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主要技術創新路徑：高速三維容積成像，有重要原始創新性； 關鍵技術指標：成像光譜范圍 690 – 950 nm，1200 –2400 nm； 傳感器陣元數目 1024；單波長成像時間分辨率 1 幀每秒；空間分辨率 300 µm；成像深度至 3-4 cm；

鮮紅斑痣又稱葡萄酒樣痣是一種常見的先天性真皮乳頭層毛細血管擴張畸形，新生兒發病率為0.3%-0.5%，影響全球約2500萬人，65%的患者病灶在30~50歲前產生明顯增生，甚至出現結節且創傷后容易出血，對患者日常活動、社交娛樂和情感方面等生活質量方面可產生輕度到中度的不良影響，并與Sturge-Weber綜合征、青光眼等疾病相關聯。 脈沖染料激光治療療法和血管靶向光動力療法是目前常用的兩種鮮紅斑痣治療方法。脈沖染料激光治療目前被認為是治療鮮紅斑痣的金標準，但其治愈率僅為10-30%，約有20-30%的患者治療無效，并有較高復發率。血管靶向光動力療法但存在有效率高、治愈率低、對粉紅型及增生型患者治療效果不佳、避光周期長等問題。 本技術專利體系將解決鮮紅斑痣治療的劑量控制，通過采用微針、進藥、新型治療光源解決治療過程的精準調控，并獲得短避光周期的效果、低光敏劑用量的效果。 圖1.陣列光動力治療系統原理、樣機及算法流程

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。

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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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。