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項(xiàng)目以高異形度噴絲板和異形纖維的加工技術(shù)，在多家企業(yè)開(kāi)發(fā)了高導(dǎo)濕滌綸短纖維及長(zhǎng)絲；系統(tǒng)研究了纖維集合體的毛細(xì)效應(yīng)機(jī)理，指導(dǎo)高導(dǎo)濕織物的織造工藝和后整理工藝；并建立了高導(dǎo)濕纖維導(dǎo)濕性能的專用評(píng)價(jià)體系。成果獲2007年度國(guó)家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。課題組還進(jìn)行高品質(zhì)熔體直紡超細(xì)旦滌綸長(zhǎng)絲工業(yè)化生產(chǎn)技術(shù)集成開(kāi)發(fā)，成果獲2009年度紡織工業(yè)協(xié)會(huì)一等獎(jiǎng)。

本成果涉及一種可用于電子封裝領(lǐng)域的高導(dǎo)熱低介電復(fù)合材料。通過(guò)采用不同的技術(shù)在常見(jiàn)聚合物基材中添加氮化硼，來(lái)制備復(fù)合材料，復(fù)合材料熱導(dǎo)率高于 2 W/(m·K)，其介電常數(shù)小于 4。該復(fù)合材料可作為熱界面材料，應(yīng)用于電子封裝領(lǐng)域。

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(kāi)源系統(tǒng)來(lái)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(kāi)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(duì)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(shì)：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(guò)SQL擴(kuò)展語(yǔ)言來(lái)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(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，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(duì)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(duì)于 大數(shù)據(jù)應(yīng)用來(lái)說(shuō)，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?cè)诩夹g(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(yǔ)言，通過(guò)統(tǒng)一的查詢接口支持對(duì)關(guān)系、鍵值、圖、文檔等數(shù)據(jù)進(jìn)行獨(dú)立訪問(wèn)或者跨模型查詢。經(jīng)過(guò)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(lái)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(mén)檻，提高開(kāi)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(jiàn)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(duì)有限數(shù)據(jù)集 的運(yùn)算，流是對(duì)無(wú)限數(shù)據(jù)流的計(jì)算，我們?cè)O(shè)計(jì)了UCollection結(jié)構(gòu)對(duì)批和 流數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一表達(dá)，通過(guò)識(shí)別的bounded標(biāo)志，來(lái)確定是批、流、或批流融合。有了統(tǒng)一表達(dá)，可以開(kāi)展一系列融合優(yōu)化來(lái)提升系統(tǒng)性能。 并且對(duì)上通過(guò)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(duì)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(duì)大數(shù)據(jù)分析的整個(gè)過(guò)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(duì)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(duì)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(lái)提高時(shí)效；而且我們也考慮到大數(shù)據(jù)分析過(guò)程中用戶人工操作的時(shí)效性問(wèn)題， 通過(guò)智能地進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析方法和模型的推薦，來(lái)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(duì)系統(tǒng)可擴(kuò)展性的要求非常高，為此我們?cè)谙到y(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(lái)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(jí)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。

可充電電池按照電解液可分為有機(jī)系和水系。其中水系電池具有制備工藝簡(jiǎn)單、無(wú)起火爆炸之風(fēng)險(xiǎn)。本項(xiàng)目研制了一種水系鋅離子電池，負(fù)極為鋅片，正極為基于導(dǎo)電聚合物和碳材料的復(fù)合物，不含重金屬，電解液是中性水溶液。該儲(chǔ)能器件具有高比容量，長(zhǎng)循環(huán)壽命之優(yōu)點(diǎn)。其能量密度高于目前商業(yè)化的鉛酸電池，連續(xù)充放電1萬(wàn)次后容量保持率為100%，即使用壽命約為現(xiàn)有電池的10-20倍。該產(chǎn)品安全環(huán)保、成本低，可用于大規(guī)模電網(wǎng)儲(chǔ)能、汽車啟動(dòng)電源、電動(dòng)交通、UPS電源等領(lǐng)域；除了能夠取代目前占據(jù)市場(chǎng)份額第二位的鉛酸電池，由于較高的功率密度，在某些應(yīng)用領(lǐng)域又可替代超級(jí)電容器。

該項(xiàng)目發(fā)明了花生離體誘導(dǎo)突變技術(shù)，以花生胚小葉作為外植體，平陽(yáng)霉素作為誘 變劑，體胚誘導(dǎo)和誘變培養(yǎng)基為MS + 4 mg/L 平陽(yáng)霉素 + 10 mg/L 2,4-D。 發(fā)明花生再生苗無(wú)菌嫁接和移栽新方法，解決了再生苗生根難、移栽不易成活的問(wèn) 題。以體胚再生苗為接穗嫁接于無(wú)菌催芽的花生苗下胚軸。無(wú)菌培養(yǎng) 3-5 天后，嫁接 苗直接移栽田間，成活率達(dá) 98.7%，接穗全部結(jié)果。32 發(fā)明了花生高油性狀離體篩選方法，解決了高油性狀選擇效率低的難題。高油離體 篩選培養(yǎng)基為MS + 4 mg/L BAP + 6mmol/L 羥脯氨酸,篩選與體胚萌發(fā)成苗同時(shí)進(jìn)行。 再生植株后代含油量≥55% 。 利用離體誘變、高油精準(zhǔn)篩選獲得的再生植株，采用發(fā)明的嫁接移栽方法移栽田間， 后代利用常規(guī)田間選擇技術(shù)，培育高產(chǎn)高油花生新品種。利用上述技術(shù)育成高產(chǎn)高油花 生新品種5個(gè)，含油量均在55%以上，達(dá)到花生高油標(biāo)準(zhǔn)，含油量最高的品種達(dá)到61.05%。 產(chǎn)量均比區(qū)試對(duì)照增產(chǎn)13%以上。并且兼具抗旱、耐鹽性。

我國(guó)高速列車制造所用高檔鋁合金光亮焊絲主要為ER5356、ER5183、ER5087三種鋁合金焊絲，它們針主要對(duì)的是時(shí)速300公里以下的高速列車的制造。目前我國(guó)高速列車時(shí)速已達(dá)350公里，因此需要采用性能更高的高檔鋁合金光亮焊絲。本項(xiàng)目的新型高M(jìn)n鋁鎂合金焊絲就是針對(duì)性能更高的高檔鋁合金光亮焊絲這一需求開(kāi)發(fā)的。 開(kāi)發(fā)高速列車用高M(jìn)n鋁鎂合金光亮焊絲產(chǎn)品需要具備鋁合金高冶金質(zhì)量熔煉及半連續(xù)鑄造的生產(chǎn)條件，其中所限制的元素將低到所要求的含量以下：鈹含量小于0.0008%(wt)、氫含量小于0.18ml/100g、鈉含量小于0.0010%(wt)。保證合金錠坯成分精確，渣、氣含量低，冶金質(zhì)量好。經(jīng)最終光亮拉拔及處理后焊絲表面光亮光潔、尺寸精確。經(jīng)上述條件生產(chǎn)高M(jìn)n鋁鎂合金光亮焊絲焊接5083鋁合金板材，與目前使用的ER5356、ER5183、ER5087三種鋁合金焊絲相比，其焊口屈服強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度明顯提高，更接近合金母材的水平，且焊縫彎曲性能良好，符合（ISO058173：2000（E））［金屬材料焊縫的破壞試驗(yàn)——彎曲試驗(yàn)］國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)的質(zhì)量要求。焊縫力學(xué)性能與現(xiàn)有焊絲焊縫的比較見(jiàn)下表： 本項(xiàng)目最適合在已具備鋁合金高冶金質(zhì)量熔煉及半連續(xù)鑄造的鋁合金加工廠進(jìn)行。目前每年我國(guó)進(jìn)口各種規(guī)格高檔鋁合金焊絲約1萬(wàn)噸。雖然鋁原材料的價(jià)格不斷下降，已接近10000元/噸，但高檔鋁合金光亮焊絲的價(jià)格并未明顯降低，因此高檔鋁合金光亮焊絲是高附加值的產(chǎn)品，可獲得較大的利潤(rùn)。

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(kāi)源系統(tǒng)來(lái)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(kāi)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(duì)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(shì)：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(guò)SQL擴(kuò)展語(yǔ)言來(lái)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(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，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(duì)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(duì)于  大數(shù)據(jù)應(yīng)用來(lái)說(shuō)，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?cè)诩夹g(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(yǔ)言，通過(guò)統(tǒng)一的查詢接口支持對(duì)關(guān)系、鍵值、圖、文檔等數(shù)據(jù)進(jìn)行獨(dú)立訪問(wèn)或者跨模型查詢。 經(jīng)過(guò)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(lái)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(mén)檻，提高開(kāi)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(jiàn)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(duì)有限數(shù)據(jù)集  的運(yùn)算，流是對(duì)無(wú)限數(shù)據(jù)流的計(jì)算，我們?cè)O(shè)計(jì)了UCollection結(jié)構(gòu)對(duì)批和  流數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一表達(dá)，通過(guò)識(shí)別的bounded標(biāo)志，來(lái)確定是批、流、或批流融合。有了統(tǒng)一表達(dá)，可以開(kāi)展一系列融合優(yōu)化來(lái)提升系統(tǒng)性能。 并且對(duì)上通過(guò)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(duì)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(duì)大數(shù)據(jù)分析的整個(gè)過(guò)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(duì)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(duì)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(lái)提高時(shí)效； 而且我們也考慮到大數(shù)據(jù)分析過(guò)程中用戶人工操作的時(shí)效性問(wèn)題，  通過(guò)智能地進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析方法和模型的推薦，來(lái)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(duì)系統(tǒng)可擴(kuò)展性的要求非常高，為此我們?cè)谙到y(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(lái)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(jí)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。

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(xué)品的主流工藝。目前，由 于發(fā)酵產(chǎn)品濃度低所導(dǎo)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(wèn)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(jìn)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(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。本技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化 實(shí)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(guān)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(chǔ)。 本項(xiàng)目的高固體含量木質(zhì)纖維素同步糖化與發(fā)酵技術(shù)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(guò)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(lái) 培養(yǎng)發(fā)酵菌種，實(shí)現(xiàn)了微生物培養(yǎng)碳源的原位生產(chǎn)，無(wú)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(shù)則通過(guò)自主研發(fā)的螺帶型 反應(yīng)器處理固含量達(dá)40%以上的底物進(jìn)行發(fā)酵，與常規(guī)發(fā)酵反應(yīng)器相比，電耗降低80%以上。 通過(guò)該成套技術(shù)可以得到不低于10% (v/v) 濃度的燃料乙醇或其它高值化學(xué)品的發(fā)酵液，纖維 素轉(zhuǎn)化率達(dá)75%以上。本技術(shù)的實(shí)施將會(huì)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(chǔ)。

中試階段/n國(guó)內(nèi)市場(chǎng)高規(guī)格硅微粉用量約8萬(wàn)噸以上，其中大約1/3為晶體石英球，價(jià)格也5-30萬(wàn)元/噸不等。國(guó)內(nèi)超純石英粉需求約10萬(wàn)噸(其中光伏年用量約7萬(wàn)噸).本項(xiàng)目可在超純石英和單分散高純球兩大技術(shù)方向生產(chǎn)高品質(zhì)產(chǎn)品,適用對(duì)應(yīng)的市場(chǎng),也可以做最高端的單分散超純石英球 。本項(xiàng)目產(chǎn)品粒徑可控，成本視規(guī)格不同為1.5-5萬(wàn)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?cè)谑⒎奂夹g(shù)落后的局面,在電子級(jí)晶型石英球(硅微粉)市場(chǎng)上亦是獨(dú)創(chuàng)技術(shù),比國(guó)內(nèi)現(xiàn)有產(chǎn)品性價(jià)比優(yōu)勢(shì)明顯。擬初建5000噸/年裝置, 若產(chǎn)品以5.5萬(wàn)/噸（均價(jià)）售出, 年利潤(rùn)約為上億元。。項(xiàng)目的關(guān)鍵技術(shù)體現(xiàn)在以下幾個(gè)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(jiǎn)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(dá)99.999%，球形，單晶，無(wú)放射性。。技術(shù)的創(chuàng)新點(diǎn)有以下幾個(gè)方面：。1、 不依賴天然石英原料。無(wú)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(jiǎn)單，對(duì)設(shè)備要求不高，生產(chǎn)成本低，安全性高；。項(xiàng)目的環(huán)保及節(jié)能特性。1、反應(yīng)余熱交換，節(jié)省能耗。2、反應(yīng)母液（晶化催化劑）循環(huán)使用，基本沒(méi)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(lái)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(xì)胞因失水而凋亡；耐脫水能力強(qiáng)、高含油量花生的細(xì)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(xì)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(xì)胞，其含油量必定是低的；以此技術(shù)形成了高含油量花生的定向培育技術(shù)。本發(fā)明通過(guò)定向