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北京大學(xué)醫(yī)學(xué)部高分辨X射線活體顯微斷層成像系統(tǒng)招標(biāo)采購項目 招標(biāo)項目的潛在投標(biāo)人應(yīng)在登錄東方在線www.o-science.com注冊并購買獲取招標(biāo)文件，并于2022年06月29日 09點30分（北京時間）前遞交投標(biāo)文件。

西安交通大學(xué)能源與動力工程學(xué)院微區(qū)X射線熒光光譜儀競爭性磋商

本項目首先基于社區(qū)網(wǎng)格化管理和社區(qū)團(tuán)購的社區(qū)性這一核心共性，明確社區(qū)網(wǎng)格化治理模式落實于社區(qū)團(tuán)購的具體結(jié)合點，增強(qiáng)社區(qū)網(wǎng)格化管理遷移至社區(qū)團(tuán)購中的可行性。 一、項目進(jìn)展 創(chuàng)意計劃階段 二、負(fù)責(zé)人及成員 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 入學(xué)/畢業(yè)時間 胡筱玥 哲學(xué)院哲學(xué)專業(yè) 2020.9-2024.9 彭思思 哲學(xué)院哲學(xué)專業(yè) 2019.9-2023.9 白涵宇 哲學(xué)院哲學(xué)專業(yè) 2020.9-2024.9 何子蔓 哲學(xué)院哲學(xué)專業(yè) 2020.9-2024.9 石向林 哲學(xué)院哲學(xué)專業(yè) 2020.9-2024.9 三、指導(dǎo)教師 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 職務(wù)/職稱 研究方向 李薇 哲學(xué)院 副教授 社會福利與社會工作 四、項目簡介 本項目首先基于社區(qū)網(wǎng)格化管理和社區(qū)團(tuán)購的社區(qū)性這一核心共性，明確社區(qū)網(wǎng)格化治理模式落實于社區(qū)團(tuán)購的具體結(jié)合點，增強(qiáng)社區(qū)網(wǎng)格化管理遷移至社區(qū)團(tuán)購中的可行性；其次本項目通過實地調(diào)研與線上調(diào)查相結(jié)合的方式深入探究社區(qū)網(wǎng)格化與社區(qū)團(tuán)購實際結(jié)合情況，了解包括團(tuán)長、消費者在內(nèi)的社區(qū)團(tuán)購主體對社區(qū)網(wǎng)格化和社區(qū)團(tuán)購的看法，經(jīng)過兩個階段的調(diào)研以定量定性相結(jié)合的方式為探尋兩者融合發(fā)展的優(yōu)化路徑提供豐富的數(shù)據(jù)支持；在大量文獻(xiàn)資料和調(diào)研數(shù)據(jù)支持下，為通過社區(qū)網(wǎng)格化治理模式優(yōu)化社區(qū)團(tuán)購提供富有前瞻性、切實可行的建議。

D2D 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（即終端直通技術(shù)），不需要通過基站或核心網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)和處理，只需在移動終端之間建立通信鏈路即可直接傳輸數(shù)據(jù)，為突破上述技術(shù)瓶頸提供了一種新型的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。目前，D2D 技術(shù)已被IMT-2020（5G）推進(jìn)組確定為第5代移動通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。然而，D2D 通信無線資源分配方面的研究，必須考慮能量效率和能量使用的優(yōu)化。由于移動終端的電池容量有限，一旦忽視數(shù)據(jù)傳輸中對能量效率的優(yōu)化，將使得數(shù)據(jù)傳輸由于能量枯竭而中斷，重要信息無法及時傳達(dá)，嚴(yán)重影響服務(wù)質(zhì)量和用戶體驗。針對4G 智能手機(jī)的用戶調(diào)查結(jié)果表明，只有不到25%的用戶對手機(jī)續(xù)航時間表示滿意，手機(jī)續(xù)航時間已經(jīng)成為影響用戶滿意度和品牌忠誠度的關(guān)鍵因素之一。 　　課題組深入研究了頻譜效率和能量效率之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，其研究結(jié)果表明，在考慮實際電路功率損耗的情況下，頻譜效率和能量效率不再是簡單的單調(diào)遞減關(guān)系，而是隨著頻譜效率的增加，能量效率呈現(xiàn)先單調(diào)遞增后單調(diào)遞減的特性。通過上述分析可以看出，如果一味追求高頻譜效率和高吞吐量，將會帶來移動終端能量效率的大幅度下降。因此，課題組針對D2D異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)頻譜資源復(fù)用的復(fù)雜場景，將針對能效最優(yōu)的NP難聯(lián)合資源分配問題轉(zhuǎn)換為用戶偏好下的隨信道狀態(tài)和干擾水平而動態(tài)變化的一對一匹配問題，并通過采用穩(wěn)定匹配理論、非合作博弈理論、非線性優(yōu)化理論來解決能效優(yōu)化問題。研究結(jié)果表明，在保障QoS情況下，相比傳統(tǒng)的高譜效資源分配方法，該方案可以將移動終端的功率消耗降低200%以上。，本項目的核心研究方向正是將節(jié)能減排戰(zhàn)略方針落實到移動通信的基礎(chǔ)研究領(lǐng)域中，與國家中長期科技發(fā)展方向和國際通信產(chǎn)業(yè)長期發(fā)展趨勢相一致，將在技術(shù)、環(huán)境和經(jīng)濟(jì)等多個方面具有重要的研究意義和實用價值。 　　 課題組負(fù)責(zé)人周振宇自參加工作起即投入到異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源分配、干擾協(xié)調(diào)、移動性管理、自組織組網(wǎng)等方面的研究工作中，作為項目負(fù)責(zé)人，先后主持了多項國家級、省部級科研項目，包括國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項目、北京市自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項目、北京市優(yōu)秀人才計劃項目等，積累了深厚的理論基礎(chǔ)和豐富的研究經(jīng)驗。以 第 一 作 者 和 通 信 作 者 在 IEEE Transactions on Communications 、IEEE Transactions on Vehicular Technology、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions on Green Communications and Networking、IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE Transactions on Industrial Informatics等通信領(lǐng)域主流期刊發(fā)表論文30 余篇，在IEEE ICC、IEEE Globecom 等通信領(lǐng)域旗艦會議發(fā)表文章30 余篇，其中2 篇論文入選ESI 高被引論文。 　　其研究工作已被 Prof. Zhu Han（IEEE Fellow）、Prof. Weihua Zhuang（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Sherman Shen（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Vincent Poor（美國科學(xué)院院士、加拿大科學(xué)院院士、英國皇家科學(xué)院院士、IEEE Fellow）、Prof. Andreas Molisch（奧地利科學(xué)院院士、IEEE Fellow）、易芝玲教授（中國移動研究院首席科學(xué)家）以及JSAC、IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Communications Magazine 等通信領(lǐng)域頂級期刊引用和正面評價。榮獲IET Communications 最佳期刊論文獎（the IET Premium Award in 2017，每年在全球范圍內(nèi)僅選拔1 篇）、IEEE 通信協(xié)會綠色通信與計算專委會最佳論文獎（IEEE ComSoc Green Communications and Computing Technical Committee 2017 Best Paper Award，在IEEE Globecom 2017 會議上頒獎） 　　目前擔(dān)任 IEEE Access、Transactions on Emerging Telecommunications Technologies、IEEE Communications Magazine 等國際學(xué)術(shù)期刊的編輯及客座編輯，擔(dān)任IEEE ISADS’15 智能電網(wǎng)通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)專題研討會聯(lián)合主席，擔(dān)任IEEE Globecom、IEEE ICC、IEEE WCNC、IEEE VTC、IEEE PIRMC、IEEE CCNC、IEEE APCC 等國際學(xué)術(shù)會議的技術(shù)委員會委員。在國際標(biāo)準(zhǔn)化方面，擔(dān)任IEEE 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)授權(quán)/非授權(quán)頻譜融合標(biāo)委會工作組骨干成員（IEEE Standards Association, P1932.1 Working Group, “Licensed/Unlicensed Spectrum Interoperability in Wireless Mobile Networks”）。應(yīng)邀在IEEE 車輛技術(shù)協(xié)會旗艦會議IEEE VTC’18 上作Tutorial 報告（報告題目：Internet of Vehicles: When SDN, Edge Computing and Big Data Meet Intelligent Transport Systems）。2016 年入選北京市委組織部“北京市優(yōu)秀人才計劃”，2017 年入選IEEE 高級會員（IEEE Senior Member）。 　　該研究由中國國家自然科學(xué)基金委項目61601180和61601181，中央高校基礎(chǔ)研究基金資助項目2014MS08和2016MS17，日本學(xué)術(shù)振興會JSPS KAKENHI 26730056， JP15K15976和JP16K00117以及JSPS A3 Foresight等項目資助。

該機(jī)能一次完成挖掘、去土、輸送、摘果、分離、清選、集箱 等作業(yè)，極大地提高了勞動生產(chǎn)率。該機(jī)在挖掘、夾持、輸送、去土、摘果等 關(guān)鍵技術(shù)均采用課題組研制的最新科技成果，樣機(jī)性能已通過農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)機(jī)械 試驗鑒定總站檢驗，主要技術(shù)參數(shù)和技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)達(dá)到國家標(biāo)準(zhǔn)要求。本機(jī)適 用于我國所有花生壟作地區(qū)的收獲。經(jīng)各花生主產(chǎn)區(qū)田間試驗表明每機(jī)平均作 業(yè)效率 1.8 畝/小時左右，比人工作業(yè)效率提高 25 倍以上；摘果率≥97%、總損 失率＜3.5%。該機(jī)結(jié)構(gòu)相對簡單，制造成本僅 7.5 萬元左右，應(yīng)用技術(shù)要求不 高，因此該機(jī)有著極為廣闊的推廣應(yīng)用前景。 

傳統(tǒng)的Al2O3-TiN復(fù)合材料制備設(shè)備及工藝復(fù)雜，生產(chǎn)效率低下，成本高，不利于 復(fù)合材料的推廣應(yīng)用。本發(fā)明將兩種粒徑不同的Al2O3粗細(xì)顆粒作為骨料，α-Al2O3、 TiO2、Al粉作為細(xì)粉按比例混合模壓，采用流動氮氣氣氛下常壓原位反應(yīng)燒結(jié)。在合理 的升溫速率、合理的燒結(jié)溫度以及保溫時間下制備Al2O3-TiN多孔陶瓷材料。用金屬作 結(jié)合劑取代傳統(tǒng)燒結(jié)結(jié)合，可以降低制品的燒結(jié)溫度，燒結(jié)后制品中的金屬與原料中的 物質(zhì)原位反應(yīng)形成難熔化合物。

本發(fā)明公開了一種Bi2Te3薄片/石墨烯復(fù)合材料，由微米級Bi2Te3薄片和石墨烯組成。由于石墨烯的分散、承載及隔離作用，可有效阻止微米Bi2Te3薄片在熱處理過程中的燒結(jié)，以保持晶界對聲子的有效散射，對提高Bi2Te3材料的熱電性能具有重大意義。該復(fù)合材料可作為熱電材料。本發(fā)明還公開了該復(fù)合材料的一步水熱法或一步溶劑熱法的制備方法，具有工藝簡單、成本低、周期短、能耗低等優(yōu)點。

傳統(tǒng)的Al2O3-TiN復(fù)合材料制備設(shè)備及工藝復(fù)雜，生產(chǎn)效率低下，成本高，不利于復(fù)合材料的推廣應(yīng)用。本發(fā)明將兩種粒徑不同的Al2O3粗細(xì)顆粒作為骨料，α-Al2O3、TiO2、Al粉作為細(xì)粉按比例混合模壓，采用流動氮氣氣氛下常壓原位反應(yīng)燒結(jié)。在合理的升溫速率、合理的燒結(jié)溫度以及保溫時間下制備Al2O3-TiN多孔陶瓷材料。用金屬作結(jié)合劑取代傳統(tǒng)燒結(jié)結(jié)合，可以降低制品的燒結(jié)溫度，燒結(jié)后制品中的金屬與原料中的物質(zhì)原位反應(yīng)形成難熔化合物。

本發(fā)明涉及一種基于仿生復(fù)眼微透鏡技術(shù)的3-2-3維目標(biāo)檢測方法及系統(tǒng),采用基于仿生復(fù)眼結(jié)構(gòu)微透鏡系統(tǒng)的低分辨率數(shù)據(jù)獲取模式對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行捕捉成像,根據(jù)兩個微透鏡器件拍攝的微透鏡陣列影像采用線性加權(quán)平均法構(gòu)建低分辨率影像采用前方交會測量方法重構(gòu)目標(biāo)的三維輪廓若低分辨率影像中有效捕獲目標(biāo)后,則以微透鏡陣列影像為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),采用正則化的方法重構(gòu)目標(biāo)區(qū)域的高分辨率影像獲取目標(biāo)區(qū)域的高分辨率二維影像后,采用基于紋理梯度的GAC模型對目標(biāo)進(jìn)行精確識別。

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