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日前，由清華大學機械工程系與精準醫研院、北京清華長庚醫院聯合研發的體外膜肺氧合器，成功小批量試制樣機，并順利完成動物預實驗。

本發明涉及一種虛擬機在線高效批量殺毒系統及殺毒方法。本發明創造性的為每臺虛擬機維護三張 私有表，在其中分別存放經由判斷后的安全、可疑和應被終止的進程的信息，當需要對進程的安全性進 行判斷時，查表，若存在匹配進程則進行與匹配進程相同的處理，可避免對同一虛擬機中同一進程的重 復掃描;為所有虛擬機維護公共表，在其中存放所有經由殺毒軟件掃描的進程信息及掃描結果，當需要 對進程的安全性進行判斷且需要進程不在當前虛擬機私有表中時，查詢公共表，依據匹配進程的掃描結 果進行處理，可避免對不同虛擬機中掃描過的相同進程的重復掃描;最后才對在私有表和公共表中都查 詢失敗的進程調用殺毒軟件掃描，以此達到高效批量殺毒的目的。

聚集誘導發光（AIE）材料具有高聚集態發光效率，采用剛性主鏈的高分子結構可以實現對其分子振轉結構的有效限制，大幅提高制備微球的固態發光效率。而且，AIE 分子較大的斯托克斯位移可激發光源和信號采集窗口的高效分離，導致其熒光信號輸出的靈敏度顯著提高。該技術采用高效 AIE 分子作為信號基元，通過單體選擇和工藝優化原位聚合 AIE 熒光微球，其微球粒徑可以實現 50nm-1000nm 及微米級的有效控制（粒徑 CV 值小于 5%），并可根據需要對微球 表面進行定量修飾（功能基團羧基、氨基、羥基、鏈霉親和素、 生物大分子等）。借助偶聯技術，可進一步與多種抗體、抗原蛋白相連，拓展其在免疫分析中的應用。 該技術制備的熒光微球在光色、效率和穩定性等方面遠超同類型產品，并實現了發光波長的全覆蓋（藍色、綠色、紅色等）。AIE 熒光微球功能修飾調諧性明顯，在側向層析技術、細胞成像、微流控技術和熒光酶聯免疫吸附等方面有明顯的優勢。 

本發明公開了一種對象文件系統的預取方法，包括：對對象文 件系統的數據結構和變量進行初始化，判斷服務器是否接收來自客戶 端的讀對象請求，如果是則解析讀對象請求，并根據讀對象請求確定 當前對象及其 Oid，判斷讀對象請求是否命中緩存，如果沒有則判斷 是否存在計時值大于或等于時間閾值 T_MAX，如果不存在，則根據當 前對象的 Oid 查詢預取屬性表，以獲取當前對象的預取屬性，并根據 預取屬性執行讀磁盤和預取操作，根據全局

產品詳細介紹檔案文件圖書消毒柜是一種用于檔案文件,圖書資料滅菌專用設備。它采用微電腦自動控制技術，能殺滅沾染在檔案文件,圖書資料的大腸桿菌,金黃色葡萄球菌,肝炎病菌,霉菌及各種害蟲,獨創的循環吸風除塵系統有效地可對文件中的灰塵進行吸附清除，用戶根據檔案圖書等受污染程度，可選擇不同的的控制時間，進行滅菌殺蟲,本產品具有消毒滅菌、除蟲,除塵等功能，消毒效率高，無死角,無污染,壽命長等特點，適用于檔案、信訪、學校、圖書館、文物等行業。    功能簡介：    （1）微電腦控制，只需一鍵設定，獨立完成消毒工作，消毒完成發出聲響提醒工作完成。    （2）高封閉設計，防止臭氧外泄影響消毒效果。    （3）消毒滅菌無死角，消毒效率高，濃度穩定在滿足消毒要求的最小濃度內。    （4）V型擱物架設計，使臭氧可滲透至檔案每一頁中達到最佳消毒效果。    （5）循環吸風除塵系統，使消毒柜在消毒的同時將圖書檔案中附著的灰塵、粉塵吸附在過濾網中，清潔檔案圖書。    （6）防撬式柜門鎖，在消毒過程中人員暫時離開可鎖住消毒柜，保證檔案安全。    （7）高品質臭氧發生器，工作穩定，使用壽命長。    （8）工作部件抽屜式獨立安裝，所有與柜體連接部件均為安全插拔接口，無售后服務城市返廠維修只需寄回獨立抽屜即可，無需整機返廠，最大節省維修費用    功能參數：    HS-380B全鋼檔案文件電子消毒柜參數    額定電壓：220V 50HZ     額定功率：65 W     臭氧發生量：1000mg/h    總容量：380L     物架承載重量：V型擱物架：20kg/格 平板擱物架：15kg/格     外形尺寸：1680×550×500mm    隔板分層：V型擱物架：3層 平板擱物架：4層    有問有答：    （1）為什么HS系列圖書檔案文件消毒柜要采用V型擱物架設計？    答：臭氧是一種強氧化劑，能破壞分解細菌的細胞壁，氧化分解細菌內部氧化葡萄糖所必須的葡萄糖氧化酶等，對病菌、細菌、病蟲的殺滅效果非常明顯，但臭氧也有一個顯著的缺點，那就是不像微波一樣對紙張具有穿透性，如果只是將圖書檔案水平置放，只會對檔案圖書的表面進行消毒滅菌，對其內部不會有什么效果的，V型擱物架放置檔案時會使圖書文件自然松散分開，臭氧作為一種氣體會滲透到圖書檔案的每頁中，消毒效果達到最佳。    （2）為什么HS系列圖書檔案文件消毒柜要具備循環吸風除塵功能設計？    答：由于檔案都需要長期甚至永久保存，在不斷地借閱、利用、搬移的過程中不可避免的會沾染上許多灰塵、粉塵，不利于檔案的長期保存，HS系列圖書檔案文件消毒柜利用消毒時風扇和吸風所產生的循環風，加裝了粉塵過濾器，可以有效地吸附粉塵、灰塵，并且在柜內空氣循環的作用下可以有效吸附檔案圖書中的濕氣，減少檔案中的水分，即達到了清潔檔案的目的，又使檔案濕度降低極大破壞了菌類蟲害的生存環境。   以上是供應檔案文件電子消毒柜的詳細信息，由洪森辦公設備經營部自行提供，如果您對供應檔案文件電子消毒柜的信息有什么疑問，請與該公司進行進一步聯系，獲取供應檔案文件電子消毒柜的更多信息。 假如貴公司有除濕機這方面的需求或是有經營我公司產品的意向請與我聯系.我公司始終恪守:質量第一、信譽第一、服務第一的宗旨。我們將以過硬的產品質量和優質到位的服務與各界朋友真誠合作! 公司承諾整機保修一年!詳情請登陸www.hsbgsb.com ,或咨詢：028-87696653 13396539811 聯系人；洪忠偉     

本實用新型提供一種用于提高現有數控系統運動精度的裝置。該裝置安裝在原數控系統和驅動器之間， 無需對原數控系統和驅動器做任何調整和改變，方便實用。在進行一種零件的重復加工時，通過大容量存 儲器記憶數控系統的控制和誤差信號，并依據一定的學習算法，得到下一個零件加工所需新的控制信號并 進行運動控制，新的控制信號將減小上一個零件加工時的運動誤差。經過多次記憶——學習的過程，可使 運動誤差減小，從而提高數控機床的輪廓運動精度。控制裝置包括微處理器、大容量存儲器以及數控系統 進給運動控制指令信號、學習后的控制輸出信號、位置檢測信號接口等。

本成果提出了基于零件批量加工數據分析的加工工藝與流程優化，主要包括零件加工過程的工藝數據挖掘與機器學習算法、基于數據和機理模型相結合的零件加工精度預測、基于機器學習的零件加工工藝優化與決策、基于數據驅動的零件批量加工工藝優化方法驗證這四方面。以下是各方面具體對應內容： 1）零件加工過程的工藝數據挖掘與機器學習算法：在數據挖掘與機器學習算法方面，搭建了軸類零件全流程加工工況數據實時采集硬件平臺，實現對加工力、加工振動、主軸電流等工況數據的實時在線獲取。 2）基于數據和機理模型相結合的零件加工精度預測：在航空薄壁件加工精度預測方面，對復雜曲面加工過程混合建模與全流程加工精度預測等理論開展了深入研究工作；建立了零件單工序/多工序加工精度預測混合驅動模型，實現了加工精度的高效高精預測。 3）基于機器學習的零件加工工藝優化與決策：在軸類零件全流程加工工藝優化與決策方面，圍繞隱馬爾可夫決策過程、遺傳算法等理論開展了理論研究工作，結合軸類零件加工過程開展了優化工作；提出了加工參數自適應調控聯合決策方法。 4）基于數據驅動的零件批量加工工藝優化方法驗證：構建加工數據庫1套，包含機床設備、加工刀具、加工參數、檢測數據等四種類型數據。開發全流程加工智能推理軟件1套（部署于中航發南方公司柔軸車間），實現航軸全流程質量數據感知與工藝優化，其中全流程誤差建模與分析模塊實現了端到端的零件加工質量智能推理，可以用于工藝設計與現場預先感知，加工過程工藝數據挖掘模塊實現基于批量數據的多工序誤差流分析，實現后續工序加工誤差推理，加工過程工藝優化與智能決策模塊實現了零件多工序加工質量數據推理與給定期望指標下的加工參數優化。 圖1 本成果對應功能結構示意圖 【技術優勢】 圍繞航空領域制造的加工質量問題，開展基于制造過程數據的工藝全流程智能決策技術與系統的研發，初步實現工藝與制造過程的智能控制。在數據挖掘與機器學習算法、航空薄壁件加工精度預測、軸類零件全流程加工工藝優化與決策、零件全流程加工質量智能推理與優化、智能加工產線智能決策技術應用與推廣等多個方面實現了突破，具有顯著的理論價值與應用價值。 規范制定方面，研究了薄壁件加工誤差產生的深層機理，構建了批量零件加工過程中誤差傳遞的理論模型，探究了機床、夾具、刀具、加工參數全方位、多層次的因素對于零件加工誤差產生的影響規律，提出了零件加工工藝與流程優化策略，形成制定面向航空發動機大長徑比軸類零件的決策規范，規定軸類零件全流程加工過程中機床、刀具、裝夾、加工參數四個方面的具體要求。通過中國航發南方工業有限公司企業標準體系管理系統制定、修改、審批，形成《航空發動機軸類零件加工工藝優化與決策技術規范Q/2B 1586—2022》。 軟件開發方面，將上述理論成果進行高度集成，開發了零件全流程加工智能推理優化軟件（MIO軟件）。軟件集成了四大功能模塊，包括加工工藝數據庫、全流程誤差建模與分析、加工過程工藝數據挖掘、加工工藝優化與智能決策。相關知識與優化規則形成權。全流程加工智能推理優化軟件以及知識庫軟件通過第三方測評，測評機構具備MA與CNAS認證資質，最終形成《零件全流程加工智能推理優化軟件第三方測試報告》、《智能加工產線工藝全流程智能決策工藝知識庫軟件第三方測試報告》。 應用驗證方面，結合航空發動機制造具體需求，將相關成果應用到某型號航空發動機軸類零件（動力渦輪傳動軸）加工生產中。將零件全流程加工智能推理優化軟件部署在航軸加工車間，在驗證產品的加工設備上部署了數據采集裝置，實時采集加工過程數據，集成企業工藝資源數據庫和產品數字化檢測系統，獲取機床、夾具、刀具、產品質量等信息，構建了加工工藝數據庫，開展了航軸加工工藝分析、現場加工質量預先感知、加工工藝與流程優化、現場實際加工驗證等工作。通過南方公司現場應用驗證，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年優化前，次品率為8.38%；2021年6月至2022年5月優化后，次品率為3.81%）。相關應用驗證通過了中國航發南方公司的效果認定，并形成用戶報告。 【技術指標】 1）采用機理模型/有限元仿真技術獲取切削力/熱/柔度/加工誤差數據集，構建代理模型實現了切削過程的毫秒級預測，切削過程關鍵物理量的預測時間優于10毫秒。 2）建立了機理模型與小樣本工況數據混合驅動的預測模型不確定分析與量化模型，提出了貝葉斯框架下的不確定校準方法，實現了加工誤差快速（毫秒級）精準（偏差小于5微米）預測。 3）提出了航軸加工質量狀態估計方法，建立了現場多源數據信息串聯模型，基于隱馬爾科夫的決策模型，實現工序間感知平均誤差控制在9.21%內。 4）建立了加工次品率與加工參數約束集間雙向映射互通模型，首次提出了基于隱馬爾科夫模型與遺傳算法的聯合決策方法框架，聯合決策優化框架保證次品率降低優于50%。

本發明提供了一種面向軌跡挖掘的數據預處理方法及系統，該方法包括：在原始數據庫中提取離散的軌跡點，對軌跡點進行歸類提取后形成若干個獨立的軌跡段集合；對每一軌跡段集合中的軌跡點進行重復定位點檢測，若判斷該重復定位點為歷史定位點，則刪除；對每一軌跡段集合中的軌跡點進行定位異常點檢測，若判斷為定位異常點，則刪除該軌跡點，得到若干條完整的軌跡；對所述完整的軌跡進行簡化壓縮，得到壓縮軌跡；存儲所述壓縮軌跡；同時對系統運行狀態進行監控，保證系統可以持續、穩定運行。本發明提供的方法通過對提取出的軌跡點進行重復定位點以及定位異常點清除，保證了軌跡數據的正確性和完整性，提高了軌跡數據挖掘的準確度。