参数设置 (WH6 仪表) 零点校准(出厂已预设，特殊情况需调整)：高低液位报警值设定： 高水位报警：溢流水位下5-10cm例如设定AH高位报警值设定5.5米 低水位报警：最低有效水位上5-10cm 例如AL低位报警值设定3.5米   系统测试 缓慢向水池注水，观察显示值与实际水位是否一致 达到高低水位报警值时，验证声光报警功能和消防泵联动 检查控制室与现场显示是否同步，误差应 <1cm (精度范围内) 特殊情况处理： 流动液体：将探头放入 φ45mm 保护钢管 (管壁开孔)，再固定于水中 高温环境(>60℃)：使用高温型 WH311 或加装散热装置 强干扰场所(如变电站)：使用三重防雷型 WH311，屏蔽层双端接地 七、安装验收要点 探头垂直安装，距池底 0.5-1 米，远离进出水口 电缆固定牢固，屏蔽层可靠接地，防水措施到位 显示仪表安装规范，消防控制室与现场显示一致 高低水位报警功能正常，能联动消防泵控制 符合《消防给水及消火栓系统技术规范》GB50974-2014 要求 WH311 消防水池液位显示装置安装遵循 "探头垂直安装→电缆可靠连接→仪表规范安装→系统精确调试" 的流程。安装关键在于确保探头位置准确、电缆屏蔽良好和系统联动可靠，这样才能为消防安全提供稳定准确的水位监测。安装完成后，建议每季度进行一次校准检查，确保长期测量精度。

PKCAN-WIFI是由英晖科技独立自主开发的CAN无线应用工具，主要为快速提高CAN总线的无线应用能力。 PKCAN-WIFI可用于Codesys源程序的无线下载联机、远程调试、故障诊断、CAN总线数据在线监控、透传收发、数据采集、数据分析、远程控制等各种CAN总线通讯的场景。 PKCAN-WIFI以其强大的功能和超高的性价比，将会成为CNA无线应用领域的明星产品。 技术参数 供电电压 9-36VDC 最大功耗 2.4W(24V/0.1A) 操作系统 32位 Linux5.1操作系统 WIFI WIFI6支持Station/SoftAP 模式 支持局域网和远程模式 CAN 内置无线PEAK 内置无线KVASER 内置Codesys2.3无线网关 内置Codesys3.5无线网关 工作温度 -20...80℃ 防护等级 IP65 外形尺寸 93×57×28mm 重量 0.2kg 自研Super IT专用软件 兼容PCAN-View软件   兼容CANmoon软件 兼容Kvaser CanKing软件

本成果采用光纤Bragg光栅传感器进行岩层变形多点测试，在国内首次将光纤光栅技术应用于岩层应变变形实时监测，填补了国内、外将光纤光栅传感技术应用于该领域的空白。以光纤光栅单点和多点传感原理为基础，建立基于光纤光栅传感技术的岩石变形检测理论和方法，通过试件、相似模型实验和现场工程实践，建立光纤光栅传感器与岩体相互作用的光学—力学模型。设计了用于室内和现场岩层变形检测的光纤光栅传感器。研究适合于埋入岩体内部的光纤光栅应变传感器结构、测量方法及相应的光纤多介质应变传递理论。 本项目获得了两项国家自然科学基金项目的资助，曾获“陕西省教育厅科学技术二等奖”一项，中国煤炭工业协会“科学技术二等奖”一项。授权发明专利3项，实用新型专利1项。

本实用新型公开了多功能智能传感检测牙刷，包括手柄、电机、旋转轴、连接套、毛刷、噪音传感器、Y型槽、吸气泵，该多功能智能传感检测牙刷，结构巧妙，功能强大，操作简单，通过使用该装置，当毛刷给使用人员的牙齿进行刷洗时，该装置可智能的将清水通过雾化形式喷洒至使用人员的牙齿处，以此让毛刷给使用人员的牙齿进行边刷洗边清洗的状态，有效提高了使用人员牙齿刷洗的清洁度。

光纤激光器和放大器是当前国际上激光领域的研究热点，也是我们的一个重要研究方向。光纤激光器和放大器是现代光通信的产物，是随着光纤及通信技术的发展而崛起的一门崭新技术。由于光纤激光器件与传统的固体激光器件相比，具有低阈值、高效率，稳定性和耐热性能好，结构简单紧凑、重量轻，容易实现、性能价格比高，易于小型化、易于维护等明显优势，它已广泛应用于光通信、工业加工、军事和国防、激光医疗、光纤传感、微波产生等诸多领域。 密集波分复用（DWDM）、光纤入户中有线电视（CATV）网络以

南开大学在“863”计划项目、市科技攻关项目和国家自然科学基金支持下，光纤光栅传感技术与应用课题组取得诸多创新性研究成果。如成功构建了可编程、微位移光纤光栅写入设备，并成功研制出高性能国产化光纤光栅；以光纤光栅作为传感基本元件，利用其波长编码与温敏力敏等优良特性，采用独特的材料和工艺进行封装，创新性地设计并开发出多种光纤光栅传感技术以及系列器件；研制和开发具有多参数、多功能、分布式的全光纤光子传感网络系统；同时，构建多光纤光栅线阵、面阵及体阵等多种拓扑结构，将光纤光栅传感器网络布设于高层建筑用于对

光电式电流传感器是以磁光法拉第效应为基础，直接或间接对电流进行测试 的装置。与传统电磁式电流传感器相比，具有绝缘性能好，无漏油爆炸危险，不 会产生磁饱和及铁磁共振，频带宽，动态范围大，结构紧凑重量轻，适合继电保 护和谐波检测等优点。但现有的传感装置有很多不足，例如光学元件数量多，导 致系统光路调整复杂，增大了引入误差的几率，且使用石榴石前偏振片增大了整 个器件的体积及成本，不利于系统的高度集成。因此我们研究了一种新型石榴石 电流传感器装置及制备方法，在提高传感器的测量精度，扩大测量范围，解决零 点漂

本发明公开了一种可伸缩式竖直运动箱体导向机构，包括用于容纳箱体做竖直运动的管道，以及设置于箱体上用于对箱体在所述管道内做竖直运动进行导向的导向装置。该导向装置为可伸缩式结构，包括设置于所述箱体侧壁面的导轨、设置在所述导轨上并可沿着导轨滑动的至少一个楔形滑块、抵靠在所述楔形滑块上与楔形滑块配合形成楔形调整机构的导向球，以及设置于所述导向球外侧用以约束导向球仅沿着垂直于箱体侧壁面的方向移动的导向球约束装置。通过驱动楔形滑块沿导轨滑动，使导向球朝向远离或者靠近箱体侧壁面的方向运动，以在竖直运动时抵靠在管道内壁实现导向，或在箱体进出竖直轨道时收缩远离管道内壁，从而能够避免与管道内壁的齿条形成干涉。

细菌通过多个趋化受体来感受周围不同的化学小分子，主动游动，实现获得更好的生长环境或者实现趋利避害。但不是强的正趋小分子都是很好的可利用营养物质—好闻的不一定有营养，同样，也不是容易代谢的营养就是强的趋化因子—有营养的不一定好闻。细菌在自然界中往往面临多种不同强弱的趋化小分子，多种不同可代谢程度的营养来源的复杂浓度梯度环境中，细菌群落是如何通过趋化行为抉择它们的去向，实现最优化它们的环境适应性与生长速度？细菌在个体与群体的选择上是否有不同？这一基于细菌的生物行为的研究也许对了解复杂的高等生物的群体行为也有所帮助。 北京大学物理学院欧阳颀院士领导的“生物物理”团队的罗春雄研究组在基于微流体细菌趋化分析芯片的实验研究中发现：在反向不同引诱物浓度梯度下，细菌首先趋向聚集于强引诱物而少营养的一端， 但当细胞密度超过一个阈值时，细菌群落部分“逃逸”强引诱物浓度场，游向趋化因子相对弱但可代谢物质富集的一端。这一现象被刻画为细菌群体运动的“逃逸相变行为”。罗春雄研究组通过与美国IBM沃森研究中心的涂豫海教授（北大定量生物学中心资深访问学者）合作，对此现象涉及的趋化受体间的协作行为进行了系统细致的理论分析和实验论证，发现营养物质通过数量较少的Tap趋化受体进行了响应行为，而且在较大的一个趋化响应参数空间均会出现由细菌密度超过临界密度而产生的逃逸条带（“Escape Band”）行为，该行为可以使得细菌群落在复杂的趋化物浓度场中获得更好的生长优势。相关的定量实验与理论研究以“The escape band in Escherichia coli chemotaxis in opposing attractant and nutrient gradients”为题于2019年1月23日在线发表于Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America（PNAS）杂志上。细菌群体趋化运动的“逃逸相变行为” 文章第一作者为北京大学定量生物学中心博士研究生张玄麒,通讯作者为北京大学物理学院/定量生物学中心罗春雄教授及美国IBM沃森研究中心/定量生物学中心的涂豫海教授，参与人包括欧阳颀院士，前沿交叉学科研究院博士研究生司光伟，董一名，物理学院博士研究生陈凯悦。工作得到国家自然科学基金委、物理学院介观物理重点实验室、 北京大学定量生物学中心、北大-清华生命科学联合中心的支持。 工作原文连接: https://www.pnas.org/content/early/2019/01/22/1808200116

动作捕捉技术（motion capture）在影视、体育、安防等领域具有广泛应用。传统的动作捕捉分为两大类，光学动捕系统通过在采集环境部署多个红外摄像头，再在人员的动捕服上放置光学标记球来求解出采集者的姿态信息，从而实现对人体运动的捕捉与动画映射；惯性动捕系统通过惯性测量单元（IMU）来采集肢体的运动信息，采集设备相对更轻便，但采集精度不如光学动捕系统。光学动捕系统包括Motion Analysis，Vicon，Optitrack等，惯性动捕系统有Xsens，诺亦腾等。 然而，无论是光学动捕还是惯性动捕都需要动作人穿上特定的设备，不可避免地会影响到人体运动的真实性和动捕的使用范围。同时，相应的专业动捕设备往往价格不菲，很多有需求的小型工作室也会望而却步。因此，学术界和工业界都在极力研究“无标记运动捕捉”技术，即不需要任何穿戴设备，仅由相机观测和算法分析，就实现对多人体运动的实时准确捕捉。这种技术有着更加广泛的应用场景，例如无人售货超市、VR/AR游戏、远程全息通讯、数字人创建、虚拟主播、人机交互、全天候医疗监护等。 近几年，随着深度学习技术的广泛普及，无标记动捕领域也诞生了许多革命性技术，例如实时2D多人体关键点检测技术OpenPose等。然而，多目标实时3D运动捕捉仍然是一个极具挑战性的问题，主要挑战因素包括：如何实现实时计算，如何进行高效的多视角关联，如何解决紧密交互带来的观测失真等。举个例子，当两个人拥抱在一起的时候，当前大多数检测或重建算法都会失效。而理论上，多视角的观测信号能够在一定算法设计下互相补充，尽可能解决单视角运动重建的歧义性。如何充分利用多视角的视频信号，实现复杂、紧密交互场景下的多人体运动捕捉是当前无标记运动捕捉领域的核心问题之一。 该项目研究工作提出的多视角人体运动捕捉系统包括相机采集模块，2D姿态检测模块，4D关联图求解模块，三维骨架求解模块及渲染模块。其主要算法贡献在于提出并实现了4D Association算法。 当前的多视角运动捕捉系统大多采用的是序贯地匹配策略，首先对每个视角进行独立的人体检测和连接（例如，OpenPose检测关键点和关键点相互连接的概率，从而对人体进行连接；Mask-RCNN、AlphaPose和HRNet都需要先检测每个人的BoundingBox，然后对每个人进行独立的人体检测），然后对人体进行多视角关联和姿态求解，最后进行时域跟踪。这种常规方法的缺陷在于，当单个视角检测失败以后，后续的算法难以对失败的检测结果进行修正，从而将错误的检测传递到下一个步骤，影响跟踪效果，对于紧密交互（例如前文提到的两人拥抱）的情形，单视角的往往很难给出令人满意的检测结果，因此基于序贯式的算法一般会失效。 相较而言，该研究工作的创新性在于充分利用单图连接(2D)、多视角连接(1D)、和时域连接(1D)之间的相互约束从而进行全局优化，用多视角信息和时域信息来避免单视角连接的歧义性，同时也通过单视角连接结果来优化多视角的匹配，从而使得关联结果更趋向于全局最优。具体地，该研究工作提出了一种4D Graph的图结构，将上一帧的三维人体关键点（在初始帧或者人进入动捕范围的时候可以缺失，不影响算法的运行）和当前每一视角的2D关键点建模在同一个图结构中，用单图连接、多视角连接、时域连接的概率作为边的权值，将人体多视角关联的问题看成提取有效边的过程。为了快速地求解这个问题，进一步提出了一种基于完全子图的近似求解算法，高效地完成了从4D图结构中提出正确的人体连接。 最终，该研究工作实现了紧密交互下人体的三维姿态重建，并展示了实时系统效果。其算法在多个数据集上均表现出了良好的视觉效果，在Shelf数据集上也取得了当前最好的数值结果。