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三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統(tǒng)，解決傳統(tǒng)口腔臨床面臨的基于二維圖像顱面測量丟失深度信息的問題。 系統(tǒng)基于立體視覺原理，開發(fā)高效、準確（精度

成果描述：本實用新型公開了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的微功耗分析儀,對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中傳感節(jié)點進行功耗分析,包括電壓獲取電路、電流獲取電路、采集控制模塊、模擬積分器和采用獨立電源供電的微處理器,電壓獲取電路、電流獲取電路通過采集控制模塊與微處理器連接；所述采集控制模塊包括同步信號發(fā)生器、門控時鐘電路和依次連接的模數(shù)轉(zhuǎn)換器、放大器、濾波器,電壓獲取電路采集的電壓信號、電流獲取電路采集的電流信號分別依次通過模數(shù)轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的數(shù)據(jù)信號,由放大器進行信號放大,經(jīng)濾波器濾波后輸入微處理器；所述放大器采用多級放大電路或?qū)?shù)放大電路中任一種。本實用新型較為準確的檢測被測傳感節(jié)點的功耗。市場前景分析：本實用新型公開了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的微功耗分析儀,對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中傳感節(jié)點進行功耗分析,包括電壓獲取電路、電流獲取電路、采集控制模塊、模擬積分器和采用獨立電源供電的微處理器,電壓獲取電路、電流獲取電路通過采集控制模塊與微處理器連接；所述采集控制模塊包括同步信號發(fā)生器、門控時鐘電路和依次連接的模數(shù)轉(zhuǎn)換器、放大器、濾波器,電壓獲取電路采集的電壓信號、電流獲取電路采集的電流信號分別依次通過模數(shù)轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的數(shù)據(jù)信號,由放大器進行信號放大,經(jīng)濾波器濾波后輸入微處理器；所述放大器采用多級放大電路或?qū)?shù)放大電路中任一種。本實用新型較為準確的檢測被測傳感節(jié)點的功耗。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：國內(nèi)領(lǐng)先

本發(fā)明公開了一種基于社會網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)輿情行為分析方法，首先基于網(wǎng)絡(luò)新聞或者帖子之間的相似度建立起一個網(wǎng)絡(luò)輿情事件社會網(wǎng)絡(luò)，然后通過分析社會網(wǎng)絡(luò)參數(shù)隨時間的變化以及參數(shù)之間的對比，自動的實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情的識別和網(wǎng)絡(luò)輿情事件緊急程度的評估，方便相關(guān)政府部門更有效的監(jiān)控和管理網(wǎng)絡(luò)輿論。

本成果以軟件著作權(quán)形式體現(xiàn)（登記號 2016SR322691 ），生命科學大多以微生物為研究對象，因此如何進行微生物的分類鑒定是生命科學領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究工作。本成果可根據(jù)微生物的序列自動完成多種類型的系統(tǒng)發(fā)育樹分析，并且以直觀的圖標形式展示，并可與各種專業(yè)數(shù)據(jù)庫對接，簡單、專業(yè)、直觀，可以作為生物醫(yī)藥行業(yè)鑒定微生物的專業(yè)工具。本成果具有預留對接數(shù)據(jù)庫接口、具有進化距離、集成  BLAST 功能、集成 ClustalW2.1 、可生成標準系統(tǒng)發(fā)育樹圖形結(jié)果、自動合并分析多種進化樹結(jié)果、可在線使用等優(yōu)勢。

超高分辨率光矢量分析設(shè)備采用“微波光子學方法”，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)進口替代。

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，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、確定預測年 限、現(xiàn)狀調(diào)查及分析、交通量的預測、交通影響評價、交通誘導系統(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 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 志標線設(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。

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、進樣和離子交換、洗脫、非抑制電導檢測分析；本發(fā)明對三種常用膦酸鹽阻垢緩蝕劑能進行良好的分離分析，保留時間、峰高、峰面積的相對標準偏差均小于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。

分子生物學是研究生物大分子結(jié)構(gòu)與功能的一門學科,而分子的大小、密度、含量及圖象比較分析是分子生物學研究中的重要內(nèi)容，如對基因密碼DNA進行限制性內(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行擴增分析，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。我們將分子生物學技術(shù)與計算機技術(shù)結(jié)合，研制出多媒體分子生物學圖象分析系統(tǒng)。本分析系統(tǒng)由PⅡ350以上的微機和CCD(CHARGE COUPLED DEVICE)攝像機,圖象卡,紫外透射分析儀,日光源,掃描儀,彩色噴墨打印機,電源轉(zhuǎn)換器, 分子生物學圖象分析專用軟件系統(tǒng)(BioComputAnasis1.0a)等部分組成。 該分子生物學圖象分析系統(tǒng)可以對生物大分子電泳圖象進行密度定量、分子大小測定、標注、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)分析提供了強有力的系統(tǒng),使得醫(yī)學診斷和生物科研圖象的多功能分析成為可能。經(jīng)臨床和分子生物學實驗應(yīng)用表明,該系統(tǒng)定量準確，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。對分子量進行多次實際測定,總誤差率<+1%,對密度含量進行實際測定結(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。