激光光源, 投影黑科技 同尺寸更亮，同亮度更小 激光光源亮度高，在图像色彩、均匀度、稳定性、能耗、使用寿命、健康环保和价格方面有明显的优势 实测真亮度, 不虚标！ 800流明亮度, 告别“灰蒙蒙” ALPD®激光光源，亮度达800流明，不惧灯光、环境光，有效解决开会关灯的尴尬；在明亮的环境下，也能看到清晰亮丽的投影画面。 影院级色彩标准，真实色彩还原 ALPD®激光显示技术，色彩亮度等于白色亮度输出色，色彩丰富，画面均衡，再现自然本色。 2000:1对比度，画面更通透 画面过渡真实，灰阶显示细腻，画面高光位和黑位细节清晰可见，投射出更加通透和锐利的画面。 25000小时光源寿命,衰减低 一直都很亮，不会用着用着就变暗 应用ALPD激光光源寿命长达25000小时，在整个寿命期内，色彩饱和度和亮度衰减幅度也很小，不用换灯泡，省钱省心免维护。 漫反射成像原理，绿色健康光源 交互式平板、LED光源中保留了大量蓝光，长期观看，容易造成眼睛的伤害，而激光投影机通过反射式原理，自然光漫反射，减少了蓝光对眼睛的伤害。 无线同屏，小屏变大屏 无线多屏互动，wifi无线传输，不受线缆束缚，资料文档秒传大屏幕，兼容ios、windows、android等主流操作系统，支持小明助手、miracast、airplay同屏推送功能，影音、游戏、音乐随手分享到大屏幕 全自动对焦，智能梯形校正开机就是清晰画面 具备自动对焦、智能梯形校正功能，立刻还原清晰方正画面，想怎么投就怎么投。 全铝合金金属外壳一体成型工艺 与 MacBook 表面工艺一致 航空级铝材，阳极氧化一体金属机身，200目精细喷砂，128道工艺，苛求精致，无可挑剔 性能强劲 4K投影不卡顿 强劲内动力，从CPU开始！采用四核2.0处理器及强大的八核Mali450专业图形处理器性能强劲，稳定流畅不卡顿 真正影院120:1级别NXGA 斓曦非圆结构镜头 八片式NXGA斓曦全玻璃镜头，悬浮 搭载，缔造出非圆结构镜头系统 全通道激光3D,震撼画面跃屏而出 光峰助手APP，移动商务全兼容 全面兼容PPT、Word、Excel、PDF、图片、视频存储在移动设备里的演示文件，均可通过APP智能管理、一键投屏 不只是遥控器，还是红外激光笔 弧形人体工学设计，追求更舒适的操控，一键切换红外激光笔，让商务演示可圈可点。 界由我定，想投多大就多大 超大屏幕，百吋高亮大屏 让你的观点更震撼 实拍应用场景展示 小空间大屏演示，随时随地移动办公百吋大屏玩赛车游戏，这种震撼是电脑体验不能比拟的浪漫时刻，在家享受大屏好戏换个高亮大屏，阅读新闻、看股票，体验相当好

产品详细介绍PLASMA CO2激光器是PLASM气体放电产品中的佼佼者。此激光器可以最大程度地把电能转化为激光发射能量，并能够提供连续20KW的功率输出并可以产生单次100kJ的脉冲能量。CO2激光器是利用CO2分子在红外光谱区域（9~10微米）受激发越迁而发射激光的激光器。所有的CO2激光器都是把CO2:N2:He以不同的比例混合并加入少量的Xe气体，它可以提供连续和不连续的输出可用于光化学、环境检测系统以及红外探测系统。它具有空间的高指向性及同一性，其高质量的光束同样可以低功率输出（50~100W）用于机器的钻孔、焊接、雕刻材料等用途。PLASMA CO2激光器质量高，寿命长，价格公道合理。产品系列LCD系列LG系列产品名称： PLASMA LG系列CO2激光器产品类别： 激光系列产品 → CO2激光器产品编号： 4258492116产品信息： 产品名称： PLASMA LCD系列CO2激光器产品类别： 激光系列产品 → CO2激光器产品编号： 4258465016产品信息： 产品名称： PLASMACO2激光器产品类别： 激光系列产品 → CO2激光器产品编号： 42414192516产品信息：【激光系列产品】 光纤激光器  多模泵浦激光器  激光二极管未封装bar  激光二极管冷却装置  激光器电源  氦氖激光器  CO2激光器  半导体泵浦激光器  氩离子激光器  氦镉激光器  氮分子激光器  皮秒激光器  激光二极管电源  激光光谱测量  激光能量计/功率计  激光雕刻、打标、切割机  激光二极管模块  深紫外、紫外固体激光器  超快飞秒激光器  热电制冷产品  激光光束定位系统  激光光束分析仪  视频显微镜测量系统  激光准直器  多通道激光功率计  半导体激光器  激光测距仪  红外激光显示卡  调Q激光器  激光护目镜  光学平台  光学调整架  光学微调架  可调嵌入式光学调整架  倾斜位移台  通用调整台  光学延迟线  手动位移台  XY位移台  光学旋转台  角位移调整台  激光器附件  可变光阑  扩束镜  拉曼激光器  大功率光纤耦合激光器  单模垂直腔面发射激光器  紧凑型氩离子激光器  新型氩离子激光器 

本发明公开一种近地轨道航天器阳光反射凝视期望姿态解析求解方法，根据航天器所处轨道信息及目标经纬度信息建立目标坐标系，建立目标坐标系三轴在惯性坐标系下的分量，从而确立目标坐标系相对惯性坐标系的期望四元数，进一步结合刚体动力学基础理论，通过求一次导和二次导，最终确定目标坐标系角速度和角加速度，从而确定完整的目标姿态信息的解析形式。

超高迁移率层状Bi2O2Se半导体的电子结构及表面特性。首先使用改良的布里奇曼方法得到高质量的层状Bi2O2Se半导体单晶块材，其低温2 K下霍尔迁移率可高达~2.8*105 cm2/Vs（可与最好的石墨烯和量子阱中二维电子气迁移率相比），并观测到显著的舒布尼科夫-德哈斯量子振荡。随后，在超高真空条件下，研究组对所得Bi2O2Se单晶块材进行原位解理，并利用同步辐射光源角分辨光电子能谱（ARPES）获得了非电中性层状Bi2O2Se半导体完整的电子能带结构信息，测得了电子有效质量（~0.14 m0）、费米速度（~1.69*106 m/s，约光速的1/180）及禁带宽度（~0.8 eV）等关键物理参量。

近日，园艺学院果树发育生物学团队在《HorticultureResearch》在线发表了题为“TranscriptomeanalysisrevealstheregulatorymechanismbywhichMdWOX11suppressesadventitiousshootformationinapple”的研究论文。该论文报道了MdWOX11通过结合并诱导细胞分裂素（CTK）合成基因MdCKX5表达促进离体叶片受伤部位CTK的积累，进而促进不定芽形成。

该项目主要应用于车辆安全辅助驾驶领域，可以在车辆有危险趋势时及时向驾驶员提供警告信息，减少或避免可能发生的交通事故，也可以应用于车辆的辅助驾驶和智能自动导航领域。该项目利用灰度图像中道路边缘处存在的灰度特征、梯度特征作为识别道路的特征，运用群智能算法实现对道路边界的快速识别，最终得到车辆行驶道路信息。根据道路识别结果，利用前方车辆在图像中底部边缘存在灰度特征、方差特征和梯度特征，运用鱼群算法实现对前方多车的快速识别。项目采用转向动力学连续模型，车辆前轮转角和道路曲率作为系统输入，根据系统的采样频率将连续模型离散化，运用Kalman滤波理论设计状态观察器，实时观测前方车辆侧向速度和横摆角速度，从而获得车辆运动轨迹，为安全辅助驾驶系统提供准确信息。     该项目对车辆安全辅助驾驶系统提供信息的频率在5Hz之内。在复杂情况下通过使用本项目研究的系统进行车道识别，其准确率大于95%。该项技术于2009年初成功应用于新疆冰雪灾害防护系统的养护车辆智能辅助驾驶系统中，该系统由北京中交国通智能交通系统技术有限公司负责建设，采用该技术大大提高了复杂冰雪环境下道路识别和前方车辆识别的可靠性和实时性，同时增强了在不同光照等复杂环境下的适应性。该技术应用后，有利于避免和减少道路交通事故发生的可能性，保障车辆行驶安全，取得了良好的社会效益。

成果描述：本发明公开了一种弹性车轮扭转刚度测量辅助夹具，由机架(5)、可联接在机架(5)上的支撑框(6)、可联接在机架(5)上的两个夹紧块(4)构成的轮毂支承制动机构和由过盈轴(2)及加载臂3构成的轮芯加载机构所组成。本发明将轴与弹性车轮压装在一起使其过盈配合；将轴通环形槽与支撑框的圆形凹槽配合坐落在支撑框上，可绕轴的轴向转动，加载臂一端施加压力此时弹性车轮轮芯与轮毂之间仅有扭转变形，通过压力试验机的压力、行程、力臂长度测量弹性车轮的扭转刚度。市场前景分析：轨道交通移动设备技术领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。

新冠肺炎疑似病例基数庞大，给临床一线诊疗带来巨大压力，疫情波及地域广泛，基层医院缺乏经验，面临严峻挑战。由清华大学精密仪器系尤政院士、临床医学院董家鸿院士领导研发的新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统成功通过应用测试，进入临床试用阶段，有望为上述难题提供解决方案。新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统董家鸿介绍，新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统可同步实现智能化影像诊断、临床诊断及临床分型三大功能。该系统包括三大模块，其中影像诊断模块主要基于对新型冠状病毒肺炎初诊病例的珍贵临床资料的大数据分析，使用人工智能算法深度学习该疾病的CT影像特征，实现对新型冠状病毒肺炎影像的智能识别。临床诊断模块则依据卫健委发布的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第五版)》，结合影像与流行病学、症状及关键检验数据等临床信息，实现智能诊断。临床分型模块通过智能判读呼吸功能参数，“自适应”判断新型冠状病毒肺炎的严重程度。董家鸿谈到，该系统可在短时间内完成大量疑似病例的胸部CT筛查、依据指南进行临床与影像相结合的综合分析，显著提升新型冠状病毒肺炎诊断效能，有望大幅降低临床医师及影像医师的工作负荷。

“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。

针对西部太阳能资源丰富，但电力能源不足的问题，提出一种太阳能辅助发电地源热泵空调装置，该系统通过现有技术的有效整合、可再生能源的综合利用及系统机构的技术改进，解决了中小公共建筑的采暖、供冷及生活热水供应问题。 太阳能辅助发电地源热泵空调装置，包括地源热泵中央空调系统、太阳能发电系统、生活热水供应系统，其特征在于，地源热泵中央空调系统中油分离器的高温制冷剂出口(经过管路)与温控电磁三通阀相连接，从该三通阀中接出一条管路与生活热水换热器连接，生活热水换热器出口经过另一温控电磁三通阀接入地源热泵中央空调系统中的四通换向阀，在两温控电磁三通阀间用管路连接；太阳能发电系统中通过太阳能电池板的光电转换将电能存储于蓄电池中，通过逆变电源把蓄电池输出的直流电转化为交流电为地源热泵中央空调系统内的压缩机提供能源和照明使用；生活热水供应系统中保温水箱底部一侧安装一个温控电磁阀，从阀门接出管路经自动水泵与地源热泵中央空调系统中空调末端装置一侧三通电磁阀相连接，在空调末端装置另一侧同样安装一个三通电磁阀，从该阀接出一条管路回到保温水箱。 所述生活热水供应系统中保温水箱底部的热电偶测温探头与温控电磁阀、自动水泵两个装置。所述各系统中的电磁阀和自动水泵均由单片机控制。 运用本太阳能辅助发电地源热泵空调装置和地源热泵中央空调系统与生活热水供应系统互相合理的能源，可使西部地区的中小公共建筑的建筑能耗下降很多，能源利用效率得以提高，电力能源短缺的状况能够得到有效缓解