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XM-YE7高級新生兒模型（四肢可彎曲） （男/女性任選） ? 功能特點： ■ XM-YE7高級新生兒模型由高分子材料制成，形態逼真，關節靈活，可以擺出各種姿勢。 ■ 可進行新生兒抱持、包裹、擦浴、穿衣、換尿布、喂奶、清潔五官、臍部護理、測量身長、體重、胸圍、腹圍、頭圍、皮膚護理等多項護理操作。

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一種高速鐵路運營期碳減排的環境效益計算方法，屬于環境保護領域。根據國家統計局相關文件、中國交通運輸統計年鑒、中國鐵道年鑒和鐵道年統計公報，建立基礎數據庫；基于層次分析法的數學分析，根據數據庫，確定碳減排要素在高鐵運營期的權重值；基于高鐵耗電與標準煤量的換算，根據數據庫，確定高鐵碳排放指標；基于影子價格理論，根據數據庫，采用超越對數法，計算二氧化碳影子價格。

本實用新型公開了一種燃煤煙氣半干法脫除氟氯的脫硫廢水零排放系統。本實用新型包括高濃度堿液管路、脫硫廢水管路、稀釋堿液管路、堿液霧化裝置、壓縮空氣管路、工藝水管路、煙道。高濃度堿液與脫硫廢水混合成稀釋堿液，再通過多噴嘴網格化布置的堿液霧化裝置噴入空預器與除塵器之間的煙道中，與煙氣充分均勻混合，將煙氣中的HCl、HF、SO3等氣體大部分固化到飛灰中，大幅度減少脫硫廢水排放量，脫硫廢水又作為堿基溶劑噴入煙道，實現了脫硫廢水零流量排放。本實用新型對煙溫、尾部煙道與設備影響較小，還有效減少尾部低溫煙道與設備積灰腐蝕的傾向性，并提升脫硫效率。本實用新型具有系統簡單、投資小、運行成本低的顯著優點。

成果簡介：利用取之不盡的太陽能實現民用炊事，是人們多年來的愿望。現雖有直接反射聚焦的太陽灶可用于烹飪方面，但它需要用戶直接在陽光下操作，并需要及時跟蹤太陽的運動軌跡，否則不能得到聚焦良好的光斑，由此給用戶帶來的極大不便，限制了此類裝置的推廣應用。本項目設計的光導聚能高溫相變儲能室內太陽爐利用經過特殊設計的光漏斗將太陽光收集并導入儲能器中，將小通量的太陽光能，經累積產生高溫熱能，并在儲能器中實現高溫相變儲存，儲存溫度大于180℃。需要炊事時將所儲存的熱量傳遞給儲熱體盤管內的導熱介質，通過導熱介質的循

本發明公開一種用于金屬結構件的排料與排產集成優化方法， 包括:(1)從零件庫中選取一組待下料零件并提取零件相關信息(2)從板 材庫中選擇可以用于該零件排料的板材(3)利用排料算法對零件放置在可用板材上進行排料，得到多種排料方案;(4)利用蟻群算法選擇一種 排料方案;(5)利用遞階遺傳算法求解得到一組零件加工順序和機器選 擇方案;(6)綜合評價該排料方案及零件加工順序和機器選擇方案;(7) 循環執行步驟(4)和步驟(5)，并利用上述目標值修正蟻群算法和遞階遺 傳算法參數繼續優化，直至獲得最優

研究團隊基于cGAMP設計制備了一種肺部仿生納米顆粒（PS-GAMP）來模擬流感病毒肺部感染，發現其能夠在不破壞肺部表面活性劑（PS）和肺泡上皮屏障（AEC）的情況下，激活AMs和AECs，促進疫苗產生高效的體液和CD8+ T細胞保護性免疫反應，以抵抗多種異型流感病毒的攻擊。研究結果提示AECs在產生廣泛的交叉保護以抵御各種流感病毒方面具有十分重要的作用，表明PS-GAMP可能是一種“通用”流感疫苗的潛在粘膜佐劑。

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。

本發明涉及一種結合胰島素樣生長因子C結構域多肽(IGF-1C)的殼聚糖水凝膠，其具有良好的細胞相容性和生物活性。這類活性水凝膠具有可注射性，能夠作為載體材料，促進干細胞對組織損傷的治療效果。其為移植干細胞提供適宜的組織再生微環境，從而提高移植干細胞的存活率。增加干細胞在損傷區內的存活及駐留，促進移植細胞存活、增殖，減少凋亡，促進損傷部位血管新生以及功能恢復，進而提高干細胞移植治療組織損傷的治療效果。此外，移植后水凝膠并沒有促進干細胞發生不良分化。