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雙激光雙振鏡高效加工，配備高效安全的獨立氣氛凈化系統，密封手套結構，預留密封艙加粉與吸粉接口，可進行不開艙的粉末添加與粉末清理操作，提供安全穩定的活性金屬打印方案，適用于齒科、手辦、教育科研及個性化定制等領域。

AUBO 3D Robot數字孿生仿真系統是一套完整的數字工廠仿真實訓平臺，采用數字孿生技術，將虛擬工廠的機電系統與真實的控制系統打通，通過豐富的3D虛擬交互形式，從而實現對智慧工廠電氣接線、編程、控制教學培訓等目的。該系統采用了1:1的虛擬機器人示教系統接入至虛擬工廠，以虛擬化的機器人本體及周邊設備代替實體，實現機器人的人機協作、系統集成、編程維護的應用實訓開發。 此外，軟件系統不僅僅是針對于機器人系統的簡單示教與編程應用，通過結合PLC系統、運動控制系統以及機器視覺控制系統等各種集成控制，能夠給與一套虛擬與現實機器人工廠應用場景的復現。

知行醫苑在線3D醫學教學平臺,主要用于查看醫知苑虛擬三維數字資源，所有3D模型結構均可任意角度旋轉、縮放和移動；隱藏、透明、菜單等功能，醫知苑平臺包含：3D人體解剖虛擬模型、3D人體解剖實物標本、3D人體小微結構解剖，中醫穴位3D數字人、病理學3D虛擬模型、病理學3D大體標本、組織學3D虛擬模型、生理學3D模型、細胞生物學3D模型、病原生物學3D模型、動物解剖3D模型，各學科數字全景切片、動畫/視頻等豐富的教學資源，平臺包含上萬個數字資源。 《人體解剖學》 包含系統解剖、局部解剖、3D斷層解剖、3D模型斷面解剖、小微結構解剖、CT/影像、標本圖片、3D動畫/視頻、3D實物標本模型九大部分。 3D人體解剖截圖 3D人體實物標本截圖 小微結構3D解剖 《運動康復學》： 包含：肌肉起止點、肌肉扳機點高清圖、關節曲、骨性標志、運動系統動作分析、運動系統病理分析、3D動畫部分。 肌肉起止點 關節曲   運動系統動作分析 《中醫針灸學》： 1、中醫針灸學系統包含男女兩套中醫穴位模型，包括十四經絡和經外奇穴 中醫穴位模型 《病理學》 包含病理學數字切片、病理學3D虛擬模型、病理學3D大體標本模型、病理學高清標本圖、病理學切片微視頻、病理學3D動畫六大部分 數字切片 病理學3D虛擬模型 病理學3D大體標本 《組織學》 包含組織學數字切片、組織學電子顯微切片、組織學3D模型、組織學微視頻四大部分 組織學數字切片 電子顯微切片 組織學3D模型 《胚胎學》 包含虛擬人類3D胚胎解剖、胚胎學3D虛擬模型、胚胎學3D正常標本模型、胚胎學3D畸形標本模型、胚胎學3D動畫、胚胎學數字切片六大部分 3D胚胎解剖 3D虛擬模型 3D正常標本模型 《寄生蟲學》 包含寄生蟲數字切片、寄生蟲3D模型、寄生蟲3D動畫三大部分   寄生蟲數字切片 寄生蟲3D模型 《微生物學》 包細菌學3D模型、病毒學3D模型、細菌學動畫、病毒學動畫、細菌病毒電子顯微高清圖五大部分 細菌學3D模型 病毒學3D模型 電子顯微高清圖 《細胞生物學》 包含細胞生物學3D模型、細胞生物學3D動畫模擬機制、細胞生物學鏡下視頻三大部分 細胞生物學3D模型 醫知苑-3D醫學數字化教學平臺網址：http://3d.xd-zxyy.com

A6智能教育級3D打印機 4.3英寸全彩觸控屏，清晰美觀，操作簡單 FA特制平臺，打印完成可取下平臺，輕松取模 模塊化一體式封閉設計，提高模型打印成功率 內置空氣過濾系統，有效濾除打印過程中產生的顆粒 具有暫停續打、斷電續打及斷料檢測等功能 高精度，大尺寸打印，可應對各種結構復雜的手板模型 產品型號 A6 噴嘴直徑 0.4mm 打印速度 10~120mm/s(推薦30~50mm/s) 屏幕語言 簡體中文/英文 打印層厚 0.05~0.3mm（推薦0.1mm) 耗材傾向 PLA/ABS/TPU 噴頭數量 1 支持文件格式 STL、OBJ、G-Code 材料直徑 1.75mm 平臺材質 FA特制平臺 平臺尺寸 320*220mm Wifi控制 無 成型尺寸 300*200*200mm（X*Y*Z） 暫停續打 支持 機器尺寸 520*405*472mm 斷電續打 支持 包裝尺寸 655*540*620mm 斷料檢測 支持 電源規格 AC 110/220V可選 空氣循環 支持 額定功率 320W 環境要求 溫度5~40℃，濕度20~50% 噴嘴溫度 室溫~250℃ 供料系統 單擠出 熱床溫度 室溫~110℃(推薦50℃） 語音提示 無 機器重量 22kg 支持切片軟件 Cura/JGcreat（64位） 包裝重量 29KG 操作系統 Windows7 64位及以上（JGcreat） Windows/Linux/Mac OS（Cura） 調平方式 5點輔助調平 打印方式 SD卡/聯機 深圳市極光爾沃科技股份有限公司成立于2009年，是專業的3D打印機研發及制造商，專注于3D打印技術開發及綜合應用。2017年，極光尓沃成功躋身新三板上市公司（股票簡稱：極光科技 股票代碼：871953）并通過高新技術企業認證；同年，極光爾沃北京分公司成立，標志著極光爾沃分公司戰略正式啟動，3D打印產業規模發展將駛入快車道。

湖南大學設計藝術學院數據智能與服務協同實驗室（DISCO Lab）發起并聯合湖南大學嵌入式與網絡計算湖南省重點實驗室、國防科技大學高性能計算國家重點實驗室、中山大學大數據與計算智能研究所等科研單位師生，歷時十天，從無到有、響應關切，快速開發上線了“急物幫”疫情公益微信小程序，助力社區居民應急生活物資供需和網格化管理。 解決的主要困難：為民眾提供物資供應信息，助力防疫工作；搜集物價線索，信息透明公開；線上線下結合，實體虛擬融合。基本功能：結合地理位置收集物資信息，構建周邊物資數據庫；搜索周邊物資信息，規劃購買行程；發布物資求助信息，從線上社區中獲得反饋。 

給體片段以氟原子修飾的n型給受體聚合物熱電材料，利用聚合物鏈間的給受體相互作用維持聚合物的電子遷移率，通過引入氟原子增加聚合物的電子親和性以提高n摻雜效率，兩者的協同作用大幅度提高了聚合物的n型電導率。通過進一步提高聚合物的塞貝克系數，成功地將n型給受體聚合物的熱電性能提高了三個數量級。引入氟原子的聚合物的n型電導率提升至1.3 S/cm，功率因子提升至4.6 μW/mK2，是目前n型給受體聚合物熱電材料的最佳性能。?通過對聚合物在摻雜狀態下的電子順磁共振譜、紫外光電子能譜和X射線光電子能譜的表征證明了氟原子的引入提高了聚合物的n摻雜能力。場效應晶體管器件結果則表明氟原子的引入提高了聚合物在n摻雜狀態下的電子遷移率。這兩者的協同作用使得該聚合物的電導率相比沒有引入氟原子的聚合物提高了1000倍。此外，掠入射X射線衍射、原子力顯微鏡以及導電原子力顯微鏡實驗證明了氟原子的引入改變了聚合物的分子排列，提高了聚合物與摻雜劑的混溶性，使聚合物從“局部摻雜”的狀態轉變為“均勻摻雜”狀態，從而維持了摻雜聚合物較高的n型塞貝克系數。

設計了一種應用于煤礦井下的多功能感知器終端，同時實現了對煤礦井下的環境參數的采集、工作狀況的圖像數據采集以及語音通信功能。進行了遠距離低功耗無線感知系統及其在礦井人員定位與避險中的應用研究，提出了一種用于井下特殊環境的無線傳感網技術，即基于 super-zigbee 技術的無線傳感網。以煤礦物聯網感知層為突破口，對煤礦安全信息感知采集技術、煤礦信息融合、識別與協同技術、煤礦傳感網控制技術、煤礦傳感網絡安全生產等關鍵技術開展了研究，研發了“基于物聯網感知的煤礦設備智能管理系統”和“基于物聯網的工礦企業現場診斷與管理系統”，提高了煤礦設備的可靠性和管理水平。針對單獨靜態分簇、動態分簇的不足，通過對感知區域進行智能分區并將選擇簇頭及檢測目標等參數進行綜合考慮，提出了一種靜動態分簇技術相結合的網絡策略。基于改進后的自適應卡爾曼濾波器優化的智能分區靜動態分簇方法使得移動目標的監測精度明顯提高，網絡能耗顯著降低，使移動目標的監測性能達到了更好效果。

研究團隊擁有可進行污染物分析的氣質聯用儀和塵螨分析儀，可對室內 VOC采樣柱、灰塵取樣等進行 SVOC、VOCs、苯系物、塵螨等過敏原進行分析。

智慧公路物聯網系統通過在公路廣泛部署低成本的集成多種傳感器的具有通信功能的智慧無線信標產品實時獲取路況信息，實現車流量、車速、車型的實時精準時空統計，通過設備的廣泛部署實現高精度、大范圍的精準監測，為智能交通系統高效管理與養護提供交通與環境態勢的精準監測、識別和態勢預測，為交通決策提供科學依據與數據支持。其次針對公路場景下定位誤差較大等問題，采用 GPS 定位、慣性導航與物聯網感知設備結合的新型多重組合定位方法，通過車路協同實現車道級的高精定位，優化車輛偏離預警等功能，為車輛提供準確的位置信息及導航與綜合服務功能。最后通過車路協同環境下車載終端、路側多源異構傳感器協作環境數據采集、多維度感知融合與超視距全局環境態勢構建，實現智能交通系統全息實時交通、路況環境感知及智能網聯汽車超視距精準環境感知與精準定位。智慧公路物聯網系統旨在突破制約高速公路智能車路協同系統集成應用的重大共性關鍵技術，開展典型示范應用，提升高速公路的智能化水平和服務品質，促進全國范圍大規模推廣。 目前，如圖 1 所示，技術成果已經研發出第三版樣機。樣機已經小批量生成并在齊魯高速、長安大學測試場進行了實際部署測試。此外，項目組正在對第三版樣機進行改造升級，全力打造穩定性更強功能更加豐富的第四版樣機。 圖 1 第一版樣機；第二版樣機；第三版樣機 主要技術指標 1. 節能增收 20% 通過對城市邊緣交通環境及流量等數據的智能分析，優化燈光使用場景。該系統在滿足車輛日夜間安全行車條件下，工程綜合節能可達 20%。 2. 交通流量增加 20% 通過對交通運行安全風險預警及控制策略處理模塊將路段監測數據匯總后，根據車流密度、速度、流量、各級風險事件結合其它傳感器數據，包括上游主線流量、匝道流量、公路氣候數據、環境數據、消防系統數據等，進行大數據綜合分析研判。 構建算法模型，自動制定和優化的控制策略，通過智能預警發布及綜合自動管控系統進行預警發布和綜合自動管控。為管理者實時預警的同時，將預警、誘導信息和控制指令自動發布于上游路段、匝道區段的可變信息標志、可變限速標志、車道線主動發光標志等，對交通流速及交通流量進行有效調控及誘導。綜合評估能增加 20% 交通流量。 3. 減少交通事故 30% 任何異常事件報警被觸發時，系統同時依據預案自動將異常事件聯動燈光預警、可變信息標志、可變限速標志、車道指示標志等自動發布預警給司乘人員，實現對車流車速的動態調控和誘導，增加公路通容量，減少交通擁堵，防止二次事故和連環事故的發生。 實踐證明，采用該系統，至少可以降低公路安全事故 30%，同時提高交通流量，進而降低交通污染，均衡交通流平順性，信息的及時推送，降低駕駛員駕駛緊張感，提高了駕駛員的舒適性，可以整體有效提高交通運輸設施安全水平及服務水平。 4. 100% 信息覆蓋 全自動監測傳感器都可以實現對整條公路的全面信息覆蓋。 5. 對接智能網聯駕駛 a. 提供智能網聯車實時交通圖，推薦進場事件和速遞協調； b. 告知智能網聯車輛風險，實時定位公路中的駕駛風險，將這些風險傳達給下游智能網聯車輛； c. 為智能網聯車提供車道級交通數據，警告即將來到的交通擁堵； d. 識別相關車道的駕駛風險，促使智慧駕駛車輛提前做出反應； e. 為智能網聯駕駛提供超視距感知、惡劣天氣環境下的精準感知，促進智能網聯車早日實現大規模商用。