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MSA2000A是一款高性能模塊化矢量信號分析儀，具有優良的測試動態范圍、分析帶寬、相位噪聲、幅度精度和測試速度；具備高靈敏度的頻譜分析、矢量信號分析及實時頻譜分析功能；具有可選的測試功能和出色的硬件可擴展性。 功能特點 – 頻率范圍：9 kHz ~ 40 GHz – 分析帶寬高達300 MHz – 實時分析帶寬高達200 MHz 功能豐富，支持如下信號分析模式并可擴展 通用頻譜分析模式 矢量信號分析模式 實時頻譜分析模式 基于PXle高速內部總線，測量速度快   應用領域 4G/5G/WiFi等寬帶通信設備研發與生產測試 大寬帶瞬態信號的捕獲與分析 非法和干擾信號的搜尋與識別 電子系統研發、測試和維修 電磁頻譜監測

開發了一種分子熒光探針IR-E1，它在水溶液中量子產率可以達到0.7%并且在體內可以通過腎臟排泄。雖然該量子產率在相關材料中已經是比較高的，但要達到快速成像并實現更深的穿透深度仍需要更亮的探針材料。  研究了一類新型的高效熒光分子探針的理性設計。熒光分子由電子屏蔽基團（shielding unit）、給體基團（donor）、受體基團（acceptor）組合，形成S-D-A-D-S型分子(圖1a)。目標分子IR-FE以3,4-乙烯二氧噻吩(EDOT)為電子給體（D），以烷基鏈取代芴為電子屏蔽基團（S）。通過理論計算模擬，發現EDOT為電子給體時分子骨架具有更大的扭轉角和更加調諧的表面靜電電位分布，可有效保護受體基團苯并雙噻二唑（BBTD），阻止其與溶劑分子或其它分子發生相互作用（圖1b）。同時，烷基鏈取代芴和分子骨架扭轉的共同作用可減弱分子間相互作用而降低聚集熒光淬滅。IR-FE的發射波長在900-1400 nm范圍，在甲苯中的量子產率高達31%（圖2a），在以聚乙二醇進行水溶性修飾后量子產率可保持在2%（圖2b），這是迄今為止報道的在水相中量子產率值最高的水溶性近紅外二區有機熒光分子探針。研究發現EDOT是熒光分子在水溶液中保持量子效率的關鍵因素。

本實用新型公開了一種基于時空聯合調制和MZI光波導陣列的成像光譜儀。采用無狹縫成像系統，包括前置鏡以及一層干涉光譜儀芯片或者多層干涉光譜儀芯片相層疊而成的三維芯片，每層干涉光譜儀芯片包括主要由模斑轉換器陣列、MZI陣列和探測器陣列依次連接而成的光波導結構，MZI陣列由具有不同干涉臂差的MZI平行排列而成，每個MZI的輸入端口在成像像面上接收平行于推掃圖像區域上同一排或列的像元信號。本實用新型既簡化了光路的復雜程度，又極大減輕了成像光譜儀的重量和體積，具有高集成度和高穩定性，并大大提升了系統的入射光通量，使得成像光譜儀小型化、輕型化。

中國科學技術大學工程科學學院ZacharyJ.Smith教授團隊和華中師范大學化學學院高婷娟教授團隊在拉曼生物成像研究領域取得新進展，提出了一種基于線掃描拉曼成像系統和偶氮增強拉曼探針相結合的快速生物成像方法，實現了對細胞器動態過程的高分辨率、低功耗的影像。

本發明公開了一種雙通道熒光光學顯微成像中基于圖像處理的自動對焦方法，包括 S1 獲得生物組織樣本當前冠狀面輪廓，并獲得三個對焦窗口位置；S2 對三個對焦窗口進行掃描，并采集第 i 層生物組織樣本細胞構筑通道的圖像；S3 判斷當前層三個對焦窗口的圖像采集是否完成，若是，則 i＝i+1，并進入 S4，若否，則返回 S2；S4 判斷·830·采集層數 i 是否大于預設的閾值，若是，則進入 S5，若否，則返回 S2；

近日，中國科學技術大學國家同步輻射實驗室潘洋教授團隊利用自行研發的解吸電噴霧電離/二次光電離（DESI/PI）質譜成像平臺（Analytical Chemistry,2019,91, 6616-6623）結合多孔聚四氟乙烯印跡技術，實現對多種植物葉片中代謝物的空間成像。

研究團隊在精密測量院研究員徐富強和王杰的帶領下，聯合磁共振成像與病毒基因改造技術率先提出一種新型基因編碼生物磁共振成像技術，逐步實現神經元網絡（Neuroimage, 2019; Human Brain Mapping, 2021）和星形膠質細胞（Molecular Psychiatry, 2022）在體水平的無創檢測。

復雜非線性滯后動力系統分析與綜合問題是控制領域研究的熱點和難點。本項目主要取得如下創新成果： 1、非線性滯后動力系統的魯棒控制。主要研究狀態信息延遲下非線性系統的魯棒控制問題。通過構造李雅普諾夫函數和泛函，很好地解決了一直以來困擾控制領域的嚴格反饋結構非線性滯后控制難題。對于一般結構的非線性系統，提出了反饋控制設計框架，克服了現有文獻關于滯后項的強假設條件。  2、非線性關聯滯后大系統的分散協調控制。提出了強非線性關聯環節下大系統的分散自適應反饋控制器設計方法，解決了非匹配模型跟隨控制難題，為強耦合滯后大系統的分散控制問題提供了完整的解決方案。 3、滯后系統智能控制和網絡化系統控制設計。提出了非線性滯后系統的無記憶智能控制設計理論與方法。給出了非對稱網絡環境下遙操作系統的控制器設計方法，建立了網絡環境參數、控制器參數和系統性能的顯性表達式。 4、應用基礎研究：提出了化合反應系統的控制器設計方法，同時構建了工業無線網絡控制平臺。 研究成果在大型高爐建模與節能減排優化控制、惡劣工業環境下無線網絡化控制、物聯網、網絡化機器人遠程控制等領域得到了初步應用。

本成果針對城市水電氣熱等綜合能源數據來源廣泛，結構復雜，且與用戶、時間、空間信息關系緊密的特點，構建了高性能綜合能源數據分析平臺，提出了細粒度的能源數據分析理論框架及方法，并將其應用于智慧城市建設。

大數據應用的多樣化 需要的計算模型、數據模型多樣化； 目前每類模型需要單獨的開源系統來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系統導致大數據分析平臺非常復雜、效率低下。研究目標：研究和開發面向新型多計算模型融合架構的、高時效、可擴展的新 一代大數據分析支撐系統與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。針對目前大數據分析平臺復雜、效率低下的痛點，該系統具有三個 方面的優勢：首先，這套系統采用融合架構，一方面實現關系、圖、鍵 值、文檔等多種數據模型的高效融合，另一方面實現批處理計算、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一查詢，實現高效的跨模型查詢。其次，對于復雜系統來說，時效性非常重要，這 套系統采用融合架構提高效率是實現高時效的基礎，更重要的是，我們 對大數據分析從數據到用戶進行了端到端的全棧時效優化。最后，對于 大數據應用來說，系統擴展性非常重要，本系統在資源層、存儲層和計 算層進行了全面的擴展性優化。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系統的三個主要亮點。融合架構FAST系統的第一個亮點是融合架構，我們在技術方面的創新主要包 括多數據模型融合和多計算模型融合兩方面。多數據模型融合：設計和研發了多模型數據管理與查詢引擎，支持關系、圖、鍵值、 文檔等多種數據模型，實現了查詢解析、查詢優化、元數據管理、數據 分布等功能，將多種數據模型進行統一管理和深度融合。同時擴展了SQL語言，通過統一的查詢接口支持對關系、鍵值、圖、文檔等數據進行獨立訪問或者跨模型查詢。經過試驗，多模型數據融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時間能平均減少70.7%。目前spark等現有系統還需要手工編程方式來實現跨模型查 詢，所以FAST系統在易用性上也表現良好，降低使用門檻，提高開發效率。多計算模型融合：在計算層實現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內部實現批和流的統一表達，批是對有限數據集 的運算，流是對無限數據流的計算，我們設計了UCollection結構對批和 流數據進行統一表達，通過識別的bounded標志，來確定是批、流、或批流融合。有了統一表達，可以開展一系列融合優化來提升系統性能。 并且對上通過Unified API統一用戶的批、流接口，實現二者在編程范式上的統一表達。對于批流混合的計算，融合架構系統的查詢延遲比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系統的第二個亮點是高時效，即縮短大數據分析的時間消耗， 提高效率。由于大數據分析平臺是一個非常復雜的系統，為了做到高時效，系統不能存在性能短板，因此需要對大數據分析的整個過程進行端到端的全棧時效優化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態存儲、批流融合、機器學習、人工操作各層都進行優化。對于多模態存儲，面向應用負載和異構硬件特征進行自適應優化；對于批流融合計算，在統一表達基礎上，進行系列融合優化技術， 包括DAG優化、迭代優化、部署優化、操作符優化等；在機器學習層面，進行模型優化、消息優化、梯度優化、概率優化 等來提高時效；而且我們也考慮到大數據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據分析方法和模型的推薦，來縮減人工操作的 時間。可擴展FAST系統的第三個亮點是可擴展，由于大數據應用規模很大，數據增速快，對系統可擴展性的要求非常高，為此我們在系統的資源層、 存儲層和計算層進行了全面的擴展性優化。在資源層，系統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擴展。并在系統中實現了可伸縮調整模塊， 能實時監控軟硬件系統的狀態，按照應用需求來自適應地進行彈性伸縮。在存儲層，分布式存儲系統擴展性的關鍵在于分布式共識和一致性 協議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進行Raft的擴展優化。在計算層，我們擴展了機器學習模型的參數規模，使系統可以支持 到百億級別的超大規模機器學習模型訓練，并且性能方面有明顯提 升。亮點成果：融合架構大數據分析平臺目前已經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，在阿里的生產環境中，研發 的系統一直連續穩定運行，基于淘寶和天貓的實際用戶信息進行大數據 分析，綜合運用了本系統的存儲、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，基于智能交互向導技術，也面向電子商務應用 的賣家提供了“生意參謀”應用，基于大數據分析，幫助賣家分析產品 銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。