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分子篩膜是在多孔陶瓷支撐體上通過水熱晶化制備而成的一層分子篩薄膜，利用分子篩自身微孔道結(jié)構(gòu)，可以實現(xiàn)分子水平的分離。分子篩膜滲透汽化脫水技術是一種新型的膜分離技術，通過膜一側(cè)引入含水有機溶劑，而另一側(cè)抽真空的方式，能夠有效實現(xiàn)溶劑脫水，獲得高純?nèi)軇┊a(chǎn)品。

癌癥從發(fā)生到臨床發(fā)現(xiàn)往往需要10年的時間，癌癥治療的根本途徑是早期發(fā)現(xiàn)或者對已轉(zhuǎn)移瘤能有效治療。循環(huán)腫瘤細胞（circulatingtumor cells, CTC）是指從原位瘤脫落下來進入到循環(huán)系統(tǒng)尤其是血液中的腫瘤細胞。作為液態(tài)活檢核心靶標的CTC，不僅可用于癌癥轉(zhuǎn)移前的早期篩查，而且在臨床腫瘤的分期、預后、特異性藥物篩選、療效檢測、治療和復發(fā)監(jiān)測等方面都具有極其重要的臨床應用價值。然而由于CTC在血液中數(shù)量極其稀少（約1-100個/mL），其高效高準確捕獲一直是科學前沿難題和臨床應用的關鍵障礙。 現(xiàn)有的CTC檢測方法仍存在較大的局限，包括檢測準確度不足、成本高、效率低、時間長以及檢測條件苛刻等。本項目提出的新型微流控芯片設計，將基于流線的降速結(jié)構(gòu)和基于過濾的捕獲結(jié)構(gòu)有機整合，實現(xiàn)了CTC特異性的匯聚和保留，同時將部分白細胞和紅細胞分流到出口。每經(jīng)過一個這樣的降速結(jié)構(gòu)，CTC就被濃縮一次，白細胞和紅細胞被分走一部分。更重要的是，每一個單元液流速度均得到了顯著下降（變?yōu)樵瓉淼?/2）。經(jīng)過多組這樣的降速結(jié)構(gòu)，液流流入捕獲結(jié)構(gòu)，此時流速已經(jīng)非常緩慢，利用CTC和其他血細胞的尺寸和形變差異，通過三棱柱陣列能實現(xiàn)CTC的高效捕獲。總體來說，本項目所提出的微流控芯片能在很大流速范圍內(nèi)（5-40 mL/h）都實現(xiàn)高捕獲效率（高達94.8%）。此外，芯片上捕獲到的CTC的純度也較高（高達4log白細胞去除率）。臨床癌癥患者患者雙盲測試結(jié)果詳實準確率達到100%。運用本項目中的微流控芯片，將實驗室培養(yǎng)的宮頸癌HeLa細胞摻雜到健康血液中，以模擬癌癥患者血液，在很大流速范圍內(nèi)（5-40 mL/h）都能實現(xiàn)高捕獲效率（高達94.8%）。同時，為了證明此微流控芯片的普適性，測試了四種實驗室細胞系，包括乳腺癌細胞系MCF-7和MDA-MB-231，宮頸癌細胞系HeLa和肺癌細胞系NCl-H226，捕獲效率均穩(wěn)定在91.3%以上。此外，也設置了不同的癌細胞密度以模擬實際的癌癥患者血液，捕獲效率近似為96.2%。隨后，將本項目應用于臨床，對11例癌癥患者血液中的CTC進行檢測，檢出率高達100%，CTC個數(shù)從6-117個/mL不等，平均值31個/mL，中位數(shù)25個/mL。這些研究表明本項目中的微流控芯片能實現(xiàn)癌癥患者的早期檢測。?本項目實現(xiàn)對癌癥患者血液中的循環(huán)腫瘤細胞的單細胞靈敏度和高特異性的的捕獲，由于其成本低，方便快速，效率高，對操作條件不敏感等，因而非常適合大規(guī)模應用于臨床，實現(xiàn)癌癥的早期診斷、實時動態(tài)監(jiān)測和阻斷轉(zhuǎn)移等效果。

本發(fā)明公開了一種可擴展的套管型微流控芯片的制備方法，包括以下步驟：S1：將與通道尺寸匹配的預置物放入PDMS預聚物中，加熱聚合PDMS，裁成PDMS塊；S2：將預置物移除，留出放置通道的管槽，管槽具有兩個管口；S3：使用倒角打磨后的點膠針筒，在PDMS塊垂直于管槽的方向上開通孔；S4：將PDMS塊開孔的兩面分別與基底和頂層鍵合，其中頂層預置有加樣孔；S5：從管槽的一個管口插入內(nèi)徑均勻的毛細玻璃管，從管槽的另一個管口插入預拉尖的毛細玻璃管，完成單級套管型微流控芯片的制作；S6：復用所述毛細玻璃管，重復步驟S5，形成多級套管結(jié)構(gòu)。本發(fā)明有效降低了套管型微流控芯片制作的操作難度和經(jīng)濟成本。

將“雙一流”建設與學校綜合改革緊密結(jié)合，積極完善中國特色、世界水平、北大風格的世界一流大學發(fā)展路徑和模式，努力成為推動高等教育改革發(fā)展的新時代標桿。

癌癥從發(fā)生到臨床發(fā)現(xiàn)往往需要10年的時間，癌癥治療的根本途徑是早期發(fā)現(xiàn)或者對已轉(zhuǎn)移瘤能有效治療。循環(huán)腫瘤細胞（circulatingtumor cells, CTC）是指從原位瘤脫落下來進入到循環(huán)系統(tǒng)尤其是血液中的腫瘤細胞。作為液態(tài)活檢核心靶標的CTC，不僅可用于癌癥轉(zhuǎn)移前的早期篩查，而且在臨床腫瘤的分期、預后、特異性藥物篩選、療效檢測、治療和復發(fā)監(jiān)測等方面都具有極其重要的臨床應用價值。然而由于CTC在血液中數(shù)量極其稀少（約1-100個/mL），其高效高準確捕獲一直是科學前沿難題和臨床應用的關鍵障礙。 現(xiàn)有的CTC檢測方法仍存在較大的局限，包括檢測準確度不足、成本高、效率低、時間長以及檢測條件苛刻等。本項目提出的新型微流控芯片設計，將基于流線的降速結(jié)構(gòu)和基于過濾的捕獲結(jié)構(gòu)有機整合，實現(xiàn)了CTC特異性的匯聚和保留，同時將部分白細胞和紅細胞分流到出口。每經(jīng)過一個這樣的降速結(jié)構(gòu)，CTC就被濃縮一次，白細胞和紅細胞被分走一部分。更重要的是，每一個單元液流速度均得到了顯著下降（變?yōu)樵瓉淼?/2）。經(jīng)過多組這樣的降速結(jié)構(gòu)，液流流入捕獲結(jié)構(gòu)，此時流速已經(jīng)非常緩慢，利用CTC和其他血細胞的尺寸和形變差異，通過三棱柱陣列能實現(xiàn)CTC的高效捕獲。總體來說，本項目所提出的微流控芯片能在很大流速范圍內(nèi)（5-40 mL/h）都實現(xiàn)高捕獲效率（高達94.8%）。此外，芯片上捕獲到的CTC的純度也較高（高達4log白細胞去除率）。臨床癌癥患者患者雙盲測試結(jié)果詳實準確率達到100%。

本實用新型公開了一種利用波浪能的漂浮擺式海洋人工下降流裝置，該裝置基于杠桿原理，通過將漂浮浮子所受的波浪力轉(zhuǎn)換為壓力水頭，可將表層富氧水注入底層水體，緩解缺氧狀況，改善水質(zhì)。裝置具有波浪自適應控制系統(tǒng)，可根據(jù)波浪力大小改變自身機械結(jié)構(gòu)從而產(chǎn)生最佳下降流流量，從而高效利用波浪能。此外，在波浪條件較為惡劣環(huán)境下，控制系統(tǒng)將使整個裝置處于待機狀態(tài)，起到過載保護的作用，使得裝置具有良好的生存能力。由于裝置動力系統(tǒng)以機械構(gòu)件為主，裝置的維護和安裝也比較方便。綜上所述，本實用新型所提出的裝置有望在國內(nèi)外波浪能資源豐富的缺氧海域進行大規(guī)模工程化的應用，緩解大面積的水體缺氧情況。

本發(fā)明公開了一種基于 Storm 實時流計算框架的消息可靠處理 保障方法，包括：①預處理階段，對環(huán)境做初始化工作；②集群計算 過程中對已經(jīng)發(fā)射并正處于計算狀態(tài)的數(shù)據(jù)進行跟蹤；③發(fā)射任務在 監(jiān)聽到消息處理成功的信號時，清空緩存區(qū)中屬于它的所有子元組的 跟蹤信息；④發(fā)射任務在監(jiān)聽到消息處理失敗的信號時，定位產(chǎn)生處 理失敗的任務的位置和待恢復數(shù)據(jù)；⑤根據(jù)跟蹤信息和 xml 文件構(gòu)建 消息恢復程序，然后從緩存區(qū)讀取待恢復數(shù)據(jù)

大力發(fā)展核電技術是國家重大發(fā)展的戰(zhàn)略。核反應堆內(nèi)的流致振動問題影響核反應堆的安全運行的重要因素。本成果來自重大應用前景的橫向項目，項目組長期從事核反應堆結(jié)構(gòu)的流致振動研究，完成了理論分析、數(shù)值計算及試驗研究等多項縱向及橫向課題，積累了豐富的理論及試驗經(jīng)驗，獲得多項具有自主知識產(chǎn)權(quán)、國際先進的理論成果，獨立研制了多套先進的試驗裝置。相關研究成果已經(jīng)成功地應用于華龍I號、ARP1000，CNP1000及某艦載核反應堆等多種型號國產(chǎn)核反應堆的安全設計中，為核反應堆的安全運行及核電技術出口提供了重要的支持。

1、研發(fā)了高效的 S 形軸伸貫流泵裝置結(jié)構(gòu)，高效 S 形下臥式軸伸貫流泵裝置最高效率達 83.55%；高效 S 形平面軸伸貫流泵裝置，最高效率達 83.32%。 2、研發(fā)了高效 S 形彎管，名義管道效率達 95%以上。 3、流道的多參數(shù)協(xié)同求解優(yōu)化技術，解決了泵與流道的水力耦合約束問題。 3、水泵的變角調(diào)節(jié)預測技術。

本發(fā)明公開了一種基于壓縮感知理論的文本數(shù)據(jù)流抽樣方法，包括步驟 1）將文本數(shù)據(jù)流分割成固 定大小的文本片段并通過向量空間模型表示成矩陣；2）使用壓縮感知理論對文本數(shù)據(jù)流進行空間降維 抽樣；3）計算降維后每個文本的信息熵；4）基于文本的信息熵通過對數(shù)傾斜時間（LTT）模型得到抽 樣文本。本發(fā)明面向互聯(lián)網(wǎng)海量的、不斷增加的文本流，通過更少的存儲消耗來實現(xiàn)更快的文本流抽樣 和存儲，在大大降低抽樣文本流規(guī)模的情況下，能夠以全局視角獲得整個文本流中最有價