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中偉新材料有限公司，是全球領(lǐng)先的專業(yè)前驅(qū)體材料和循環(huán)材料綜合供應(yīng)商。公司行業(yè)地位突出，按正極前驅(qū)體出貨量，在全球排在第二位。其技術(shù)實力和研發(fā)能力較強，背靠中南大學(xué)這一國內(nèi)金屬材料學(xué)科重鎮(zhèn)，有超過300名研發(fā)人員和完善的研發(fā)測試設(shè)備。公司的客戶非常優(yōu)質(zhì)，動力電池全球前五企業(yè)均為其客戶。公司的財務(wù)數(shù)據(jù)和增長較好，收入連續(xù)多年100%增長。中偉新材料已與國內(nèi)外數(shù)十家知名企業(yè)達成戰(zhàn)略合作，公司自主開發(fā)的4.47V高電壓四氧化三鈷、NCM811等核心產(chǎn)品成功躋身中國、歐美、日韓地區(qū)世界500強企業(yè)高端供應(yīng)鏈，被廣泛應(yīng)用于各大3C數(shù)碼領(lǐng)域、動力領(lǐng)域及儲能領(lǐng)域。目前，公司已在貴州銅仁、湖南寧鄉(xiāng)分別建立西部、中部產(chǎn)業(yè)基地，并在天津布局北部產(chǎn)業(yè)基地，覆蓋南北、輻射全國。點擊上方按鈕聯(lián)系科轉(zhuǎn)云平臺進行溝通對接！

本發(fā)明提出一種基于OFDMA多小站中效用和與效用能效的資源分配方法，適用于網(wǎng)絡(luò)覆蓋下含有多種用戶類型的場景。該方法首先提出一種衡量效用和與效用能效權(quán)衡的度量標準：效用資源效率，將效用資源效率模型構(gòu)建為系統(tǒng)效用和與系統(tǒng)總功耗的加權(quán)和，然后基于構(gòu)建的模型設(shè)置約束條件，以最大化效用資源效率為目標問題求解滿足約束條件的資源塊和功率分配策略；本發(fā)明能充分適應(yīng)實際應(yīng)用中網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍內(nèi)存在多種用戶類型的場景下效用能效與效用和的權(quán)衡，較之以傳統(tǒng)能效與譜效權(quán)衡為目標的算法，在效用資源效率方面具有較大的增益，且能夠使得系統(tǒng)的公平性性能更好。

該項目是甘肅省科技攻關(guān)課題，通過野外調(diào)查與勘探、室內(nèi)試驗、數(shù)學(xué)建模與實地驗證與示范等方法與手段，對甘肅省 61 個試點農(nóng)村小城鎮(zhèn)的地質(zhì)環(huán)境與地質(zhì)災(zāi)害的基本特征、類型、規(guī)模、影響因素等及形成條件進行詳細的調(diào)查 , 運用多學(xué)科的理論和方法綜合進行研究。建立了農(nóng)村小城鎮(zhèn)的地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測體系與評估模型，提出了農(nóng)村小城鎮(zhèn)建設(shè)中的生態(tài)地質(zhì)環(huán)境建設(shè)的概念、方法，并建立了示范方案。獲得 2008 年度甘肅省科學(xué)技術(shù)進步二等獎、甘肅省建設(shè)科技進步一等獎，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文 20 余篇，出版專著 2 部。

本發(fā)明公開了一種在 P2P-CDN 混合視頻點播網(wǎng)絡(luò)中的性能測試 方法，屬于視頻點播技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括：客戶端的設(shè)計和實施、 分布式行為估計。本發(fā)明將播放緩沖分為三個流機器，管理者按照流 機器的任務(wù)處理權(quán)限的來依次分配任務(wù)實現(xiàn)任務(wù)窗口的管理，同時利 用 rCDN 窗口長度靈活伸縮和三個流機器重新加入的機制來模擬客戶 端的暫停和拖拽，最后提出了集中式的控制機制為提前離開的客戶端 選擇合適的替代者。本發(fā)明提供了在大規(guī)模、真實環(huán)境下的性能測試 方法，降低了在視頻點播網(wǎng)絡(luò)中的視頻緩沖時間，為用戶提供穩(wěn)定性 能和可靠服務(wù)

自疫情發(fā)生以來，對于勞動密集型的制造業(yè)企業(yè)來說，盡可能減少工人聚集和交叉接觸成為企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)的重要保障。但在生產(chǎn)經(jīng)營活動中，必要的溝通、協(xié)同、信息互通和反饋指導(dǎo)不可避免，這其中涉及了離散制造的多個部門（銷售、采購、計劃、生產(chǎn)、倉庫、財務(wù)等）、多個生產(chǎn)工序以及多個工種。北大信息技術(shù)高等研究院智能工廠實驗室利用工業(yè)領(lǐng)域企業(yè)級數(shù)據(jù)中臺的優(yōu)勢，全面整合企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)節(jié)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并利用數(shù)據(jù)智能對齊、行業(yè)知識圖譜等關(guān)鍵技術(shù)，實現(xiàn)面向制造業(yè)的全流程可溯源的透明管控線上生產(chǎn)鏈，迅速幫助企業(yè)集中獲得每一個線下關(guān)鍵生產(chǎn)環(huán)節(jié)的實時進度，并且能夠細化到訂單、生產(chǎn)設(shè)備、運行情況等細節(jié)，同時根據(jù)挖掘算法提供有效的智能輔助決策建議，在高效保障生產(chǎn)經(jīng)營管控的同時，最大化地減少不必要的人員聚集，實現(xiàn)數(shù)據(jù)中臺的指揮室作用，快速實現(xiàn)復(fù)工復(fù)產(chǎn)，有效提升生產(chǎn)效能。 擬解決的核心問題： 1、無法在生產(chǎn)環(huán)境外遠程下單，下單效率低； 2、工廠遠程管控困難，無法掌握訂單的詳細生產(chǎn)進度，并預(yù)測交期，難以面向JIT及時交貨； 3、對生產(chǎn)缺少全維度統(tǒng)計掌握，需要跨系統(tǒng)反復(fù)查詢； 4、在線實時分析困難，缺少必要的預(yù)測輔助參考； 5、生產(chǎn)環(huán)節(jié)無法自下而上進行反饋； 6、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合困難； 7、缺少人工智能的輔助決策。 預(yù)期實施效果： 1、移動端遠程下單，基于混合云架構(gòu)，實現(xiàn)內(nèi)外網(wǎng)數(shù)據(jù)互通； 2、移動端跟單進度，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合，實現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)節(jié)全流程線上實時可見； 3、生產(chǎn)數(shù)據(jù)實時監(jiān)控，關(guān)鍵指標實時匯總，實現(xiàn)工作進度量化可見； 4、形成線上閉環(huán)數(shù)據(jù)看板，在線輔助指導(dǎo)生產(chǎn)經(jīng)營； 5、沉淀大數(shù)據(jù)資產(chǎn)，形成工業(yè)領(lǐng)域企業(yè)級數(shù)據(jù)中臺； 6、實現(xiàn)訂單生產(chǎn)智能逾期預(yù)警、訂單銷量智能預(yù)測、原材料動態(tài)庫存優(yōu)化。

本發(fā)明公開一種用于異構(gòu)網(wǎng)中宏基站與用戶間距離的被動式估計方法，微基站SBS只需要對自身監(jiān)聽到的所有信噪比SNR進行排序并取中位數(shù)就能估計出宏系統(tǒng)基站到用戶間的距離d0。傳統(tǒng)的估計方法中，d0只能在宏基站和宏用戶估計。通過宏系統(tǒng)到SBS的反饋鏈路，宏系統(tǒng)將d0發(fā)送給SBS。因此與傳統(tǒng)的d0估計方法相比，本發(fā)明不需要宏系統(tǒng)到SBS的反饋鏈路。并且，無線信道中的陰影衰落使得收發(fā)機之間的信道產(chǎn)生劇烈變化。這使得SBS估計d0變得異常困難。本發(fā)明考慮了陰影衰落對無線信道的影響，提出了一種簡單的d0估計器。實驗仿真證明，該估計器具有較好的估計性能。

本發(fā)明公開了一種與玉米雄性核不育相關(guān)的基因MS33及其在雜交育種中的應(yīng)用。本發(fā)明提供了一種與玉米雄性核不育相關(guān)的MS33蛋白，是如下(a)或(b)：(a)由序列表中序列1所示的氨基酸序列組成的蛋白質(zhì)；(b)將序列1的氨基酸序列經(jīng)過一個或幾個氨基酸殘基的取代和/或缺失和/或添加，且與植物雄性育性相關(guān)的由序列1衍生的蛋白質(zhì)。MS33基因突變導(dǎo)致玉米完全雄性不育，性狀徹底，不受環(huán)境影響。該基因具有在玉米雜交種子生產(chǎn)上的應(yīng)用潛力。

本發(fā)明公開了鞣花酸及與雷公藤紅素協(xié)同在制備抗肺癌藥物中的應(yīng)用，所述鞣花酸不僅發(fā)揮作用較好，并且作為一種天然多酚物質(zhì)，在動物實驗中幾乎未產(chǎn)生任何副作用，血清指標和體重均屬正常，在雷公藤紅素與鞣花酸協(xié)同作用時，可以降低雷公藤紅素的使用劑量，并且無明顯副作用。

本發(fā)明公開了一種大規(guī)模 MIMO-FDD 系統(tǒng)中基于信漏噪比 (SLNR)的兩階段預(yù)編碼方法。對每組用戶的第一階段預(yù)編碼設(shè)計的運 算復(fù)雜度低，且本發(fā)明的 SLNR 兩階段預(yù)編碼方法的總速率性能優(yōu)于 Junyoung-Nam 等人提出的 JSDM 預(yù)編碼方法。此外，本發(fā)明的方法基 于每組用戶的 SLNR 進行預(yù)編碼設(shè)計，不會造成信道狀態(tài)信息損失， 即使相鄰兩組用戶的發(fā)送信號與基站的到達角有重疊時，也不會影響 SLNR 兩階段預(yù)編碼的性能。