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本發明公開了一種 N2 分子振轉 Raman 譜的測量系統。該系統由發射單元和光學接收與信號檢測單 元組成。發射單元采用種子注入的固體激光器輸出極窄線寬的 354.8 nm 紫外激光照射大氣分子；光學接 收與信號檢測單元收集由 N2 分子產生的振轉 Raman 譜信號，采用雙光柵色散系統將 384.9-388.6 nm 范 圍光以 8.3 mm nm-1 的線色散率在空間上色散開來，采用 32 通道的線陣探測器分辨并記錄 N2 分子振轉 Ram

本發明涉及一種單相α?Si3N4超細粉體及其制備方法。其技術方案是：先將5——30wt%的單質硅粉、15——45wt%的固態氮源和40——80wt%的鹵化物粉混合均勻，制得混合物；再將所述混合物置入管式電爐內，在氮氣氣氛下以2——10℃/min的升溫速率升至1000——1300℃，保溫2——6小時；然后將所得產物用去離子水反復清洗，直至分別用AgNO3和Ca(NO3)2溶液滴定不再出現白色沉淀為止；最后在110℃條件下干燥10——24小時，即得單相α?Si3N4超細粉體。本發明具有反應溫度低、成本低、合成工藝簡單、過程易于控制、產率高和產業化前景大的特點；所制備的單相α?Si3N4超細粉體粒度為100——500nm，無雜相、活性高、顆粒團聚小和粒度分布均勻。 （注：本項目發布于2015年）

XM-633頭頸部層次解剖模型附腦N、A ? XM-633頭頸部層次解剖模型附腦N、A模型顯示頭部、頸部深、淺層血管和神經，在顯示頭部、頸部的肌肉基礎上顯示血管、神經的分布和走向，頭部、頸部作正中矢狀切面顯示各種器官結構，左側半腦拆下可示腦神經外形及腦神經進出腦及腦顱底部位，腦可拆下示眼外肌。 尺寸：自然大，38.5×24×50cm 材質：PVC材料

產品詳細介紹 壓電陶瓷，是一種能夠將機械能和電能互相轉換的功能陶瓷材料。壓電陶瓷到底是一種什么樣的材料呢？壓電陶瓷屬于無機非金屬材料。這是一種具有壓電效應的材料。所謂壓電效應是指某些介質在力的作用下產生形變，引起介質表面帶電，這是正壓電效應。反之，施加激勵電場，介質將產生機械形變，稱逆壓電效應。這種奇妙的效應已經被科學家應用在與人民生活密切相關的許多領域，以實現能量轉換、傳感、驅動、頻率控制等功能 特性：納米級分辨率      無摩擦，無間隙      剛度強，使用壽命長      可選擇位置傳感功能進行閉環控制      真空兼容，可在高溫或低溫下操作      機械接頭形式：螺紋、圓球、平頭      可根據客戶要求定制應用：通信，光纖調節      顯微鏡微調，機械工程      微系統技術，你米定位技術      半導體設備，精密儀器      閥門（真空管）      度量衡/干涉度量學      生命科學/生物技術   

項目簡介 該機將切流脫粒和縱軸流復脫分離裝置有機結合，形成先易后難的順序脫粒，實現 了高脫凈率和低破碎率、脫出物雜余少，作業順暢、無堵塞；研發的清選仿生不粘篩有 效解決了潮濕油菜脫出物在篩面粘篩堵孔的難題，提高了機器的清選性能；提出了基于 灰色預測自適應模糊控制的聯合收獲機作業速度多信息融合控制算法，開發了油菜聯合 收獲機作業速度智能控制裝置。整機作業性能好、效率高，操縱方便。經鑒定，該機的 主要技術指標達到國際先進

目前國家電網共有線路160萬公里，每公里每年需要投入6000元進行巡視、維護。尤其是春夏季，經常有農膜懸掛線路上，造成短路事故。線路也會有斷股、瓷瓶碎裂等故障隱患，需要及時發現維修。 本產品可以代替人工進行線路的巡視、維護，并且比人工更細致、更有效率、24小時不間斷地工作。產品克服了現有正在研發的機器人的缺點，具有如下優勢： 1、飛行式上下線，不需停電即可作業。 2、感應式在線取電，不需要下線充電，可以在線路上長期工作。 3、可以跨越任何線路結構，做到長距離巡視 4、靈活的機械手可以清除農膜等雜物 5、結合物聯網管理系統，可以及時獲知機器人運行信息及巡視信息。

針對腦卒中與關節損傷高發趨勢，本產品基于康復醫學理論研發多關節智能康復產品，覆蓋肘、膝、踝、腕等上下肢關鍵關節，通過對關節的反復訓練，增強關節本體感覺，打開活動度，推動神經系統重組代償，助力關節功能恢復。 本產品實現多項突破，運用高精度傳感器，精準捕捉關節運動微小變化，實現人機互動與實時康復數據反饋；結合自適應算法實現動態重力補償，精準調控角度/速度/力矩三維參數，通過循跡坐標點樣線擬合生理運動軌跡；創新集成多訓練模式切換系統，滿足全康復周期需求；產品兼具硬/軟件雙重安全防護，提高產品安全性。 腕關節康復器 前臂康復器 肘關節康復器 膝關節康復器 踝關節康復器

本仿真實訓要求學員根據常見60KW以下小型分布式光伏電站項目需求書要求，到現場進行測量、采集項目所需數據，然后回到辦公室使用設計軟件進行項目設計，并且做出系統分析結果、施工圖以及施工材料清單。 1.1. 場景設計 虛擬場景包括辦公設計場景，樓頂建筑場景； 場景模型主要包括：辦公室建筑模型、辦公家具、辦公設備、長度測量工具、方向測量工具、樓頂建筑模型等 設計軟件模擬包括：陰影陣列分析軟件、CAD制圖軟件、傾角分析軟件、系統分析模擬軟件 1.2. 互動設計 在辦公室里使用電腦了解項目需求書，根據提供的信息收集項目所在位置的地理與環境信息 到現場使用長度與方向測量工具測量設計所需數據 回辦公室使用各種專業設計軟件對該項目進行系統設計。

新冠肺炎常規通過病史、CT等進行病情評估，但重癥病房應用超聲不便，還需要評估重癥患者的心臟等多器官，然而操作者絕大多數不是專業超聲醫生，這為如何在治療重癥患者的過程中更好地發揮超聲的作用提出了難題。深圳國際研究生院袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司合作，用人工智能技術賦能5G超聲設備，增添采集心肺關鍵標準切面的導航以及關鍵參數的自動測量等功能，輔助醫生對重癥病人進行動態評估和治療。 袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司1月中旬組成研發團隊，在已有合作工作的基礎上，針對新冠肺炎重癥患者臨床超聲的迫切需求開展聯合攻關，半個月就獲得了較好的成果。該技術從2月初開始在武漢協和西院等多家醫院使用，在一定程度上輔助了醫生對重癥患者進行疾病的動態評估和治療指導。 目前該技術正由國家感染性疾病臨床研究中心（深圳市第三人民醫院）牽頭開展進一步研究，將完善和改進現有功能，優化遠程診斷流程，實現超聲為醫生治療重癥患者提供更智能、更可靠、更專業的幫助。

數據采集技術 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據。可將不同的傳感器集成在智能手環、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現各種環境信息的采集。 多模態傳輸技術 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡) 在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。 最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa： 物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。 數據分析技術 人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。