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半透明有機光伏電池具有柔性、質輕、無毒、顏色與透明度可調、 可采用大面積印刷制備、在全方位入射角且弱光環境下仍保持高 效率等特性，在便攜式可穿戴電子器件、可充電軍用帳篷、汽車及建筑玻璃等領域具有巨大的應用潛力。華南理工大學發光材料 與器件國家重點實驗室自主研發了基于酰亞胺功能化苯并三氮唑、 萘二并噻二唑單元的聚合物半導體材料體系，在實驗室小面積有機光伏器件的能量轉換效率達到18%，在世界范圍內率先實現了驗證效率超過12%的 1 平方厘米面積的聚合物太陽電池。大面積模組器件效率也超過了 12%，多次刷新國際權威第三方檢測機構認證的同類器件的最高效率，達到國際領先水平。 

珠光顏料是一種特性顏料，指具有珍珠光澤、能夠產生獨特視覺效應的一類顏料。人工合成具有特定暴露面的鳥嘌呤晶體可有效解決魚鱗鳥嘌呤珠光顏料資源有限、提取工藝復雜、價格昂貴、耐熱耐光性差等問題。 本成果突破有機小分子納米晶在晶化過程、晶型和形貌控制方面的合成難題，首次實現有機小分子鳥嘌呤的晶型、形貌、尺寸及珠光特性的有效調控，實現單一晶型的β相無水鳥嘌呤納米片的批量合成。這是國際上首類人工合成的納米尺度的有機小分子晶體珠光顏料，性能穩定、無毒、輕質。 此外，我們創新性地將一系列染料分子摻雜到鳥嘌呤納米片晶體的晶格中。目前已成功將陽離子金黃X-GL、結晶紫、亞甲基藍等十余種染料分子嵌入鳥嘌呤納米片的晶格中，在保有高反射率和珠光色的同時，獲得色彩豐富且晶型和形貌可控的彩色β相無水鳥嘌呤納米片。其在分散液中有明亮的珠光色（圖1），干燥的粉末呈現漂亮的顏色，且不會被洗脫，大大豐富鳥嘌呤珠光顏料的應用范圍。另外，為降低彩色鳥嘌呤珠光顏料的毒性，我們還將中國化妝品原料清單中的堿性橙等十余種染料摻雜到彩色鳥嘌呤珠光顏料的晶格中，這些彩色鳥嘌呤將可用作護膚品和彩妝等高端化妝品珠光顏料，也可用作對健康和環保性要求高的兒童玩具、環保涂料的珠光顏料。

在雙碳政策的背景下，近年來光伏裝機量不斷攀升，但太陽能資源自身波動性及隨機性特點使其發電過程中的驟升或驟降現象對電力系統的合理調控和有效調度帶來困難，容易造成棄光現象的發生。準確預測光伏發電功率可以使電力調度部門及時調整調度計劃，提高電網運行的經濟性和穩定性，促進新能源消納。預測的結果精度與其時間尺度具有強相關性，因而對于光伏場站而言，分鐘級的出力預報信息具有較高的參考價值。 光伏發電功率預測是基于光伏電力不穩定性特征和電力系統實時平衡要求矛盾而產生的一種需求。超短期內光伏輸出功率爬坡主要由云團對太陽輻射無規律的遮擋造成，該遮擋過程難以量化，對超短期內光伏輸出爬坡預測造成了很大的困難。 為量化云團對太陽輻射的遮擋過程，本課題利用天空成像儀獲取云團參數（云高，云速，云團形狀），云高方面：基于雙目視覺原理，采用兩臺全天空成像儀捕捉天空圖片，根據雙目攝像機視差及其幾何關系反向推算得出云團高度；云速方面，結合單攝像機拍攝的連續天空圖像計算得到云團的運動速度矢量；云團形狀方面：利用圖像畸變矯正技術，結合云高信息，可獲取云團形狀信息。根據上述云團物理信息，默認云團運動狀態短期內保持恒定，對未來15分鐘內云團運動軌跡進行刻畫，再通過天文算法計算得到的太陽方位，推算得出當前云團狀況下未來15分鐘地面陰影的變化情況，以此判斷光伏板的遮擋情況。后根據云團厚度情況判斷其對太陽光的遮擋率大小，以其為依據對理論計算出的太陽輻照數據進行削減修正，由此完成未來15分鐘內的分鐘級超短期光伏功率變化預測。 本方法相比于基于衛星云圖的數值天氣預報，觀測設備僅需兩臺全天空成像儀，安裝更為靈活且兼具更優的性價比；設備還具備更高的時空分辨率，因而可以實現云團的精細觀測，從而可完成更高精度的預測任務，預測結果具備更高的準確性。 創新點 1、開發出一種基于雙目視覺原理及圖像處理技術的云團多尺度信息獲取方法。 2、開發出一種基于云團透射率和地面陰影軌跡預測的光伏場站出力分鐘級預測方法。 市場前景 隨著全球加快應對氣候變化，光伏市場需求持續增加，數據顯示，我國光伏行業在2021年繼續高歌猛進，光伏新增裝機創歷史新高，達到54.88GW。未來十幾年，中國太陽能裝機容量的復合增長率將高達25%以上。根據光伏發電行業國家政策規劃，未來將著力推進光伏基地化開發、分布式化開發以及綜合水風光的綜合基地開發。 無論是以沙漠、戈壁、荒漠地區為重點的大型風電光伏基地開發，還是整縣屋頂分布式光伏試點的組織開展，或是綜合多種發電手段的新能源大規模發展，都需要準確的光伏發電功率預測為電網調度提供參考與保護。預測精度直接影響著電力系統的安全穩定運行，更會影響所有市場參與者的經濟收益。據統計，2019年，我國發電功率預測市場的規模為6.34億元，預計2019年至2024年市場年均復合增速為16.2%，預計2024年光伏發電功率預測市場規模將增加至6.51億元。從中可以看出，光伏出力預測具備廣闊的市場前景。 本成果可實現霧霾、多云等極端天氣下的分鐘級光伏出力預報，滿足對電網調度及運營管理的需求同時兼具精度與成本優勢。未來，隨著新能源信息化應用環節的增加以及應用對象的轉變，類似光伏功率預測等信息化服務將成為主要需求，光伏出力預測技術的應用規模將持續擴大，滲透率也將繼續加深。 應用案例 本成果已應用于中國長江三峽集團有限公司聯合華北電力大學和北京四方繼保自動化股份有限公司研發的面向大規模并網友好型風光儲場站群智慧運維系統。該系統依托于三峽集團烏蘭察布新一代電網友好綠色電站示范項目（項目總裝機：風電170萬千瓦、光伏發電30萬千瓦、配套建設55萬千瓦儲能系統），在電站現場部署了兩臺天空成像儀，并配備了集實時3d天空云團、電站精細模型、氣象站數據、電站實時發電功率、超短期功率預測等于一體的數字孿生3d可視化系統，極大提高了電站智慧運維的便捷性。

車燈配光綜合檢測系統引入自動檢測技術（AVI）實現了車燈光軸交點的自動檢測及車燈零部件的自動檢測，是一套用于生產線上車燈檢測的柔性檢測設備。 檢測系統由工控機、顯示器、攝像系統、圖像采集卡、A/D卡、I/O卡等組成，采用先進虛擬儀器技術及數字圖像處理技術，使系統能夠通過屏幕設置或軟件高速等完成各種品號車燈質量的自動檢測。

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產品詳細介紹----------------------------------------聯系人： 袁小姐 電　話： 186-0005-0633 ----------------------------------------MTtrack光慣混合捕捉系統能夠進行角色，道具和虛擬相機捕捉，以一種經濟實惠且直觀的解決方案創建復雜的動畫和虛擬拍攝預覽場景，可以在虛擬場景中將您的想法變為現實。系統特點：1、支持光慣混合捕捉，可以獲取真實的空間跟蹤信息。MTtrack慣性捕捉系統可以支持與4個VR 2.0定位基站進行混合運動捕捉，可以精確獲取真實空間跟蹤信息，捕捉空中跳躍等動作。2、支持道具跟蹤。支持通過VIVE定位器捕捉道具在真實空間中的運動信息。3、前期準備時間很短，在一分鐘內就可以完成。MTtrack慣性捕捉系統傳感器集成在具有彈力的服裝中，用戶直接穿戴即可完成準備，就像穿衣服一樣。4、支持虛擬相機控制、跟蹤和效果實時預覽。支持手持虛擬攝像機實時預覽動畫合成效果。MTtrack光慣混合捕捉系統可以同時輸出身體捕捉數據和虛擬攝像機數據，并實時導入到Unity、UE4和motionbuilder等軟件進行實時預覽。----------------------------------------聯系人： 袁小姐 電　話： 186-0005-0633 ----------------------------------------5、視頻參考錄制在動畫捕捉錄制會話中記錄演員的同步視頻片段，以用于后期參考和制作。6、任何地方可以進行捕捉，無線傳輸可達100米。MTtrack慣性捕捉系統數據支持2.4 GHz & 5 GHz WIFI傳輸，最大傳輸距離100米。 7、數據導出系統軟件可以記錄多個動作資產，支持FBX，BVH或CSV格式數據的批量導出。8、軟件支持具有Unity3d、UE4、iClone和Motionbuilder軟件插件，支持混合慣性捕捉數據實時輸入。MTtrack 光慣混合捕捉系統----------------------------------------聯系人： 袁小姐 電　話： 186-0005-0633 ----------------------------------------

1、測量給定樣品介質的磁致旋光角和費爾德常數，驗證光振動面的偏轉與樣品介質的長度及磁感應強度成正比的規律； 2、測定磁致旋光與自然旋光的區別，即磁致旋光的方向與磁場的方向有關，而與光的傳播方向無關； 3、正常狀態下實現光信號的調制輸出。

本發明公開了一種基于注入種子光的光學微腔光頻梳產生裝置 及產生方法，包括泵浦激光、第一光放大器、第一分束器、光纖環、 光濾波器、合束器和光學微腔；第一放大器的輸入端連接泵浦激光， 分束器的輸入端連接至第一放大器的輸出端；光纖環的一端連接至分 束器的第二輸出端，光濾波器的輸入端連接至光纖環的另一端，合束 器的第一輸入端連接至分束器的第一輸出端，合束器的第二輸入端連 接至光濾波器的輸出端，光學微腔的輸入端連接至所述合束器

D2D 異構網絡技術（即終端直通技術），不需要通過基站或核心網進行數據中轉和處理，只需在移動終端之間建立通信鏈路即可直接傳輸數據，為突破上述技術瓶頸提供了一種新型的網絡架構。目前，D2D 技術已被IMT-2020（5G）推進組確定為第5代移動通信系統的關鍵技術之一。然而，D2D 通信無線資源分配方面的研究，必須考慮能量效率和能量使用的優化。由于移動終端的電池容量有限，一旦忽視數據傳輸中對能量效率的優化，將使得數據傳輸由于能量枯竭而中斷，重要信息無法及時傳達，嚴重影響服務質量和用戶體驗。針對4G 智能手機的用戶調查結果表明，只有不到25%的用戶對手機續航時間表示滿意，手機續航時間已經成為影響用戶滿意度和品牌忠誠度的關鍵因素之一。 　　課題組深入研究了頻譜效率和能量效率之間的內在關聯，其研究結果表明，在考慮實際電路功率損耗的情況下，頻譜效率和能量效率不再是簡單的單調遞減關系，而是隨著頻譜效率的增加，能量效率呈現先單調遞增后單調遞減的特性。通過上述分析可以看出，如果一味追求高頻譜效率和高吞吐量，將會帶來移動終端能量效率的大幅度下降。因此，課題組針對D2D異構網絡頻譜資源復用的復雜場景，將針對能效最優的NP難聯合資源分配問題轉換為用戶偏好下的隨信道狀態和干擾水平而動態變化的一對一匹配問題，并通過采用穩定匹配理論、非合作博弈理論、非線性優化理論來解決能效優化問題。研究結果表明，在保障QoS情況下，相比傳統的高譜效資源分配方法，該方案可以將移動終端的功率消耗降低200%以上。，本項目的核心研究方向正是將節能減排戰略方針落實到移動通信的基礎研究領域中，與國家中長期科技發展方向和國際通信產業長期發展趨勢相一致，將在技術、環境和經濟等多個方面具有重要的研究意義和實用價值。 　　 課題組負責人周振宇自參加工作起即投入到異構網絡資源分配、干擾協調、移動性管理、自組織組網等方面的研究工作中，作為項目負責人，先后主持了多項國家級、省部級科研項目，包括國家自然科學基金青年科學基金項目、北京市自然科學基金青年科學基金項目、北京市優秀人才計劃項目等，積累了深厚的理論基礎和豐富的研究經驗。以 第 一 作 者 和 通 信 作 者 在 IEEE Transactions on Communications 、IEEE Transactions on Vehicular Technology、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions on Green Communications and Networking、IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE Transactions on Industrial Informatics等通信領域主流期刊發表論文30 余篇，在IEEE ICC、IEEE Globecom 等通信領域旗艦會議發表文章30 余篇，其中2 篇論文入選ESI 高被引論文。 　　其研究工作已被 Prof. Zhu Han（IEEE Fellow）、Prof. Weihua Zhuang（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Sherman Shen（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Vincent Poor（美國科學院院士、加拿大科學院院士、英國皇家科學院院士、IEEE Fellow）、Prof. Andreas Molisch（奧地利科學院院士、IEEE Fellow）、易芝玲教授（中國移動研究院首席科學家）以及JSAC、IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Communications Magazine 等通信領域頂級期刊引用和正面評價。榮獲IET Communications 最佳期刊論文獎（the IET Premium Award in 2017，每年在全球范圍內僅選拔1 篇）、IEEE 通信協會綠色通信與計算專委會最佳論文獎（IEEE ComSoc Green Communications and Computing Technical Committee 2017 Best Paper Award，在IEEE Globecom 2017 會議上頒獎） 　　目前擔任 IEEE Access、Transactions on Emerging Telecommunications Technologies、IEEE Communications Magazine 等國際學術期刊的編輯及客座編輯，擔任IEEE ISADS’15 智能電網通信與網絡技術專題研討會聯合主席，擔任IEEE Globecom、IEEE ICC、IEEE WCNC、IEEE VTC、IEEE PIRMC、IEEE CCNC、IEEE APCC 等國際學術會議的技術委員會委員。在國際標準化方面，擔任IEEE 異構網絡授權/非授權頻譜融合標委會工作組骨干成員（IEEE Standards Association, P1932.1 Working Group, “Licensed/Unlicensed Spectrum Interoperability in Wireless Mobile Networks”）。應邀在IEEE 車輛技術協會旗艦會議IEEE VTC’18 上作Tutorial 報告（報告題目：Internet of Vehicles: When SDN, Edge Computing and Big Data Meet Intelligent Transport Systems）。2016 年入選北京市委組織部“北京市優秀人才計劃”，2017 年入選IEEE 高級會員（IEEE Senior Member）。 　　該研究由中國國家自然科學基金委項目61601180和61601181，中央高校基礎研究基金資助項目2014MS08和2016MS17，日本學術振興會JSPS KAKENHI 26730056， JP15K15976和JP16K00117以及JSPS A3 Foresight等項目資助。