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發(fā)光量子點材料
采用可聚合的甲基丙烯酸月桂酯為溶劑，以熱注射法制備鈣鈦礦量子點，直接與低聚物和引發(fā)劑混合，通過紫外光聚合原位制備高質(zhì)量的量子點-高分子復(fù)合薄膜。與經(jīng)典的十八烯體系純化后制備的量子點-高分子復(fù)合薄膜相比，甲基丙烯酸月桂酯體系制備的薄膜具有更優(yōu)異的光學(xué)性能，絕對熒光量子產(chǎn)率超過90%，超過了傳統(tǒng)鎘基量子點薄膜。該課題組采用高絕對熒光量子產(chǎn)率的綠光發(fā)射的復(fù)合薄膜和紅色發(fā)射熒光粉（KSF）作為液晶背光中藍光發(fā)光二極管（LED）的下轉(zhuǎn)換熒光材料所制備的原型顯示器件，在國際照明委員會（CIE）1931顏色空間中的色域覆蓋率為115%，超過傳統(tǒng)的鎘基量子點顯示器件10%以上，同時還具有優(yōu)異的低藍光健康護眼的特性。此外，該顯示器件具有很好的耐高溫高濕和耐強光老化性能。這些為發(fā)光量子點材料在新一代廣色域顯示器件中的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。
南京大學(xué)
2021-04-10
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量子自動機研究
實現(xiàn)了基于線性光學(xué)系統(tǒng)的量子有限狀態(tài)自動機的研究。該量子自動機使用3個空間狀態(tài)，即可解決判定輸入整數(shù)是否為某一質(zhì)數(shù)P的整數(shù)倍的問題，而使用經(jīng)典的自動機解決同樣問題至少需要P個空間狀態(tài)。該工作首次在實驗上實現(xiàn)了量子自動機的運行并驗證了其相比于經(jīng)典自動機的空間資源高效性，在該領(lǐng)域具有開創(chuàng)性的作用。
中山大學(xué)
2021-04-13
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無機量子點發(fā)光材料
準備了高效紅、綠、藍量子點和納米材料，無機量子點材料在發(fā)光、顯示、太陽能電池、生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用前景。如下圖為藍光量子點材料的圖譜。 納米材料的透射電子顯微鏡圖譜，其中右下角的插圖分別為各自在紫外燈照射下的數(shù)碼照片 利用制備的ZnO納米陣列首次得到了色純度較高的有機復(fù)合/無機紫外LED，實現(xiàn)了室溫下ZnO納米棒在380nm附近的電致發(fā)光。并利用所制備的ZnO、TiO量子點和納米材料，實現(xiàn)在太陽能電池領(lǐng)域的應(yīng)用，提高了有機太陽能電池的效率。
北京交通大學(xué)
2021-04-13
按需調(diào)控的量子光源
提出一種基于超構(gòu)表面透鏡雙焦點輻射的量子點單光子源結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)對位于雙焦點上的量子點和其鏡像的輻射光子能實現(xiàn)方向可控的準直出射，并能同時實現(xiàn)左右旋偏振態(tài)的按需調(diào)控。為提高光子的收集效率，在結(jié)構(gòu)背部設(shè)置有一面反射鏡，反射光子可以等效為量子點鏡像發(fā)射的光子。實驗制備該量子光源的最大挑戰(zhàn)在于如何精確地把量子點和其鏡像集成在超構(gòu)表面透鏡的雙焦點上。王雪華教授團隊通過發(fā)展超構(gòu)表面制備技術(shù)和前期研究“三高”量子糾纏光子源【Nature Nanotechnology 14，586（2019）】所發(fā)展的定位精度達10納米的熒光成像精確定位技術(shù)，實現(xiàn)了量子點和其鏡像與超構(gòu)表面透鏡雙焦點的精確重合，演示了到目前為此所報道的最小發(fā)散角（3.17度）的準直出射，并實現(xiàn)了左、右旋偏振態(tài)分離可調(diào)且偏振度達88%的按需調(diào)控單光子源。該研究工作提供了基于超構(gòu)表面調(diào)控量子光源的新方案，為推進量子光源性能的按需調(diào)控和實用化向前邁出了非常重要的一步。
中山大學(xué)
2021-04-13
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量子關(guān)聯(lián)成像雷達
1. 痛點問題
激光雷達技術(shù)存在固有缺陷，造成安全隱患與高昂成本。激光雷達技術(shù)主要有以下三個缺點：
1）遠距離探測會漏視目標，點云圖觀看舒適度極低。激光雷達使用點掃描方式探測距離，探測距離越遠像點間隔越大，像點之間有漏視問題。激光雷達采用點掃描方式形成點云圖，對人眼而言無法直接辨識目標；
2）激光信號易受干擾，造成嚴重安全隱患；不同激光雷達之間會產(chǎn)生干擾，因為光譜資源有限，這是無法克服的問題；
3）結(jié)構(gòu)復(fù)雜、成本高，工業(yè)生產(chǎn)難度大。激光雷達使用多線激光提高掃描速度，對生產(chǎn)工藝要求極高。機械轉(zhuǎn)動產(chǎn)生的磨損會直接影響激光雷達的壽命及電機控制的精度，需要定期調(diào)校和維護。
2. 解決方案
清華大學(xué)物理系的科研團隊，經(jīng)過八年的研究，業(yè)內(nèi)首次實現(xiàn)了芯片級的量子關(guān)聯(lián)成像系統(tǒng)，相關(guān)算法和硬件系統(tǒng)獲得了國家發(fā)明專利。
量子關(guān)聯(lián)成像技術(shù)能為智能設(shè)備安裝“眼睛”，實現(xiàn)成像與3D測繪功能，核心專利是量子物理算法，以低成本實現(xiàn)高精度測繪與成像，有效彌補了激光雷達技術(shù)的重大應(yīng)用缺陷，為獲取高空間分辨率的3D測繪提供了全新的技術(shù)手段。
尋求有開發(fā)ASIC芯片、硅光芯片和電子器件產(chǎn)品經(jīng)驗的企業(yè)開展業(yè)務(wù)合作。
清華大學(xué)
2021-10-22
微光量子教學(xué)板
產(chǎn)品規(guī)格：高度≥1.2m，寬度可根據(jù)需要任意選擇（1.2m~4m），整板無拼接。
產(chǎn)品優(yōu)點：
1.擁有獨家開模大尺寸，可直接替代投影幕布（獨家無邊投影板是投影機最佳拍檔）。投影成像色彩柔和，無光斑，一體化設(shè)計，可在投影區(qū)域直接手寫或筆寫。
2. 保護學(xué)生視力，緩解視覺疲勞，環(huán)保書寫最佳方案。采用特殊米黃板面材料，色譜波長在500~700納米之間，科學(xué)證明該波段為人眼視網(wǎng)膜最能接受色譜段。
3. 無粉塵性，環(huán)保教學(xué)，實現(xiàn)100%無塵教學(xué)。從而徹底杜絕電子設(shè)備因粉塵而導(dǎo)致的使用故障，延長配套電子設(shè)備使用壽命。
4. 更適于水墨書寫濕擦教學(xué)。板面經(jīng)過5層靜電噴涂而成，解決了普通黑板親水性，吸附性，摩擦力等問題。
5.板面書寫流暢，耐磨，不打滑。
產(chǎn)品特性： 高質(zhì)量版面材質(zhì)，硬度≥9H，光澤度≤16GH，背板采用厚度為0.4mm鍍鋅鋼板。
西安東康實業(yè)有限公司
2022-09-15
N端RNA結(jié)合域的晶體結(jié)構(gòu)研究
2020年3月8日，中山大學(xué)第五醫(yī)院在bioRxiv上上傳了一篇題為Crystal structure of SARS-CoV-2 nucleocapsid protein RNA binding domain reveal spotential unique drug targeting sites的研究，確定了SARS-CoV-2核糖蛋白N-端RNA結(jié)合域的晶體結(jié)構(gòu)。雖然整體結(jié)構(gòu)與其他冠狀病毒核N端RNA結(jié)合域相似，但它們之間的表面靜電電位特征卻不同。與輕度病毒類型HCoV-OC43 等效域的進一步比較顯示，β-螺旋核心旁邊具有獨特的潛在RNA 結(jié)合槽。結(jié)合體外數(shù)據(jù)，結(jié)果提供了SARS-CoV-2N端RNA結(jié)合域的幾種原子分辨率特征，指導(dǎo)了針對SARS-CoV-2的新型抗病毒劑的設(shè)計。
中山大學(xué)
2021-04-10
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基于OFCDM和相關(guān)域調(diào)制解調(diào)的通信方法
相比OFCDM系統(tǒng)，本發(fā)明的接收端鏈路簡單，不需要知道發(fā)送端選用的擴頻碼塊，也不需要進行信道估計和頻域均衡，只要在時頻相干的信道內(nèi)進行相關(guān)調(diào)制解調(diào)即可達到較好的BER性能，降低了系統(tǒng)復(fù)雜度。
電子科技大學(xué)
2021-04-10
一種DCT域上的圖像檢索方法
本檢索方法包括以下步驟：1.確定主顏色模糊隸屬度函數(shù)和紋理模糊 隸屬度函數(shù)；2.選取擬檢索圖像的主顏色特征塊；3.根據(jù)主顏色模糊隸屬 度函數(shù)和主顏色特征塊，提取主顏色模糊直方圖特征，得到主顏色特征向 量K；4.選取紋理特征塊；5.根據(jù)紋理模糊隸屬度函數(shù)和紋理特征塊，提取 紋理模糊直方圖特征，得到紋理特征向量TK；6.綜合主顏色特征向量和紋 理特征向量，得到表達圖像檢索特征的綜合向量Key＝[K,TK]；7.以擬檢索 圖像的圖像檢索特征為索引，與圖像庫中的圖像進行匹配檢索。
中山大學(xué)
2021-04-10
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一種多物理域特征信息融合方法
本發(fā)明公開了一種多物理域特征信息融合方法，包括：（1）通過測量工具獲取工程事件中所需要的先驗信息，去除其中的冗余信息，獲得優(yōu)化的特征信息集；（2）將優(yōu)化的特征信息集中的每個特征信息值 Xi 轉(zhuǎn)換成區(qū)間形式；（3）求取廣義隱馬爾科夫初始模型；（4）根據(jù)獲得的廣義隱馬爾科夫初始模型λ，獲取最優(yōu)模型；（5）求得每個單物理域的最優(yōu)的廣義隱馬爾科夫模型，再各單物理域最優(yōu)模型參數(shù)間的耦合關(guān)系，合成聯(lián)合的廣義區(qū)間后驗概率分布，完成獲得多物理域特征信息融合。本發(fā)明的方法通過廣義貝葉斯法則
華中科技大學(xué)
2021-01-12