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XM-110男性全身人體骨骼附主要動脈和神經分布模型 （170cm） ? XM-110男性全身人體骨骼附主要動脈和神經分布模型顯示人體全身主要血管和神經的行程及其分布情況、神經分支、脊椎動脈和腰椎間盤等，由男性全身散骨串制而成一整體骨架，成直立姿勢，四肢大的關節部分均可活動，一側骨骼用紅色塑料管顯示全身主要的動脈，另一側骨骼用黃色塑料管顯示全身主要的神經分布，頭顱含可活動的下巴、可移動的頭顱蓋、骨縫線和三顆可取下的下牙，其中四肢骨和頭顱骨可以靈活拆卸組裝，整體固定在支架上，帶底座，可靈活移動。 尺寸：自然大，高170cm 材質：PVC材料

本發明公開了一種海浪斜率分布的微波散射遙感方法，包括以下步驟： (1)利用一個小入射角 360°旋轉的波譜儀發射電磁波對海洋表面進行探測，獲取隨入射角θ和方位角φ變化的后向散射系數σ0(θ,φ) (2)海浪斜率用四階 Gram-Charlier 級數表達，根據該 海 浪 斜 率 利 用 準 鏡 像 散 射 原 理 計 算 出 模 擬 值 ( θ ,φ) (3)利用(1)中的實測數據σ0(θ,φ)和(2)中的模擬值( θ , φ ) 在 入 射 角 θ 和 方 位 角 φ 上 進 行 二 維 擬 合 ， 可 以 得 出Gram-Charlier 中的 7 個參數，將參數帶入四階 Gram-Charlier 級數中就能完整地刻畫某一測量點海浪斜率分布。 本發明第一次使用微波散射的方法，反演出某一測量點的準高斯的海浪斜率概率密度分布。這一發明，對研究海浪的生成、成長、消衰以及傳播機制，海氣界面的湍流交換過程，定量提取海面粗糙度等具有重要意義。

樂普樂吉分布式智能管控柜主柜可搭配各類分布式智能管控柜副柜，對實驗室使用的管控類試劑和化學品安全儲存。主柜配備自稱重電子天平，天平承重范圍5KG，稱重精確至0.01g，可以滿足實驗室化學品日常承重需求，也可以滿足對精密度要求比較高的實驗室需求。 分布式智能管控柜搭載樂普樂吉自主研發的“危化品全生命周期智能管控系統”，對存儲、領用、使用、廢棄等環節實現智能管控，并通過服務器將化學品數據同步至管理人員主機或移動端，實時查看化學品情況。系統包含：基礎數據模塊、出入庫模塊、人員管理模塊、設備管理模塊、預警模塊、AI語音模塊等，用戶可以根據實際需求靈活選擇功能模塊。

太陽能光伏發電綠色無污染，而且我國太陽能資源豐富，水平面總輻射約 1680 吉瓦（1 吉瓦=1000 兆瓦=109瓦），大部分可以用于太陽能光伏發電。隨著光伏材料以及相關技術的發展，光伏發電成本已經大幅度降低，光伏能源作為一種新型清潔能源在我國的應用規模迅速增長。光伏發電已經跨越了示范應用階段，進入了大規模推廣的階 段。近年來，光伏發電產業規模迅速增長。截止到 2015 年 6 月底，中國光伏發電累計裝機容量達到了 35.78 吉瓦，其中光伏電站 30.07吉瓦，分布式光伏 5.71 吉瓦。根據美國 IHS 咨詢公司預計，2015 年全球光伏裝機量增長 16%~25%，達到 53-57 吉瓦之間。

成果描述：本發明涉及分布式極化敏感陣列的參數估計技術，特別涉及信號波達角度和極化參數的聯合估計方法。 一個完備的電磁矢量傳感器由空間放置的3個電偶極子和3個磁偶極子構成，它們在空間共點放置相互正交，從而形成極化敏感陣列，可以接收入射電磁波全部的電場分量和磁場分量，因而相較于傳統的標量陣列，極化敏感陣列可以接收更多的入射信號的信息。又，極化敏感陣列能夠感應入射信號的極化信息，從而獲得入射電磁信號的極化參數。然而，傳統的標量陣列卻由于不能感應入射信號的極化信息，而無法獲得入射電磁信號的極化參數。并且，極化敏感陣列還可以同時感應入射電磁波的極化信息和空域信息。因此，極化敏感陣列不管是用于極化參數估計還是自適應波束的形成，其都具有比傳統標量陣列更優越的系統性能。 在極化敏感陣列的應用中，利用電場、磁場和坡印廷矢量之間的矢量關系，當空間放置有單個完備的電磁矢量傳感器，利用該電磁矢量傳感器就能夠同時獲得最多5個不相關信號的波達角度（DOA）和極化參數的估計，因此，在空間物理孔徑受限的場合具有重要的意義。 然而，針對極化敏感陣列的信號處理，大多假設各個陣元由2至6個共點放置的相互正交的電偶極子或磁偶極子構成，因此，各極子在空間共點放置不可避免的會有嚴重的互耦效應，互耦效應會降低天線系統的性能。 陣元間的互耦現象是不可避免的，為了有效減少陣元各共點通道之間互耦的相互影響，現有技術提出了分布式極化敏感陣列，分布式極化敏感陣列是將極化敏感陣列各陣元共點分量在空間分散放置，其能夠使陣元間的互耦效應大大降低，同時也可以感應入射電磁波的電場信息和極化信息。現有的針對分布式極化敏感陣列的參數估計方法大多針對完備的電磁矢量傳感器，即在空間分散放置3個電偶極子和3個磁偶極子，然后再利用改進的矢量叉乘的方法來完成參數估計。然而，在實際中，由于空間電場和磁場是時變的，時變的電場產生磁場，時變的磁場產生電場，二者之間存在一定的冗余關系，因此考慮僅僅采用電偶極子或磁偶極子構成極化敏感陣列將可以獲得更多的入射信號電磁信息。

本發明涉及分布式極化敏感陣列的參數估計技術，特別涉及信號波達角度和極化參數的聯合估計方法。 一個完備的電磁矢量傳感器由空間放置的3個電偶極子和3個磁偶極子構成，它們在空間共點放置相互正交，從而形成極化敏感陣列，可以接收入射電磁波全部的電場分量和磁場分量，因而相較于傳統的標量陣列，極化敏感陣列可以接收更多的入射信號的信息。又，極化敏感陣列能夠感應入射信號的極化信息，從而獲得入射電磁信號的極化參數。然而，傳統的標量陣列卻由于不能感應入射信號的極化信息，而無法獲得入射電磁信號的極化參數。并且，極化敏感陣列還可以同時感應入射電磁波的極化信息和空域信息。因此，極化敏感陣列不管是用于極化參數估計還是自適應波束的形成，其都具有比傳統標量陣列更優越的系統性能。

太陽能光伏發電綠色無污染，而且我國太陽能資源豐富，水平面 總輻射約 1680 吉瓦（1 吉瓦=1000 兆瓦=109 瓦），大部分可以用于太 陽能光伏發電。隨著光伏材料以及相關技術的發展，光伏發電成本已 經大幅度降低，光伏能源作為一種新型清潔能源在我國的應用規模迅 速增長。光伏發電已經跨越了示范應用階段，進入了大規模推廣的階 段。近年來，光伏發電產業規模迅速增長。截止到 2015 年 6 月底， 中國光伏發電累計裝機容量達到了 35.78 吉瓦，其中光伏電站 30.07 吉瓦，分布式光伏 5.71 吉瓦。根據美國 IHS 咨詢公司預計，2015 年 全球光伏裝機量增長 16%~25%，達到 53-57 吉瓦之間。 項目特色和創新之處： 分布式光伏系統便于實施，是受到各級政府鼓勵的分布式電源模 式，但是由于在設計、管理和評價機制等方面的制約，特別是過高的 后期維護費用，使其推廣過程遇到一些障礙。高效率的分布式光伏云 基于物聯網技術，對電站中光伏組件的輸出性能進行實時的監測，并 對形成的運行數據進行實時的大數據分析，從而獲得電站運行的性能 評價指標，以及可能影響電站性能的因素，并給出進行電站性能優化 的建議，提高電站產出。由于采用了高可靠性的無線數據采集技術， 可進行無人化的值守和遠程監控，大大降低運維費用。 相比國內產品，具有通信速率高、系統可靠穩定等優勢，達到國 際先進水平。本項目方案綜合成本低，有利于增加光伏電站的透明度。 與國外同類產品相比，成本只有其 1/4 左右，具有很強的市場競爭力。 組件級的光伏電站數據采集模塊。每塊太陽能組件對應一個電壓監測模塊，方陣中每個組串串聯電流監測模塊都通過本地通訊鏈路將 數據上報至數據中繼模塊，將數據通過電站路由器上傳至云數據服務 器，傳輸過程中進行了數據加密，保證數據的可靠性和安全性，所有 的數據在云數據服務器內進行存儲與處理，用戶可通過 PC 或移動終 端進行數據的調取和查看。 主要技術指標及條件 組件級的電站數據采集系統具有速度快，可靠性高等特點，具體 的技術指標如下： 最大采集頻率：120 次/分鐘 自身平均功耗：5mA 峰值功耗：150mW 環境溫度：-20~80℃ 最大電站規模：1GWp 應用前景及社會價值： 該技術可以在已建或新建光伏電站上應用，大幅提升光伏電站的 運行質量和發電量，降低運維成本,最終實現光伏發電系統的智能管 理、智能運維、智能監控，使得光伏電站也真正進入“智能化”時代。 該項技術能夠大幅提升國內光伏電站的技術水平，從而為節能降耗做 貢獻。

本發明提供一種群體作物根系的垂直分布監測裝置，包括：第一步進電機、第二步進電機、第三步進電機、視覺傳感器、控制板和至少一個透明管；所述第一步進電機、第二步進電機和第三步進電機分別為空間上x、y和z軸設置,用于實現對所述視覺傳感器的移動控制；所述視覺傳感器通過導線與所述第三步進電機連接，用于采集所述群體作物根系的地下根區圖像；所述控制板用于根據透明管的位置發送指令將所述視覺傳感器送入透明管；所述透明管設置于群體作物種植區域的地下，多個不同的透明管依不同植株的位置而分散設置。本發明可以在不影響群體作物自然生長的情況下實現現場無人操作、根系垂直分布圖像的自動采集與實時傳輸，進而實現全程自動監測。

本發明實施例提供了一種分布式電源并網控制方法及系統，在并網過程中考慮了系統的不平衡狀態，通過以有功功率不平衡量作為目標函數，并且利用拉格朗日乘數法計算分布式電源三相中每一相的參考輸出電流，利用每一相的參考輸出電流對每一項的實際輸出電流進行調節，進而實現對分布式電源的并網控制，并且降低了配電網的電壓不平衡度。

西南交通大學??經濟管理學院2017級碩士研究生袁韻在導師指導下與國內外多名教授共同合作研究，于倫敦時間2020年4月29日在國際頂級期刊《自然》（Nature）在線發表論文《人口流動驅動新冠肺炎疫情在全國的時空分布》（Population Flow Drives Spatio-Temporal Distribution of COVID-19 in China）。該論文構建了“人口流動-風險源模型”，模型能利用有關人口流動的匿名整合數據準確預測新冠肺炎疫情的擴散時間和地域分布，便于決策者進行有效地風險評估和資源分配。在開發該模型時，研究人員基于匿名移動電話位移數據，對在2020年1月1日至1月24日期間武漢流出或途經武漢的11478484人次進行了分析，這些人口遷移至全國31個省的296個地級市。他們的研究顯示，湖北省的封城舉措是非常正確的，它能及時控制傳染源的傳播，有效降低了各地疫情的風險。此外，研究人員發現，根據2020年2月19日武漢外流人口的分布，能夠準確預測到全國新冠病毒感染者的相關頻率和地理位置分布。此外，通過“人口流動-風險源模型”衍生出的一個疫情發展的基準趨勢和一個指數，可以用來評估隨著時間的推移不同地區新冠病毒傳播的風險。與大多數流行病學預測模型不同的是，他們團隊構建的模型基于人口的實際流動情況來預測疫情的地域分布和傳播趨勢。對于新冠肺炎疫情，該模型至少提前一周預測了全國范圍內的病例感染情況和地理分布。團隊的研究結果能夠對各地疫情風險的大小進行預警，并探測出社區傳播嚴重的地區，在疫情發展的早期為相關部門提供決策依據，以便其能夠及時采取應急措施。論文作者在摘要中提到，任何國家的決策者都可以使用這種方法，利用現有的人口流動數據進行快速而準確的風險評估，并在疫情爆發之前規劃有限的資源分配。本文的作者之一，美國耶魯大學教授尼古拉斯·克里斯塔斯基稱：“這項研究結果揭示了中國有關新冠病毒案例報告的準確性，從不同來源獲得的完全不同的信息（移動通信顯示的人口流動）可以很好地預測病例數，這符合流行病學的預期（至少在2月19日之前）。”該項研究發布后，國際上有BBC等30多個新聞媒體報道，國內媒體也有許多報道，其中，央視國際電視CGTN、中國日報、中國科學報、環球時報、文匯報、中新網等政府官方媒體都強調了這項研究對于疫情防控的重要意義。除了文章本身的學術貢獻之外，該項研究也表明，中國的疫情研究是國際合作并且是公開透明的：論文于2020年2月18日提交至世界權威學術期刊《自然》并傳遞給相關的國際機構，第一時間與世界分享了我國抗擊疫情的經驗。此外，通過論文可以看出，我國武漢以外的疫情數據是有時空規律的，與第三方的手機流動性數據完全契合，以學術證據反駁了國際上的某些謠言和誹謗。