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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。

流立方在技術流派里屬于流式大數據實時處理領域，但兼顧了批式數據處理技術的優勢，一定程度的做到了混合時態的實時處理。流立方通過在數據流水過程中嵌入流處理引擎將所有流過的數據進行實時處理, 并生成多維度的可計算數據魔方。1）超高并發性：“流立方”產品擁有每秒處理百萬筆交易流水復雜分析的能力。而達到這樣的性能僅需要 8 臺普通的 pc 服務器搭建的集群。2）超低時效性：流立方對每筆流水處理的延時嚴格控制在毫秒級，實際生產中平均延時穩定在 10 毫秒左右。形象一點來說，也就是在海水涌進海洋的幾乎同一時刻，數據就被分析完成了，遠遠低于人類學上 0.1 秒即有所感知的時間節點，處理速度比一眨眼快了很多倍。最近一年，流立方的高級版本更是提升到了微秒級的處理延時，將被用在春運票務、軍工、反恐等要求更加極致的場景。3）高可靠性、高擴展性、高兼容性：流立方自帶的可計算分布式緩存高性能、高可靠、高可擴展。在內存不足時, 能夠平滑擴展到多節點。流立方平臺內支持算法數量達到幾十個。計算模型、腳本獨立管理,在線編寫、即時部署即時生效, 大大節約上線時間。

中國傳媒大學融合門戶平臺競爭性磋商

研究背景：  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。

隨著視頻與圖像技術的快速發展，在監控視頻中識別特定人物身份有著重要的實用價值。本項目   針對現實場景下，普遍存在的面部遮擋以及拍攝機位和鏡頭距離變化，而導致傳統基于正面人臉的識 別方法的準確率將大大降低，甚至識別錯誤的問題，提出了一種基于局部分割與融合的算法，應用于 視頻分析平臺下的特定人物識別，融合多部位識別特征，提高了部分遮擋、多場景和鏡頭變化下的人 物識別魯棒性，經充分驗證，達到了先進的識別精度，可以滿足實際應用的需求。該技術是優化并提 高復雜背景下人物識別精準度的一項核心技術，已申請國家發明專利 1 項。

本發明公開了一種視頻摘要中事件與背景的融合方法。該方法在前景檢測與目標跟蹤的基礎上，將事件與背景的融合問題分成事件預處理、背景幀選擇、事件與背景融合三個步驟。首先對事件進行預處理，包括對事件按面積大小排序并調整局部亮度；然后，用事件投票的方式選擇最優背景幀，使盡可能多的事件落在該幀背景上；最后融合事件與背景，根據當前位置的像素點在背景幀上的狀態標志值和在圖像塊上的二值前景值選擇使用泊松圖像編輯方法融合或加權融合

本發明公開了一種激光紅外融合檢測識別系統，包括非均勻性校正 SoC 芯片、圖像旋轉 ASIC 芯片、多級濾波 ASIC 芯片、連通域標記 ASIC 芯片、主 DSP 處理器、從 DSP 處理器、主 FPGA 處理器和從 FPGA 處理器，其中，從 FPGA 處理器控制各 ASIC/SoC 芯片完成激光和紅外圖像的預處理，主 FPGA 處理器控制主 DSP、從 DSP 及標記 ASIC 協助完成遠距離、中距離和近距離的目標融合檢測識

奧威亞智慧錄播、高校應用平臺等核心產品已在吉林大學形成豐富的應用成果

本發明公開了一種基于多尺度空洞融合迭代優化的增強圖像隱寫，適用于圖像隱寫領域，包括以下步驟：使用封面圖像C獲取其對應的增強圖像E后，分別對其進行特征提取，后引入多尺度空洞融合的注意力機制；再將兩個圖像的特征融合得到圖像X；之后與秘密連接形成載密張量M；編碼器接收三個輸入：圖像M的特征、當前的擾動，以及這個擾動的損失函數的梯度進行拼接形成GRU單元的輸入；通過反復應用編碼器，最終生成的隱寫圖像；解碼器接收編碼器生成的隱寫圖像，經過一系列卷積，從隱寫圖像中恢復原始的隱藏信息；批評者網絡來評估生成的隱寫圖像的自然性，并提供反饋；重復步驟2到5。最終生成的圖像即為包含隱藏信息的隱寫圖像。本方法將學習和迭代優化方法結合起來，在雙通道輸入圖像增強下結合多尺度融合注意力機制，從而找到圖像中更適合隱藏信息的部分，使生成的隱寫圖像更加隱蔽。

本發明公開了一種植物株系相關蛋白PROG2及其編碼基因與應用。本發明所提供的植物株系相關蛋白PROG2為如下a1)或a2)或a3)：a1)氨基酸序列是序列表中序列2所示的蛋白質；a2)在序列表中序列2所示的蛋白質的N端和/或C端連接標簽得到的融合蛋白質；a3)將a1)或a2)所示的蛋白質經過一個或幾個氨基酸殘基的取代和/或缺失和/或添加得到的與植物株型相關的蛋白質。實驗證明，植物株系相關蛋白PROG2對調控水稻株型和產量具有非常重要的作用，在培育高產水稻新品種中具有廣闊前景。