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本發明涉及一種立方體鉑釕核殼納米晶的制備方法，包含以下步驟：1)將乙酰丙酮釕、含鉑化合物和三正辛基氧膦溶解于油胺和N，N?二甲基甲酰胺的混合溶液中；所述的含鉑化合物為氯鉑酸或氯鉑酸鈉；2)將步驟1)中得到的混合溶液在180～250℃下，攪拌反應30～600min；3)將步驟2)中得到的產物經分離，得到沉淀物，即為立方體鉑釕核殼納米晶。本發明還涉及上述方法制備得到的立方體鉑釕核殼納米晶。該制備方法通過一步法獲得形貌尺寸均一的立方體鉑釕核殼納米晶，所得的產物尺寸適中、分散性好，且制備方法簡單。

該成果提出了一種基于空譜差分輔助核聯合稀疏表示分類的高光譜圖像分類方法。本章方法的主要創新性在于：1）能夠將光譜的差分輔助信息和原光譜特征信息有效結合。2）能夠考慮不同光譜屬性間的高階空間相關信息。3）原空譜和差分空譜核特征字典的信息通過具有混合正則的核聯合稀疏表示分類方法得到充分利用。通過在真實高光譜圖像數據上的實驗表明，該成果提出的方法能夠有效地提高高光譜遙感圖像的分類效果。 主要技術指標 不同數據集下的訓練樣本與測試樣本數參閱表 1. 在該訓練樣本集數量下的分類結果表現參見表 2. 相比于傳統分類器 SVM，OA 提高了約 20%；相比于 SOMP，OA 提高了約20%。 該成果無需使用 GPU 資源在保證精度的同時有效提升了分類的精度和效果，同時在較少訓練樣本條件下仍能得到較好的分類精度和分類效果。 表 1. 不同數據集下的訓練樣本選取數量 表 2. PaviaU 大學數據下不同方法的正確率比較

本發明公開了一種基于 AXI4 總線的 FCoE 協議加速引擎 IP 核， 包括發送模塊和接收模塊，其中發送模塊包括發送幀封裝單元、發送 描述符與寄存器管理單元、發送幀 FIFO 單元、發送隊列選擇單元、發 送 buffer 單元和發送 AXI4 總線單元；接收模塊包括接收 FCoE 幀解封 裝單元、接收描述符與寄存器管理單元、接收幀 FIFO 單元、接收隊列 選擇單元、接收 buffer 單元和接收 AXI4 總線單元。該 IP

本發明公開了一種基于隨機和連續磁盤訪問的高速核外圖處理 方法及系統，屬于大數據領域的圖計算與處理技術領域。本發明包括： 應用于 I/O 操作子模塊的核外數據的快速索引機制，采用內存映射的 方式快速處理核外數據；應用于算法調度子模塊的基于位圖管理的同 步與異步模型相結合的混合調度策略，達到減少迭代次數并節省內存 的目的；應用于數據管理子模塊的中間計算數據的“核內”置放與處 理策略，達到減少中間計算數據的額外 I/O 開

本發明公開了一種石墨烯支撐的微米金核殼結構及其制備方法；制備方法包括下述步驟：(1)獲得聚苯乙烯微球乳液，并在聚苯乙烯微球乳液中加入改性溶液后進行攪拌，獲得表面改性的聚苯乙烯微球乳液；(2)獲得微球金種子的凝膠溶液；(3)獲得表面有金殼層的聚苯乙烯微球的凝膠溶液；(4)將所述表面有金殼層的聚苯乙烯微球的凝膠溶液進行烘干后獲得粉末狀的樣品；通過將樣品在四氫呋喃溶液中浸泡使其在金殼層內壁生長出石墨烯多層并除去聚苯乙烯微球，再進行烘干后獲得石墨烯支撐的微米金核殼結構。本發明中改進的單分散法制備的聚苯乙烯微

本發明公開了一種基于核相似區分布特性的圖像角點檢測方法及系統，包括:步驟 1，構造一個圓 模板和 m 個角模板;步驟 2，獲得圓模板和角模板的核相似區面積;步驟 3，按核相似區面積大小對角 模板對應的方向排序，獲得方向序列;步驟 4，基于方向序列確定主方向并判斷主方向連續性;步驟 5， 根據圓模板的核相似區面積、角模板中最大核相似區面積和最小核相似區面積的差值、主方向數量和主 方向連續判斷模板中心是否為候選角點;步驟 6，基于步驟 5 的判斷結果進行非極大值抑制，確定圖像 角點。在角點提取過程中，本發明同時考慮了核相似區的面積和分布特性，可避免角點的誤提取，從而 提高角點檢測精度。

XM-617C-1腦干及下丘腦核團模型（帶數字標識） ? XM-617C-1帶數字標識腦干及下丘腦核團模型可拆分為4部件，顯示腦干的形狀結構和間腦神經核團，腦干部除可觀察延髓、腦橋，菱形窩和中腦的形態外，還可觀察第Ⅱ至Ⅻ對腦神經在腦干部位，間腦可觀察到上丘腦、背側丘腦、后丘腦和下丘腦，在背側丘腦和下丘腦部顯示了各主要核團，共有多個部位數字指示標志和對應的文字說明。 尺寸：放大，14×11×22cm 材質：PVC材料

新冠肺炎常規通過病史、CT等進行病情評估，但重癥病房應用超聲不便，還需要評估重癥患者的心臟等多器官，然而操作者絕大多數不是專業超聲醫生，這為如何在治療重癥患者的過程中更好地發揮超聲的作用提出了難題。深圳國際研究生院袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司合作，用人工智能技術賦能5G超聲設備，增添采集心肺關鍵標準切面的導航以及關鍵參數的自動測量等功能，輔助醫生對重癥病人進行動態評估和治療。 袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司1月中旬組成研發團隊，在已有合作工作的基礎上，針對新冠肺炎重癥患者臨床超聲的迫切需求開展聯合攻關，半個月就獲得了較好的成果。該技術從2月初開始在武漢協和西院等多家醫院使用，在一定程度上輔助了醫生對重癥患者進行疾病的動態評估和治療指導。 目前該技術正由國家感染性疾病臨床研究中心（深圳市第三人民醫院）牽頭開展進一步研究，將完善和改進現有功能，優化遠程診斷流程，實現超聲為醫生治療重癥患者提供更智能、更可靠、更專業的幫助。

數據采集技術 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據?？蓪⒉煌膫鞲衅骷稍谥悄苁汁h、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現各種環境信息的采集。 多模態傳輸技術 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡) 在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。 最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa： 物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站?；緞t對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。 數據分析技術 人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。

神經遞質作為神經元與神經元及神經元與細胞之間溝通的媒介分子，介導了發育、信息感知，運動及大腦的高級認知功能。隨著生化分離純化技術的發展以及人們對大腦精細結構的進一步了解，現如今已發現有幾十種重要的神經遞質。而神經系統在時間和空間上的高度復雜性對研究特定神經遞質的動態變化及其功能提出了極大的挑戰。本項目成功構建了一系列新型的基因編碼的神經遞質熒光探針，可實現對特定神經遞質動態變化的靈敏檢測。該類熒光探針利用大多數已知的神經遞質所對應的特異性G蛋白偶聯受體（GPCR）與循環重排的熒光蛋白（cpGFP）融合，利用循環重排熒光蛋白的熒光強度變化來指示GPCR的激活，進而反應外源神經遞質的濃度變化（圖一）。我們命名該類熒光探針為GRAB探針，即為GPCR Activation Based Sensor的縮寫。