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在規(guī)范采樣及針對性測試條件下，釋光測年技術(shù)應(yīng)用在埋藏陶器、燒土類考古受熱材料的年代學(xué)研究中具有高準(zhǔn)確度的優(yōu)勢，并有望確定最后一次考古受熱事件（如祭祀、焚燒、烹煮等）的高精度年代。

一種寬光譜、強吸收的表面光伏型光探測器的制備方法，其作法是：以鈦箔為陽極，鉑為陰極，對鈦箔進行氧化，得非晶態(tài)TiO2納米管陣列；經(jīng)處理后，得TiO2納米管陣列；將鈦箔置于高溫反應(yīng)釜內(nèi)，再將Na2S2O3、Bi(NO3)3水溶液注入密封反應(yīng)釜，熱處理得Bi2S3-TiO2納米管陣列；在Bi2S3-TiO2納米管陣列表面覆蓋FTO，引出電極，在未生成Bi2S3-TiO2納米管陣列的鈦箔上引出電極，將FTO與鈦箔及其Bi2S3-TiO2納米管陣列的接觸邊緣封裝即得本發(fā)明的光探測器。該方法能耗低，工藝、設(shè)備簡單；制得物適用光譜范圍大，適合做光譜分析；還可以做光敏開關(guān)等光電器件，具有廣闊的應(yīng)用前景。

本發(fā)明公開了一種基于模糊概率的光伏電池的最大功率點的跟 蹤方法。所述跟蹤方法包括：以ε為采樣間隔，獲得 N 個采樣點 [ui,P(ui)]，i 為小于等于 N 的正整數(shù)；其中，ε為 0.05UOC/Ns～ 0.5UOC/Ns，UOC 為光伏電池的開路電壓，Ns 為光伏電池的串聯(lián)數(shù)； 通過構(gòu)造擴散函數(shù) fD 和隸屬度函數(shù) fM，求取概率函數(shù) Pro(i)，對概率 函數(shù) Pro(i)的結(jié)果從大到小排序，并依次選取排序靠前的概率對應(yīng)的 Xi 的并集作為最大功率點的搜索范圍，使得所述排序靠前的概率函數(shù) Pr

本發(fā)明公開了一種提高二氧化鈦光激發(fā)氣敏性能的方法及裝置， 該方法是在光氣敏傳感器工作過程中，通過對材料薄膜進行加熱調(diào)控 （50℃-70℃），使氣敏材料表面物理吸附水減少，從而對環(huán)境濕度不 敏感；其次，表面保留的化學(xué)吸附水在紫外光照下產(chǎn)生的自由羥基， 以及由低溫加熱下產(chǎn)生少量熱激發(fā)誘導(dǎo)的光、熱聯(lián)合激發(fā)的協(xié)同效應(yīng)， 可大幅度提高其響應(yīng)恢復(fù)速度。裝置包括材料基片、光激發(fā)源、光激 發(fā)控制模塊、溫度控制模塊、信號調(diào)理模塊、計算

（一）成果背景 分布式光伏可在用戶側(cè)就近安裝與消納，減少因長距離輸送帶來的線路損耗問題，在新型電力系統(tǒng)建設(shè)中發(fā)揮著重要作用。2021年6月，國家能源局綜合司發(fā)布了《關(guān)于報送整縣（市、區(qū)）屋頂分布式光伏開發(fā)試點方案的通知》，用以推動分布式光伏高質(zhì)量發(fā)展、支撐新型電力系統(tǒng)建設(shè)。在該政策的推進下，分布式光伏容量迅猛增長。截至2021年底，國內(nèi)分布式光伏裝機容量已達(dá)到107.5GW，約占光伏總裝機容量的三分之一，且其增長速度已經(jīng)超過了集中式光伏。 （二）痛點問題 對于配電網(wǎng)來說，光伏出力易受天氣因素影響，具有極強的隨機波動特性，大規(guī)模分布式光伏接入，一方面加劇了配電網(wǎng)負(fù)荷短時波動，影響電力實時平衡，制約負(fù)荷預(yù)測精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性與負(fù)荷特性的不匹配造成其難以消納，為有源配電網(wǎng)運行管理帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。 對于電力市場交易來說，隨著新一輪電力體制改革的持續(xù)深入，分布式光伏所有者作為售電商參與市場競爭成為必然趨勢。分布式光伏出力的不確定性與短時劇烈波動性，使得分布式光伏電站/售電商難以制定合理的市場交易策略與電力交易合同，面臨嚴(yán)重的市場風(fēng)險。 因此，亟需精準(zhǔn)的分布式光伏功率預(yù)測，為有源配電網(wǎng)調(diào)度運行、分布式光伏消納，分布式光伏參與電力市場等提供有力數(shù)據(jù)支撐。 （三）技術(shù)方案 1、基于變分模態(tài)分解與動態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的分布式光伏功率預(yù)測 首先利用變分模態(tài)分解各分布式光伏復(fù)雜出力序列分解為相對簡單、波動較小的不同頻率子序列，以減小場站間關(guān)聯(lián)關(guān)系的挖掘難度。然后，基于分布式光伏場站間時空關(guān)聯(lián)性處于動態(tài)變化中的考慮，利用全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將各節(jié)點特征映射到多維空間，而后利用時域卷積挖掘跨節(jié)點關(guān)聯(lián)關(guān)系，由此以數(shù)據(jù)驅(qū)動方式挖掘各頻率下各場站子序列關(guān)聯(lián)性，有效實現(xiàn)子序列動態(tài)圖結(jié)構(gòu)的構(gòu)建。最終，基于可用于非歐式空間結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)建模的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將其與動態(tài)圖結(jié)構(gòu)結(jié)合，建立考慮動態(tài)時空關(guān)聯(lián)性的圖卷積預(yù)測模型，針對不同頻率下出力子序列分別預(yù)測，而后重構(gòu)得到各場站功率進而獲取配電網(wǎng)分布式光伏總功率。 2、基于深度聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式光伏發(fā)電功率預(yù)測 首先，基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建時域自編碼器模型，該模型編碼器用于提取每個時間步輸入的時域特征，而后利用解碼器將該特征向量轉(zhuǎn)換為輸出序列進行未來時間步的預(yù)測，自編碼能顯著增強長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時域建模能力。而后，利用注意力機制解決其在處理長輸入時間序列時會導(dǎo)致解碼器面臨特征冗余問題，且使模型聚焦于對輸出更關(guān)鍵的時域特征。由此，利用注意力自編碼預(yù)測模型通過對時域特征的有效挖掘?qū)崿F(xiàn)功率預(yù)測精度的進一步提升。 在此基礎(chǔ)上，開發(fā)了用于分布式光伏功率預(yù)測的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，在該框架中，本地用戶僅需將本地模型進行共享，無需數(shù)據(jù)的傳輸，而后由中央服務(wù)器進行模型的聚合以實現(xiàn)用戶間信息共享。在各本地場站進行注意力自編碼預(yù)測模型的訓(xùn)練；在中央服務(wù)器，基于聯(lián)邦平均算法實現(xiàn)各本地預(yù)測模型的匯聚、全局模型的生成與下發(fā)。在保證數(shù)據(jù)隱私性的前提下取得與傳統(tǒng)集中式機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練近似的預(yù)測效果。 （四）競爭優(yōu)勢 1、有效表征廣域分布式光伏集群間時空關(guān)聯(lián)特征，實現(xiàn)分布式光伏功率預(yù)測精度提升。 當(dāng)缺乏氣象實測或預(yù)報數(shù)據(jù)時，考慮分布式光伏時空相關(guān)性可有效提升分布式光伏功率預(yù)測精度。現(xiàn)有研究多利用各光伏場站地理距離或者整體出力表征時空相關(guān)性。這種靜態(tài)建模方式在分布式光伏出力模式長期穩(wěn)定的情況下，可以取得較好的預(yù)測效果。然而，易受天氣因素的影響，分布式光伏出力極易發(fā)生短時波動，因而各場站關(guān)聯(lián)性處于動態(tài)變化過程。以恒定的場站間關(guān)聯(lián)關(guān)系去考慮這種復(fù)雜的集群出力序列，顯然無法反映天氣影響下分布式光伏出力短時變化，難以實現(xiàn)功率預(yù)測精度的有效提升。 所提的基于變分模態(tài)分解與動態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的分布式光伏功率預(yù)測方法，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動方式實現(xiàn)挖掘各場站間關(guān)聯(lián)特性的動態(tài)實時挖掘。在基礎(chǔ)上，考慮到不同模態(tài)分量下各場站間關(guān)聯(lián)關(guān)系的差異性，將各場站原始功率分解為了相對簡單、波動較小的不同頻率模態(tài)分量，減小關(guān)聯(lián)關(guān)系的挖掘難度。 2、有效保證各分布式光伏數(shù)據(jù)隱私性，且能取得與傳統(tǒng)集中式機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練方式近似的預(yù)測效果 現(xiàn)有的數(shù)據(jù)驅(qū)動預(yù)測方法性能在很大程度上依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量，因此大多以一種集中的訓(xùn)練方式實現(xiàn)，即中央服務(wù)器匯聚來自各場站的運行數(shù)據(jù)而后進行模型的訓(xùn)練。然而，這種集中訓(xùn)練的方式會期限數(shù)據(jù)隱私，使用戶信息暴露在公共環(huán)境而導(dǎo)致被外部攻擊者進行數(shù)據(jù)分析、行為探測等。此外，在競爭激烈的電力市場中，分布式光伏場站所有者可能不愿共享數(shù)據(jù)。這些因素使傳統(tǒng)模型訓(xùn)練方式難以實現(xiàn)。 所提的基于深度聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式光伏發(fā)電功率預(yù)測方法，利用注意力自編碼模型在本地場站進行建模預(yù)測，實現(xiàn)對本地功率時域特征的有效挖掘；利用分散式訓(xùn)練的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，實現(xiàn)各場站預(yù)測模型信息共享，有效保證本地用戶的數(shù)據(jù)隱私的同時取得不錯的預(yù)測效果。 創(chuàng)新點 1、考慮了場站間關(guān)聯(lián)關(guān)系的動態(tài)性。對于分布式光伏，雖然場站數(shù)量眾多、分布廣泛，但是其位置臨近，由于云團運動等氣象因素導(dǎo)致的相關(guān)性較強。所提方法以數(shù)據(jù)驅(qū)動方式根據(jù)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前的各場站輸入功率進行關(guān)聯(lián)關(guān)系的動態(tài)表征，實現(xiàn)功率預(yù)測精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站點數(shù)據(jù)隱私應(yīng)的前提現(xiàn)實現(xiàn)信息共享。利用自編碼結(jié)構(gòu)進一步提升LSTM的時間序列建模能力；利用注意力機制模型聚焦于對預(yù)測更關(guān)鍵的輸入特征，以此實現(xiàn)時域特征的有效挖掘。在此基礎(chǔ)上，利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架聚合各本地模型，實現(xiàn)各站點信息聚合，實現(xiàn)精度有效提升。 市場前景 隨著新型電力系統(tǒng)建設(shè)目標(biāo)的推進，分布式光伏裝機容量呈爆發(fā)式增長。所研成果可應(yīng)用于配電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測、用戶可調(diào)度容量評估、激勵型需求響應(yīng)基線負(fù)荷估計等場景中，為高比例分布式光伏有源配電網(wǎng)的安全、經(jīng)濟、高效運行，維持電力平衡等工作提供重要參考。同時，隨著分布式光伏逐步參與到電力市場，所研成果可為分布式光伏售電商制定最優(yōu)的交易策略，簽訂合理的價格合同提供有力數(shù)據(jù)支撐。綜上所述，所研成果市場前景廣闊。

一、產(chǎn)品簡介        光纖通信作為一門新興技術(shù)，它具有容量大、中繼距離長、保密性好、不受電磁干擾和節(jié)省銅材等優(yōu)點。近年來發(fā)展速度快，已被廣泛應(yīng)用到軍事通信、民用通信等各種領(lǐng)域，是世界新技術(shù)革命的重要標(biāo)志和未來信息社會中各種信息的主要傳送工具。在光纖的使用過程中，光纖線路的耦合對于其中光功率的傳輸至關(guān)重要。其中存在著兩種主要的系統(tǒng)問題：1、如何從多種類型的發(fā)光光源將光功率耦合進一根特定的光纖；2、如何將光功率從一個光纖發(fā)射出來后經(jīng)過特定的裝置耦合進另外一根光纖。光無源器件是光纖通信設(shè)備的重要組成部分。它是一種光學(xué)元器件，也是其它光纖應(yīng)用領(lǐng)域不可缺少的元器件。該實驗儀重點介紹了常用的光無源器件的相關(guān)參數(shù)及測試方法。為此公司研制出本實驗系統(tǒng)，讓學(xué)生了解和認(rèn)識光纖耦合的相關(guān)參數(shù)和特性、光無源器件的相關(guān)參數(shù)及測試方法等，通過實驗平臺的搭建，可以讓學(xué)生更深刻的了解，也能鍛煉學(xué)生校準(zhǔn)光路等方面的動手能力，是學(xué)校金工實習(xí)（工程實習(xí)）與工程檢測的不二之選。 二、實驗內(nèi)容 650nm激光器與光纖耦合實驗 1550nm光纖激光器與光纖耦合實驗 相同模式光纖之間耦合實驗 不同模式光纖之間耦合實驗 光源與顯微物鏡及準(zhǔn)直器耦合特性對比實驗 光纖轉(zhuǎn)換器測試實驗 光纖變換器測試實驗 光纖耦合器測試實驗 光纖隔離器特性測試實驗 波分復(fù)用器和解復(fù)用器測試實驗 可調(diào)光纖衰減器測試實驗 光纖機械光開關(guān)特性測試實驗 光纖偏振控制器特性測試實驗 光纖偏振分束器（PBS）性能能參數(shù)測試實驗 不同種類光纖、光纜及光器件認(rèn)知和操作實驗 熔接機原理及使用實訓(xùn)操作實驗 剝纖、清潔、切纖及光纖接續(xù)實訓(xùn)操作實驗 手動模式下，光纖熔接實訓(xùn)實驗 自定義模式下，光纖熔接實訓(xùn)實驗 光纖端面處理基本操作實驗 光纖耦合技術(shù)基本操作實驗 光纖耦合技術(shù)基本操作實驗 光功率耗損法對光纖熔接質(zhì)量測試 三、實驗配置參數(shù) 1、光源：波長1310±20nm，1550±20nm；輸出功率：1-2.5mw，連續(xù)可調(diào)；輸出端口：FC/PC；穩(wěn)定性＜0.5db（5h）；光源類型：LD光源； 2、光功率計：波長范圍800-1700nm；輸入接口：FC 校準(zhǔn)波長：1550nm,1310nm； 3、偏振控制器：插入損耗＜0.05dB；消光比＞40dB；回波損耗＞65dB； 4、光纖機械光開關(guān)：插入損耗：1310/1550  P1→P2 0.56/0.54 dB ，P1→P3 0.53/0.47 dB ;回波損耗＞50dB ；開關(guān)速度：≦8ms ； 5、高隔離度光纖隔離器：最大插入損耗：0.35dB ；回波損耗：≧50dB ；隔離度：≧30dB ； 6、光纖耦合器：分光比：50% : 50% ；最大插入損耗1310/1550: 3.3dB ; 7、光纖波分復(fù)用器：隔離度：1310nm ：31.8% ；1550nm ：34%；插入損耗：1310nm ：0.30%；1550nm ：0.34% ； 8、光纖可調(diào)衰減器：0-30db可調(diào)； 9、軟件：配套儀器使用，數(shù)據(jù)采集處理； 10、光纖熔接機：適用光纖：SM (單模), MM (多模), DS (色散位移)光纖, NZDS (非零色散位移，即G.655光纖)，BIF/UBIF（G.657）； 光纖切割長度：8-16mm, 被覆光纖直徑250µm，16mm，被覆光纖直徑250µm-1000µm；平均接續(xù)損耗：0.02dB(SM)、0.01dB(MM)、0.04dB(DS)、0.04dB(NZDS)；顯示：高性能5.6英寸彩色LCD顯示屏，提供清晰的數(shù)字圖像顯示；電極壽命：2500次；鋰電池容量：典型熔接250次，充電時間3小時，可在充電時使用；電源：交流適配器輸入電壓100-240V  50／60Hz，輸出電壓：DC13.5V /5A，直流輸入電壓11.1v ( 內(nèi)置鋰電池8800mAh )； 四、實驗?zāi)康? 1、了解光纖連接器及其原理、種類，實驗操作進行連接器參數(shù)測量； 2、掌握光纖頭平端面的處理技術(shù)。 3、掌握光纖之間的耦合、調(diào)試技術(shù)，了解光纖橫向和縱向偏差對光纖耦合損耗的影響。 4、掌握光纖熔接的基本技術(shù)。 5、熟悉光纖型號及結(jié)構(gòu)，掌握其裝配方法、使用環(huán)境及保護措施等；

該研究以基本明確的2019-nCoV冠狀病毒經(jīng)過人ACE2受體侵入細(xì)胞這一結(jié)論為突破口，除了以肺泡二型（AT2）細(xì)胞因ACE2高表達(dá)而成為這種冠狀病毒侵入的首要靶標(biāo)外，推測該病毒還可能通過ACE2攻擊人體其它器官。因此，研究利用最新的單細(xì)胞RNA測序數(shù)據(jù)，對人體主要生理系統(tǒng)包括呼吸系統(tǒng)、心血管系統(tǒng)、消化系統(tǒng)和泌尿系統(tǒng)相關(guān)器官和細(xì)胞類型的ACE2表達(dá)進行分析，進而構(gòu)建易受2019-nCoV冠狀病毒侵犯的人體器官風(fēng)險分布圖。

通過對個體全基因組單核苷酸多態(tài)性（SNP）信息與疾病表型的全基因組關(guān)聯(lián)分析，以及兩階段獨立人群驗證，最終在2942例鼻咽癌患者中發(fā)現(xiàn)了位于14號染色體上CEP128 基因啟動子區(qū)的變異位點rs17111237與放射性腦損傷的發(fā)生存在顯著關(guān)聯(lián)，攜帶危險型等位基因的個體CEP128基因的表達(dá)水平顯著較低。特別地，聯(lián)合臨床危險因素，攜帶危險基因型的高危鼻咽癌患者放射性腦損傷五年發(fā)病風(fēng)險為攜帶保護基因型的低危患者的3倍。CEP128基因編碼中心體蛋白，在纖毛形成和細(xì)胞周期調(diào)控中起著至關(guān)重要的作用。研究表明，CEP128可通過與CASK、CEP72等蛋白相互作用，維持纖毛的功能并調(diào)節(jié)細(xì)胞對射線等外界刺激的反應(yīng)。我們進一步以放射性腦損傷的主要靶細(xì)胞——神經(jīng)膠質(zhì)細(xì)胞為模型探究了CEP128基因的功能，通過克隆形成實驗發(fā)現(xiàn)敲減CEP128基因的表達(dá)顯著增加了神經(jīng)膠質(zhì)細(xì)胞的放射敏感性。

智能體感平衡車控制系統(tǒng)是用于獨輪車，雙輪車，帶扶手車，滑板車等各類智能體感車的驅(qū)動控制系統(tǒng)，包括硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)。智能體感平衡車領(lǐng)域，從 2014 年開始興起，2015 年逐步推廣，2016 年有望更加普及。其主要功能是為各類體感車提供安全，穩(wěn)定的控制。選用合適的主處理器，通過加速度計和陀螺儀進行測量數(shù)據(jù)和處理數(shù)據(jù)，進而精確判斷車輛傾角，運用最優(yōu)的控制算法控制電機，進而驅(qū)動控制器，實現(xiàn)對智能體感車快速，安全，穩(wěn)定的驅(qū)動控制，同時加入安全保護算法和安全裝置，提高安全，可靠性。2015 年，已經(jīng)完成了主控芯片，電機，驅(qū)動器，傳感器等的選型，有了數(shù)據(jù)融合技術(shù)和驅(qū)動器控制技術(shù)等方面的成熟技術(shù)積累，并已開發(fā)出性能較為穩(wěn)定的驅(qū)動控制板。

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