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本發明公開了一種在硅基質表面制備油水浸潤性光控可逆SiO2/TiO2復合涂層的方法，將硫酸洗液清洗過的硅基質樣品浸入到SiO2凝膠中，以14厘米/分鐘速度勻速提拉出液面，使玻璃表面覆蓋均勻的SiO2涂層，220℃煅燒涂層，得到的覆蓋SiO2涂層的樣品浸入到TiO2凝膠中，以14厘米/分鐘速度勻速提拉出液面，并在500℃煅燒涂層。最后經氟硅烷溶液浸泡進行涂層表面改性得到光控油水浸潤性可逆轉換的SiO2/TiO2復合涂層。本發明和以往制備親疏水親疏油可逆轉換材料的方法相比，方法簡便，耗時少，不需要特殊儀器。涂層呈現納米TiO2微球包裹微米SiO2微球的類荷葉表面結構，在工程領域中具有良好的應用前景。

利用腸道工程菌及其代謝產物，創制新一代“生物活藥”，用于增強機能、治療疾病，已成為生物醫藥科學領域的前沿研究熱點。其中，如何無創精準在體調控工程菌定植及給藥，一直是工程菌生物醫學應用轉化的難點之一。

用各種物理手段（電場、磁場、壓力、摻雜等）創造新的物態或調控不同量子物態是凝聚態物理領域廣受關注的研究前沿，并有巨大的應用前景。而超短脈沖激光的飛速發展使得光激發調控復雜量子材料的晶體結構和電子性質成為可能。層狀過渡金屬二硫化物MoTe2可以形成幾種不同的晶體結構并具有不同的物理性質或拓撲能帶結構，為調控或切換不同結構相變提供了可能性。最近量子材料科學中心王楠林課題組和合作者利用超快泵浦探測和時間分辨的二次諧波探測技術，研究了MoTe2中兩個半金屬相之間激光誘導的亞皮秒時間尺度的結構相變。 MoTe2是由MoTe6八面體結構單元構成的原子層沿c方向堆疊形成的二維材料系統，不同的堆疊方式具有不同晶體對稱性。1T-MoTe2在室溫時是單斜的1T’相，隨著溫度降低在250K時發生結構相變，轉變成正交的T_d相，其中可以存在第二類外爾費米子。王楠林課題組通過實驗發現高強度的近紅外激光脈沖可以在亞皮秒時間尺度內將中心反演對稱性破缺的T_d相驅動到具有中心反演對稱的1T’相。該相變發生的最明顯的特征是時間分辨的反射率變化中橫向剪切振蕩聲子的消失和二次諧波強度的急劇下降。通過選擇和改變激發脈沖的脈寬和波長，從實驗上排除了激光加熱效應。該項研究首次在超快亞皮秒尺度內實現了激光誘導的非加熱效應引起的MoTe2晶體中第二類Weyl半金屬相與正常半金屬相的超快結構相變。它為超快激光控制固體的拓撲特性開辟了新的可能性，使超快激光激發的拓撲開關器件具有潛在的實際應用價值。 該工作于2019年5月22日在線發表于著名學術期刊Physical Review X（Phys. Rev. X 9, 021036 (2019)），第一作者為量子材料中心博士生張夢瑤，王楠林教授和其研究組的董濤博士是通訊作者，量子材料科學中心王健教授研究組為該工作提供了樣品。該項研究得到國家自然科學基金委員會、國家重點研究開發項目等項目的支持。

本發明公開了一種適用于單級式并網光伏逆變器的最大功率跟 蹤方法。所述最大功率跟蹤方法特征在于周期性執行如下步驟：(1)采 樣光伏陣列輸出電壓，判斷光伏陣列輸出電壓是否降低到設置的臨界 值以下，是則跳過步驟(2)、(3)、(4)執行步驟(5)，否則執行步驟(2)；(2) 判斷光伏陣列電壓是否增加，若是則執行步驟(3)，否則跳過步驟(3)執 行步驟(4)；(3)記錄當前光伏陣列電壓和并網電流指令；(4)增加并網電 流指令并限幅，限幅值為步驟(5)中的記錄值；(5)記錄當前并網電流指 令，并減小并網電流指

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。

項目簡介： 水安全是一個國家社會與經濟發展的基本保障。水資源的管理和 使用需要精確和及時的監測。現有的水質檢測技術需要不斷提高其便 攜性、降低成本、提高測量靈敏度，用來實現野外的實時水質監測。 本項目以 pH、pO2、溫度等水質參數為出發點，通過小型化相關 傳感器和檢測設備，研發出可用于多參數水質檢測的手持式設備。 項目特色： 用于水質多參數檢測的手持式設備包括多個傳感器、傳感器信號 采集電路、低功耗藍牙（BLE）和窄帶物聯網（NB-IoT）等通訊電路 以及多傳感器融合算法等軟硬件模塊。 一般商用的 pH、pO2、溫度等水質測量設備，需要使用市電供電， 只能在室內使用或者工作環境必須有市電的接入口。使得水質測量范 圍受限。并且多數水質檢測設備體積較大，難以攜帶。少數可手持的 設備，成本高昂，功能單一，難以適應室外多參數水質檢測的需求。

本發明公開了一種基于信息挖掘的智能決策支持構造方法（ IDSSIM ) ，該方法完善并擴充了現有智能決策支持系統的功能，改變了現有智能決策支持系統固有的運行機制，將決策推理機制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和領域專家知識獲取有效地融入智能決策支持系統中，從而形成了一類具有“雙網”、“五庫”、綜合集成、多層遞階結構模型的新型智能決策支持系統。此系統在結構和功能上相對現有系統而言是一個開放的、優化的擴體，并對智能決策系統的主流發展起著重要的推動作用，有望形成新一代的智能決策支持系統概型。

本發明公開了一種基于信息挖掘的智能決策支持構造方法（ IDSSIM ) ，該方法完善并擴充了現有智能決策支持系統的功能，改變了現有智能決策支持系統固有的運行機制，將決策推理機制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和領域專家知識獲取有效地融入智能決策支持系統中，從而形成了一類具有“雙網”、“五庫”、綜合集成、多層遞階結構模型的新型智能決策支持系統。此系統在結構和功能上相對現有系統而言是一個開放的、優化的擴體，并對智能決策系統的主流發展起著重要的推動作用，有望形成新一代的智能決策支持系統概型。

本實用新型涉及一種帶有智能家居系統的拼接式樓房。本實用新型由拼接式樓房組件以及智能家居控制系統組成，所述拼接式樓房組建由設置于房間框架內的基層以及設置于基層上的裝飾層和隔板組成，所述智能家居系統由服務器終端、安防系統、環境調控系統、網絡系統以及遠程終端。本實用新型在建筑開發商提供的最基礎的框架基礎上，購房者可將內部結構靈活改變，由用戶定制。實施上按照功能可以由其他專業供應商構造（整體廚房、浴室已經有專業分工，不需使用水泥來固定瓷磚，更換時簡單無損耗，使得變換房屋構型變成了更加容易）。本實用新型將多種市場通用產品集成，適合于家居的智能化，可構建性價比較高的智能家居控制系統，遠程控制方式靈活多樣，用戶可通過智能手機和PC機對家居隨時進行監控。

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。