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數字信息立體顯示的多通道全息記錄方法,屬于圖像處理領域,本發明是為了解決現有全息圖單通道記錄方法記錄時間過長的問題.本發明方法包括以下步驟:一,將三維圖像轉換成不同視角的二維圖像陣列;二,將每幅二維圖像按光學通道格局分割處理成子圖像;三,運算處理子圖像獲得通道合成圖像,在液晶空間光調制器SLM上顯示,控制全息底片移動,每移動一次,每個光學通道顯示一幅子合成圖像,并在全息底片記錄一個點,記錄一個點的過程為:激光器輸出激光同時控制e個電動快門開啟工作,光學通道同時記錄,形成的物光束打在全息底片的一側;另一部分激光打在全息底片的背面上,逐點記錄,多個光學通道在全息底片上記錄的通道全息圖拼合形成整個全息圖.

煤是一種廉價的、使用量最大的、短期內無法替代的能源。隨著機械化采煤技術的普及，煤炭在開采過程中的塊煤率降低，粉煤、末煤率卻高達 40~60% 以上。粉煤與塊煤的價格相差甚遠，如不加以合理利用，會給煤炭企業帶來較大的經濟損失。西安科技大學化學與化工學院周安寧教授帶領的科研團隊針對這一現狀及粉煤熱解加工利用難題，成功開發了新型粉煤成型技術及連續式梯級熱解 - 活化耦合多聯產移動床（自有專利技術），在實現粉煤熱解加工利用的同時，多聯產蘭炭（或高附加值的活性炭）和氫氣。相關的研究成果已申請發明專利 2 項，發表論文 10 余篇。目前該成果已進入中試開發階段。

本技術系CDMA移動通信系統核心技術方面的發明性成果，由國家杰出青年科學基金項目和教育部重點科學基金項目聯合支持，并結合國家863計劃九五重點之重項目和信產部移動通信專項基金“第三代移動通信系統研究開發項目”的實施而形成。

本發明公開了一種多視角桌面式三維顯示裝置。它包括對稱分布的雙投影機陣列、雙縱向散射屏及桌面結構，其中第一投影機陣列放置于第一縱向散射屏一側，第二投影機陣列放置于第二縱向散射屏一側，桌面形式可以是回字形桌面或是中部開口L形桌面，雙縱向散射屏嵌入桌面結構并設置成V形、直角形、梯形或弧形，雙投影機陣列通過對應的散射屏向桌面中心投影圖像。本發明的優點是可以產生高圖像分辨率、高視角分辨率，并且在桌面兩側或一側很大視場范圍內都能觀察到細膩的橫向視差的三維圖像。嵌入桌面的結構可以實現三維圖像的懸浮效果。相對于單個裸眼立體顯示器，多投影設置可以實現三維圖像的拼接，大大增加三維圖像的空間尺度。

本發明涉及一種從桂花中提取的植物多酚類提取物及其制法和用途。具體而言，本發明公開了一種桂花多酚提取物的制備方法，包括以下步驟：1）、將桂花與提取劑水溶液按照1g/15~60ml的料液比混合后于200~500KPa的壓力下，80~200W功率進行微波提取，提取時間為3~20min；重復上述提取；2）、所得濾液合并后進行干燥處理，得桂花多酚提取物。該桂花多酚提取物，可用于制備抗腫瘤的藥物或保健品，也可用于抑制5α-還原酶活性。

我國資源量超過 40% 的優質西北侏羅紀煤惰質組分含量高，造成此類煤的粘結性、成漿性能、液化性能整體下降，極大地增加了煤的高效潔凈利用難度。本成果的核心是進行煤炭的分質加工利用，一方面開發了新型煤巖分選技術實現煤巖組分的高效分離，另一方面針對不同煤巖組分開發了多聯產高效轉化技術。成果來源于陜西省科技攻關項目，前期獲得了陜西省教育廳專項基金和中國博士后科學基金的支持，已有一部分工作申請國家發明專利，摸索出煤炭分質利用的新技術，取得了良好的技術經濟和社會效益。

本發明公開一種多足機器人平衡控制方法，用于多足機器人在非結構化地形條件下運動時的平衡控制，控制流程簡潔明確。本發明是檢測到機器人失穩后，快速計算出調整腿末端下一個運動周期的落點位置，執行控制策略后，將使得機器人由失穩狀態迅速轉換為靜態穩定狀態。足端落點位置應滿足的約束條件和足端落點位置均由解析式給出，計算效率較高，適合于在線實時計算和實時控制。整套控制方法利用機器人各關節角度信息、機身位姿信息和足端腳力信息對機器人各腿的運動進行位置控制，該控制方法適應于多足機器人在非結構化環境下的平衡控制。

隨著現代生產生活方式的快速發展，在電子、食品、醫藥、日化和新能源等行業中，對體積小、重量輕的產品進行封裝、包裝及分揀等高速無污染作業的需求日漸旺盛。由于具有一定的通用性和適應性，工業機器人成為此類作業中保障質量、提高效率和降低成本的核心裝備，尤其是高速并聯機器人因速度和動態特性的優勢而備受青睞。無需高精密減速器的結構特性，也決定了高速并聯機器人在中國有極大的創新和發展空間，與此同時，多樣化復雜生產工況也對機器人系統的本體設計、視覺感知、運動控制和多機協同等核心技術及其集成提出新的挑戰。 本項目歷時多年，攻克高速多并聯機器人協同作業系統的多項關鍵技術，并成功研制了滿足高效生產的國產化成套裝備，達到國際先進水平。

隨著人工智能、大數據、物聯網、區塊鏈等新一代信息技術興起，數據量呈現爆炸式增長，傳統計算系統的算力難以滿足海量數據的計算需求。與此同時，摩爾定律逐漸放緩，單純依靠提高集成度、縮小晶體管尺寸來提升芯片及系統性能的路徑正面臨技術極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計算新范式、存算一體新架構，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統，實現計算能力的飛躍。 目前被廣泛使用的經典馮·諾依曼計算架構下數據存儲與處理是分離的，存儲器與處理器之間通過數據總線進行數據傳輸，在面向大數據分析等應用場景中，這種計算架構已成為高性能低功耗計算系統的主要瓶頸之一：數據總線的有限帶寬嚴重制約了處理器的性能與效率，且存儲器與處理器之間存在嚴重性能不匹配問題。憶阻器存算一體系統把傳統以計算為中心的架構轉變為以數據為中心的架構，其直接利用阻變器件進行數據存儲與處理，通過將器件組織成為交叉陣列形式，實現存算一體的矩陣向量乘計算。憶阻器存算一體系統可以避免數據在存儲和計算中反復搬移帶來的時間和能量開銷，消除了傳統計算系統中的“存儲墻”與“功耗墻”問題，可以高效、并行的完成基礎的矩陣向量乘計算，未來極有潛力成為支撐人工智能等新興應用的核心技術。 清華大學吳華強教授團隊實現了材料與器件、電路設計、架構和算法的軟硬件協同等多方面原始創新，解決了系統精度損失等被廣泛關注的難題： 材料與器件創新。科研團隊選擇了電學特性穩定的二氧化鉿作為憶阻層核心材料，提出了通過插入少量氧化鋁層來固定離子分布、抑制晶粒間界形成的新理論，提出了引入熱增強層的新原理器件結構，成功抑制了憶阻器非理想特性的產生。 電路設計創新。開發了一套憶阻器與晶體管的混合電路設計方法，提出“差分電阻”設計思想，采取源線電流鏡限流設計，抑制了憶阻器電路中可能產生的各種計算誤差。 算法創新。提出了混合訓練算法，僅用小數據量訓練神經網絡并只更新最后一層網絡的權重，即可將存算一體硬件系統的計算精度達到與軟件理論值相同的水平。 “技術鏈”創新。從“單點技術突破”拓展到“技術鏈突破”，開發了針對憶阻器存算一體芯片的電子設計自動化（EDA）工具，打通了從電路模塊設計到系統綜合再到芯片驗證的設計全流程。 上述理論和方法發表于《自然》《自然·納米技術》《自然·通訊》等國際頂級期刊，以及被譽為“集成電路奧林匹克”的“國際固態電路大會”等頂級學術會議。研究成果被“國際半導體技術路線圖”和30多部綜述文章長篇幅引用。團隊已在該研究方向申請國內外專利72項，其中30項已獲得授權，知識產權完全自主可控。 團隊已研制出全球首款憶阻器存算一體芯片和系統，集成了8個憶阻器陣列和完整的外圍控制電路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了計算設備的算力。全系統的計算能效比當前主流的人工智能計算平臺——圖形處理器（GPU）高兩個數量級。團隊還設計了一款基于130nm工藝研制的完整憶阻器存算一體芯片，在MNIST數據集上計算速度已超過市面上28nm工藝的四核CPU產品近20倍，能效有近千倍的優勢。

一種植被多高光譜成像裝置,其特征在于它包括一濾色片殼體、一光學鏡頭、一成像單元、放置在所述濾色片殼體中的濾色片、一濾色片更換裝置、一計算機和一電源其中,所述濾色片殼體、光學鏡頭和成像單元順序排列,且各中心同軸所述光學鏡頭與成像單元固連,且所述成像單元位于所述光學鏡頭的成像面上所述濾色片更換裝置的控制端電連接所述計算機,所述成像單元與計算機進行數據及控制信號通信所述電源為各用電設備供電。