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聚甲醛在國內已經得到較大規模的生產，但是產品質量與國外公司同級的共聚甲醛相比，無論是熱穩定性，還是力學性能上都有明顯的差距和不足。主要表現為：力學性能差且不穩定、性脆；熱穩定性差，模垢高，加工過程易分解有害氣體甲醛；制品易變形翹曲；電學、熱學性能不達標；目前我國大部分聚甲醛生產企業由于產品質量問題經濟效益遠未達到預期。2011年我國新建聚甲醛裝置產能將集中釋放，競爭壓力迅速加劇，市場形勢嚴峻，不合格聚甲醛產品必將要被市場淘汰。 本成果的核心主要集中在三個方面：一是提供成熟的全套聚甲醛產品分子結構、聚集態結構和宏觀性能的工業分析表征方法(包括儀器、方法和人員培訓)。聚甲醛產品分子結構和聚集態結構共同決定了其宏觀性能，目前我國聚甲醛生產企業在此方面十分欠缺。有了這些基本手段后，可以很方便地對聚甲醛裝置相關工段工藝進行調整，提高基礎樹脂質量。二是提供成熟的、高性價比的整套聚甲醛產品助劑包。聚甲醛的助劑體系決定了其產品質量50%的權重，目前國內聚甲醛生產企業的聚甲醛助劑體系相對落后，我們的助劑包可以進一步提高聚甲醛產品質量水平。三是可以根據需要提供下游改性聚甲醛的整套技術，包括成熟的產品配方，生產工藝，定制或推薦全套生產設備和相關硬件設備。

液滴陣列是研究數字分子檢測、數字分子免疫學、單細胞分析的重要技術手段，是當前生物醫藥領域的研究熱點。受植物葉片倒模的啟發，創新性地將限制性表面能梯度微孔陣列應用于高通量液滴數字化過程（相關研究成果發表在中科院工程類分區Q1、Q3期刊上），提出了基于仿生微流控原理的數字化液滴陣列技術，設計開發了數字分子診斷和單細胞分析通用系統平臺，在細胞、顆粒的分散陣列化及生物應用進行了探索。經過近4年研究，已完成了平臺原理驗證、結構優化、系統調試、生物應用驗證的工作，應用在數字PCR、數字LAMP等核酸分子診斷領域，在多菌分離及培養等單細胞分析領域，初步開發了數字ELISA等分子免疫學領域研究方法。

一、成果簡介 食源性病原微生物目前是威脅我國食品安全的首要風險。通過分子生物學手段可快速、準確、廉價的檢測病原微生物，但傳統分子生物學技術在食品微生物檢測中只能做到靶向檢測和事后檢 測，即在例行檢查中只檢測種類有限的常規病原微生物，而不在常規檢測范圍內的病原微生物在爆發食品安全事件后才進行檢測，這種靶向性和后驗性導致食源性病原微生物檢測的遺漏和滯后。另 外，傳統的分子生物學技術一次實

本發明公開了一種測量不確定度的分析方法。利用參考測量系測量各標準樣件，獲取測量結果 X，利用某一待分析的測量系統對標準樣件進行測量，獲取測量結果 Y；分別計算測量結果 X 和 Y 的方差V(X) 和 V(Y) ， 并 定 義 α ＝ V(X)/V(Y) ； 假 設 <imgfile="DDA00002582404000011.GIF" wi="39" he="46" /> 和 <imgfile="DDA00002582404000012.GIF" wi="29" he="46" /

該篩選儀器以表面等離子體共振成像（SPRi）裝置為基礎平臺。SPRi技術將傳統的SPR 技術與成像技術相結合，能夠實現生物分子互作信息的高通量捕獲。該儀器由一套包含光學檢測系統、微流體控制系統以及數據采集存儲的操作界面構成。儀器能進行核酸適配體篩選、高通量生物分子之間的動力學測定、生物標志物發現、特異性結合動力學、食品安全與質量檢測、小分子微陣列藥物篩選、先導化合物的優化、藥物初篩、抗體發現、抗體糖基化表征、雜交瘤篩選、靶標垂釣等技術提供技術和材料，應用于制藥、生命科學、醫學、食品和環境等領域。

1.痛點問題 多年來，工業大數據領域大數據分析算法和模型都是基于大量代碼實現，效率低，難以實現快速開發。同時，工業大數據處理分析模型處理過程多由多個算法通過一定的計算流程構成，計算流程復雜多變，迫切需要一款支持靈活定制和快速開發的處理分析技術來支持工業大數據處理分析。 2.解決方案 清華數為交互式大數據處理與分析技術針對工業大數據處理與分析任務的交互式探索、建模、調試和應用而設計。根據CRISP-DM設計原則，一般大數據處理與分析分為業務理解、數據理解、數據準備、建模、評估和部署等階段，各階段相輔相成，形成一個大數據處理分析生命周期。 圖1.交互式大數據處理與分析技術設計思想 本成果技術基于上述CRISP-DM的設計思想而設計，完全支持大數據處理與分析生命周期。該技術的特點包括： （1）內置數百種通用和專用的大數據分析算法和模型，并提供了按需擴展機制，用戶可以按照自己的需要隨時添加和擴充，以支持客戶特定的大數據應用需求； （2）支持拖拽方式構建處理與分析流程，完全圖形化設計大數據處理分析計算流程，并能在設計過程中進行單步/多步運行調試，查看中間結果，實時調整運行結果，以獲得用戶期望的處理分析結果； （3）支持機器學習模型訓練及使用，內置了機器學習模型訓練框架，一般機器學習模型在該技術的支持下，可以實現快速訓練，訓練結果可支持進一步的大數據處理與分析； （4）支持數據處理與分析流程參數化，在其提供的內部數據處理與分析算法模板中，用戶通過算法模板可以開發面向Java、Python的算法，并集成和擴展到該技術的算法集合，實現按需定制處理分析； （5）支持數據畫像和學習模型可視化，以圖形化的方式定制數據畫像的方法模型，并以二維和三維圖表的形式展示給用戶； （6）支持批處理、流處理和流轉批處理三種處理方式； （7）按需定制運行計劃與資源有效利用，用戶可設置任務執行計劃，任務執行計劃定期運行，以實現周期性處理分析，方便獲得持續的運行結果。 清華數為交互式大數據處理與分析技術面向多種用戶角色，包括數據工程師、數據分析師、數據科學家、算法工程師、運維工程師、代碼工程師等。采用分層設計，分為客戶層、服務層、計算層。 客戶層包括流程建模調試工具，用戶可用工具圖形化拖拽式設計處理與分析計算模型，并可進行調試和查看中間結果；管理工具，針對服務層所調用和訪問的計算框架或者外部系統進行管理，包括對于數據源、計算環境、存儲環境等的管理工具。 服務層主要包括流程調度服務，即負責按照用戶所設定的工作計劃來定時調度執行計算模型；執行服務，是負責執行處理分析計算的模型和算法的服務；計算資源管理服務負責管理執行服務中所能集成的所有的服務，如計算框架和存儲設施等。 計算層是執行服務在執行處理分析算法和模型中所訪問的外部服務，包括計算組件或框架，以及持久化存儲組件或者系統等。 圖2.交互式大數據處理與分析技術架構 本成果的交互式處理與分析技術較好地解決了工業大數據處理分析工作中所遇到的問題和痛點，并且能夠廣泛應用于多個行業和領域中，如能源、礦山、醫療器械、裝備制造業、消費品制造業、工程機械行業等。 合作需求 期待與工業、醫療等領域企業緊密合作，獲得各領域的實際需求，促使該技術不斷完善和升級迭代，走向成熟。 未來將在工程機械行業、醫療機械行業、礦山行業、裝備制造行業、互聯網電商行業等尋求更多的成果轉化、深度合作機會，在合作基礎上，推動上述行業領域實現數字化轉型和智能化升級，為國家實現“雙碳”目標做出清華貢獻。

深入了研究低電壓芯片電泳的理論原理和控制方法，開展了低電壓電泳分離檢測相關基礎理論與關鍵加工技術的研究。通過芯片微流道中流體的電場和流場等的模擬分析，對低電壓電泳芯片進行了結構設計，提出集成非接觸高頻電導檢測器的硅基低電壓電泳芯片和玻璃基低電壓電泳芯片的新結構；突破了SOI硅基芯片側壁微電極陣列及其與高頻非接觸電導檢測器一體化三維集成等關鍵加工技術，研發出基于SOI的集成低電壓電泳芯片和集成光學濾色薄膜的玻璃基低電壓電泳芯片的兩套加工工藝；成功研制出柱端集成非接觸高頻電導檢測器的兩種低電壓電泳芯片