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（一）項目背景 空天地一體化信息網絡是“科技創新 2030 重大項目”，它 將融合多個獨立低軌道衛星星座與地面網絡，構成綜合互聯網，提供全球移動通信與互聯網業務。其重要特征在于為天基、空基、海基、偏遠地域用戶提供通信與算力服務，為地面移動通信系統及互聯網提供承載服務，為森林、江河、路軌、電力傳輸的安全運維提供物聯網服務。路由器是空天地一體化信息網絡的關鍵部件，為網絡資源的高效調度、業務的精準部署提供支撐。 面臨的挑戰之一是：高資源利用率與高服務質量之間的矛盾。作為網絡基礎設施，該網絡須提供與地面網絡相比擬的服務質量，讓天基、空基、海基、偏遠地域用戶愿意使用，提升網絡用戶量。同時，網絡的資源利用率高，降低網絡的建造與運維成本，支持網絡的自我發展?？仗斓匾惑w化信息網絡與地面網絡差異較大，直接應用地面網絡路由技術，網絡的資源利用率與 QoS 保障水平均會下降，基于此，提出了空天地一體化網絡時間確定網絡路由器解決方案，旨在解決高資源利用率與高服務質量之間的矛盾，在大規模動態網絡中保障業務時延，該方案亦適用于斷續連通網絡，且與 Ipv6 網絡兼容。該技術為大規模時間確定網絡的構建提供理論與技術支撐。 （二）項目簡介 面向空天地一體化網絡，針對傳統路由技術難以兼顧高資源利用率與高服務質量的問題，探索其背后的科學問題，提出了空天地一體化網絡時間確定網絡路由器解決方案，研制了星載路由器原理樣機。主要部件及性能如下所述。 1）提出具有時間屬性的路由算法。在網絡表征中引入了時間屬性，設計了具有時間屬性的路由算法，解決了傳統路由算法缺乏時間屬性，易造成網絡擁塞和分組丟失，時間確定性難保障； 2）提出了基于傳輸資源與存儲資源關聯調度方法，適應業務隨機性與衛星網絡拓撲的時變性出提出了表征網絡時變特征； 3）設計了自適應拓撲發現與維護機制，能以較低負荷維護網絡時變拓撲信息； 4）提出了低負荷的移動管理機制，避免衛星移動引入的大量移動管理負荷，保障了服務時延； 5）提出了基于時間屬性的數據面轉發方法，保障敏感業務傳輸的同時，提升了網絡資源利用率； 6）提出 DTN 網絡與 IP 網絡兼容方案，支持斷續連通網絡路由構建與分組的托管傳輸； 7）研制了時間確定網絡路由器原理樣機，支持相關算法與協議的在線驗證； 8）開發了大規?？仗斓匾惑w化網絡鏈路模擬系統，在線模擬網絡時變鏈路，支持路由器、路由協議在規模化的網絡環境中驗證。 路由器、鏈路模擬器及路由協議驗證界面 （三）關鍵技術 時變網絡多維資源的圖模型表征與多維資源聯合調度技術。課題組拓展了時變圖理論，解決了傳輸資源與存儲資源的關聯調度問題，提升了傳輸資源利用率；設計了基于時間屬性的路由算法，在時變的天地一體化網絡中，構建了具有時間屬性的端到端路徑，解決了傳統路由技術難以保障端到端時延的問題。

產品詳細介紹親和層析柱空柱管50ml，10套/包產品詳情：http://www.shhk.com.cn/product_detail-2726.htm本親和層析柱空柱管采用高純度聚丙烯材質(和各種常用的EP管材質相同)，對各種生物分子的吸附極低。其中的篩板采用高純度的超高分子量聚乙烯(UHWMPE)為原料經過特殊工藝加工而成，吸附低、不宜產生氣泡并具有良好的親水性，同時孔徑均勻(約50微米)，可以用于裝填鎳柱(Ni-NTA)、Protein A agarose、Protein G agarose、Protein A+G agarose等等各種常見親和層析介質，適用于含His-tag等不同標簽的蛋白、抗體、生物素或地高辛標記蛋白或核酸等各種適合親和層析的蛋白、核酸等物質的分離純化。 篩板的適當孔徑保證了在使用重力法進行親和層析操作時的流速約為1-2毫升每分鐘或1-2滴每秒；也可以在層析柱的下管口接蠕動泵以精確控制流速。通常把親和層析介質裝填在兩個篩板之間。親和層析柱空柱管50ml，10套/包：  公司網站：www.shhk.com.cn訂單郵箱：[email protected]咨詢電話：021-67652117，57602161QQ 在線：1152028600。大量供應：親和層析柱空柱管50ml，10套/包。

成果簡介：近年來我國突發了很多重大自然災害及安全事故，在公共安全的預警及救援方面仍存在科技能力不足的現實問題。安全預警系統是人們獲悉災害的重要有效途徑，一個功能強大的預警系統能夠給人們帶來寶貴的應急準備時間，盡可能的減少人們的生命財產損失，設計部署可靠而便利的安全預警系統具有重要的社會和經濟意義。本項目對現有物聯網應用進行了擴展,首次提出“智音物聯網”的概念并設計了應用于公共安全領域的預警和求救系統。智音物聯網具有更加方便自然的信息交互接口，通過語音更有效地將物聯網信息傳遞給人。本項目對傳統預警系

（專利號：ZL 201410345592.0） 簡介：本發明公開了基于螺旋槳尾流壓力脈動計算的空化噪聲特征估計方法，屬于水聲目標特征提取領域?；诼菪龢擦鲏毫γ}動計算的空化噪聲特估計取方法，包括以下步驟：(1)備用網格生成并導入計算程序后生成算例文件，(2)空化模型和湍流模型設定，(3)數值計算參數設定，(4)數值計算，(5)數值方法可靠性驗證及網格確定，(6)空化尾流壓力脈動非定常數值計算，(7)壓力脈動信號功率譜變換及低頻線譜幅值提取，(8)線譜特征估計及分析。本發明將現代流體力學、空泡動力學和信號處理領域中相關研究成果引入水下目標的噪聲特征分析，體現多學科和多領域的交叉性。

1 成果簡介作為一種清潔、高效的能量轉換裝置， 質子交換膜燃料電池的理論比能量高達32940Wh/kg（ 在地面上使用時可不計空氣的質量），是各種電化學電池體系中的理論比能量“ 絕對冠軍”， 而且功率密度高、電流密度大， 是最先進的能量轉換技術之一。現在世界各國正在加速其在民用領域的產品開發。 利用質子交換膜燃料電池國產關鍵原材料，創新膜電極制備方法（“熱定型” CCM 制備法）和優化制備工藝，開發出了高性能、大面積的國產材料膜電極批量制備技術。并在模塊化燃料電池設計和計算機模擬仿真的基礎上，研制出了空冷、自增濕式質子交換膜燃料電池發電機。該成果獲得全國第十九屆發明展覽會發明金獎?？绽?、自增濕式質子交換膜燃料電池發電機，主要由燃料電池、供氣軸流風扇、陽極間歇式排氣電磁閥、 DC/DC 穩壓器和控制電路板等組成，燃料電池采用陰極與大氣貫通的開 放設計和高效的自增濕專利技術，能實現寬功率范圍的自增濕發電。在電化學發電過程中，無需進行復雜的熱管理和對反應氣體進行預加濕，大大地減化了系統結構，提高了系統比功率（ 265W/kg、 211W/L），并降低了成本，是一種實用性很強的新能源發電機。該發電機采用普氫燃料，發電效率可達到 50%以上，功率密度可達到 300mW/cm2 以上，無污染。在分布式電站、交通動力和便攜式電源方面具有廣泛的應用前景。 燃料電池發電機技術指標： 上圖： 1.3 千瓦 空冷、自增濕式燃料電池發電機 (43 cells)2 應用說明經過近十年來的電動汽車、 分布式電站、電源等領域的廣泛示范應用（ 燃料電池已經在航天、軍事上得到應用，燃料電池備用電源和燃料電池家用電站正在開始商業化）， 質子交換膜燃料電池技術的成熟度已經逐漸被用戶所接受。目前，其商業化主要問題是成本較高（采用進口材料成本昂貴）， 而本項目采用“ 863” 計劃“ 全國產材料燃料電池發電機” 成果，利用國產原材料制備燃料電池電堆，燃料電池材料供應不僅有安全保障，而且還有低成本優勢，可望克服燃料電池高成本的商業化障礙。3 應用說明本項目屬新能源發電機領域。在分布式電站、交通動力和便攜式電源方面具有廣泛的應用前景。4 效益分析目前，質子交換膜燃料電池的先進制造水平為：電極催化劑載量為 0.5 毫克/平方厘米（電極）左右，電極性能可以在常壓空氣條件下達到 0.62V、 1A/cm2 (0.62W/ cm2)。如在批量生產的情況下， 1 千瓦的質子交換膜燃料電池電堆僅需要使用約 2 克的 Pt 催化劑、 0.2 平方米的質子交換膜、 0.4 平方米的碳紙擴散層和約 0.24 平方米模壓雙極板?？紤]國產燃料電池材料的批量生產，估計能實現的經濟指標： 1500 元/平方米（質子交換膜）、催化劑 400 元/克（ Pt）、 300 元/平方米（碳紙）、 600 元/平方米（模壓石墨板）。 1 千瓦全國產材料燃料電池堆的關鍵材料成本可控制在 1500 元以下，這與目前進口材料燃料電池 26000 元/千瓦的成本相比， 國產材料燃料電池堆具有十分誘人的前景，這一批量生產的經濟指標已經遠遠低于電站成本要求 8000 元/千瓦，距離交通動力 500 元/千瓦的產業化目標也為時不遠。

本成果提出的基于超像素樣本擴充的空譜全卷積高光譜圖像分類方法有效的利用高光譜圖像的超像素分割結果指導偽樣本擴充增加了訓練集樣本數量，解決了高光譜圖像有標記樣本的稀缺問題，同時空譜的全卷積分類網絡也充分利用了多尺度的空間特征和光譜特征實現了較高的分類精度。 成果非涉密，專利申請已經提交。 實驗采用反射光學系統成像光譜儀（ROSIS）傳感器獲取意大利北部帕維亞大學（Pavia  University）的高光譜圖像數據。該數據集由 103 個光譜帶組成，共 610×340 像素，光譜覆蓋范圍從 430nm 到 860nm，空間分辨率為 1.3m。該數據集一共含有 9 個類別的 42776個有標記樣本，選取每類 30 個有標記樣本作為訓練集，其余作為測試集。 由下表可以看出，在每類選取 30 個樣本的情況下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 數 比 DFFN 模 型 高 出20.8%，17.4% 和 26.5%；比CNN 高 出 23.1%，18.8% 和29.2%。并且下表證明了使用了偽標簽樣本擴充的空譜全卷積網絡的本方法在小樣本情況下每個類的分類準確性均優于 DFFN 和 CNN，達到了較好的分類效果。 表 1 PaviaU 數據集上對比實驗結果

該成果提出了一種基于空譜差分輔助核聯合稀疏表示分類的高光譜圖像分類方法。本章方法的主要創新性在于：1）能夠將光譜的差分輔助信息和原光譜特征信息有效結合。2）能夠考慮不同光譜屬性間的高階空間相關信息。3）原空譜和差分空譜核特征字典的信息通過具有混合正則的核聯合稀疏表示分類方法得到充分利用。通過在真實高光譜圖像數據上的實驗表明，該成果提出的方法能夠有效地提高高光譜遙感圖像的分類效果。 主要技術指標 不同數據集下的訓練樣本與測試樣本數參閱表 1. 在該訓練樣本集數量下的分類結果表現參見表 2. 相比于傳統分類器 SVM，OA 提高了約 20%；相比于 SOMP，OA 提高了約20%。 該成果無需使用 GPU 資源在保證精度的同時有效提升了分類的精度和效果，同時在較少訓練樣本條件下仍能得到較好的分類精度和分類效果。 表 1. 不同數據集下的訓練樣本選取數量 表 2. PaviaU 大學數據下不同方法的正確率比較

本發明公開了一種基于信道角度域信息的分布式空時預編碼傳輸方法，其關鍵是接收端把通過信道估計得到的信道角度域信息，包括平均入射角、角度擴展和歸一化接收天線距離，反饋給發射端，收到反饋信息后，發射端首先構建出信道的統計信息，包括均值和相關矩陣，然后利用這些信息設計最佳的預編碼矩陣，對預先設計好的空時碼字進行預處理。這種基于信道角度域信息的分布式空時預編碼傳輸方法一方面可以得到更加精確的信道統計信息，另一方面可以進一步減少所需的反饋量。