300KN/30吨电液伺服水泥抗折抗压一体机主要技术参数 名称 抗压部分 抗折部分 荷载 300KN 10KN 示值相对误差 ≤±0.5% ≤±0.5% 活塞直径X最大行程 Φ125Х100mm Φ60Х50mm 压板直径 Φ160 Φ100 压板间距离 200mm 200mm 加荷速度 0-10KN/S 0-100N/S 试验力测量范围：0-300KN 施加试验力误差：±0.5% 输入电压：380V 电机功率：0.75KW 外形尺寸（mm）1220*510*1280mm 主机重量：300kg   300KN/30吨电液伺服水泥抗折抗压一体机的安装      本试验机的安装地基应牢固可靠，为适应操作并使示值正确，基础可适当高出地面，高度按实际需要而定。试验机周围应留不小于0.7m的空间，以便于维修和操作。地脚螺栓（M12×300mm），应采用二次灌浆、确保螺栓埋设正确。   安装时应保持试验机的水平（水平度≤0.2/1000）,应用 0.1/1000.框式水平仪，测量下压板的平面，如横或纵水平超出规定，可在底板下面加垫铁校正，然后拧紧地脚螺母。 然后接通电源线，本机电器应有接地安全防护装置，电源电压变化不超过额定值的±10%。      300KN/30吨电液伺服水泥抗折抗压一体机维修与保养 1、试验机安装在清洁、干燥、温度均匀、周围无振动、无腐蚀气体影响的环境中。 2、试验机应保持清洁，试验机无保护层的零件应经常擦油，以防锈蚀。 3、试验机使用半年至一年后应换油一次，换油时，彻底清洗油箱、滤油器。清洗油箱方法可向油箱内或入煤油，清洗后放出，中此重复几次至洗净为止，并用毛巾擦净箱底，再加入洁净液压油。如平时发现液压油混浊严重不能再用时，应立即更换，否则会加速液压各部位磨损，基至影响力值的准确度。 液压油规格，视气温不同建议如下： （1）当环境温度10-20℃时，用GB-443-84N46#（相当于30#机械油）。 （2）当环境温度20-30℃时，用GB-443-84N86#（相当于40#机械油）。 4、不使用应将机器用塑料套罩好。

       1000KN/100吨微机控制电液伺服万能材料试验机机械结构原理 本设备主体部分由高度可调的支撑架[由机座、丝杆及移动横梁（下钳口座）组成]和工作框架[由工作油缸、活塞、台板、支架及上横梁（上钳口座）组成]。其工作原理为：由高压油泵向工作油缸供油，通过活塞运动，推动台板和上横梁（上钳口座）向上运动，进行试样的拉伸或压缩试验。拉伸试验在主机的上横梁与移动横梁之间进行，压缩试验在主机的台板与移动横梁之间进行。试验空间的调整通过驱动机构（升降电机、链轮、链条等）驱动双丝杆同步旋转使移动横梁升降达到。 1000KN/100吨微机控制电液伺服万能材料试验机电气原理 本设备采用三相380V、两相220V 50Hz交流供电。主回路包括油泵电机和升降电机，在主回路和控制回路中分别接有熔断器以防止过大的电流，在油泵电机和升降电机前还串联了热继电器以防止电机过载。   1000KN/100吨微机控制电液伺服万能材料试验机开箱验收 当您开箱后，请根据定货合同和装箱单对设备及附件的数量进行核对并检查是否完整，如发现短缺或损坏请尽快通知本公司以便及时处理。

本成果针对城市水电气热等综合能源数据来源广泛，结构复杂，且与用户、时间、空间信息关系紧密的特点，构建了高性能综合能源数据分析平台，提出了细粒度的能源数据分析理论框架及方法，并将其应用于智慧城市建设。

大数据应用的多样化 需要的计算模型、数据模型多样化； 目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。研究目标：研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个 方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键 值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计 算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这 套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们 对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于 大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计 算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三 个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。融合架构FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包 括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。多数据模型融合：设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、 文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据 分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。多计算模型融合：在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集 的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和 流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高时效FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗， 提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化；对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等；在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效；而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题， 通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的 时间。可扩展FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、 存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块， 能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持 到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提 升。亮点成果：融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。 从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用 的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品 销量变化的原因，以及促销的有效手段等。

成果描述：本实用新型公开了一种基于物联网的微功耗分析仪,对无线传感器网络中传感节点进行功耗分析,包括电压获取电路、电流获取电路、采集控制模块、模拟积分器和采用独立电源供电的微处理器,电压获取电路、电流获取电路通过采集控制模块与微处理器连接；所述采集控制模块包括同步信号发生器、门控时钟电路和依次连接的模数转换器、放大器、滤波器,电压获取电路采集的电压信号、电流获取电路采集的电流信号分别依次通过模数转换器转换成对应的数据信号,由放大器进行信号放大,经滤波器滤波后输入微处理器；所述放大器采用多级放大电路或对数放大电路中任一种。本实用新型较为准确的检测被测传感节点的功耗。市场前景分析：本实用新型公开了一种基于物联网的微功耗分析仪,对无线传感器网络中传感节点进行功耗分析,包括电压获取电路、电流获取电路、采集控制模块、模拟积分器和采用独立电源供电的微处理器,电压获取电路、电流获取电路通过采集控制模块与微处理器连接；所述采集控制模块包括同步信号发生器、门控时钟电路和依次连接的模数转换器、放大器、滤波器,电压获取电路采集的电压信号、电流获取电路采集的电流信号分别依次通过模数转换器转换成对应的数据信号,由放大器进行信号放大,经滤波器滤波后输入微处理器；所述放大器采用多级放大电路或对数放大电路中任一种。本实用新型较为准确的检测被测传感节点的功耗。与同类成果相比的优势分析：国内领先

本发明公开了一种基于社会网络的网络舆情行为分析方法，首先基于网络新闻或者帖子之间的相似度建立起一个网络舆情事件社会网络，然后通过分析社会网络参数随时间的变化以及参数之间的对比，自动的实现网络舆情的识别和网络舆情事件紧急程度的评估，方便相关政府部门更有效的监控和管理网络舆论。

超高分辨率光矢量分析设备采用“微波光子学方法”，首创具有国际领先水平的“超高分辨率光矢量分析技术”，集成了电-光、光-电和光-光3类元器件频谱响应的测量功能，可应用于光纤通信、光纤传感、光信号处理和集成光子学等领域。 技术特征 关键技术与创新点一：基于120度电桥的高抑制比光单边带调制技术和基于光载波抑制与平衡光电探测的非线性误差对消技术。 关键技术与创新点二：光频梳通道化测量技术和基于光希尔伯特变换的镜像边带抑制技术。 关键技术与创新点三：多种测量模式融合与系统软硬件集成技术。 工作波长：1528-1565 nm 最高波长分辨率：50 kHz（即0.4 fm） 幅度分辨率：0.01 dB 幅度精确度：±0.11 dB 相位分辨率：0.01° 相位精确度：±1.2° 对比国际上最高水平商用光矢量分析仪表LUNA OVA5000，设备的分辨率提升了4000倍，动态范围提升了31倍（15dB），相位精确度提升了2.5倍（单通道40GHz范围内），幅度分辨率也提升5倍以上，打破国外技术壁垒，实现进口替代。

本发明公开了一种高速网络数据包内容分析装置，包括：网卡， 用于获取高速网络数据包；FPGA，用于过滤掉不属于需要检测的应用 层协议类型的网络数据包，然后将过滤得到的网络数据包分流到各众 核处理器中；至少一个的众核处理器，根据核分配策略对其包含的多 核进行任务分工，用于对分流得到的网络数据包并行执行协议还原、 数据包内容提取以及数据包内容分析融合任务；主控板，用于对 FPGA 和众核处理器进行配置。本发明只需获取原始的网络数据包，就可利 用众核处理器的并行计算能力，直接进行协议还原和敏感信息的分析 检测，与传统方法相比，计算能力大幅提升，实时性强，检测效率高。

(1)交通影响分析(交评) 对于各种类型的建筑，交通影响分析的方法是不同的，但是基本流程和步骤是相同的。一般的交通影响分析的流程大概分为以下几个步骤:收集资料、确定研究范围、确定预测年 限、现状调查及分析、交通量的预测、交通影响评价、交通诱导系统、结论。(2)道路交通管理规划道路交通管理规划涉及调查数据分析及数据库集成、现状分析与问题诊断、交通需求预 测、交通流组织优化方案、静态交通管理方案、交叉口渠化、公交发展及规划建议、交通标 志标线设置、交通需求管理方案、交通事故与安全教育对策、交通法规及宣传教育计划、交 通指挥系统建设规划、交通环境影响对策、交通管理发展战略、规划的实施计划与滚动发展 等多项内容。技术流程如下图所示。

研究背景：  大数据应用的多样化  需要的计算模型、数据模型多样化；  目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。  多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。 研究目标： 研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。 针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个  方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键  值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计  算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这  套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们  对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于  大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计  算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三  个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。 融合架构 FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包  括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。 多数据模型融合： 设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、  文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据  分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。 经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。 多计算模型融合： 在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集  的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和  流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。 高时效 FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗，  提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。 对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化； 对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等； 在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效； 而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题，  通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的  时间。 可扩展 FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、  存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。 在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块，  能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。 在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。 在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持  到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提  升。 亮点成果： 融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。  从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。 同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用  的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品  销量变化的原因，以及促销的有效手段等。