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該項目是甘肅省科技攻關課題，通過野外調(diào)查與勘探、室內(nèi)試驗、數(shù)學建模與實地驗證與示范等方法與手段，對甘肅省 61 個試點農(nóng)村小城鎮(zhèn)的地質(zhì)環(huán)境與地質(zhì)災害的基本特征、類型、規(guī)模、影響因素等及形成條件進行詳細的調(diào)查 , 運用多學科的理論和方法綜合進行研究。建立了農(nóng)村小城鎮(zhèn)的地質(zhì)災害預測體系與評估模型，提出了農(nóng)村小城鎮(zhèn)建設中的生態(tài)地質(zhì)環(huán)境建設的概念、方法，并建立了示范方案。獲得 2008 年度甘肅省科學技術進步二等獎、甘肅省建設科技進步一等獎，發(fā)表高水平學術論文 20 余篇，出版專著 2 部。

本發(fā)明公開了一種在 P2P-CDN 混合視頻點播網(wǎng)絡中的性能測試 方法，屬于視頻點播技術領域。本發(fā)明包括：客戶端的設計和實施、 分布式行為估計。本發(fā)明將播放緩沖分為三個流機器，管理者按照流 機器的任務處理權(quán)限的來依次分配任務實現(xiàn)任務窗口的管理，同時利 用 rCDN 窗口長度靈活伸縮和三個流機器重新加入的機制來模擬客戶 端的暫停和拖拽，最后提出了集中式的控制機制為提前離開的客戶端 選擇合適的替代者。本發(fā)明提供了在大規(guī)模、真實環(huán)境下的性能測試 方法，降低了在視頻點播網(wǎng)絡中的視頻緩沖時間，為用戶提供穩(wěn)定性 能和可靠服務

自疫情發(fā)生以來，對于勞動密集型的制造業(yè)企業(yè)來說，盡可能減少工人聚集和交叉接觸成為企業(yè)復工復產(chǎn)的重要保障。但在生產(chǎn)經(jīng)營活動中，必要的溝通、協(xié)同、信息互通和反饋指導不可避免，這其中涉及了離散制造的多個部門（銷售、采購、計劃、生產(chǎn)、倉庫、財務等）、多個生產(chǎn)工序以及多個工種。北大信息技術高等研究院智能工廠實驗室利用工業(yè)領域企業(yè)級數(shù)據(jù)中臺的優(yōu)勢，全面整合企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)節(jié)的關鍵數(shù)據(jù)，并利用數(shù)據(jù)智能對齊、行業(yè)知識圖譜等關鍵技術，實現(xiàn)面向制造業(yè)的全流程可溯源的透明管控線上生產(chǎn)鏈，迅速幫助企業(yè)集中獲得每一個線下關鍵生產(chǎn)環(huán)節(jié)的實時進度，并且能夠細化到訂單、生產(chǎn)設備、運行情況等細節(jié)，同時根據(jù)挖掘算法提供有效的智能輔助決策建議，在高效保障生產(chǎn)經(jīng)營管控的同時，最大化地減少不必要的人員聚集，實現(xiàn)數(shù)據(jù)中臺的指揮室作用，快速實現(xiàn)復工復產(chǎn)，有效提升生產(chǎn)效能。 擬解決的核心問題： 1、無法在生產(chǎn)環(huán)境外遠程下單，下單效率低； 2、工廠遠程管控困難，無法掌握訂單的詳細生產(chǎn)進度，并預測交期，難以面向JIT及時交貨； 3、對生產(chǎn)缺少全維度統(tǒng)計掌握，需要跨系統(tǒng)反復查詢； 4、在線實時分析困難，缺少必要的預測輔助參考； 5、生產(chǎn)環(huán)節(jié)無法自下而上進行反饋； 6、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合困難； 7、缺少人工智能的輔助決策。 預期實施效果： 1、移動端遠程下單，基于混合云架構(gòu)，實現(xiàn)內(nèi)外網(wǎng)數(shù)據(jù)互通； 2、移動端跟單進度，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合，實現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)節(jié)全流程線上實時可見； 3、生產(chǎn)數(shù)據(jù)實時監(jiān)控，關鍵指標實時匯總，實現(xiàn)工作進度量化可見； 4、形成線上閉環(huán)數(shù)據(jù)看板，在線輔助指導生產(chǎn)經(jīng)營； 5、沉淀大數(shù)據(jù)資產(chǎn)，形成工業(yè)領域企業(yè)級數(shù)據(jù)中臺； 6、實現(xiàn)訂單生產(chǎn)智能逾期預警、訂單銷量智能預測、原材料動態(tài)庫存優(yōu)化。

本發(fā)明公開一種用于異構(gòu)網(wǎng)中宏基站與用戶間距離的被動式估計方法，微基站SBS只需要對自身監(jiān)聽到的所有信噪比SNR進行排序并取中位數(shù)就能估計出宏系統(tǒng)基站到用戶間的距離d0。傳統(tǒng)的估計方法中，d0只能在宏基站和宏用戶估計。通過宏系統(tǒng)到SBS的反饋鏈路，宏系統(tǒng)將d0發(fā)送給SBS。因此與傳統(tǒng)的d0估計方法相比，本發(fā)明不需要宏系統(tǒng)到SBS的反饋鏈路。并且，無線信道中的陰影衰落使得收發(fā)機之間的信道產(chǎn)生劇烈變化。這使得SBS估計d0變得異常困難。本發(fā)明考慮了陰影衰落對無線信道的影響，提出了一種簡單的d0估計器。實驗仿真證明，該估計器具有較好的估計性能。

本發(fā)明公開了一種與玉米雄性核不育相關的基因MS33及其在雜交育種中的應用。本發(fā)明提供了一種與玉米雄性核不育相關的MS33蛋白，是如下(a)或(b)：(a)由序列表中序列1所示的氨基酸序列組成的蛋白質(zhì)；(b)將序列1的氨基酸序列經(jīng)過一個或幾個氨基酸殘基的取代和/或缺失和/或添加，且與植物雄性育性相關的由序列1衍生的蛋白質(zhì)。MS33基因突變導致玉米完全雄性不育，性狀徹底，不受環(huán)境影響。該基因具有在玉米雜交種子生產(chǎn)上的應用潛力。

本發(fā)明公開了鞣花酸及與雷公藤紅素協(xié)同在制備抗肺癌藥物中的應用，所述鞣花酸不僅發(fā)揮作用較好，并且作為一種天然多酚物質(zhì)，在動物實驗中幾乎未產(chǎn)生任何副作用，血清指標和體重均屬正常，在雷公藤紅素與鞣花酸協(xié)同作用時，可以降低雷公藤紅素的使用劑量，并且無明顯副作用。

本發(fā)明公開了一種大規(guī)模 MIMO-FDD 系統(tǒng)中基于信漏噪比 (SLNR)的兩階段預編碼方法。對每組用戶的第一階段預編碼設計的運 算復雜度低，且本發(fā)明的 SLNR 兩階段預編碼方法的總速率性能優(yōu)于 Junyoung-Nam 等人提出的 JSDM 預編碼方法。此外，本發(fā)明的方法基 于每組用戶的 SLNR 進行預編碼設計，不會造成信道狀態(tài)信息損失， 即使相鄰兩組用戶的發(fā)送信號與基站的到達角有重疊時，也不會影響 SLNR 兩階段預編碼的性能。 

使用自旋泵浦技術將自旋流從坡莫合金（Py）磁性電極穿過厚達40uc的LAO絕緣層注入到二維電子氣中，并進行逆Edelstein效應的測量。工作系統(tǒng)地測量了逆Edelstein效應隨頻率、功率、溫度和LAO厚度的變化關系，從各個方面證實了所觀察到的信號。實驗在室溫下展現(xiàn)了門電壓對自旋信號的調(diào)控作用。