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本實用新型涉及電子技術(shù)，具體涉及一種基于 FPGA 以電阻應(yīng)變片為稱重傳感器的簡易電子秤，包 括機械結(jié)構(gòu)和電路部分；電路部分包括線性電源和基準電壓模塊；機械結(jié)構(gòu)包括支架、懸臂梁和秤盤， 懸臂梁一端固定在支架上，秤盤懸掛于懸臂梁另一端；電路部分還包括電阻應(yīng)變傳感器、信號放大模塊、 低通濾波器、A/D 轉(zhuǎn)換器、FPGA 及鍵盤控制模塊和 LCD 顯示模塊；電阻應(yīng)變傳感器與信號放大模塊、 低通濾波器、A/D 轉(zhuǎn)換器、FPGA 依次相連，鍵盤控制模塊、

1、 一種具有高度可見光透過率與隔熱特性的陶瓷基玻璃涂層或玻璃貼膜。 玻璃改造后可見光透過率高于 70%，屏蔽 99%以上的致癌性紫外線，且有 效阻止通過玻璃的熱能交換過程，可用于建筑或汽車玻璃的節(jié)能改造， 提升建筑的適居度與節(jié)能效果。 2、 該項目各技術(shù)環(huán)節(jié)環(huán)保無毒，產(chǎn)品成本遠低于市面現(xiàn)有技術(shù)，性能優(yōu)于 現(xiàn)有技術(shù)，設(shè)備投入與實施成本低。

電鍍作為金屬材料的表面改性技術(shù)已經(jīng)取得了很廣泛的應(yīng)用，近年來電鍍也開始在非金屬導電材料的表面改性領(lǐng)域取得相當規(guī)模的工業(yè)應(yīng)用。但高電阻率氧化物材料表面金屬鍍覆一直以來不能采用電鍍工藝，這是因為這類材料的電子電導小，電鍍液中被鍍金屬離子不能從材料表面得到電子，所以不能沉積下來。傳統(tǒng)的絕緣氧化物材料表面鍍覆金屬的方法有化學鍍、真空蒸鍍、濺射鍍、涂覆金屬漿料后再燒結(jié)等方法，各方法都有各自的優(yōu)缺點。如含有氨水的化學鍍銀溶液不穩(wěn)定，甚至有可能生成有爆炸危險的疊氮化合物。真空蒸鍍和濺射鍍有設(shè)備投資大、維護費用較高等缺點，涂覆金屬漿料后再燒結(jié)的方法有金屬層厚度不均勻等缺點。 我們發(fā)明了一種高電阻率金屬氧化物材料表面電鍍的技術(shù)，解決了多種高電阻率金屬氧化物材料表面不能電鍍的問題。高電阻率金屬氧化物材料電鍍的基本過程是首先對氧化物材料表面進行原子氫致電導改性處理，提高其表面電子電導，使材料表面出現(xiàn)半導化甚至金屬化，然后在氧化物材料表面直接電鍍金屬層。我們在這個方向上已經(jīng)進行了近十年的研究，發(fā)表了十幾篇學術(shù)論文，申請了兩項發(fā)明專利。      本技術(shù)適用于由氧化物功能材料制造的電子元器件表面電鍍，也適用于氧化物材料顆粒或塊體的電鍍等，所得金屬鍍層厚度均勻，與氧化物材料表面具有良好的結(jié)合力。

項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)開發(fā)了高導濕滌綸短纖維及長絲；系統(tǒng)研究了纖維集合體的毛細效應(yīng)機理，指導高導濕織物的織造工藝和后整理工藝；并建立了高導濕纖維導濕性能的專用評價體系。成果獲2007年度國家科技進步二等獎。課題組還進行高品質(zhì)熔體直紡超細旦滌綸長絲工業(yè)化生產(chǎn)技術(shù)集成開發(fā)，成果獲2009年度紡織工業(yè)協(xié)會一等獎。

本成果涉及一種可用于電子封裝領(lǐng)域的高導熱低介電復合材料。通過采用不同的技術(shù)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(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(gòu)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(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(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(gòu)、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(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(guān)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(shè)計了UCollection結(jié)構(gòu)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(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(yīng)用負載和異構(gòu)硬件特征進行自適應(yīng)優(yōu)化；對于批流融合計算，在統(tǒng)一表達基礎(chǔ)上，進行系列融合優(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(yīng)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(yīng)用需求來自適應(yīng)地進行彈性伸縮。在存儲層，分布式存儲系統(tǒng)擴展性的關(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(gòu)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(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(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系和水系。其中水系電池具有制備工藝簡單、無起火爆炸之風險。本項目研制了一種水系鋅離子電池，負極為鋅片，正極為基于導電聚合物和碳材料的復合物，不含重金屬，電解液是中性水溶液。該儲能器件具有高比容量，長循環(huán)壽命之優(yōu)點。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)儲能、汽車啟動電源、電動交通、UPS電源等領(lǐng)域；除了能夠取代目前占據(jù)市場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)域又可替代超級電容器。

該項目發(fā)明了花生離體誘導突變技術(shù)，以花生胚小葉作為外植體，平陽霉素作為誘 變劑，體胚誘導和誘變培養(yǎng)基為MS + 4 mg/L 平陽霉素 + 10 mg/L 2,4-D。 發(fā)明花生再生苗無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 題。以體胚再生苗為接穗嫁接于無菌催芽的花生苗下胚軸。無菌培養(yǎng) 3-5 天后，嫁接 苗直接移栽田間，成活率達 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)成苗同時進行。 再生植株后代含油量≥55% 。 利用離體誘變、高油精準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，含油量均在55%以上，達到花生高油標準，含油量最高的品種達到61.05%。 產(chǎn)量均比區(qū)試對照增產(chǎn)13%以上。并且兼具抗旱、耐鹽性。

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(gòu)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(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(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(gòu)、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(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(guān)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(shè)計了UCollection結(jié)構(gòu)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(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(yīng)用負載和異構(gòu)硬件特征進行自適應(yīng)優(yōu)化； 對于批流融合計算，在統(tǒng)一表達基礎(chǔ)上，進行系列融合優(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(yīng)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(yīng)用需求來自適應(yīng)地進行彈性伸縮。 在存儲層，分布式存儲系統(tǒng)擴展性的關(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(gòu)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(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(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(shù)的發(fā)展趨勢。本技術(shù)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(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(shù)則通過自主研發(fā)的螺帶型 反應(yīng)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(yīng)器相比，電耗降低80%以上。 通過該成套技術(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品的發(fā)酵液，纖維 素轉(zhuǎn)化率達75%以上。本技術(shù)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(chǔ)。