DX-2012R系列表面磁场分布测量仪是结合多极磁环生产厂家和电机企业用户的实际需求，精心设计测试台体并精确控制电机运转而自主研制的表磁分布测量仪器。 　　随着人民生活水平的不断提高和科学技术的不断进步，人们不仅对环形磁材料磁场检测分析有需求，对于多种形状的材料甚至是空间磁场的检验也提出更多的要求和指标。在现有的经济和技术的推动下，我公司应市场要求研发了第四代表磁测量产品——DX-2012RD空间磁场分布测量仪。本设备能够精确的测试空间磁场分布，并且提供XY坐标、P极坐标、3D磁场分布和相对基波进行谐波分析等测试手段，针对现国内外市场对磁产品的多项指标，满足永磁磁体、永磁电机定子或转子、直流磁场线圈、电磁铁等品质的检验。 　　本设备可配多种测试工装（如三维测试探头、旋转平台或载物平台），高同心度设计和探头回位的高精度水平，是该设备品质的保证；产品综合性能达到国际先进水平。目前公司商业化产品的扫描空间800mm*800mm*800mm。 DX-2012RD表磁分布自动测量装置硬件特点 ● 三轴电动控制移动平台，铝合金材料加工，外形尺寸可定制；  ● 步进电机驱动回位精度可达±0.01mm，步进分辨率可达0.01mm; ● 台湾三爪卡盘，同心度优于0.05mm ， ● 旋转角度分辨率：0.01°，回位不确定度：±0.005°； ● 测试速度30-60秒/周（锁定）； ● 数据采集分0.2k/0.4k/1k/2k/4k/10k/20kGs七档自动量程； ● 准确度1.0%，重复性0.3%； ● 分辨率对应各档满量程1.0%（400Gs以下，0.1Gs有效）； ● 配一标准磁场，磁场1000Gs±5Gs，定标精度0.5%，用于磁场校对。   DX-2012RD表磁分布自动测量装置软件特点 ● 基于WindowsXP/WIN7的软件包，扫描检测磁化体的场强； ● 软件能控制3个线性运动和一个旋转运动； ● 操作人员选择要扫描的区域和步进； ● 开机系统具有自我机械调零功能； ● 可自动移动到设定测试点功能并按设定测试步进方式进行连续测试； ● 测试完成，可自动回位到停机点，方便样品的更换。 ● 其他：配套软件DX-2012MDT磁场分布测量软件。   满足功能 ● 各极磁场峰值最大值、最小值和平均值自动测量功能； ● 各极磁极宽度最大值、最小值和平均值自动测量功能； ● 各磁极面积和半高宽测量自动测量功能； ● 旋转磁场零点自动寻找功能； ● 自动输出极坐标图功能； ● 自动输出对应基波谐波分析功能； ● 对同一样品，组合测试点三维磁场分布显示功能； ● 各极角度，峰值，面积列表储存功能； ● 对应磁场B与X/Y/Z长度的磁场分布图； ● 对应磁场B与平面的磁场分布图。 ● 可直接通过E-mail发送彩色的测试报告，非常快捷; ● 可将测试数据输出到EXCEL中，便于对测试结果进行分析。   标准配置与可选配置   DX-2012RD标准配置 DX-2012RD组件 说明 测试平台 包含探头电控调节机构、XYZ电动调节系统、光学电动旋转平台和精密三爪卡盘。 磁场扫描测试主机 包含自动量程高斯计和步进电机驱动控制中心。 配置软件 DX-2012RMT多极分布测试软件和DX-2012MDT平面空间磁场扫描软件。 标准磁场 提供第三方检验报告（100mT）。 其他配置 联想品牌计算机、HP激光打印机一套； 说明：以上标准配置仅作参考，实际产品清单以签订合同为准。   DX-2012RD可选配置 可选配件 说明 纵向霍尔探头 量程范围： 0.2k/0.4k/1k/2k/4k/10k/20kGs七档自动量程 精      度： 对应各档满量程0.5% 准  确 度： 对应各档满量程1.0% 横向霍尔探头 量程范围： 0.2k/0.4k/1k/2k/4k/10k/20kGs七档自动量程 精      度： 对应各档满量程0.5% 准  确 度： 对应各档满量程1.0% 三维霍尔探头 根据客户要求定制 零高斯腔 磁场屏蔽0.001mT；   DX-2012RD行程及测量范围（标准配置） 步进电机驱动轴技术参数 参数 X轴 Y轴 Z轴 位移距离 200mm 200mm 150mm 步进分辨率 0.01mm 0.01mm 0.01mm 回位不确定度 ±0.01mm ±0.01mm ±0.01mm 最大速度 20mm/sec 20mm/sec 20mm/sec   探头技术参数 移动轴 X Y Z 行程（mm) 200 200 150 分辨率（mm)   0.01mm 0.01mm 0.01mm 回位精度（mm）  ±0.01mm ±0.01mm ±0.01mm   DX-2012RD仪器参数（标准配置） 步进电机驱动器性能参数 供电电源  12V ~40VDC 容    量  0.1KVA 输出电流  峰值2.6A/相（Max） 驱动方式  空间矢量双极恒流驱动 励磁方式 十六种细分模式可选 绝缘电阻 常温常压下＞100MΩ 绝缘强度 常温常压下0.5KV，1Min   精密电动旋转平台性能参数 台面直径 100mm 传动比 7.500694 分辨率(8细分) 0.00125° 重复定位精度 ＜0.005° 最大速度 25°/s 步进电机 2相 最大静转矩 40Ncm 最大中心负载 50kg   测试原理 DX-2012R系列表面磁场分布测量仪的测量原理结构框图以DX-2012RD为例，如图所示：        DX-2012RD空间磁场分布测量仪主要由工控电脑（测量软件）、运动控制系统和数据采集系统组成，首先通过工控电脑发送测试命令，控制运动控制系统完成设定的运动轨迹，同时同步控制数据采集系统工作，数据采集系统通过霍尔传感器采集Ｘ、Ｙ、Ｚ方向的数据，然后将数据传送给工控电脑进行数据处理，最后得到三维磁场分布图。 　　DX-2012RA多极磁环表磁分布测量仪的测量原理结构框图与DX-2012RD相比，没有X、Y、Z三轴控制系统，也不配置三维高斯计，使用的是一维的测试探头。 　　DX-2012RB龙门式表磁分布测量仪的测量原理结构框图与DX-2012RD相比，基本相同，只是不配置三维高斯计，使用的是一维的测试探头。 　　DX-2012RC机柜式表磁分布测量仪的测量原理结构框图与DX-2012RD相比，也基本相同，只是不配置三维高斯计，使用的是一维的测试探头。

该研究揭示了共现网络复杂性在维持土壤微生物多样与生态系统多功能性关系方面的重要性，并对不同海拔草地生态系统功能的微生物共现网络调控机制提出了新见解。

鼎软天下TMS运输管理系统，作为国内TMS系统市场中知名度与成熟度兼具的标杆产品，凭借强大的场景适配能力，广泛适用于制造业、三方物流、电商零售、冷链运输、跨境物流等多个领域。

D2D 异构网络技术（即终端直通技术），不需要通过基站或核心网进行数据中转和处理，只需在移动终端之间建立通信链路即可直接传输数据，为突破上述技术瓶颈提供了一种新型的网络架构。目前，D2D 技术已被IMT-2020（5G）推进组确定为第5代移动通信系统的关键技术之一。然而，D2D 通信无线资源分配方面的研究，必须考虑能量效率和能量使用的优化。由于移动终端的电池容量有限，一旦忽视数据传输中对能量效率的优化，将使得数据传输由于能量枯竭而中断，重要信息无法及时传达，严重影响服务质量和用户体验。针对4G 智能手机的用户调查结果表明，只有不到25%的用户对手机续航时间表示满意，手机续航时间已经成为影响用户满意度和品牌忠诚度的关键因素之一。 　　课题组深入研究了频谱效率和能量效率之间的内在关联，其研究结果表明，在考虑实际电路功率损耗的情况下，频谱效率和能量效率不再是简单的单调递减关系，而是随着频谱效率的增加，能量效率呈现先单调递增后单调递减的特性。通过上述分析可以看出，如果一味追求高频谱效率和高吞吐量，将会带来移动终端能量效率的大幅度下降。因此，课题组针对D2D异构网络频谱资源复用的复杂场景，将针对能效最优的NP难联合资源分配问题转换为用户偏好下的随信道状态和干扰水平而动态变化的一对一匹配问题，并通过采用稳定匹配理论、非合作博弈理论、非线性优化理论来解决能效优化问题。研究结果表明，在保障QoS情况下，相比传统的高谱效资源分配方法，该方案可以将移动终端的功率消耗降低200%以上。，本项目的核心研究方向正是将节能减排战略方针落实到移动通信的基础研究领域中，与国家中长期科技发展方向和国际通信产业长期发展趋势相一致，将在技术、环境和经济等多个方面具有重要的研究意义和实用价值。 　　 课题组负责人周振宇自参加工作起即投入到异构网络资源分配、干扰协调、移动性管理、自组织组网等方面的研究工作中，作为项目负责人，先后主持了多项国家级、省部级科研项目，包括国家自然科学基金青年科学基金项目、北京市自然科学基金青年科学基金项目、北京市优秀人才计划项目等，积累了深厚的理论基础和丰富的研究经验。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等通信领域主流期刊发表论文30 余篇，在IEEE ICC、IEEE Globecom 等通信领域旗舰会议发表文章30 余篇，其中2 篇论文入选ESI 高被引论文。 　　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（美国科学院院士、加拿大科学院院士、英国皇家科学院院士、IEEE Fellow）、Prof. Andreas Molisch（奥地利科学院院士、IEEE Fellow）、易芝玲教授（中国移动研究院首席科学家）以及JSAC、IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Communications Magazine 等通信领域顶级期刊引用和正面评价。荣获IET Communications 最佳期刊论文奖（the IET Premium Award in 2017，每年在全球范围内仅选拔1 篇）、IEEE 通信协会绿色通信与计算专委会最佳论文奖（IEEE ComSoc Green Communications and Computing Technical Committee 2017 Best Paper Award，在IEEE Globecom 2017 会议上颁奖） 　　目前担任 IEEE Access、Transactions on Emerging Telecommunications Technologies、IEEE Communications Magazine 等国际学术期刊的编辑及客座编辑，担任IEEE ISADS’15 智能电网通信与网络技术专题研讨会联合主席，担任IEEE Globecom、IEEE ICC、IEEE WCNC、IEEE VTC、IEEE PIRMC、IEEE CCNC、IEEE APCC 等国际学术会议的技术委员会委员。在国际标准化方面，担任IEEE 异构网络授权/非授权频谱融合标委会工作组骨干成员（IEEE Standards Association, P1932.1 Working Group, “Licensed/Unlicensed Spectrum Interoperability in Wireless Mobile Networks”）。应邀在IEEE 车辆技术协会旗舰会议IEEE VTC’18 上作Tutorial 报告（报告题目：Internet of Vehicles: When SDN, Edge Computing and Big Data Meet Intelligent Transport Systems）。2016 年入选北京市委组织部“北京市优秀人才计划”，2017 年入选IEEE 高级会员（IEEE Senior Member）。 　　该研究由中国国家自然科学基金委项目61601180和61601181，中央高校基础研究基金资助项目2014MS08和2016MS17，日本学术振兴会JSPS KAKENHI 26730056， JP15K15976和JP16K00117以及JSPS A3 Foresight等项目资助。

大数据无线传输、智能驾驶车载雷达系统，第五代移动通信(5G)、物联网等。

高校科技成果尽在科转云

本发明公开了一种多径网络中基于链路时延控制的软负载均衡 方法。在此算法模型中，决定流量的最佳路径分配时，同时考虑了传 播时延和链路带宽，在无额外开销的基础上，一方面，可以实现最小 化最大链路端到端时延，减小接收端数据包重排序的等待时延；另一 方面，可以使各条链路的端到端时延差最小，因此减小了数据包时延 抖动，降低了数据包进行重排序的风险。数据包进行重排序的风险越 低、等待时延越小，数据包重排序进程带来的时延越小。因此，本发 明提出的算法模型不仅能减小端到端时延，还能减小数据包重排序进 程的时延，进而使得成功传输一个数据包的时延减小，优化多径网络 整体的吞吐量。

本发明公开了一种基于卷积神经网络的给水管网多点漏损定位方法，包括以下步骤：对供水管网压力数据进行采集，将采集的供水数据分为训练样本和测试样本；将各个样本归一化，归一化后的训练样本输入到卷积神经网络模型中进行训练，得到卷积神经网络模型，归一化后的测试样本对卷积神经网络模型进行测试，保存训练好的卷积神经网络模型；实时数据归一化后输入到训练好的卷积神经网络模型中，通过训练好的卷积神经网络模型来得到预测结果；将预测结果对比标签索引，判断漏损。本发明还公开一种基于卷积神经网络的给水管网多点漏损定位装置。本发明

本发明公开了一种基于卷积神经网络的城市轨道交通乘客拥挤程度检测方法，首先对待检测视频进行预处理，分段并提取运动残差图像，将原始图像与运动残差图像组合作为卷积神经网络算法的输入，建立至少包含一个卷积层和最大池化层的特征提取块，处理并计算原始图像和运动残差图像中包含的人群状态特征，再将人群状态特征和运动特征结合，构建至少包含一个卷积层、最大池化层和全连接层的特征融合块，进行融合处理，同时构建分类器，使用预制的带有拥挤程度标签的训练集对卷积神经网络进行训练，使分类器对待测视频中的乘客拥挤程度进行正确检测，更加全面的表征监控视频中的客流状况，实现拥挤程度的检测，提高了算法检测的准确率。

本发明公开了一种基于化学和物理交联的双网络纤维素凝胶系材料，该材料包括水凝胶、气凝胶和 生物塑料。在纤维素溶液中加入定量的交联剂并搅拌后先形成部分化学交联的纤维素凝胶，然后将该凝 胶置于纤维素的非溶剂中进行物理交联，经过水洗后得到双网络纤维素水凝胶。由双网络纤维素水凝胶 干燥制备双网络纤维素气凝胶;将双网络纤维素气凝胶在 150?oC 以上热处理后得到碳气凝胶;将双网 络纤维素水凝胶或气凝胶热压制备双网络纤维素生物塑料。本发明制备的双网络纤维素材料具有优良的 力学性能、高的比表面