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熒光顯微鏡是記錄動物腦內神經細胞活動的裝置，而微型化到數克可實現動物在運動時可背負裝置。該裝置是解析動物腦內神經元活動如何編碼行為和外界感知信息等大腦工作原理。 1.裝置的無線化，實現大型動物清醒自由移動狀態下的腦活動成像，客服目前有線的產品只能用于小鼠成像的局限； 2.自動的動物手術裝置； 3.圖像數據的無源傳送。 

本系統是基于計算機圖像處理技術的 X 射線實時成像檢測系統，對工業生產中關鍵部件實現無損檢測。該系統分為動態檢測和靜態處理兩大部分。在動態檢測中，系統可以根據圖像檢測算法，對圖像中的缺陷進行實時檢測和評判。在靜態處理中，系統除了可以進行圖像的邊緣檢測，長度、面積的自動測量，灰度直方圖統計等操作外，更為重要的是可以根據內置的算法及標準，對缺陷的性質和等級進行自動評定。該系統具有成像質量高、測量精確、操作簡便、穩定性好的優點。

使用范圍介紹: 化學發光成像系統適用于化學發光、多色熒光檢測與普通凝膠檢測，選用了高分辨率低照度進口制冷CCD，并完美結合大光圈電動鏡頭，可捕獲到極微弱的熒光和化學發光信號。化學發光成像系統JP-K600深度制冷的CCD，較大程度的消除了背景噪聲，超大光圈鏡頭，收集微弱信號。化學發光成像系統JP-600可選的多種熒光光源以及多位電動濾光片輪，滿足核酸成像、ECL成像等多種實驗需求。 主要應用范圍： 核酸檢測：各種熒光染料，如Ethidium bromide,SYBRTMGold, SYBRTMGreen, SYBRTMSafe, GelStarTM, Fluorescein, Texas Red標記的DNA/RNA檢測。 蛋白檢測：考馬斯亮藍膠，銀染膠，以及熒光染料如SyproTMRed, SyproTMOrange,Pro-Q Diamond, Deep Purple 標記膠/膜/芯片等。 印跡膜：Western Lightning、ECL、ECLplus、CDP Star、SuperSignal、CSPD、LumiGlo、Cy2、Cy3、Cy5、FITC、AlexaDyes、DyLight dyes、ProQDiamond、ProQ Emerald 300、ProQEmerald 488、IR Dye 680 等。 JP-K600化學發光成像系統產品介紹: 集凝膠成像、化學發光和生物發光成像一體的全自動多功能成像系統； 用于凝膠和膜中蛋白質與DNA樣品的數字圖像的檢測和分析；； JP-K600化學發光成像系統產品特色： 采用最新一代冷卻CCD相機，605萬像素（可選配890萬像素）； 配備F/0.95大光圈定焦鏡頭，（可選配F/0.8鏡頭）具有超高的檢測靈敏度。 超光密閉的暗箱設計為化學發光和生物發光成像提供了最適和的環境   防散射樣品臺使光散射產生的影響降低到最小  暗箱配有頂置白光光源，具有頂部白光燈 標配抽屜式雙位載物對焦平臺，可兼容拍攝各種厚度的樣品，自動對焦升降平臺 可選配電腦控制自動定位樣品載物升降平臺，并可通過電腦進行無級定位控制 用戶可自行設定定時自動關閉光源時間（0-60分鐘）   JP-K600化學發光成像系統技術參數： CCD芯片 Sony ICX695，4/3英寸，2750×2200  (605萬像素)    動態范圍 4.8OD.16bit灰階（0-65535） 像數尺寸 5.4um×5.4um 像素合并 1×1，2×2，3×3,4×4 ,6×6,8×8 CCD溫度 -45℃"絕對溫度，相對于溫室-65℃ 感光效率 High QE: >75% 鏡頭 F/0.95定焦鏡頭 頂置白光光源 極高的均勻性對低亮度的圖像進行增強 靈敏度 最低可檢測0.01ngEB染色體DNA 暗電流 ＜0.0005e-/pixelc. 激發光源 300nm透射UV  254、365nm反射UV 透射臺 超亮紫外透射臺，面積200×250mm 濾光片輪 5位濾光片輪.自動控制.標配F590干涉濾色鏡

產品詳細介紹 PlantScreen植物表型成像分析系統（植物自動傳送版）   PlantScreen植物表型成像系統由捷克PSI公司研制生產，整合了LED植物智能培養、自動化控制系統、葉綠素熒光成像測量分析、植物熱成像分析、植物近紅外成像分析、植物高光譜分析、自動條碼識別管理、RGB真彩3D成像、自動稱重與澆灌系統等多項先進技術，以最優化的方式實現大量植物樣品——從擬南芥、玉米到各種其它植物的全方位生理生態與形態結構成像分析，用于高通量植物表型成像分析測量、植物脅迫響應成像分析測量、植物生長分析測量、生態毒理學研究、性狀識別及植物生理生態分析研究等。作為全球第一家研制生產植物葉綠素熒光成像系統的廠家，PSI公司在植物表型成像分析領域處于全球的技術前列，大面積葉綠素熒光成像分析功能使PlantScreen成為植物表型分析與功能成像分析的最為先進的儀器設備，使植物生長、脅迫響應等測量參數達100多個。 左圖為整套PlantScreen系統，中圖為成像室，右圖為成像室中的玉米 PlantScreen系統包括如下成像分析功能：   1. 葉綠素熒光成像分析：單幅成像面積35x35cm，成像測量參數包括Fo, Fm, Fv, Fo’, Fm’, Fv’, Ft, Fv/Fm, Fv’/Fm’, Phi_PSII, NPQ, qN, qP, Rfd等幾十個葉綠素熒光參數 2. RGB成像分析：成像測量參數包括： 1) 葉面積（Leaf Area: Useful for monitoring growth rate） 2) 植物緊實度／緊密度（Solidity/Compactness. Ratio between the area covered by the plant’s convex hull and the area covered by the actual plant）   3) 葉片周長（Leaf Perimeter: Particularly useful for the basic leaf shape and width evaluation (combined with leaf area)） 4) 偏心率（Eccentricity: Plant shape estimation, scalar number, eccentricity of the ellipse with same second moments as the plant (0...circle, 1...line segment)） 5) 葉圓度（Roundness: Based on evaluating the ratio between leaf area and perimeter. Gives information about leaf roundness） 6) 葉寬指數（Medium Leaf Width Index: Leaf area proportional to the plant skeleton (i.e. reduction of the leaf to line segment)） 7) 葉片細長度SOL (Slenderness of Leaves) 8) 植物圓直徑（Circle Diameter. Diameter of a circle with the same area as the plant） 9) 凸包面積（Convex Hull Area. Useful for compactness evaluation）   10) 植物質心（Centroid. Center of the plant mass position (particularly useful for the eccentricity evaluation)） 11) 節間距（Internodal Distances） 12) 生長高度（Growth Height） 13) 植物三維最大高度和寬度（Maximum Height and Width of Plant in 3 Dimensions） 14) 相對生長速率（Relative growth rate） 15) 葉傾角（Leaf Angle） 16) 節葉片數量（Leaf Number at Nodes） 17) 其它參數如用于植物適合度估算的顏色定量分級、綠度指數（Other parameters such as color segmentation for plant fitness evaluation, greening index and others） 3. 高光譜成像分析（選配），可成像并分析如下參數： 1) 歸一化指數（Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)） 2) 簡單比值指數（Simple Ratio Index, Equation: SR = RNIR / RRED） 3) 改進的葉綠素吸收反射指數（Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index (MCARI1), ?Equation: MCARI1 = 1.2 * [2.5 * (R790- R670) - 1.3 * (R790- R550)]） 4) 最優化土壤調整植被指數（Optimized Soil-Adjusted Vegetation Index (OSAVI)?, Equation: OSAVI = (1 + 0.16) * (R790- R670) / (R790- R670 + 0.16)） 5) 綠度指數（Greenness Index (G), Equation: G = R554 / R677） 6) 改進的葉綠素吸收反射指數（Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index (MCARI), ?Equation: MCARI = [(R700- R670) - 0.2 * (R700- R550)] * (R700/ R670)） 7) 轉換類胡羅卜素指數（Transformed CAR Index (TCARI)?, Equation: TSARI = 3 * [(R700- R670) - 0.2 * (R700- R550) * (R700/ R670)]） 8) 三角植被指數（Triangular Vegetation Index (TVI)?, ?Equation: TVI = 0.5 * [120 * (R750- R550) - 200 * (R670- R550)]） 9) ZMI指數（Zarco-Tejada & Miller Index (ZMI), Equation: ZMI = R750 / R710） 10) 簡單比值色素指數（Simple Ratio Pigment Index (SRPI), Equation: SRPI = R430 / R680） 11) 歸一化脫鎂作用指數（Normalized Phaeophytinization Index (NPQI), Equation: NPQI = (R415- R435) / (R415+ R435)） 12) 光化學植被反射指數（Photochemical Reflectance Index (PRI), Equation: PRI = (R531- R570) / (R531+ R570)） 13) 歸一化葉綠素指數（Normalized Pigment Chlorophyll Index (NPCI), NPCI = (R680- R430) / (R680+ R430)） 14) Carter指數（Carter Indices?, Equation: Ctr1 = R695 / R420; Ctr2 = R695 / R760） 15) Lichtenthaler指數（Lichtenthaler Indices?, Equation: Lic1 = (R790 - R680) / (R790 + R680); Lic2 = R440 / R690） 16) SIPI指數（Structure Intensive Pigment Index (SIPI), Equation: SIPI = (R790- R450) / (R790+ R650)） 17) Gitelson－Merzlyak指數（Gitelson and Merzlyak Indices?, ?Equation: GM1 = R750/ R550; GM2 = R750/ R700）   4. 熱成像分析（選配）：用于成像分析植物在光輻射情況下的二維發熱分布，良好的散熱可以使植物耐受較長時間的高光輻射或低水條件（干旱） 5. 近紅外成像分析（選配）：用于觀測分析植物的水分狀態及其在不同組織間的分布變異，處于良好澆灌狀態的植物表現出對近紅外光譜的高吸收性，而處于干旱狀態的植物則表現出對近紅外光譜的高反射性，通過分析軟件可以監測分析從干旱脅迫到再澆灌過程中的整個過程動態及植物對干旱脅迫的響應和水分利用效率，并形成假彩圖像，可以與植物的形態指數及葉綠素熒光指數進行相關分析研究。   系統配置與工作原理：   整套系統由自動化植物傳送系統、光適應室、RGB成像、FluorCam葉綠素熒光成像、高光譜成像、植物熱成像、植物近紅外成像、自動澆灌施肥與稱重系統、植物標識系統等組成，光適應室內的植物可由傳送帶傳送到成像室進行成像分析等。   技術指標：   1. 自動裝載與卸載植物樣品，通過條形碼或RFID標簽識別跟蹤樣品 2. 光適應室：用于光照適應或植物培養，LED光源光照強度達1000μmol/m2.s，無熱效應，強度0－100%可調，可通過實驗程序預設光照周期變化，可選配通用型或專用型如水稻生長觀測室等，還可選配三維掃瞄成像分析功能（包括XYZ三維掃瞄成像系統和軟件） 3. 標配托盤架30x30cm，用于安放盆栽植物或可以盛放多個小花盆的托盤 4. 自動傳送系統由光適應室到成像室形成一個環形傳送通道，傳送帶采用具變速器的三相異步馬達，200-1000W，傳送帶寬320mm，負載力130kg，速度9m/min 5. 移動控制系統中央處理單元：CJ2M-CPU33；數字I/O：最大2560點；PLC通訊：通過以太網100Mb/s高端PC；OMRON MECHATROLINK-II 最大16軸精確定位 6. 植物成像測量室：150cm(長)x150cm(寬)x220cm(高)，與環境光隔離（light-isolated），快速自動開啟關閉門，開啟關閉周期小于3秒，傳送帶入口具光幕傳感系統、條碼識別器和RFID讀取器 7. RFID讀取器辨識距離：2-20cm；通訊：RS485；條碼識別器可讀取1維、2維和QR碼，具LED光源便于弱光下辨識，RS485通訊 8. F3EM2光幕系統，精確測量植物高度和寬度以便進入成像測量室后攝像頭自動精確定位，測量范圍150cm，分辨率5mm 9. 葉綠素熒光成像：包括光隔離成像室、自動開啟與關閉門、傳送帶、PLC控制自動上下移動聚焦系統、4個LED光源板、8位綠波輪等，單幅成像面積35x35cm，測量光橙色620nm，橙色和白色雙波長光化學光，飽和光閃為白色或藍色 10. 自動灌溉與稱重，可同時對5個植物種植盆進行澆灌和稱重，精確度±1g；稱重后精確澆灌，可通過實驗程序（protocol）預設澆灌過程（regime）或干旱脅迫狀態，還可選配營養供給系統隨澆灌定量供給植物營養（如氮肥等）；稱重前自動零校準，還可通過已知重量（如砝碼）物品自動進行再校準；防護級別：IP66 11. 稱重系統由4個稱重單元組成，安全承載限：150% Ln；溫度補償：-10－40°C，標配測量范圍7kg，可選配10kg、15kg或20kg 12. RGB成像：頂部和側面三維成像（3個攝像頭），每個攝像頭各自擁有獨立的控制面盤以設置曝光時間、增益、白平衡等，通過控制面盤的快照鍵可即時拍照并顯示分辨率等信息，還可通過自動模式自動成像并存儲至數據庫，每次掃瞄成像時間小于10秒 13. RGB成像系統包括成像室（光隔離）、傳送帶及位置傳感器、3個攝像頭、光源及成像分析軟件，標配成像范圍150cm(長)x150cm(寬)x150cm(高)，LED冷白光源（不對植物產生熱效應） 14. 標配USB以太網攝像頭，有效像素4008x2672，像素大小9.0μm，比特分辨率12比特，光量子效率：藍光峰值465nm，綠色峰值540nm，紅色峰值610nm；28mm光學鏡頭，口徑43.2mm，光圈范圍2.8－F16 15. NIR近紅外成像單元：可成像采集1450－1600nm水吸收波段，以反映植物水分狀況，在供水充沛情況下表現出高NIR吸收值，干旱脅迫情況下則表現出高NIR反射，NIR假彩色成像可以通過軟件反映和分析植物水分狀況 16. 高光譜成像單元包括光隔離成像測量室、自動開啟關閉門、傳送帶、PLC控制自動移動聚焦鏡頭包括SWIR和VNIR鏡頭、光源、成像分析系統等，VNIR鏡頭波段380nm－1000nm，光圈F/0.2，縫隙寬度25μm，縫隙長度18mm，幀速12－236 fps；SWIR鏡頭波段900－2500nm，光圈F/0.2，縫隙寬度25μm，縫隙長度18mm，幀速60或100 fps，視野150x100cm 17. 用戶可通過實驗程序選擇SWIR成像、VNIR成像或兩個鏡頭全波段成像，每個鏡頭成像時間分別為15秒 18. 熱成像單元：分辨率640x480像素，溫度范圍20－120°C，靈敏度NETD<0.05°C@30°C/50mK，成像面積可達150x150cm 19. 可選配人工氣候室，植物生長面積9.5m2，生長高度2.0m，溫度穩定性±1°C，430nm－730nm白色和IR LED 光源，1000μmol/m2/s（距離植物100cm高度的光強）,可預設自動光照周期動態， 20. 系統控制與數據采集分析系統： ? 用戶友好的圖形界面 ? 用戶定義、可編輯自動測量程序（protocols） ? MySQL數據庫管理系統，可以處理擁有上千萬條記錄的大型數據庫，支持多種存儲引擎，相關數據自動存儲于數據庫中的不同表中 ? 植物編碼注冊功能：包括植物識別碼、所在托盤的識別碼等存儲在數據庫中，測量時自動提取自動讀取條形碼或RFID標簽 ? 觸摸屏操作界面，在線顯示植物托盤數量、光線強度、分析測量狀態及結果等，輕松通過軟件完全控制所有的機械部件和成像工作站 ? 可用默認程序進行所有測量，也可通過開發工具創建自定義的工作過程，或者手動操作LED光源開啟或關閉、RGB掃面成像、葉綠素熒光成像、稱重及澆灌等 ? 實驗程序（Protocols）具備起始鍵、終止鍵、暫停鍵 ? 可根據實驗需求自動控制植物樣品的移動和單一成像站的激活 ? 可提供3個相機視角的RGB數字生長分析，包含閾值分析和顏色分析 ? 對于葉綠素熒光成像圖片，軟件可批量進行淬滅參數分析，包含了在背景去除圖像上用戶感興趣區域和像素值的平均。分析數據以原始圖像和分析數據的形式存儲在數據庫中。 ? 對FIR熱成像圖，16位圖可直接導出到MATLAB或通過軟件生成溫度分布的假彩圖像。   部分用戶：   1. 國際水稻研究所（菲律賓）The International Rice Research Institute, Los Banos Philippines  2. 澳大利亞聯邦科學與工業研究組織植物表型組學中心The CSIRO Plant Phenomics Center, Canberra, Australia  3. 澳大利亞國立大學The Australian National University, Canberra. Australia  4. 孟山都公司（美國）Monsanto Corporation, St. Louis, USA.  5. 杜邦先鋒國際良種公司Pioneer-Dupont, Des Moines, Iowa  6. 巴斯夫公司Metanomics（柏林）Metanomics (BASF), Berlin, GDR  7. 巴斯夫公司CropDesign（比利時）CropDesign (BASF), Nevele, Belgium  8. 美國合成基因公司Synthetic Genomics, La Jolla, USA  9. Palacky 大學Palacky University Olomouc, Czech Republic 10. Masaryk 大學Masaryk University Brno, Czech Republic   產地：歐洲    

一種 g-C3N4/NiCo2S4 復合材料、制備方法及其應用。具體是將 g-C3N4 和 NiCo2S4 混合得到，該混合可以是固相混合，也可以是液相 混合，本發明得到的 g-C3N4/NiCo2S4 復合材料能極大的增加了提高材 料的穩定性，將復合電極作為超級電容器工作電極材料進行測試，在 大電流密度條件下仍能具有較高的比電容量、較好的倍率性能和循環 穩定性。

本發明公開一種兩步水熱法制備CdWO4/MnWO4復合納米材料的方法，具體通過以下步驟制得：先以Cd(NO3)2·2H2O和Na2WO4·2H2O為原料，NaNO3為添加劑，通過水熱法制得CdWO4納米棒，然后往CdWO4納米棒的體系中分別加入同摩爾濃度的Na2WO4·2H2O溶液和MnCl2·4H2O溶液，通過水熱反應即制得尺寸均勻，生長良好的CdWO4/MnWO4復合納米材料。該制備方法操作簡單、成本低廉，綠色環保無污染。

本發明公開了一種 H.264/AVC 中 4x4 子宏塊的并行幀內預測方 法，包括以下步驟：統一幀內預測公式、參考值數組、參考位置表和 并行幀內預測的具體執行步驟，統一幀內預測公式是根據 CUDA 和幀 內預測計算公式的特性改進而成的，通過將 9 種預測模式對應的預測 公式變換成一個計算公式，滿足了 CUDA 多線程單指令多數據流的需 求，實現了幀內預測子宏塊中細粒度并行，參考值數組及參考位置表 是為了配合統一幀內預

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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