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本發(fā)明公開(kāi)了一種基于虛擬現(xiàn)實(shí)型的可見(jiàn)即可控智能家居控制系統(tǒng)及方法，虛擬現(xiàn)實(shí)圖像編輯模塊構(gòu)建虛擬現(xiàn)實(shí)家居圖像，在顯示模塊上顯示，用戶模塊采集用戶信息，根據(jù)用戶選定的房間切換到對(duì)應(yīng)房間的虛擬現(xiàn)實(shí)圖像，再根據(jù)用戶選定的房間內(nèi)的被控家電設(shè)備以及用戶的命令內(nèi)容生成命令信息，用戶模塊將命令信息傳輸至家電控制集成模塊，家電控制集成模塊根據(jù)命令內(nèi)容實(shí)現(xiàn)對(duì)被控設(shè)備的正向控制，并實(shí)時(shí)讀取設(shè)備的狀態(tài)信息經(jīng)通訊模塊反饋到用戶模塊，形成閉環(huán)系統(tǒng)。本發(fā)明采用看與控一體的人機(jī)交互控制革命了菜單模式的控制，用戶控制智能家電設(shè)備時(shí)，如同真實(shí)控制一樣通過(guò)看到、想到就能做到，用戶控制體驗(yàn)效果極為簡(jiǎn)易、人性化。

本發(fā)明提供了一種紫花苜蓿刈割后株高再生能力鑒定方法、分子標(biāo)記及應(yīng)用，屬于分子標(biāo)記技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過(guò)測(cè)定刈割四周后紫花苜蓿再生的株高來(lái)體現(xiàn)紫花苜蓿刈割后一定時(shí)間內(nèi)植株再生的能力。所述分子標(biāo)記的核苷酸序列如SEQ ID NO.4或SEQ ID NO.5所示，插入或缺失片段的核苷酸序列如SEQ ID NO.3所示。用于擴(kuò)增分子標(biāo)記的引物對(duì)，其核苷酸序列如SEQ ID NO.1～2所示。本發(fā)明所述分子標(biāo)記對(duì)應(yīng)的引物對(duì)能夠鑒定或輔助鑒定紫花苜蓿刈割后株高再生能力。同時(shí)本發(fā)明還提供了利用所述分子標(biāo)記快速鑒定紫花苜蓿刈割后株高再生能力的方法，該方法簡(jiǎn)便快捷，鑒定結(jié)果準(zhǔn)確，具有良好的推廣應(yīng)用前景。

本發(fā)明屬于生物醫(yī)藥技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種鋅離子螯合劑在制備緩解老年性瘙癢的藥物中的應(yīng)用。所述鋅離子螯合劑被制作成用于鞘內(nèi)注射的注射劑。通過(guò)外源性鞘內(nèi)注射鋅離子螯合劑的給藥方式可顯著改善老年性瘙癢。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本申請(qǐng)方案通過(guò)鞘內(nèi)注射將鋅離子螯合劑直接注入脊髓腔內(nèi)，能夠更直接地作用于中樞神經(jīng)系統(tǒng)，提供快速和局部的效果。這種給藥方式在慢性瘙癢治療中的應(yīng)用是具有創(chuàng)新性的嘗試。

本發(fā)明公開(kāi)了一株耐熱紅法夫酵母及其利用秸稈水解液生產(chǎn)蝦青素的方法，所述菌株分類命名為紅法夫酵母GF6 Xanthophyllomyces dendrorhous GF6，保藏編號(hào)為CCTCC NO:M 2025649；將該菌株接種到發(fā)酵培養(yǎng)基中，以秸稈水解液為碳源，在28~30℃下高效生產(chǎn)蝦青素；本發(fā)明利用農(nóng)業(yè)廢棄物秸稈水解液作為廉價(jià)的粗原料代替了全部碳源來(lái)生產(chǎn)蝦青素，提升了發(fā)酵溫度，降低生產(chǎn)成本，并且對(duì)環(huán)境友好。

本發(fā)明公開(kāi)了一種用于太陽(yáng)能電池背板的改性聚丙烯組合物，它由以下重量配比的成分組成：聚丙烯：40～80％；聚酰胺：5～30％；聚烯烴彈性體：2～15％；引發(fā)劑：0.1～1.0％；接枝單體：0.5～5.0％；增強(qiáng)填料：0～30％；添加劑：0～5％。本發(fā)明提供的組合物具有優(yōu)良的耐低溫沖擊性和耐老化性能，同時(shí)具有低飽和吸水率、低水蒸氣透過(guò)率以及優(yōu)異的電絕緣性，可用于制造太陽(yáng)能背板。 （注：本項(xiàng)目發(fā)布于2017年）

本發(fā)明提供了一種高結(jié)晶性的二維MWW沸石分子篩的制備方法，包括以下步驟：步驟S1，將二維材料的粉末加入反應(yīng)容器，滴加有機(jī)結(jié)構(gòu)導(dǎo)向劑并混合均勻，得混合液，對(duì)混合液依次進(jìn)行超聲處理和離心處理后取上層清液，得液相剝離后的薄層二維材料分散液；步驟S2，將薄層二維材料分散液、去離子水、堿金屬源和鋁源配制成溶液，在溶液中緩慢加入硅源，攪拌溶解，陳化處理，得溶膠凝膠；步驟S3，溶膠凝膠進(jìn)行水熱晶化后，得反應(yīng)產(chǎn)物，進(jìn)行洗滌、離心和干燥處理后，得高結(jié)晶性的二維MWW沸石分子篩。本發(fā)明中采用六方氮化硼或硫化鉬作為外延生長(zhǎng)二維沸石的模板，無(wú)需額外添加除六亞甲基亞胺或哌啶之外的有機(jī)模板劑，合成得到結(jié)晶性好且橫縱比大的二維MWW型沸石。

本發(fā)明公開(kāi)了一種老芒麥種子成熟胚愈傷組織誘導(dǎo)及再生體系建立方法，所述方法包括以下步驟：將野外采集的老芒麥種子進(jìn)行篩選后去除種帶真菌，進(jìn)行消毒處理；將消毒后的種子縱切后，依次放入誘導(dǎo)培養(yǎng)基進(jìn)行誘導(dǎo)培養(yǎng)、繼代培養(yǎng)基進(jìn)行繼代培養(yǎng)、分化和增殖培養(yǎng)基進(jìn)行分化增殖培養(yǎng)以及生根培養(yǎng)基進(jìn)行生根培養(yǎng)，得到根長(zhǎng)度為4～5cm的待分化苗；將待分化苗移出生根培養(yǎng)基，閉瓶煉苗，隨后洗凈根部并注入自來(lái)水，開(kāi)瓶煉苗，使用滅菌后的蛭石培養(yǎng)，獲得完整的再生植株。本發(fā)明顯著提升了植物愈傷組織的生長(zhǎng)，實(shí)現(xiàn)快速、高效且遺傳穩(wěn)定的植物繁殖，為展開(kāi)老芒麥的分子育種提供基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)材料。

清華大學(xué)地球系統(tǒng)科學(xué)系舉行新一代地球觀測(cè)數(shù)據(jù)與制圖成果發(fā)布會(huì)。清華大學(xué)理學(xué)院院長(zhǎng)、地學(xué)系主任宮鵬教授和博士研究生劉涵一起，對(duì)外發(fā)布了清華大學(xué)基于亞馬遜云服務(wù)（AWS）完成的新一代中國(guó)地區(qū)地球觀測(cè)數(shù)據(jù)集（Seamless Data Cube，簡(jiǎn)稱SDC）——2000——2018年30米分辨率逐日無(wú)縫遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)，以及在此基礎(chǔ)上研制的中國(guó)逐季節(jié)地表覆蓋和逐年土地利用制圖成果。 清華大學(xué)新研制的無(wú)縫數(shù)據(jù)集，填補(bǔ)了高空間分辨率和時(shí)間頻率觀測(cè)的空白。 目前世界上主流的地球觀測(cè)衛(wèi)星Landsat每16天才能對(duì)全球掃描一遍，所獲得的數(shù)據(jù)集是不完整的。宮鵬團(tuán)隊(duì)采用時(shí)空遙感技術(shù)手段和MODIS圖像輔助研發(fā)的無(wú)縫遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)集Seamless Data Cube，使得每一天都有一套完整的全球30米分辨率的觀測(cè)數(shù)據(jù)。正是這些逐日數(shù)據(jù)，使得地球長(zhǎng)時(shí)間觀測(cè)序列有了很好的時(shí)空一致性。基于無(wú)縫數(shù)據(jù)集，宮鵬團(tuán)隊(duì)提取了30米空間分辨率土地覆蓋變化的情況，設(shè)計(jì)和訓(xùn)練了一套適應(yīng)遙感大數(shù)據(jù)的深度遙感特征學(xué)習(xí)和分類模型，最終得到了世界首套中國(guó)逐季節(jié)土地覆蓋和逐年土地利用制圖（從2000年到2018年）。 無(wú)縫遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)集SDC以及逐季節(jié)土地覆蓋和逐年土地利用制圖，開(kāi)辟了中國(guó)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)處理和信息提取的新范式。它能夠服務(wù)于國(guó)民經(jīng)濟(jì)眾多行業(yè)，比如農(nóng)業(yè)集約化和土地閑置的監(jiān)測(cè)、城市化與自然植被喪失的識(shí)別、土地退化和糧食安全、環(huán)境變化與健康、造林和土壤含水量的關(guān)系、城市擴(kuò)張與熱島效應(yīng)等研究以及碳儲(chǔ)備等。 無(wú)縫遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)集SDC有助于打造世界頂級(jí)的在線制圖服務(wù)的平臺(tái)，并產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。例如，清華大學(xué)地學(xué)系依靠這個(gè)數(shù)據(jù)集研發(fā)了全球糧食估產(chǎn)模型，輸入不同地方的作物種植和氣候預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，就可以提前兩個(gè)月估算出全球糧食產(chǎn)量情況。 無(wú)縫遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)集（Seamless Data Cube）得到了亞馬遜云服務(wù)（AWS）的大力支持。據(jù)AWS技術(shù)人員介紹，宮鵬團(tuán)隊(duì)采用AWS云服務(wù)算力，相當(dāng)于全世界現(xiàn)在TOP200的高性能計(jì)算機(jī)所能提供的能力。AWS并不簡(jiǎn)單地提供儲(chǔ)存和數(shù)據(jù)服務(wù)，而是在云服務(wù)里就包括了人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算框架，采用AWS云服務(wù)后，地表覆蓋制圖的精度提高了10——20%。

本發(fā)明涉及一種高效選擇性捕獲三價(jià)鉻離子的復(fù)合膜及其制備方法。所述復(fù)合膜由聚醚砜（PES）基膜、鋅離子與生物分子自組裝層以及ZIF?8金屬有機(jī)框架層組成。其制備方法包括：通過(guò)鄰苯三酚與氨基酸協(xié)同改性PES基膜表面，形成穩(wěn)定的負(fù)電荷層；利用靜電作用將鋅離子與生物分子自組裝于改性膜表面，并以此為基底原位生長(zhǎng)ZIF?8層。該復(fù)合膜通過(guò)ZIF?8的孔隙限域效應(yīng)及表面官能團(tuán)配位作用，實(shí)現(xiàn)對(duì)Cr3+的高效捕獲，吸附容量提升，截留率超過(guò)99%，且在復(fù)雜共存離子體系中表現(xiàn)出優(yōu)異的選擇性吸附性能。

本發(fā)明提出一種基于雙向門(mén)控時(shí)空融合與自適應(yīng)小波分解的刀具磨損分類方法，包括：采集原始數(shù)據(jù)，劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集，并進(jìn)行預(yù)處理；構(gòu)建動(dòng)態(tài)自適應(yīng)小波網(wǎng)絡(luò)，按奇偶索引對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行分解，得到近似系數(shù)和細(xì)節(jié)系數(shù)；進(jìn)行插值上采樣處理，保留原始尺寸，再對(duì)近似系數(shù)實(shí)例歸一化，將其作為振動(dòng)信號(hào)的頻域特征；構(gòu)建雙向門(mén)控時(shí)空特征融合器，通過(guò)多頭門(mén)控機(jī)制動(dòng)態(tài)更新水平和垂直隱藏狀態(tài)，捕捉輸入的長(zhǎng)期磨損趨勢(shì)和局部瞬態(tài)特征；將兩個(gè)模塊的輸出進(jìn)行拼接，得到綜合特征，進(jìn)而得到刀具磨損的分類結(jié)果；通過(guò)訓(xùn)練集和測(cè)試集驗(yàn)證模型性能，得到最終的刀具磨損分類模型。本發(fā)明能更有效地識(shí)別磨損狀態(tài)，為刀具維護(hù)提供有力支持。