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集成3D模型、視頻、圖片等各種素材，提供場景編輯、交互流程設定、渲染等功能，以實現3D模型自動重建的目標。 利用人工智能技術，構建模擬計算的算法和模型，根據數據實時進行仿真計算。 上傳一張圖片，可以在1分鐘以內快速生成三維模型素材。 上傳一段視頻，可以在1個小時以內快速生成精細紋理三維模型素材。 支持本地化部署，支持分布式部署建模，支持大批量用戶同時在線訪問。 可實現實體設計、草圖繪制、參數化建模和模型編輯功能。 支持導入*.glb、*.stl、*.obj、*.gltf格式模型。 可輸出*.glb、*.stl、*.obj、*.gltf格式模型。 全方位的3D場景，上下、左右、前后360度觀察模型所在環境，展示效果更逼真。 可以通過造型表面上的多個點來控制造型變形； 可對造型進行扭曲、折彎、錐度等多種變形處理。 可實現邊學習邊實操的教學模式，支持創建學習資源或教學課件。 可直接在軟件里拖曳云盤中的三維模型，也可以將軟件中模型直接上傳到云盤。 系統采用PBR材質，基于物理的著色技術，最大程度還原工作環境，提高用戶沉浸感； 采用LOD技術處理復雜場景的繪制，使軟件運行更加流暢，分層級處理系統渲染效果； 采用三維模型構建場景及物體，物體多邊形面數(poly)控制在≤30 萬面，基礎包大小＜50MB，支持多種分辨率(1280×720，1600×900，1920×1080)確保用戶體驗； 實訓場景內模型無閃面、重面、破面，不能有多邊面，保證場景演示無閃爍現象； 場景烘焙無曝光過度，無黑邊現象，采用PostProcess進行場景后處理，真實逼真； 虛擬人物滿足人設需求，著裝符合角色身份； 虛擬人物能自主控制，具有多種動作，動作自然，可模擬操作主要過程；

多點交替進水階式A2/O工藝是東南大學借鑒UNITANK與A2/O的優點，而研發的新型活性污泥脫氮除磷工藝。該工藝周期運行，連續、交替進水，連續出水，一體化設計，單獨設置專用的沉淀池。與普通活性污泥法相比，不設混合液回流設備，污泥少量回流。

本發明屬于納米薄膜材料制備技術領域，涉及一種Fe2O3納米薄膜卷曲管的制備方法，利用電子束沉積鍍膜技術和納米膜卷曲技術，先制備單質Fe的納米膜卷曲管結構，然后在空氣氣氛下退火得到Fe2O3納米膜卷曲管；其制備工藝簡單，操作方便，原理科學，無污染，環境友好，能夠有效控制卷曲管的管壁厚度，制備的納米膜卷曲管長度能達到幾百微米。本發明在新能源、氣敏、催化、等領域具有重要用途。

小試階段/nβ-Sialon材料常用的工業合成方法是以高純的Si3N4、Al2O3、AlN和SiO2位原料通過高溫固相法合成，但由于該方法中原料價格昂貴導致過高的生產成本，進而限制β-Sialon材料的廣泛使用。目前合成β-Sialon材料的溫度較高和產品中雜質較多。本專利旨在克服以上技術缺陷，目的是提供一種合成溫度低、工藝簡單和產品純度高的β-Sialon/Al2O3復合粉體的制備方法。本專利技術采用工業上易得的氧化鋁粉、硅粉和鋁粉為原料，通過一定的混合處理后，在1100-1300℃溫度下即可得到

D2D 異構網絡技術（即終端直通技術），不需要通過基站或核心網進行數據中轉和處理，只需在移動終端之間建立通信鏈路即可直接傳輸數據，為突破上述技術瓶頸提供了一種新型的網絡架構。目前，D2D 技術已被IMT-2020（5G）推進組確定為第5代移動通信系統的關鍵技術之一。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化。由于移動終端的電池容量有限，一旦忽視數據傳輸中對能量效率的優化，將使得數據傳輸由于能量枯竭而中斷，重要信息無法及時傳達，嚴重影響服務質量和用戶體驗。針對4G 智能手機的用戶調查結果表明，只有不到25%的用戶對手機續航時間表示滿意，手機續航時間已經成為影響用戶滿意度和品牌忠誠度的關鍵因素之一。 　　課題組深入研究了頻譜效率和能量效率之間的內在關聯，其研究結果表明，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遞減關系，而是隨著頻譜效率的增加，能量效率呈現先單調遞增后單調遞減的特性。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異構網絡頻譜資源復用的復雜場景，將針對能效最優的NP難聯合資源分配問題轉換為用戶偏好下的隨信道狀態和干擾水平而動態變化的一對一匹配問題，并通過采用穩定匹配理論、非合作博弈理論、非線性優化理論來解決能效優化問題。研究結果表明，在保障QoS情況下，相比傳統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能減排戰略方針落實到移動通信的基礎研究領域中，與國家中長期科技發展方向和國際通信產業長期發展趨勢相一致，將在技術、環境和經濟等多個方面具有重要的研究意義和實用價值。 　　 課題組負責人周振宇自參加工作起即投入到異構網絡資源分配、干擾協調、移動性管理、自組織組網等方面的研究工作中，作為項目負責人，先后主持了多項國家級、省部級科研項目，包括國家自然科學基金青年科學基金項目、北京市自然科學基金青年科學基金項目、北京市優秀人才計劃項目等，積累了深厚的理論基礎和豐富的研究經驗。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等通信領域主流期刊發表論文30 余篇，在IEEE ICC、IEEE Globecom 等通信領域旗艦會議發表文章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（美國科學院院士、加拿大科學院院士、英國皇家科學院院士、IEEE Fellow）、Prof. Andreas Molisch（奧地利科學院院士、IEEE Fellow）、易芝玲教授（中國移動研究院首席科學家）以及JSAC、IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Communications Magazine 等通信領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，每年在全球范圍內僅選拔1 篇）、IEEE 通信協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） 　　目前擔任 IEEE Access、Transactions on Emerging Telecommunications Technologies、IEEE Communications Magazine 等國際學術期刊的編輯及客座編輯，擔任IEEE ISADS’15 智能電網通信與網絡技術專題研討會聯合主席，擔任IEEE Globecom、IEEE ICC、IEEE WCNC、IEEE VTC、IEEE PIRMC、IEEE CCNC、IEEE APCC 等國際學術會議的技術委員會委員。在國際標準化方面，擔任IEEE 異構網絡授權/非授權頻譜融合標委會工作組骨干成員（IEEE Standards Association, P1932.1 Working Group, “Licensed/Unlicensed Spectrum Interoperability in Wireless Mobile Networks”）。應邀在IEEE 車輛技術協會旗艦會議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基金委項目61601180和61601181，中央高校基礎研究基金資助項目2014MS08和2016MS17，日本學術振興會JSPS KAKENHI 26730056， JP15K15976和JP16K00117以及JSPS A3 Foresight等項目資助。

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本發明公開了一種基于 D2D 和上行 NOMA 的兩用戶通信方法，包括：獲取當前網絡信息和用戶信息；兩個用戶需要在通信時長 T 內完成各自的數據傳輸，當距離上滿足 di＞dj＞d0 且 dj+d0＞di,i≠j,i,j∈{1,2}時，用戶 i 在通信時長 T 內使用全部頻譜資源將數據量 Di 通過D2D 方式傳輸給用戶 j；用戶 j 工作在 FD 模式，在通信時長 T 內使用全部頻譜資源通過 NOMA 方式將數據量 Di 和 Dj 上傳給基站，其中用戶 i 的數據作為強用戶數據，基站首先對其進行解碼，然后再解碼用戶 j 的數據；本發明提供的結合 D2D 技術的上行 NOMA 高能效通信方法，與采用上行 OFDMA 的通信方法相比，在保證系統頻譜效率不變的情況下，較好地提升了系統能效。

糖基化修飾是一種廣泛存在且重要的蛋白質翻譯后修飾，由糖基轉移酶催化形成。抗體、疫苗等許多臨床治療性蛋白質都具有特異性糖基化修飾，且對蛋白活性至關重要。基于糖基轉移酶的化學酶法合成方法，是獲得均一糖蛋白的有效手段之一。因此，找尋性質優良的各種糖基轉移酶十分關鍵。對比真核細胞，細菌來源的糖基轉移酶具有易表達純化和催化產率高等優良性質，常被改造為人工合成糖蛋白的工具酶。然而，蛋白O-連接糖基化修飾在原核生物與真核生物之間并不保守，這成為了利用細菌糖基化系統生產真核生物O-糖蛋白的一大瓶頸。為了解決這個問題，陳興教授課題組對病原菌-宿主相互作用中的蛋白質糖基化進行了探索。   某些病原菌入侵宿主細胞后，會分泌具有糖基轉移酶活性的效應蛋白。這些效應蛋白往往利用宿主的糖供體，并且修飾宿主的靶蛋白。因此，對這類糖基轉移酶的工程化，可為實現真核生物O-糖蛋白的合成提供新的有效策略。嗜肺軍團菌效應蛋白SetA具有O-葡萄糖轉移酶活性，然而其底物蛋白尚未被鑒定。 本研究首先開發了能夠實現特異性標記和選擇性富集的化學酶法策略。他們設計被SetA利用的生物正交基團修飾的糖供體（尿苷二磷酸-6-疊氮-葡萄糖，UDP-6AzGlc），將疊氮葡萄糖6AzGlc轉移至底物蛋白。通過點擊化學反應，與可切割生物素探針連接，實現對底物蛋白的選擇性富集和位點特異性質譜鑒定(下圖)。質譜分析鑒定到分布于276個蛋白的317個O-glucose修飾位點。天然糖供體標記及軍團菌侵染實驗，驗證了SetA可以修飾眾多的底物蛋白。

（專利號：ZL 201410445750.X） 簡介：本發明公開了一種米粒狀α-Fe2O3納米粉末的制備方法，屬于納米材料制備技術領域。該方法首先采用Fe2(SO4)3和NaOH為原材料、十六烷基三甲基溴化銨(C19H42BrN)為表面活性劑，水熱法制備針狀的FeOOH粉末；然后將FeOOH粉末在馬弗爐中以10℃/min的升溫速率從室溫升到1000℃后直接冷卻，即得米粒狀的α-Fe2O3納米粉末。采用該方法所制備的α-Fe2O3呈現較為均

（專利號：ZL 201410445750.X） 簡介：本發明公開了一種米粒狀α-Fe2O3納米粉末的制備方法，屬于納米材料制備技術領域。該方法首先采用Fe2(SO4)3和NaOH為原材料、十六烷基三甲基溴化銨(C19H42BrN)為表面活性劑，水熱法制備針狀的FeOOH粉末；然后將FeOOH粉末在馬弗爐中以10℃/min的升溫速率從室溫升到1000℃后直接冷卻，即得米粒狀的α-Fe2O3納米粉末。采用該方法所制備的α-Fe2O3呈現較為均