)硬件特征進(jìn)行自適應(yīng)優(yōu)化；對于批流融合計(jì)算，在統(tǒng)一表達(dá)基礎(chǔ)上，進(jìn)行系列融合優(yōu)化技術(shù)， 包括DAG優(yōu)化、迭代優(yōu)化、部署優(yōu)化、操作符優(yōu)化等；在機(jī)器學(xué)習(xí)層面，進(jìn)行模型優(yōu)化、消息優(yōu)化、梯度優(yōu)化、概率優(yōu)化 等來提高時(shí)效；而且我們也考慮到大數(shù)據(jù)分析過程中用戶人工操作的時(shí)效性問題， 通過智能地進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析方法和模型的推薦，來縮減人工操作的 時(shí)間。可擴(kuò)展FAST系統(tǒng)的第三個(gè)亮點(diǎn)是可擴(kuò)展，由于大數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)模很大，數(shù)據(jù)增速快，對系統(tǒng)可擴(kuò)展性的要求非常高，為此我們在系統(tǒng)的資源層、 存儲(chǔ)層和計(jì)算層進(jìn)行了全面的擴(kuò)展性優(yōu)化。在資源層，系統(tǒng)都部署在云計(jì)算的虛擬化資源之上，利用了云計(jì)算資源的彈性機(jī)制進(jìn)行系統(tǒng)擴(kuò)展。并在系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了可伸縮調(diào)整模塊， 能實(shí)時(shí)監(jiān)控軟硬件系統(tǒng)的狀態(tài)，按照應(yīng)用需求來自適應(yīng)地進(jìn)行彈性伸縮。在存儲(chǔ)層，分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)擴(kuò)展性的關(guān)鍵在于分布式共識(shí)和一致性 協(xié)議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進(jìn)行Raft的擴(kuò)展優(yōu)化。在計(jì)算層，我們擴(kuò)展了機(jī)器學(xué)習(xí)模型的參數(shù)規(guī)模，使系統(tǒng)可以支持 到百億級別的超大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，并且性能方面有明顯提 升。亮點(diǎn)成果：融合架構(gòu)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)目前已經(jīng)在阿里巴巴雙十一進(jìn)行示范應(yīng)用。 從2020年11月10日至11月16日一周的時(shí)間，在阿里的生產(chǎn)環(huán)境中，研發(fā) 的系統(tǒng)一直連續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行，基于淘寶和天貓的實(shí)際用戶信息進(jìn)行大數(shù)據(jù) 分析，綜合運(yùn)用了本系統(tǒng)的存儲(chǔ)、計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)模塊的能力， 累計(jì)進(jìn)行了184億件商品推薦。同時(shí)在雙十一期間，基于智能交互向?qū)Ъ夹g(shù)，也面向電子商務(wù)應(yīng)用 的賣家提供了“生意參謀”應(yīng)用，基于大數(shù)據(jù)分析，幫助賣家分析產(chǎn)品 銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。

本發(fā)明涉及一種結(jié)合胰島素樣生長因子C結(jié)構(gòu)域多肽(IGF-1C)的殼聚糖水凝膠，其具有良好的細(xì)胞相容性和生物活性。這類活性水凝膠具有可注射性，能夠作為載體材料，促進(jìn)干細(xì)胞對組織損傷的治療效果。其為移植干細(xì)胞提供適宜的組織再生微環(huán)境，從而提高移植干細(xì)胞的存活率。增加干細(xì)胞在損傷區(qū)內(nèi)的存活及駐留，促進(jìn)移植細(xì)胞存活、增殖，減少凋亡，促進(jìn)損傷部位血管新生以及功能恢復(fù)，進(jìn)而提高干細(xì)胞移植治療組織損傷的治療效果。此外，移植后水凝膠并沒有促進(jìn)干細(xì)胞發(fā)生不良分化。

南開大學(xué)藥學(xué)院與天津大學(xué)國際生物醫(yī)藥聯(lián)合研究院組建新藥開發(fā)聯(lián)合攻關(guān)團(tuán)隊(duì)，針對新型冠狀病毒的生物學(xué)特點(diǎn)、傳播特征和公共衛(wèi)生風(fēng)險(xiǎn)防控的潛在需求，開展了病毒防治相關(guān)藥物的研發(fā)，從藥食同源分子中發(fā)現(xiàn)了可預(yù)防冠狀病毒感染作用的候選分子。 南開大學(xué)藥學(xué)院與研究院聯(lián)合攻關(guān)團(tuán)隊(duì)，利用人工智能輔助的虛擬藥物篩選系統(tǒng)，從中藥單體庫、藥食同源天然分子庫和成藥化合物庫中篩選潛在的互作界面抑制劑，尤其關(guān)注藥食同源類物質(zhì)所含的活性分子。通過篩選和既往藥理信息的綜合分析，觀察到多種藥食同源的中藥中含有抑制病毒與受體結(jié)合的潛在活性分子，為中醫(yī)藥方劑的配伍和新型冠狀病毒感染的肺炎的防治提供了一定的信息。

研究背景：  大數(shù)據(jù)應(yīng)用的多樣化  需要的計(jì)算模型、數(shù)據(jù)模型多樣化；  目前每類模型需要單獨(dú)的開源系統(tǒng)來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，F(xiàn)link，Spark，Tensorflow等）。  多系統(tǒng)導(dǎo)致大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)非常復(fù)雜、效率低下。 研究目標(biāo)： 研究和開發(fā)面向新型多計(jì)算模型融合架構(gòu)的、高時(shí)效、可擴(kuò)展的新 一代大數(shù)據(jù)分析支撐系統(tǒng)與工具平臺(tái)FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。 針對目前大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)復(fù)雜、效率低下的痛點(diǎn)，該系統(tǒng)具有三個(gè)  方面的優(yōu)勢：首先，這套系統(tǒng)采用融合架構(gòu)，一方面實(shí)現(xiàn)關(guān)系、圖、鍵  值、文檔等多種數(shù)據(jù)模型的高效融合，另一方面實(shí)現(xiàn)批處理計(jì)算、流計(jì)  算的深度融合，并可以通過SQL擴(kuò)展語言來進(jìn)行多模型的統(tǒng)一查詢，實(shí)現(xiàn)高效的跨模型查詢。其次，對于復(fù)雜系統(tǒng)來說，時(shí)效性非常重要，這  套系統(tǒng)采用融合架構(gòu)提高效率是實(shí)現(xiàn)高時(shí)效的基礎(chǔ)，更重要的是，我們  對大數(shù)據(jù)分析從數(shù)據(jù)到用戶進(jìn)行了端到端的全棧時(shí)效優(yōu)化。最后，對于  大數(shù)據(jù)應(yīng)用來說，系統(tǒng)擴(kuò)展性非常重要，本系統(tǒng)在資源層、存儲(chǔ)層和計(jì)  算層進(jìn)行了全面的擴(kuò)展性優(yōu)化。下面在融合架構(gòu)、高時(shí)效和可擴(kuò)展這三  個(gè)方面，分別詳細(xì)介紹FAST系統(tǒng)的三個(gè)主要亮點(diǎn)。 融合架構(gòu) FAST系統(tǒng)的第一個(gè)亮點(diǎn)是融合架構(gòu)，我們在技術(shù)方面的創(chuàng)新主要包  括多數(shù)據(jù)模型融合和多計(jì)算模型融合兩方面。 多數(shù)據(jù)模型融合： 設(shè)計(jì)和研發(fā)了多模型數(shù)據(jù)管理與查詢引擎，支持關(guān)系、圖、鍵值、  文檔等多種數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)了查詢解析、查詢優(yōu)化、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)  分布等功能，將多種數(shù)據(jù)模型進(jìn)行統(tǒng)一管理和深度融合。同時(shí)擴(kuò)展了SQL語言，通過統(tǒng)一的查詢接口支持對關(guān)系、鍵值、圖、文檔等數(shù)據(jù)進(jìn)行獨(dú)立訪問或者跨模型查詢。 經(jīng)過試驗(yàn)，多模型數(shù)據(jù)融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時(shí)間能平均減少70.7%。目前spark等現(xiàn)有系統(tǒng)還需要手工編程方式來實(shí)現(xiàn)跨模型查 詢，所以FAST系統(tǒng)在易用性上也表現(xiàn)良好，降低使用門檻，提高開發(fā)效率。 多計(jì)算模型融合： 在計(jì)算層實(shí)現(xiàn)了最常見的批處理計(jì)算和流計(jì)算深度融合，批流融合的核心方法是在系統(tǒng)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)批和流的統(tǒng)一表達(dá)，批是對有限數(shù)據(jù)集  的運(yùn)算，流是對無限數(shù)據(jù)流的計(jì)算，我們設(shè)計(jì)了UCollection結(jié)構(gòu)對批和  流數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一表達(dá)，通過識(shí)別的bounded標(biāo)志，來確定是批、流、或批流融合。有了統(tǒng)一表達(dá)，可以開展一系列融合優(yōu)化來提升系統(tǒng)性能。 并且對上通過Unified API統(tǒng)一用戶的批、流接口，實(shí)現(xiàn)二者在編程范式上的統(tǒng)一表達(dá)。對于批流混合的計(jì)算，融合架構(gòu)系統(tǒng)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(shí)效 FAST系統(tǒng)的第二個(gè)亮點(diǎn)是高時(shí)效，即縮短大數(shù)據(jù)分析的時(shí)間消耗，  提高效率。由于大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)，為了做到高時(shí)效，系統(tǒng)不能存在性能短板，因此需要對大數(shù)據(jù)分析的整個(gè)過程進(jìn)行端到端的全棧時(shí)效優(yōu)化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態(tài)存儲(chǔ)、批流融合、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工操作各層都進(jìn)行優(yōu)化。 對于多模態(tài)存儲(chǔ)，面向應(yīng)用負(fù)載和異構(gòu)硬件特征進(jìn)行自適應(yīng)優(yōu)化； 對于批流融合計(jì)算，在統(tǒng)一表達(dá)基礎(chǔ)上，進(jìn)行系列融合優(yōu)化技術(shù)， 包括DAG優(yōu)化、迭代優(yōu)化、部署優(yōu)化、操作符優(yōu)化等； 在機(jī)器學(xué)習(xí)層面，進(jìn)行模型優(yōu)化、消息優(yōu)化、梯度優(yōu)化、概率優(yōu)化 等來提高時(shí)效； 而且我們也考慮到大數(shù)據(jù)分析過程中用戶人工操作的時(shí)效性問題，  通過智能地進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析方法和模型的推薦，來縮減人工操作的  時(shí)間。 可擴(kuò)展 FAST系統(tǒng)的第三個(gè)亮點(diǎn)是可擴(kuò)展，由于大數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)模很大，數(shù)據(jù)增速快，對系統(tǒng)可擴(kuò)展性的要求非常高，為此我們在系統(tǒng)的資源層、  存儲(chǔ)層和計(jì)算層進(jìn)行了全面的擴(kuò)展性優(yōu)化。 在資源層，系統(tǒng)都部署在云計(jì)算的虛擬化資源之上，利用了云計(jì)算資源的彈性機(jī)制進(jìn)行系統(tǒng)擴(kuò)展。并在系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了可伸縮調(diào)整模塊，  能實(shí)時(shí)監(jiān)控軟硬件系統(tǒng)的狀態(tài)，按照應(yīng)用需求來自適應(yīng)地進(jìn)行彈性伸縮。 在存儲(chǔ)層，分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)擴(kuò)展性的關(guān)鍵在于分布式共識(shí)和一致性 協(xié)議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進(jìn)行Raft的擴(kuò)展優(yōu)化。 在計(jì)算層，我們擴(kuò)展了機(jī)器學(xué)習(xí)模型的參數(shù)規(guī)模，使系統(tǒng)可以支持  到百億級別的超大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，并且性能方面有明顯提  升。 亮點(diǎn)成果： 融合架構(gòu)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)目前已經(jīng)在阿里巴巴雙十一進(jìn)行示范應(yīng)用。  從2020年11月10日至11月16日一周的時(shí)間，在阿里的生產(chǎn)環(huán)境中，研發(fā) 的系統(tǒng)一直連續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行，基于淘寶和天貓的實(shí)際用戶信息進(jìn)行大數(shù)據(jù) 分析，綜合運(yùn)用了本系統(tǒng)的存儲(chǔ)、計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)模塊的能力， 累計(jì)進(jìn)行了184億件商品推薦。 同時(shí)在雙十一期間，基于智能交互向?qū)Ъ夹g(shù)，也面向電子商務(wù)應(yīng)用  的賣家提供了“生意參謀”應(yīng)用，基于大數(shù)據(jù)分析，幫助賣家分析產(chǎn)品  銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。