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本發明公開了一種U型集熱管超導液太陽能熱水器。在水箱的一端設有集熱管孔，U型集熱管由集熱內管和集熱外管組成，集熱內管的內置部分通入水箱內浸入水中，集熱內管外置部分套裝有集熱外管，安裝在拋物槽面的聚光線上，集熱內管與集熱外管間留有間隙，并呈真空狀態，集熱內管的內置部分向上傾斜，集熱內管外置部分向下傾斜，集熱內管管內裝有超導液。集熱管內的超導液受陽光照射，轉變為高溫超導液蒸氣，進入集熱內管內置部分，將水箱水加熱，水吸熱后使超導液蒸氣一部分變為超導液再流回集熱內管外置部分，超導液受到陽光照射再次蒸發，如此往復，實現將水加熱。

目前市場上缺乏能夠成套交付新要求的毫米波天線、集成度高的濾波器等無源器件、以及其相應的檢測設備的綜合性企業，特別是具有從設計，加工，調試到性能檢測認證的全產業鏈能力。基于我們朗普達創始團隊的核心技術，我們不但能夠提供業界最領先的毫米波天線模組，高性能的濾波器和其他無源器件產品，還可以交付針對這些器件的測試檢測設備。這兩方面的產品能力互相補充，互相促進，互相拓展，使得朗普達的產品具有客戶群體廣泛，客戶類型多樣，能夠快速適應市場變化等特點。 我們的毫米波的人工電磁材料技術可以讓5G基站天線具有比4G基站天線更小面積和更多的天線數及接口，極大地提高系統容量和頻譜效率；天線陣列寬角掃描技術，可以在不增加天線數目的基礎上將手機的覆蓋能力提高70%以上；是滿足新一代無線通信產業對多天線系統小體積、高容量、廣覆蓋的需求的重要保障，顯得尤為迫切和重要。我們基于矢量擬合法的濾波器特性提取和診斷算法，能夠更精準的設計高良率的無源器件；同時結合神經網絡和人工智能算法，可以適用于我司的濾波器自動檢測設備和產線，實現濾波器的無人調試和高效檢驗交付。

該機綜合采用被動式自激彈性挖掘鏟減阻技術；對向轉動防纏 繞技術；浮動式振動抖土等技術，有效解決了收獲過程的挖掘阻力大、挖掘部 件易纏繞、薯土分離效果差等技術難題。配套動力 8.8～14.7kW；收獲幅寬 600～ 850mm；生產率為 0.15～0.25 hm2/h； 損失率≤5.0 %；傷薯率≤5.0 %。與國 內外同類機具相比具有挖掘阻力小、不易擁堵、薯土分離效果好等優點。該機 已有青島市洪珠農業機械有限公司組織批量生產，在四川、貴州、山東、內蒙 古等地廣泛推廣應用。 產品研發顯著提高了我國馬鈴薯的機械化水平，提高了相關生產企業的經 濟收益和市場競爭力。按每年生產 4000 臺馬鈴薯收獲機，售價按 5800 元/臺計， 每套成本 2000 左右，則生產企業年新增產值 2320 萬元，可實現利稅 1420 萬元， 采用機械化作業后，還將大幅度提高勞動生產率、降低損失、縮短耕、種、收 時間，有利于勞動力向二三產業轉移，增加農民收入。通過項目實施可以有效 提升西南、中南地區農業機械化水平。 

本發明提供了一種可檢測U的超穩定塑閃樹脂及其制備方法和應用，屬于塑閃樹脂技術領域。本發明提供的可檢測U的超穩定塑閃樹脂，由塑料閃爍微球和接枝在所述塑料閃爍微球上的偕胺肟基組成；所述塑料閃爍微球含有羧基。本發明提供的可檢測U的超穩定塑閃樹脂中偕胺肟基和羧基為鈾的吸附基團，其對鈾具有大的分配比，能夠有效吸附U，從而實現鈾的分離；同時塑料閃爍微球能夠接收U發出的α射線，并產生熒光，熒光被儀器的光電倍增管接收，從而達到穩定且高效地測量U的目的。

在調研國內千萬噸級綜放工作面生產地質條件的基礎上，分析實現千萬噸級目標綜放面所需的基本條件。測試工作面煤巖力學參數，掌握了工作面煤巖力學特性，為理論分析提供理論基礎。從地質因素、設備配套因素、開采技術因素以及管理因素等方面分析各因素對千萬噸級大采高綜放工作面設備配套的影響，分析千萬噸級大采高綜放工作面目標實現的地質條件適應性、頂煤的冒放性和實現安全高效開采的主要途徑。采用相似模擬試驗，獲得采場圍巖運移及應力分布規律，建立煤壁穩定性分析的力學模型，分析煤壁的穩定性，獲得工作面支架支護強度的基本要求。優化研究工作面參數及開采工藝，探索各參數對工作面生產能力的影響并提出在不同開采條件下工作面參數的確定方法和基本要求，探索生產系統中各工序參數對工作面生產能力的影響規律，分析生產系統技術改造對工作面生產能力的影響，找出生產工藝系統中的薄弱工序和最優放煤工藝，提出在不同條件下的工作面生產工藝參數優化配置，為大采高綜放面設備選型提供依據。研究 “三機”配套的總體原則，單機配套時的選型原則和工作面設備的基本要求，為試驗面設備的配套、選型提供依據。 (1)提出了年產千萬噸級綜放面開采地質條件的基本要求，分析了千萬噸級大采高綜放面安全高效開采的影響因素。 (2)在系統研究大采高綜放采場圍巖運移及應力分布規律、煤壁片幫機理、工作面參數、回采工藝的基礎上，深入研究了工作面“三機”配套選型，提出了相應的配套原則和配套參數。 (3)研制了 ZF15000-23/43 正四連桿大采高綜放低位放頂煤液壓支架、整體自移式ZTZ20000/25/50 型端頭自移支架、TC30000/25/50 型超前支護支架以及 KSW-1500EU 型電牽引采煤機，并進行了現場工業試驗，保障了千萬噸級大采高綜放工作面平均日產達 3 萬t。 (4)制定了“千萬噸級大采高綜放工作面設備配套選型技術要求”技術標準。

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。可將不同的傳感器集成在智能手環、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。基站則對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。

非線性失真是5G通信系統和其他新興多載波通信系統的主要失真來源，而數字預失真代表著線性化方法發展趨勢。目前，數字預失真方法均采用了對非線性器件輸出信號的包絡特性進行直接線性化的簡單思路。由于有源非線性器件（如射頻功放）存在最大輸出功率的限制，故此種原理的線性化算法在高能信號區會造成輸出有效增益的明顯下降，也就是難以同時滿足低功率損失和高線性化效果的要求。這不但造成了低下的電源利用效率，并且造成我國對進口大功率射頻器件的依賴。 針對5G通信非線性失真研究的理論空白，申請人率先完成了非線性失真信號微觀分析法，首次揭示了億萬個隨機交調項間的定量關系，推導出了系統參數和非線性頻譜間簡潔的多項式表達關系，并將仿真速度提高1100倍。針對目前射頻電路預失真方法的原理性缺陷，申請人建立的多級精細化數字信號預失真方法實現了在低功率損耗的條件下取得高度線性化效果，此方法可提高功放的功率利用率，降低我國對大功率射頻功放的進口依賴。