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產品介紹： 智能服務機器人服務于廣大機器人行業、企業、院校及研究機構，廣泛用于企業前期開發驗證、院校教學研究，一體高度集成硬件驅動模塊，提供各種類型的驅動模塊，簡單明了的軟件設計框架，完善的服務支持，讓每一個客戶能夠快速上手ROS機器人操作系統及高效的進行二次開發，可實現地圖構建、自主導航、語音交互、深度視覺、機器學習等功能，是一套學習智能機器人技術的最優平臺。 功能概述： 1、基于機器人操作系統ROS軟件平臺，開放源代碼，提供完整教學與實驗教材。 2、支持激光雷達與深度攝像頭地圖構建、自主導航、物體跟隨等功能。 3、適配物聯網網關，支持Zigbee、Lora、WIFI常見協議，機器人管家式管理。

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?；A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。

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本發明公開了一種基于 D2D 和上行 NOMA 的兩用戶通信方法，包括：獲取當前網絡信息和用戶信息；兩個用戶需要在通信時長 T 內完成各自的數據傳輸，當距離上滿足 di＞dj＞d0 且 dj+d0＞di,i≠j,i,j∈{1,2}時，用戶 i 在通信時長 T 內使用全部頻譜資源將數據量 Di 通過D2D 方式傳輸給用戶 j；用戶 j 工作在 FD 模式，在通信時長 T 內使用全部頻譜資源通過 NOMA 方式將數據量 Di 和 Dj 上傳給基站，其中用戶 i 的數據作為強用戶數據，基站首先對其進行解碼，然后再解碼用戶 j 的數據；本發明提供的結合 D2D 技術的上行 NOMA 高能效通信方法，與采用上行 OFDMA 的通信方法相比，在保證系統頻譜效率不變的情況下，較好地提升了系統能效。

該成果是揚州大學江蘇省家禽疫病防控工程技術研究中心自主研發的 H7N9 亞型流感抗原檢測試劑及試劑盒產品。 產品以兩株針對 H7N9 流感病毒不同抗原表位的單克隆抗體建立雙抗體夾心免疫層析快速檢測試紙條。該試紙條特異性、廣譜性強，與傳統的血凝和血凝抑制試驗相比，靈敏度更高、耗時更短； 與國外進口的同類產品有相同的檢出率，且敏感性更高，更利于臨床樣品的快速檢測，適合推廣應用。

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