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超高分辨率光矢量分析設(shè)備采用“微波光子學(xué)方法”，首創(chuàng)具有國際領(lǐng)先水平的“超高分辨率光矢量分析技術(shù)”，集成了電-光、光-電和光-光3類元器件頻譜響應(yīng)的測量功能，可應(yīng)用于光纖通信、光纖傳感、光信號處理和集成光子學(xué)等領(lǐng)域。 技術(shù)特征 關(guān)鍵技術(shù)與創(chuàng)新點一：基于120度電橋的高抑制比光單邊帶調(diào)制技術(shù)和基于光載波抑制與平衡光電探測的非線性誤差對消技術(shù)。 關(guān)鍵技術(shù)與創(chuàng)新點二：光頻梳通道化測量技術(shù)和基于光希爾伯特變換的鏡像邊帶抑制技術(shù)。 關(guān)鍵技術(shù)與創(chuàng)新點三：多種測量模式融合與系統(tǒng)軟硬件集成技術(shù)。 工作波長：1528-1565 nm 最高波長分辨率：50 kHz（即0.4 fm） 幅度分辨率：0.01 dB 幅度精確度：±0.11 dB 相位分辨率：0.01° 相位精確度：±1.2° 對比國際上最高水平商用光矢量分析儀表LUNA OVA5000，設(shè)備的分辨率提升了4000倍，動態(tài)范圍提升了31倍（15dB），相位精確度提升了2.5倍（單通道40GHz范圍內(nèi)），幅度分辨率也提升5倍以上，打破國外技術(shù)壁壘，實現(xiàn)進(jìn)口替代。

本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的小基站開關(guān)控制方法，包括：采集場景信息步驟；數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟；提取特征步驟；選擇并訓(xùn)練模型步驟；預(yù)測步驟。本發(fā)明利用特殊場景下時刻表以及小基站接入人數(shù)的歷史記錄，建立數(shù)學(xué)模型，預(yù)測未來小基站內(nèi)的待服務(wù)人數(shù)，根據(jù)待服務(wù)人數(shù)去控制小基站的開關(guān)，達(dá)到節(jié)能、減少基站間干擾的目的。在建立數(shù)學(xué)模型的過程中，本方法結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)，提高了預(yù)測的準(zhǔn)確率和系統(tǒng)的實用性。

本發(fā)明公開了一種高速網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包內(nèi)容分析裝置，包括：網(wǎng)卡， 用于獲取高速網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包；FPGA，用于過濾掉不屬于需要檢測的應(yīng)用 層協(xié)議類型的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包，然后將過濾得到的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包分流到各眾 核處理器中；至少一個的眾核處理器，根據(jù)核分配策略對其包含的多 核進(jìn)行任務(wù)分工，用于對分流得到的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包并行執(zhí)行協(xié)議還原、 數(shù)據(jù)包內(nèi)容提取以及數(shù)據(jù)包內(nèi)容分析融合任務(wù)；主控板，用于對 FPGA 和眾核處理器進(jìn)行配置。本發(fā)明只需獲取原始的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包，就可利 用眾核處理器的并行計算能力，直接進(jìn)行協(xié)議還原和敏感信息的分析 檢測，與傳統(tǒng)方法相比，計算能力大幅提升，實時性強(qiáng)，檢測效率高。

(1)交通影響分析(交評) 對于各種類型的建筑，交通影響分析的方法是不同的，但是基本流程和步驟是相同的。一般的交通影響分析的流程大概分為以下幾個步驟:收集資料、確定研究范圍、確定預(yù)測年 限、現(xiàn)狀調(diào)查及分析、交通量的預(yù)測、交通影響評價、交通誘導(dǎo)系統(tǒng)、結(jié)論。(2)道路交通管理規(guī)劃道路交通管理規(guī)劃涉及調(diào)查數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)庫集成、現(xiàn)狀分析與問題診斷、交通需求預(yù) 測、交通流組織優(yōu)化方案、靜態(tài)交通管理方案、交叉口渠化、公交發(fā)展及規(guī)劃建議、交通標(biāo) 志標(biāo)線設(shè)置、交通需求管理方案、交通事故與安全教育對策、交通法規(guī)及宣傳教育計劃、交 通指揮系統(tǒng)建設(shè)規(guī)劃、交通環(huán)境影響對策、交通管理發(fā)展戰(zhàn)略、規(guī)劃的實施計劃與滾動發(fā)展 等多項內(nèi)容。技術(shù)流程如下圖所示。

研究背景：  大數(shù)據(jù)應(yīng)用的多樣化  需要的計算模型、數(shù)據(jù)模型多樣化；  目前每類模型需要單獨的開源系統(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)面向新型多計算模型融合架構(gòu)的、高時效、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FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。 針對目前大數(shù)據(jù)分析平臺復(fù)雜、效率低下的痛點，該系統(tǒng)具有三個  方面的優(yōu)勢：首先，這套系統(tǒng)采用融合架構(gòu)，一方面實現(xiàn)關(guān)系、圖、鍵  值、文檔等多種數(shù)據(jù)模型的高效融合，另一方面實現(xiàn)批處理計算、流計  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，實現(xiàn)高效的跨模型查詢。其次，對于復(fù)雜系統(tǒng)來說，時效性非常重要，這  套系統(tǒng)采用融合架構(gòu)提高效率是實現(xiàn)高時效的基礎(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、存儲層和計  算層進(jìn)行了全面的擴(kuò)展性優(yōu)化。下面在融合架構(gòu)、高時效和可擴(kuò)展這三  個方面，分別詳細(xì)介紹FAST系統(tǒng)的三個主要亮點。 融合架構(gòu) FAST系統(tǒng)的第一個亮點是融合架構(gòu)，我們在技術(shù)方面的創(chuàng)新主要包  括多數(shù)據(jù)模型融合和多計算模型融合兩方面。 多數(shù)據(jù)模型融合： 設(shè)計和研發(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)行獨立訪問或者跨模型查詢。 經(jīng)過試驗，多模型數(shù)據(jù)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(xiàn)有系統(tǒng)還需要手工編程方式來實現(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。 多計算模型融合： 在計算層實現(xiàn)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(tǒng)內(nèi)部實現(xiàn)批和流的統(tǒng)一表達(dá)，批是對有限數(shù)據(jù)集  的運算，流是對無限數(shù)據(jù)流的計算，我們設(shè)計了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。 高時效 FAST系統(tǒng)的第二個亮點是高時效，即縮短大數(shù)據(jù)分析的時間消耗，  提高效率。由于大數(shù)據(jù)分析平臺是一個非常復(fù)雜的系統(tǒng)，為了做到高時效，系統(tǒng)不能存在性能短板，因此需要對大數(shù)據(jù)分析的整個過程進(jìn)行端到端的全棧時效優(yōu)化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態(tài)存儲、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，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  時間。 可擴(kuò)展 FAST系統(tǒng)的第三個亮點是可擴(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、  存儲層和計算層進(jìn)行了全面的擴(kuò)展性優(yōu)化。 在資源層，系統(tǒng)都部署在云計算的虛擬化資源之上，利用了云計算資源的彈性機(jī)制進(jìn)行系統(tǒng)擴(kuò)展。并在系統(tǒng)中實現(xiàn)了可伸縮調(diào)整模塊，  能實時監(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。 在存儲層，分布式存儲系統(tǒng)擴(kuò)展性的關(guān)鍵在于分布式共識和一致性 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。 亮點成果： 融合架構(gòu)大數(shù)據(jù)分析平臺目前已經(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)定運行，基于淘寶和天貓的實際用戶信息進(jìn)行大數(shù)據(jù) 分析，綜合運用了本系統(tǒng)的存儲、計算、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個模塊的能力， 累計進(jìn)行了184億件商品推薦。 同時在雙十一期間，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)明涉及膦酸鹽阻垢緩蝕劑的離子色譜分離分析方法，特別涉及等度分離非抑制電導(dǎo)檢測的膦酸鹽阻垢緩蝕劑的離子色譜分離分析方法。包括以下步驟：基線測繪、進(jìn)樣和離子交換、洗脫、非抑制電導(dǎo)檢測分析；本發(fā)明對三種常用膦酸鹽阻垢緩蝕劑能進(jìn)行良好的分離分析，保留時間、峰高、峰面積的相對標(biāo)準(zhǔn)偏差均小于4％，工藝流程大為簡化，本方法可用于膦酸鹽阻垢緩蝕劑含量的檢測，為也可同時檢測實際樣品的純度。

分子生物學(xué)是研究生物大分子結(jié)構(gòu)與功能的一門學(xué)科,而分子的大小、密度、含量及圖象比較分析是分子生物學(xué)研究中的重要內(nèi)容，如對基因密碼DNA進(jìn)行限制性內(nèi)切酶解片斷長度多態(tài)性分析（簡稱RFLP）和聚合酶鏈反應(yīng)（簡稱PCR）對DNA分子上的基因不同長度的特征性片段進(jìn)行擴(kuò)增分析，蛋白質(zhì)和DNA、RNA分子、多糖分子及其它生物大分子的經(jīng)凝膠電泳和熒光染色或其他方法染色后，在紫外透射分析儀和其他光譜下可顯示出不同圖象位置格局和密度，是生物學(xué)科研工作和臨床疾病診斷的重要依據(jù)。以往對這些不同分子的分析主要是憑人眼目測，欠客觀性，人為因素所造成的誤差較大，且難以保存這些結(jié)果的原始圖象。我們將分子生物學(xué)技術(shù)與計算機(jī)技術(shù)結(jié)合，研制出多媒體分子生物學(xué)圖象分析系統(tǒng)。本分析系統(tǒng)由PⅡ350以上的微機(jī)和CCD(CHARGE COUPLED DEVICE)攝像機(jī),圖象卡,紫外透射分析儀,日光源,掃描儀,彩色噴墨打印機(jī),電源轉(zhuǎn)換器, 分子生物學(xué)圖象分析專用軟件系統(tǒng)(BioComputAnasis1.0a)等部分組成。 該分子生物學(xué)圖象分析系統(tǒng)可以對生物大分子電泳圖象進(jìn)行密度定量、分子大小測定、標(biāo)注、掃描、圖象融合比較,存儲、編輯和打印，便于檢索，為科研和臨床圖象采集和數(shù)據(jù)分析提供了強(qiáng)有力的系統(tǒng),使得醫(yī)學(xué)診斷和生物科研圖象的多功能分析成為可能。經(jīng)臨床和分子生物學(xué)實驗應(yīng)用表明,該系統(tǒng)定量準(zhǔn)確，分析可靠，速度快，能儲存大量信息，便于檢索和信息處理。可以打印彩色照片和結(jié)果報告，非常方便。這必將代替以往其他傳統(tǒng)落后的實驗方式和分析報告方式。對分子量進(jìn)行多次實際測定,總誤差率<+1%,對密度含量進(jìn)行實際測定結(jié)果表明誤差率<+5%,該系統(tǒng)操作簡單,是分子生物學(xué)和基因工程基礎(chǔ)研究、臨床分子診斷及基因診斷重要的儀器和換代產(chǎn)品,為科研和臨床數(shù)據(jù)采集分析提供了極大的方便。

光纖共聚焦顯微光譜與成像裝置是將光纖共聚焦光譜分析技術(shù)和顯微光學(xué)成像技術(shù)相融合的細(xì)胞檢測裝置，此裝置能夠同時獲得被測細(xì)胞的形態(tài)結(jié)構(gòu)信息和反映細(xì)胞形態(tài)和成分特性的光譜信息，得到被測細(xì)胞定性、定量、定位的綜合分析信息。 光纖共聚焦顯微光譜與成像裝置包括光源照明系統(tǒng)、光纖共聚焦光譜分析系統(tǒng)、顯微成像和定位系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，照明光源系統(tǒng)給光纖共聚焦光譜分析系統(tǒng)提供光源；光纖共聚焦光譜分析系統(tǒng)傳輸照明光照射細(xì)胞，開接收攜帶細(xì)胞信息的背向散射的光信號，獲取光譜信息進(jìn)入數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)分析；顯微成像和定位系統(tǒng)由照明系統(tǒng)照明，獲得反映細(xì)胞形態(tài)和結(jié)構(gòu)的圖像信息進(jìn)入數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)；數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)同時獲取被測細(xì)胞的顯微圖像和反映細(xì)胞形態(tài)和成分特性的光譜信息。 光纖共聚焦顯微光譜與成像裝置結(jié)合光纖共聚焦技術(shù)、后向散射光譜分析技術(shù)和顯微成像技術(shù)，提出了適用于同時獲取特定細(xì)胞的顯微圖像和光譜信息的細(xì)胞檢測裝置，能夠?qū)崟r的獲取細(xì)胞的綜合信息。這就解決了目前技術(shù)不能夠在細(xì)胞水平上獲取特定位置的組織形態(tài)信息和光譜信息的技術(shù)問題。對于癌癥除檢測癌變細(xì)胞的顯微形態(tài)信息外，同時獲取相應(yīng)細(xì)胞生化成分的光譜，光譜信息中既包括了形態(tài)變化對光的散射特性變化，也包括了細(xì)胞中成分變化導(dǎo)致的光吸收特性的變化信息，結(jié)合這兩種檢測技術(shù)的細(xì)胞分析裝置，能及時發(fā)現(xiàn)細(xì)胞的早期癌變，以便對癌癥實施全面而及時的診斷。而且，當(dāng)前顯微成像技術(shù)和CCD光譜技術(shù)都是比較成熟的檢測技術(shù)，且CCD光譜技術(shù)可以進(jìn)行實時分析，所以，本發(fā)明提供的裝置利用現(xiàn)有先進(jìn)技術(shù)，大大提高癌變細(xì)胞的檢測精度，同時可以大大降低檢測成本。

超高分辨率光矢量分析設(shè)備采用“微波光子學(xué)方法”，首創(chuàng)具有國際領(lǐng)先水平的“超高分辨率光矢量分析技術(shù)”，集成了電-光、光-電和光-光3類元器件頻譜響應(yīng)的測量功能，可應(yīng)用于光纖通信、光纖傳感、光信號處理和集成光子學(xué)等領(lǐng)域。技術(shù)特征關(guān)鍵技術(shù)與創(chuàng)新點一：基于120度電橋的高抑制比光單邊帶調(diào)制技術(shù)和基于光載波抑制與平衡光電探測的非線性誤差對消技術(shù)。關(guān)鍵技術(shù)與創(chuàng)新點二：光頻梳通道化測量技術(shù)和基于光希爾伯特變換的鏡像邊帶抑制技術(shù)。關(guān)鍵技術(shù)與創(chuàng)新點三：多種測量模式融合與系統(tǒng)軟硬件集成技術(shù)。工作波長：1528-1565 nm最高波長分辨率：50 kHz（即0.4 fm）幅度分辨率：0.01 dB幅度精確度：±0.11 dB相位分辨率：0.01°相位精確度：±1.2°對比國際上最高水平商用光矢量分析儀表LUNA OVA5000，設(shè)備的分辨率提升了4000倍，動態(tài)范圍提升了31倍（15dB），相位精確度提升了2.5倍（單通道40GHz范圍內(nèi)），幅度分辨率也提升5倍以上，打破國外技術(shù)壁壘，實現(xiàn)進(jìn)口替代。應(yīng)用范圍:設(shè)備已應(yīng)用于包含海思光電子以及4家上市公司在內(nèi)的數(shù)十家單位47種高端光器件的研發(fā)和生產(chǎn)（用戶包括：華為、長飛光纖601869.SH、中航光電002179.SZ、航天電器002025.SZ、光迅科技002281.SZ等），其中31種高端光器件在本項目設(shè)備的支撐下實現(xiàn)了量產(chǎn)；在我國高速光電芯片、新一代光通信系統(tǒng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能感知等領(lǐng)域發(fā)揮著穩(wěn)定的作用，有力支撐了我國核心光器件的自主可控和原始創(chuàng)新。

可以量產(chǎn)/n油酸和硬脂酸在工業(yè)油脂的生產(chǎn)中有著廣泛的用途，是合成工業(yè)用潤滑劑、表面活性劑等工業(yè)產(chǎn)品的主要原料。目前較為先進(jìn)的方法有水媒法，該法將混合脂肪酸放入刮板式熱交換器中冷卻，形成脂肪酸結(jié)晶糊，加入十二烷基磺酸鈉鹽類浸濕劑并充分混合，再加入硫酸鎂類的電解質(zhì)水溶液。浸濕劑選擇性地浸潤飽和酸的結(jié)晶體，并把晶體周圍的液體酸溶解，在飽和酸晶體周圍形成一層水膜，用離心機(jī)分離混合物，得到輕油組分含不飽和脂肪酸和較重組分的飽和固態(tài)脂肪酸。分別加熱輕、重兩組分，使脂肪酸與含浸潤劑的水溶液分離，干燥后得到相應(yīng)的脂肪酸，即硬脂酸和油酸。該工藝克服了精餾分離需高真空和能耗高的缺點，使生產(chǎn)成本大大降低。