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雙馬來酰亞胺是一種合成高性能高分子化合物的單體，可用于制造耐熱性熱固性樹脂和高性能塑料合金。它在熱聚合后形成交聯的聚合物，具有良好的耐熱性、耐燃性、絕緣性，是目前制造耐熱結構材料、絕緣材料的一種十分理想的樹脂基體。在電器絕緣材料、耐磨材料、乙丙橡膠、三元乙丙橡膠交聯劑、增強塑料添加劑、砂輪粘接劑、軍工等方面應用得到良好效果。 雙馬來酰亞胺樹脂是國內外廣泛應用于高性能飛機復合材料構件制造的樹脂，由于其良好的耐熱和耐濕性能而得到復合材料設計師的信任，但由于復合材料制造成本居高不下，復合材料的應用受到費用問題的限制。所謂高級復合材料是指母體樹脂與增強纖維復合而成的增強材料。以前多用環氧樹脂等熱固性樹脂為母體樹脂，因環氧樹脂耐熱較低(150℃以下)并且脆性較大，難以滿足高技術領域的要求，所以國外越來越多地采用熱塑性耐高溫、高強度的特種樹脂(或采用高性能、強韌性好的熱固性耐高溫特種樹脂)如聚醚醚酮(PEEK)、聚苯硫醚(PPS)、聚馬來酰胺(PI)和雙馬來酰亞胺樹脂等。在增強材料方面以前多用玻璃纖維，為了加強韌性，國外在高技術領域上的應用已多改為碳纖維(CF)或碳纖維與芳綸纖維復合增強材料等。 隨著電子元器件和封裝技術的不斷發展，現代電子系統要求信號傳播速度越來越快，電子元器件的體積越來越小。因此，對基板的耐熱性、耐濕性、尺寸穩定性及電氣特性等要求越來越高，迫切需要開發高性能樹脂作為基板材料。近年來，國內外研究表明，由雙馬來酰亞胺與氰酸酯樹脂合成的BT樹脂具備了上述綜合性能。不但適用于制造高速數字及高頻用高級印制電路板的基板材料，也適于作高性能透波結構材料和航空航天用高性能結構復合材料的基體樹脂，目前已被一些世界著名電子產品制造廠家認可，并已大量采用，預計將有大的市場空間。

本系列激光雷達具有更高精度、更小盲區、更大視野、更加小巧等特點，且實現了更復雜情況的檢測與適用性，如GD-B型支持地毯、電線、臺階、懸崖等的檢測，GD-C型實現的固態無需旋轉的360°避障，且支持多機不互擾等優點，具有行業先進水平，且在一定范圍內降低了成本，具有量好的市場經濟前景。

（專利號：ZL 201310401572.6） 簡介：本發明公開一種N,N’-（4-乙氧基羰基苯基）-N’-芐基甲脒的制備方法，屬于芐基甲脒類化合物制備技術領域，主要用作紫外線吸收劑。本發明方法采用對氨基苯甲酸乙酯為原料，經過甲酰化、縮合、N-烷基化的合成路徑制備出N,N’-（4-乙氧基羰基苯基）-N’-芐基甲脒產品。本發明具有如下顯著優點：縮短了整個反應流程的時間，提高了總收率；甲酰化和縮合反應中后處理中濾液可以回收再利用，節約成本；最終產品的收率可穩定在65%～70%，有利于工業化生產。  

知途教育是金智教育旗下子公司，旗下“知途網”品牌聚焦云計算、大數據、虛擬現實、人工智能等高科技產業領域，為個人用戶和高校用戶提供互聯網+時代的人才培養解決方案與教育模式創新，打造融合職業教育、高校教育、校企合作的教育新生態。融合政、產、學、研、用理念，打通課程研發、實驗室建設、教師培養、學生就業的全方位產教融合生態鏈。目前，知途網已經有20000多名個人學習用戶。在2016年，知途網與阿里云共同建設“阿里云大學”，已有超過200家高校加入，開創公有云云計算領域人才培養新模式。

DMAA是一種性能優異的酰胺類單體，可適用于自由基光固化反應，廣泛應用于UV涂料、UV油墨、UV膠黏劑等不飽和體系中。 附著力佳 化學性質活潑 親水性佳 其他 對絕大多數的基材材料都有很好的附著效果 DMAA單體由于具有雙鍵和酰胺基團，因而易于與各種單體進行多種聚合反應 可以與水互溶，具有極強的吸濕性，適合做防霧涂層 超低粘度、與樹脂等具有很好的相溶性、固化收縮率低、附著力好等  技術參數： 外觀： 無色或淡黃色透明液體 官能度： 1 分子量(g/mol)： 99.133 粘度at 25℃(cps)： 1.3 密度d（g/mL,25/4℃）： 0.965 沸點（℃,常壓）： 171~172℃(760mmHg) 閃點(℃)： 75 折射率： 1.4723 表面張力（dyne/cm）： 37.1mN/m(20℃)

序號 測試項目 規格 1 外觀 白色結晶體 2 熔點°C≥ 58 3 Cl(PPm)%≤ 0.1 4 酸度(meq/100g)≤ 1.6 5 干燥失重%≤ 1 6 色度(APHA)≤ 20 包裝：內襯塑料袋，外套塑料編織袋。 凈重：25Kg。 25Kg包裝，每個集裝箱可裝20000Kg； 年生產量：500,000Kg 用途：可用于有機合成、制藥。也可作為增塑劑。

利用氰胺化鈣、太陽能、秸稈還田綜合作用的土壤消毒技術對 土壤進行處理，實現徹底消毒、殺滅病蟲害、減少農藥使用、改良和培肥地力、 消除連作障害，使作物恢復最佳生長的狀態，保障農產品安全，建立作物生產 的清潔機制和良性循環模式，以達到增產增收、促進農業生產可持續發展的目 的。在青島的草莓產區、萊西胡蘿卜產區，壽光蔬菜產區、金鄉大蒜產區獲得 成功應用。對近幾年來發生的“毒韭菜”、“毒姜”等事件有較好的借鑒作用。 生產條件及經濟效益預測：該項技術不需要高溫條件，使保護地栽培以及 露地作物春、夏、秋三個季節均可以實現消毒操作，達到常年進行土壤消毒的 目的，通過處理后 1.使次生鹽漬土脫鹽；2.補充鈣離子，平衡土壤酸堿度及微 生物，抑制有害病菌的產生；3.消除病源菌，殺滅害蟲；4.降解土壤有毒、有 害成分，化解作物根際分泌物毒素；5.達到平衡土壤養分、改善土壤結構、迅 速培肥地力和土壤改良、消除連作障害。 

1.痛點問題 擬人化的智能體，在人類生活中開始起到越來越重要的輔助工作、提升生產力和情感交流等作用。具體形式包括實體化的機器人和虛擬的數字人形象兩種形式。 在實體化的機器人技術中，由于各行業場景范圍的多樣性，移動機器人的避障問題是阻礙機器人廣泛應用的一大痛點。 （1）基于視覺信息和深度強化學習來解決移動機器人避障問題，會因為仿真數據與真實數據的較大差別而導致泛化性能不足，使得真實場景下的避障的成功率下降。 （2）目前避障問題中的深度強化學習往往需要針對不同復雜程度的場景重新訓練或者再訓練模型，難以訓練出適用各種密度場景的通用模型。 （3）基于雷達的深度強化學習避障方法受限于成本、功耗和仿真的難度等，往往使用單線雷達。但單線雷達僅能對某個固定的平面進行檢測，如果移動機器人具有較高的高度，只對某個平面檢測無法實現完美的避障。 此外，隨著虛擬形象在金融、文旅、醫療、零售等領域的推廣與應用，數字虛擬形象產業應用路線逐漸清晰，但仍存在產業鏈相對割裂、產品與需求匹配度低、生產成本高效率低、虛擬形象交互能力弱的問題。 2.解決方案 針對現有技術存在的問題，本成果的解決方案從兩方面入手。首先，在移動機器人避障方面，本成果設計了一種同時結合單線雷達與單目相機的避障方法框架，并設計了新的更有效的深度強化學習模型。其次，本成果還提供一種虛擬形象說話視頻生成方法及系統，使用深度學習方法，基于訓練好的深度神經網絡語音模型,對預設音頻文件進行預測處理,通過在說話視頻生成過程中引入三維人臉信息,并結合神經網絡模型生成頭部姿勢自然轉動且具有個性化說話習慣的說話視頻。上述算法可搭載于通用硬件平臺，構建低成本高效的虛擬形象視頻生成系統。 基于以上科研成果，本項目將致力于國民經濟各主流行業的數字化轉型，在人工智能、機器學習、計算機視覺技術等領域持續積累智能場景應用創新技術，結合優秀的前沿技術整合與應用開發融合能力和深厚的市場推廣能力，全力打造智能巡檢/服務/協作機器人和虛擬人平臺等軟硬件一體化解決方案。以實體機器人并搭載虛擬說話人虛體，通過實體、虛體相結合的方式打造獨一無二、具有全新體驗的智能巡檢/服務/協作機器人，提高智能巡檢/服務/協作過程中交互的效率與質量。 合作需求 尋求在清潔能源、儲能、新能源等行業智能運維部門和相關企業合作，對相關技術進行推廣應用，在清潔能源、儲能、新能源等行業中部署巡檢/服務/協作機器人以及虛擬人服務平臺，打造無人值守范例，賦能智能化運維，共同推動行業進步。