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研究背景：  大數(shù)據(jù)應用的多樣化  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)導致大數(shù)據(jù)分析平臺非常復雜、效率低下。 研究目標： 研究和開發(fā)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(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，一方面實現(xiàn)關系、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擴展語言來進行多模型的統(tǒng)一查詢，實現(xiàn)高效的跨模型查詢。其次，對于復雜系統(tǒng)來說，時效性非常重要，這  套系統(tǒng)采用融合架構提高效率是實現(xiàn)高時效的基礎，更重要的是，我們  對大數(shù)據(jù)分析從數(shù)據(jù)到用戶進行了端到端的全棧時效優(yōu)化。最后，對于  大數(shù)據(jù)應用來說，系統(tǒng)擴展性非常重要，本系統(tǒng)在資源層、存儲層和計  算層進行了全面的擴展性優(yōu)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(tǒng)的三個主要亮點。 融合架構 FAST系統(tǒng)的第一個亮點是融合架構，我們在技術方面的創(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： 設計和研發(fā)了多模型數(shù)據(jù)管理與查詢引擎，支持關系、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)模型進行統(tǒng)一管理和深度融合。同時擴展了SQL語言，通過統(tǒng)一的查詢接口支持對關系、鍵值、圖、文檔等數(shù)據(jù)進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，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，我們設計了UCollection結構對批和  流數(shù)據(jù)進行統(tǒng)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(tǒng)一表達，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。對于批流混合的計算，融合架構系統(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、機器學習、人工操作各層都進行優(yōu)化。 對于多模態(tài)存儲，面向應用負載和異構硬件特征進行自適應優(yōu)化； 對于批流融合計算，在統(tǒng)一表達基礎上，進行系列融合優(yōu)化技術， 包括DAG優(yōu)化、迭代優(yōu)化、部署優(yōu)化、操作符優(yōu)化等； 在機器學習層面，進行模型優(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。 可擴展 FAST系統(tǒng)的第三個亮點是可擴展，由于大數(shù)據(jù)應用規(guī)模很大，數(shù)據(jù)增速快，對系統(tǒng)可擴展性的要求非常高，為此我們在系統(tǒng)的資源層、  存儲層和計算層進行了全面的擴展性優(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制進行系統(tǒng)擴展。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(tǒng)擴展性的關鍵在于分布式共識和一致性 協(xié)議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進行Raft的擴展優(yōu)化。 在計算層，我們擴展了機器學習模型的參數(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(shù)據(jù)分析平臺目前已經(jīng)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(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行大數(shù)據(jù) 分析，綜合運用了本系統(tǒng)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?qū)Ъ夹g，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(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。

同步糖化與發(fā)酵是生物轉(zhuǎn)化木質(zhì)纖維素生產(chǎn)燃料乙醇或高值化學品的主流工藝。目前，由 于發(fā)酵產(chǎn)品濃度低所導致的高額的產(chǎn)品分離成本以及生產(chǎn)成本是纖維素原料生物轉(zhuǎn)化中所面臨 的緊迫問題。提高同步糖化與發(fā)酵操作中木質(zhì)纖維素底物的固體含量，進而得到高濃度的發(fā)酵 產(chǎn)品，降低纖維素基產(chǎn)品的生產(chǎn)成本是木質(zhì)纖維素生物煉制技術的發(fā)展趨勢。本技術的產(chǎn)業(yè)化 實施將大大提高纖維素基發(fā)酵產(chǎn)品的濃度，大幅降低相關產(chǎn)品的分離成本和生產(chǎn)成本，為木質(zhì) 纖維素生物煉制的產(chǎn)業(yè)化奠定基礎。 本項目的高固體含量木質(zhì)纖維素同步糖化與發(fā)酵技術主要包括同步糖化與發(fā)酵木質(zhì)纖維素 培養(yǎng)發(fā)酵微生物和高固體含量同步糖化與發(fā)酵生產(chǎn)纖維素基產(chǎn)品等主要工序。其中，同步糖化 與發(fā)酵木質(zhì)纖維素培養(yǎng)發(fā)酵微生物通過酶解木質(zhì)纖維素得到的葡萄糖為發(fā)酵微生物提供碳源來 培養(yǎng)發(fā)酵菌種，實現(xiàn)了微生物培養(yǎng)碳源的原位生產(chǎn)，無需外源商業(yè)葡萄糖的添加，大大降低了 發(fā)酵微生物的培養(yǎng)成本；高固體含量木質(zhì)纖維素同步糖化與發(fā)酵技術則通過自主研發(fā)的螺帶型 反應器處理固含量達40%以上的底物進行發(fā)酵，與常規(guī)發(fā)酵反應器相比，電耗降低80%以上。 通過該成套技術可以得到不低于10% (v/v) 濃度的燃料乙醇或其它高值化學品的發(fā)酵液，纖維 素轉(zhuǎn)化率達75%以上。本技術的實施將會大大降低纖維素基產(chǎn)品的生產(chǎn)成本，為木質(zhì)纖維素生 物煉制的產(chǎn)業(yè)化奠定基礎。

中試階段/n國內(nèi)市場高規(guī)格硅微粉用量約8萬噸以上，其中大約1/3為晶體石英球，價格也5-30萬元/噸不等。國內(nèi)超純石英粉需求約10萬噸(其中光伏年用量約7萬噸).本項目可在超純石英和單分散高純球兩大技術方向生產(chǎn)高品質(zhì)產(chǎn)品,適用對應的市場,也可以做最高端的單分散超純石英球 。本項目產(chǎn)品粒徑可控，成本視規(guī)格不同為1.5-5萬每噸。由于不以天然石英為原料，不受天然原料限制，可以打破尤尼明公司超純石英粉的壟斷地位，根本扭轉(zhuǎn)我們在石英粉技術落后的局面,在電子級晶型石英球(硅微粉)市場上亦是獨創(chuàng)技術,比國內(nèi)現(xiàn)有產(chǎn)品性價比優(yōu)勢明顯。擬初建5000噸/年裝置, 若產(chǎn)品以5.5萬/噸（均價）售出, 年利潤約為上億元。。項目的關鍵技術體現(xiàn)在以下幾個方面：。1、以二氧化硅溶膠為原料，原料成本低；。2、生產(chǎn)工藝簡單，一步法合成；。3、石英球粒徑從10nm可至微米大小粒徑可調(diào)，高度單分散；。4.、產(chǎn)品純度可達99.999%，球形，單晶，無放射性。。技術的創(chuàng)新點有以下幾個方面：。1、 不依賴天然石英原料。無放射性，產(chǎn)品純度高。。2、以二氧化硅溶膠為原料，產(chǎn)品性能穩(wěn)定，石英球大小粒徑可調(diào)，高度單分散；。3、工藝簡單，對設備要求不高，生產(chǎn)成本低，安全性高；。項目的環(huán)保及節(jié)能特性。1、反應余熱交換，節(jié)省能耗。2、反應母液（晶化催化劑）循環(huán)使用，基本沒有污染排放。

本發(fā)明提供了一種高含油量花生的定向篩選方法，本發(fā)明利用在培養(yǎng)基中添加羥脯氨酸來篩選高含油量花生，在添加有羥脯氨酸的培養(yǎng)基中，耐脫水能力弱、一般含油量花生的細胞因失水而凋亡；耐脫水能力強、高含油量花生的細胞才能存活，凡是能在該培養(yǎng)基上成活和正常發(fā)育的花生細胞，其含油量必定是高的；凡是不能在該培養(yǎng)基上成活和正常發(fā)育的花生細胞，其含油量必定是低的；以此技術形成了高含油量花生的定向培育技術。本發(fā)明通過定向

1、無砟軌道結構防水減振結構。在無砟軌道基座板底部與基床表層/橋面板頂面之間，全寬鋪設防水聯(lián)接層和緩沖保護層。本發(fā)明利用全斷面鋪設的聯(lián)接層與緩沖保護層實現(xiàn)全面立體防水與整體性，利用特種改性增強劑調(diào)整瀝青混凝土防護層的動態(tài)模量、阻尼特性與變形適應能力實現(xiàn)剛度匹配與緩沖減振功能，利用特種改性增強劑增強瀝青混凝土的荷載擴散能力、疲勞耐久性與抗水損害能力，有效解決現(xiàn)有高速鐵路無砟軌道路基防水層過早破壞失效與層間唧漿、脫空甚至凍脹等問題，提高軌道下部基礎結構的整體性、平順性、均勻性和長期穩(wěn)定性，為無砟軌道板提供良好的穩(wěn)定支撐，以延長軌道板的疲勞壽命，是一種長效的防護方案。 2、一種新型的鐵路基床表層結構。適用于高速鐵路或客運專線路基基床表層，在無砟軌道結構支承層與基床底層之間鋪設，所述結構由上至下包括瀝青碎石排水層、粘結層、全斷面密實瀝青混凝土防水抗凍層。利用瀝青碎石排水層的大空隙性與良好滲透性將降水快速排出線下直接動力作用范圍，再利用具有一定橫坡度的密實瀝青混凝土將沿瀝青碎石層空隙下滲的水從瀝青混凝土層表面橫向排出路基范圍，為基床底層提供良好的抗凍保護，有效解決無砟軌道路基表面積水、水泥混凝土防水層過早破壞失效與級配碎石基床翻漿冒泥破壞路基穩(wěn)定性等問題，提高軌下基礎結構排水性能和長期穩(wěn)定性，是理想長效的鐵路基床表層設計方案。

我國農(nóng)田秸稈資源量巨大，灘涂和入侵生物資源存量更大，均沒有作為資源發(fā)揮其作用。焚燒秸稈是全國性難題，變害為利，實現(xiàn)工業(yè)化利用才是根本出路，現(xiàn)有秸稈利用方案基本上都不能實現(xiàn)秸稈生物質(zhì)的全價利用，秸稈綜合利用和轉(zhuǎn)化的效率不高，焚燒嚴重，在經(jīng)濟上缺少可行的高效轉(zhuǎn)化方案。本項目根據(jù)植物纖維束強度高的特點，開創(chuàng)無污染“制漿”先河，利用植物秸稈開發(fā)了新型紙漿模塑原料及系列大宗工業(yè)包裝產(chǎn)品。本項目生產(chǎn)工藝環(huán)保，實現(xiàn)了秸稈生物質(zhì)的高值化全價利用，為秸稈生物質(zhì)的高效利用提供了途徑；作為工業(yè)包裝原料，新材料能部份替代進口廢紙漿和對廢紙漿進行改型增強，帶動工業(yè)包裝行業(yè)的良性發(fā)展，開拓新產(chǎn)業(yè)鏈，市場潛力巨大。

利用自主開發(fā)的HE型高選擇性吸附劑，采用高溫變壓吸附技術，從6#溶劑油、重整抽余油等原料中選擇吸附分離正己烷/正庚烷/正辛烷，生產(chǎn)高純度正己烷、正庚烷和正辛烷（≥99%）等產(chǎn)品。該技術填補了國內(nèi)吸附法生產(chǎn)高純度正構烷烴產(chǎn)品的技術空白，如果得以工業(yè)化可提升我國生產(chǎn)高純度正構烷烴產(chǎn)品水平，打破高純度正構烷烴產(chǎn)品一直依賴進口的被動局面。

本發(fā)明公開了一種并行 LLL 高維模糊度降相關算法，首先通過混合利用 Cholesky 下三角 LTL 分解 以及上三角 UTU 分解，提高 LLL 算法針對高維模糊度降相關的計算效率，增強高維模糊度降相關的能 力。其次為了得到降相關能力較強的 Z 變換矩陣，所以在每一次 QR 分解變換過程中，變換系數(shù)矩陣要 獲取較小的整數(shù)值，因此在每次下三角分解前先對模糊度協(xié)方差矩陣的行向量按內(nèi)積大小進行升序排序， 而在上三角分解前先對矩陣的列向量按內(nèi)積大小進行降序排列，由此求得的 Z 變換降相關性能更佳。最 后把算法正交變換過程中的取整運算移至在求 Z 矩陣時取整，可以避免算法迭代過程中反復取整而引起 的誤差累積，解決算法發(fā)散的問題，從而進一步提高并行 LLL 算法的計算效率和穩(wěn)定性。 

小試階段/n建于貴州省遵義市新浦新區(qū)禮儀新城新火車站片區(qū)，高鐵新城項目于對接高鐵站、長途客運站、城市公交樞紐、輕軌站點對接，不僅是個地產(chǎn)項目，更是遵義未來的新樞紐、新地標、新商圈、新業(yè)態(tài)，滿足遵義市民吃喝玩樂、游購住行多種需求的全新體驗式城市綜合體。。主要技術問題：。⑴幕墻變化規(guī)律問題： 。旋轉(zhuǎn)角度：從4F開始，每層相對下層逆時針旋轉(zhuǎn) 度直至33F.。幕墻輪廓線：10F為最大層，10F-4F,每層相對上 層，幕墻輪廓線相對中心縮小0.995倍。11F-33F， 每層相對下層，幕墻輪廓線相對中心縮小0

本成果涉及一種可用于電子封裝領域的高導熱低介電復合材料。通過采用不同的技術在常見聚合物基材中添加氮化硼，來制備復合材料，復合材料熱導率高于 2 W/(m·K)，其介電常數(shù)小于 4。該復合材料可作為熱界面材料，應用于電子封裝領域。