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本發明公開了一種基于相似性和不相似性融合排序優化的行人重識別方法，行人重識別是一種針對 特定行人的檢索問題，本發明的主要思想是正確檢索的行人目標應該跟查詢行人的極正樣本相似，并且 跟查詢行人的極負樣本不相似。同時我們將與極正樣本相似的那些行人定義為疑正樣本，與極負樣本相 似的樣本為疑負樣本，通過提高疑正樣本的排名，同時降低疑負樣本的排名，來達到通過排序優化的方 式來提升行人重識別的效果。此外，融合多種方法的結果來加強這種相似性和不相似性關系。本

本發明公開了一種激光重熔掃描碳化物彌散增強鋁合金的快速 制造方法，包括以下步驟：(1)在計算機上建立零件三維模型，然后將 所述零件三維模型轉成 STL 格式并導入到激光選區熔化成形設備中； (2)將鋁合金粉末和碳化物粉末混合，然后采用球磨機進行球磨混合均 勻；(3)將球磨后的混合粉末轉移到激光選區熔化成形設備里，在惰性 氣體保護下，根據三維模型數據對混合粉末進行成形；(4)采用線切割 工藝將成形的零件從所述基板上分離

（專利號：ZL 201510033260.3） 簡介：本發明公開了一種高效利用返回渣的電渣重熔精煉渣的使用方法，屬于電渣重熔精煉渣技術領域。本發明電渣重熔精煉渣由如下質量百分比的組分組成：電渣重熔返回渣50～80％，螢石16～35％，氧化鋁粉4～10％，石灰0～5％。其制備方法為：將以上成分組成的新渣系混勻后在化渣爐內預熔，然后將液態熔渣采用風淬的方法破碎。其使用方法為：將利用返回渣制備的電渣重熔精煉渣進行烘烤，然后采用焦炭作為引弧劑，在

產品詳細介紹SC-G型自動考種及千粒重分析儀（含玉米果穗考種）1、貨物名稱：SC-G型自動考種及千粒重分析儀（含玉米果穗考種）玉米自動考種及千粒重分析儀所配的各種種粒自動考種及千粒重分析儀2、主要用途：SC-G型自動種子考種分析及千粒重儀系統是根據圖像識別原理來實現自動分析的。目標照明模式可在背光和普通日光之間切換。可用于各類農作物實粒種子（谷粒、玉米、小麥、油菜籽等）的精確考種、各類糧庫的蟲口計數分析，以及另加配件后可做發芽率、均勻度分析，可兼做表面光滑的昆蟲計數或蟲卵計數（如：米象、蚜蟲、蠶卵、魚籽等），以及被當作種子凈度工作臺用于種子凈度檢驗。內置支持網上在線升級的模塊。3、主要性能指標配A3幅面最高分辨率1600dpi × 1600dpi、紫光M1彩色掃描儀。可分析各類種粒的種粒直徑1～20mm。掃描儀分析工作區：A3幅面（431.8mm×304.8 mm）。可同時成像分析10個玉米果穗、35個玉米截面、1000粒左右玉米籽粒。配500萬像素分辨率的彩色數碼拍攝儀，及超薄的背光光源板（大于A4幅面），具有圖像調整、觀察特性。1）．籽粒數分析速度、精度：自動數粒速度：1500～3000粒/分鐘（玉米籽粒），其它籽粒為1200～20000粒/分鐘，數粒誤差≤±0.1~0.4%，監視修正即達100%正確。具有相機畫面畸變、背光板均勻性的自動矯正特性，有效減小尺寸測量誤差。對于直徑較小的種粒（如油菜籽、蔬菜籽），單批次考種數量在5000-10000粒。可根據實際需求自行創制一鍵自動分析向導，適用于水稻、小麥、玉米、豆類、油菜籽、瓜子、蔬菜籽等各類農作物的自動精確考種，自動測出籽粒數、各籽粒的粒形參數（長、寬、長寬比、面積、等效直徑、周長等），以及其平均值，能精準顯示種粒外接矩形，并可自動排序輸出，及可輸出粒徑分布圖表。自動千粒重分析的精度誤差：≤±0.5%。具有對被分析目標顏色、形狀進行自學習和再學習，并實現自動分類的特性，以及品種比對特性。能大批量自動分析成像后的種粒圖片。2）．果穗、截面分析速度、精度：同時成像分析玉米果穗：10個/次/分鐘、玉米截面：35個/次/分鐘。全自動測出各玉米穗長、穗粗、禿尖長、左右穗緣角、穗行角、平均行粒數、粒厚、截面穗行數、穗粗、軸粗，以及其平均值，可自動測出各玉米截面上的平均粒長、平均粒寬等參數。3）．有被測樣本條碼、電子天平RS232重量數據的自動輸入接口，插上電腦條碼槍即可刷入樣本條碼編號；電子天平上的被測樣本重量數據可一鍵送到電腦保存為EXCEL表。4）．分析過程為全程電腦控制，高效、準確、簡便易用，真正一鍵式操作，鼠標一點，結果即現。5）．輔助刪補：用鼠標選擇增加/刪除，或直接用鼠標在屏上手工計數，以確保100%正確。目標區的個性化計數：對工作區視野中任選范圍或矩形范圍內的計數。6）．分析數據導出：分析圖像結果可保存，以及按大小形狀排列輸出，自動形成總報表，統計分析結果能輸出至Excel表，以及，以及按寬度、長度、面積等輸出的排列圖和測量圖。3. 供貨配置表：SC-G型自動考種及千粒重分析系統 數量 備注SC-G型自動考種及千粒重分析軟件及《簡明手冊》 1張 光盤，3年免費升級軟件鎖 1個 1年保換、2年保修SC-G型自動考種及千粒重分析系統軟件質量三包卡 1張 光盤電子文檔中A3幅面的紫光M1彩色掃描儀 1臺 紫光公司全國聯保1年USB2.0接口的拍攝儀（彩色500萬像素） 1臺 非人為損壞，質保1年超薄的背光光源板（A4幅面工作臺板） 1個 非人為損壞，質保1年帶RS232通訊接口的量程220g電子天平（精度1mg） 1臺 生產廠家聯保1年RS232接口通訊傳輸線 1條 非人為損壞，質保1年種粒成像盤、種粒收納小盤 各1 4. 推薦電腦配置（需另配，由投標的經銷商在當地找供應商）品牌電腦（酷睿i5 CPU / 8G內存/ 19.5”彩顯/無線網卡，5個以上USB2.0口，運行環境Windows 10完整專業版或旗艦版）

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。

南開大學藥學院與天津大學國際生物醫藥聯合研究院組建新藥開發聯合攻關團隊，針對新型冠狀病毒的生物學特點、傳播特征和公共衛生風險防控的潛在需求，開展了病毒防治相關藥物的研發，從藥食同源分子中發現了可預防冠狀病毒感染作用的候選分子。 南開大學藥學院與研究院聯合攻關團隊，利用人工智能輔助的虛擬藥物篩選系統，從中藥單體庫、藥食同源天然分子庫和成藥化合物庫中篩選潛在的互作界面抑制劑，尤其關注藥食同源類物質所含的活性分子。通過篩選和既往藥理信息的綜合分析，觀察到多種藥食同源的中藥中含有抑制病毒與受體結合的潛在活性分子，為中醫藥方劑的配伍和新型冠狀病毒感染的肺炎的防治提供了一定的信息。

本發明公開了可同時測定梨的多個指標參數的裝置，包括：暗箱；位于所述暗箱內，用于測量梨的重量的電子稱重旋轉平臺；位于所述暗箱內，用于測量梨的高度的高度測量裝置；用于向梨發射檢測光的光照模塊；用于接收梨的反射光的光譜采集模塊；用于接收所述電子稱重旋轉平臺和高度測量裝置的信號計算樣品體積，以及用于接收所述光譜采集單元信號計算樣品pH值的控制單元。本發明還公開了一種利用所述的可同時測定梨的多個指標參數的裝置測定梨的多指標參數的方法。本發明實現了梨的重量、高度、體積以及pH值的多項物理參數的快速檢測，檢測快速準確，檢測成本低，環境污染小。