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項目研究內容： 傳統塑料降解性能和生物相容性差，使用后由于不能 生物降解照成嚴重的 “白色污染 ”。本項目利用自制的低聚乳酸（ OLA ）與 現有的芳香族聚酯聚對苯二甲酸乙二醇酯（ PET）以及第二組分聚乙二醇 進行反應性共混， 得到可生物降解脂肪 /芳香共聚酯； 通過對原料、 投料比 以及反應條件的選擇，使力學性能、生物降解性以及生產成本最優，成膜 透明性能很好。 技術特點 ：與同類普通

集成應用生物酶技術、高效分離技術、節能干燥技術、保鮮技術等對蝦、蟹 殼、河蚌下腳料等水產生物廢棄物及低值魚類進行綜合開發利用，開發系列水產 蛋白粉、調味料、蝦青素、甲殼素、殼聚糖、氨基多糖等產品以及酥脆小蝦、酥 脆小魚等休閑食品。在蝦蟹殼綜合利用過程中通過酶法回收蛋白代替傳統的化學 法，減少甲殼素生產過程的酸堿用量，降低對環境的污染，實現水產生物廢棄物 和低值魚類的資源化、高效利用和清潔生產。 

機械結構可靠性設計及分析軟件是一個模塊化的機構\結構零部件和系統的可靠性設計及概率分析的軟件系統，采用了最新的概率算法和通用數字分析方法以計算工程系統的概率響應和可靠性；提供了豐富的可靠性分析仿真功能和圖視化前后處理界面；可以在虛擬樣機和有限元模型等數字化環境中，協同三維建模、控制仿真、有限元分析和動力學分析等成熟的商業化CAD、CAE 工具實現復雜機械結構和機構的可靠性定量性設計、可靠性預計和設計方案仿真評價、優化設計。 該軟件先進性體現在：先進的可靠性設計分析方法；先進的集成框架技術；良好的開放性和二次開發平臺。 機械結構可靠性設計及分析軟件包括可靠性定量分析、產品可靠性預計、設計方案可靠性定量仿真評價及機械結構可靠性設計。可滿足航空、航天、兵器、船舶、核等軍民品企業開展復雜機械結構和機構產品的可靠性、參數化定量設計和綜合分析評價、優化等設計分析工作的需要。 該軟件的功能模塊圖如圖1所示，其中可靠性優化設計界面如圖2所示。 圖1 本平臺功能模塊圖 圖2 可靠性優化設計界面

機械結構可靠性設計及分析軟件是一個模塊化的機構\結構零部件和系統的可靠性設計及概率分析的軟件系統，采用了最新的概率算法和通用數字分析方法以計算工程系統的概率響應和可靠性；提供了豐富的可靠性分析仿真功能和圖視化前后處理界面；可以在虛擬樣機和有限元模型等數字化環境中，協同三維建模、控制仿真、有限元分析和動力學分析等成熟的商業化CAD、CAE 工具實現復雜機械結構和機構的可靠性定量性設計、可靠性預計和設計方案仿真評價、優化設計。

成果簡介： 機械結構可靠性設計及分析軟件是一個模塊化的機構\結構零部件和系統的可靠性設計及概率分析的軟件系統，采用了最新的概率算法和通用數字分析方法以計算工程系統的概率響應和可靠性；提供了豐富的可靠性分析仿真功能和圖視化前后處理界面；可以在虛擬樣機和有限元模型等數字化環境中，協同三維建模、控制仿真、有限元分析和動力學分析等成熟的商業化CAD、CAE 工具實現復雜機械結構和機構的可靠性定量性設計、可靠性預計和設計方案仿真評價、優化設計。 該軟件先進性體現在：先進的可靠性設計分析方法；先進的集成框架技術；良好的開放性和二次開發平臺。 機械結構可靠性設計及分析軟件包括可靠性定量分析、產品可靠性預計、設計方案可靠性定量仿真評價及機械結構可靠性設計。可滿足航空、航天、兵器、船舶、核等軍民品企業開展復雜機械結構和機構產品的可靠性、參數化定量設計和綜合分析評價、優化等設計分析工作的需要。 該軟件的功能模塊圖如圖1所示，其中可靠性優化設計界面如圖2所示。

鋁模板是鋁合金制作的建筑模板，又名鋁合金模板，是指按模數制作設計，鋁模板經專用設備擠壓后制作而成，由鋁面板、支架和連接件三部分系統所組成的具有完整的配套使用的通用配件，能組合拼裝成不同尺寸的外型尺寸復雜的整體模架，裝配化、工業化施工的系統模板，解決了以往傳統模板存在的缺陷，大大提高了施工效率。

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。

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。

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。