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茶。灌木，樹姿半開張，小葉種，葉片長橢圓形，生長勢較旺盛，發芽 期較早，春茶一芽兩葉水浸出物含量42.33%，氨基酸含量3.19%，咖啡堿含量1.83%，茶 多酚含量26.5%，適制綠茶或紅綠茶兼制品種。嫩栗香、鮮醇。高抗茶炭疽病、云紋葉 枯病，中抗小綠葉蟬?？购暂^強，抗旱性較強。第1生長周期畝產160千克，比對照瑞 雪增產10%；第2生長周期畝產240千克，比對照瑞雪增產20%。

研發階段/n項目簡介：該數控插床是我院研制的新型數控產品，適用于柴油機新型噴油泵泵體導向槽的加工，亦可以用于類似零件插槽加工。該數控機床設有3根數控軸，能夠精確控制插槽加工，雙工位交替工作，生產效率高。該項目技術水平國內領先。主要技術特點：1.床身由底座和立柱構成，具有良好的剛性和抗振動能力；2.采用進口高精度雙支座滾珠絲杠，精度高，壽命長；3.伺服電機與滾珠絲杠直接連接，傳動準確；4.采用西門子sinumerik802c三軸伺服控制系統，操作簡單、運行可靠；5.自動控制機床的潤滑，機床維護工作量少

產品詳細介紹黑體產品分類    黑體按溫度分為 低溫、中溫、高溫三段。    低溫黑體：下限溫度為環境溫度以下的黑體。因為下限溫度等于和低于環境溫度時，需要有制冷設備，因此分類為低溫黑體，即Tmin≤T環境。    中溫黑體：下限溫度為環境溫度以上、上限溫度為1200℃以下的黑體。因為該段溫度為最常用，用普通的加熱方式就能實現。因此分類為中溫黑體，即T環境＜T≤1200℃。     高溫黑體：上限溫度為1200℃以上的黑體。因為1200℃以上的溫度使用地方不多，加熱用通常的方式已經不能解決，溫度大于1600℃只能進行抽真空。因此分類為高溫黑體，即T＞1200℃。     說明：各個黑體溫度段的溫度有重疊和交差，但按照上面的分段均能準確的分類。     如果有特殊要求，可以和我們聯系，進行特殊定做。   中溫黑體 低溫黑體 熱管黑體 高溫黑體 型    號 HZ-1 HZ-2 HZ-3 HL-3 HL-2 HL-1 RB1-1 RB1-2 RB1-3 HG-1 HGK-1 HG-2 HG-3 工作溫度℃ 300～1100 300～1200 50～600 -50～100 -20～100 0～100 室溫～150 150～300 300～500 700～1600 300～1600 1400～2500 2200～3000 腔口直徑mm Φ40 Φ30 Φ30/Φ40 Φ30 發射率 ≥0.995 ≥0.997 ≥0.995 顯示分辨率 0.1℃ 0.01℃ 0.1℃ 1℃ 溫度穩定度 ≤±0.5℃/10min ≤±0.1℃/10min   ≤±1℃/10min ≤±1.5℃/10min 電源功率kW 2.0 2.0 0.6 3.2 2.7 1.5 4.0 6.0 重量 kg 25 15 195 100 40 100 500 　 　 HZ-3中溫黑體 HZ-2中溫黑體 HG-1高溫黑體 HL-3低溫黑體 　 　 聯系人:王世福(銷售副總/總監)    電話:010-67810538    13601309802

H3C Learningspace是新華三自主研發的基于VDI及VOI混合架構，針對教育等場景提供的云教室融合桌面解決方案，兼顧VDI云上的靈活性，集中資源（包括系統、應用、數據等），按需向學員分配虛擬桌面，以及胖終端形式的性價比，低投入情況下滿足新課改、3D建模、視頻處理等高負載要求。 H3CLearningspace通過統一的Web管理控制臺，實現遠程運維，對數據中心資源集中管理、統一監控，概覽界面直觀展示系統健康度、課程/教室/用戶總數量、桌面運行情況、資源使用率、異常報警信息等，可點擊各模塊進一步查看詳細信息。 自動安裝：除一體機出廠已預裝所有必要程序外，還提供裸機安裝，底層虛擬化、分布式存儲、管理平臺程序等集成打包，一個鏡像導入，即可自動執行下一步直到安裝完畢。 一鍵巡檢：部署完畢、后期維護、故障定位等等，平臺一鍵健康檢查，即可自動發現系統隱患，并給出優化建議。 模板優化：課程鏡像通過自動優化工具，對操作系統進行上百條性能優化動作，較大化提高桌面使用體驗。 自動升級：管理平臺上傳升級包，所有終端自動檢測與下載，服務器后臺、教師端、學生端自動執行升級操作，無需手動干預。 Learningspace將最復雜的代碼邏輯留給研發層，最通俗易懂的操作呈現給前端，較大程度節省人工參與的工作量，提高效率。 活力課堂，教學手段多樣 Learningspace內置新華三自研配套教學管理軟件，專為教育場景定制。 基礎功能：模板切換（一鍵上下課、不同課程對應不同模板）、屏幕廣播、簽到、學生演示、收發文件、屏幕監看、一鍵禁網、離線逃生、一鍵重啟、座位調整、U盤禁用、全屏肅靜、自習模式、賬號模式、虛擬教室、遠程協助、電子教鞭…… 語音相關：語音廣播、分組討論、學生發言、語音會議、個別通話…… 特色功能：直播課程、大班基礎課等需求，教師端可隨時勾選多個班級合并為一個邏輯大班，進行統一授課與控制。 常用功能應有盡有，無論在體驗，還是成本上，Learningspace均實現了突破。除內置外，還支持第三方多媒體教學軟件的無縫集成，以保障任課老師多年的教學習慣得以延續，減少學習成本。 測試考試，省掉九十九步 無紙化考試以其保密、環保、效率等眾多優勢，正逐步替代紙質模式，Learningspace內置測試平臺與考試環境自動部署模式。 隨堂測試：老師可以發起單搶答、全班答、隨機答等形式的評估測驗，測驗結束后系統自動閱卷打分，測試結果計入學生積分系統，在校園空間的積分墻進行排名展示，老師可以此為參考，對學生上課質量進行評估。 考場定制：支持多種考試場景，如國家計算機一、二級等級考試，社會職稱考試等，支持ATA、NCRE等考試部署要求。同時提供考試專屬鏡像，自定義保留考試桌面（桌面完整環境與文件數據）周期時間，以便考試結果有異議可后期溯源備查。 無論是紙質的考卷閱卷，還是PC的手動環境部署，其工作量均為通宵級，而Learningspace開發大量自動化流程，遵循能不動手即不動手，能省時間則省時間的原則，為廣大教師提高百倍效率，少走不必要的路。 網盤分享，再無硬件拷貝 Learningspace內置網盤功能，由分布式存儲提供服務，為數據安全加持多重保障，每位師生均可分配一個私人校園網盤，在校期間永久保留個人數據，訪問不局限在云環境，校園網范圍接入均可登陸獲取自己的專屬數據，省去忘帶U盤的尷尬，也阻斷病毒的傳播途徑。提供分類查詢，分享文件，配合作業空間功能，讓數據分享無邊界，學習趣味再提升。 較佳性能，盡情三維渲染 H3C作為國內少有的NVIDIA授權VDI廠商，具備vGPU技術，可將企業級顯卡進行虛擬化切割，把性能強勁的GPU算力分配給云桌面，極大增強VDI架構的圖形處理能力。靈活的顯存分配，根據使用需求任意切分，實現OpenGL和DirectX的3D類應用流暢運行。顯卡資源云端集中管理，可視化的GPU資源監控管理功能，有效降低運維成本。 與此同時，Learningspace也提供更省成本的解決方案，VOI組件支持充分發揮胖終端硬件性能，將CPU與集成顯卡無損耗提供給圖形設計或視頻處理等高負載應用場景，而后端無需大量服務器資源，節省數據中心建設投入，與此同同時，內置的網盤功能可漫游終端生產的文件數據，除了保障安全，更能提供便捷。 作業空間，趣味云上答題 任課老師可創建自己的課程組，組內包含上此課的學生賬戶，學生擁有對應的登錄使用權限，所有操作均為瀏覽器訪問，不局限特定環境，教室、寢室、圖書館，隨時隨地，寫作業。 云上作業：教師可在此課程組里編輯和發布作業，設置提交截止日期，所有課程內的學生均可見，過期答題，提交拒收。 評論互動：教師在平臺批改打分，會自動呈現數據統計報表，如提交人數、平均分等，同時教師可選定優秀答案公開展示，全體學生可對其評論、留言。 微課空間：教師端可上課期間進行錄屏，將上課內容完整上傳至微課空間，以作為公開課或復習視頻共享，學生可以點播微課視頻進行學習、點贊、評論和回復。 安全策略，確保萬無一失 在安全保障上，Learningspace做了大量安全機制，多重保障，以消除隱患顧慮。 集群技術：將每教室的學生桌面平均分散到所有云主機，避免單臺主機壓力過載，確保不會出現某些主機閑置，而某些利用率極高的情況，所有集群資源可在其他教室未上課時，全部集中提供給某個教室使用，性能10倍提升。 雙機熱備：支持集群拆分，每個集群可以獨立承擔業務功能。拆分后的集群在恢復網絡后，可以再次合并，恢復原有業務。滿足學校在考試、閱卷期間使用的計算、存儲、網絡等資源與正常業務實現完全物理隔離，各項業務照常開展。 權限回收：為防止學生誤操作，以及考試場景的安全性，學生終端斷電、桌面關機、重啟、甚至硬件損壞，數據均不會被清除，只有教師端點擊下課，學生桌面才會還原。故障終端現場換新，虛擬機仍會保持之前的狀態，重新自動連接。 教師端離線：教師端實時檢測與云桌面平臺交互是否異常，從而自行切換離線和在線狀態。離線模式下教師可不依賴云桌面數據中心進行屏幕廣播、屏幕監控、語音廣播、學生發言、語音討論、遠程協助、學生轉播等等。 終端多樣，品牌保障品質 不同的終端體系，對應不同場景需求，大幅度提高適用范圍：VDI靈活多變，可塑性強，承載普通業務場景，橫向擴容，搭配vGPU技術滿足高性能3D渲染需求；VOI本地計算，發揮終端全部性能，數據云端存放，節省服務器資源，降低投入成本。 ARM架構、X86架構、分體機、一體機、老款性價比、新款高性能……各類形態可供選擇，體積小巧，機身一體化設計，噪音直線下降。瘦終端嵌入式芯片，最低達1/30的PC功耗；胖終端桌面級CPU，超強性能。無風扇、機械硬盤等易損元件，基本可做到硬件零維護，相對PC，使用周期更長，節省開支、減少電子垃圾。內置自研SpaceOS系統，開箱通網即可受遠程管控。

D2D 異構網絡技術（即終端直通技術），不需要通過基站或核心網進行數據中轉和處理，只需在移動終端之間建立通信鏈路即可直接傳輸數據，為突破上述技術瓶頸提供了一種新型的網絡架構。目前，D2D 技術已被IMT-2020（5G）推進組確定為第5代移動通信系統的關鍵技術之一。然而，D2D 通信無線資源分配方面的研究，必須考慮能量效率和能量使用的優化。由于移動終端的電池容量有限，一旦忽視數據傳輸中對能量效率的優化，將使得數據傳輸由于能量枯竭而中斷，重要信息無法及時傳達，嚴重影響服務質量和用戶體驗。針對4G 智能手機的用戶調查結果表明，只有不到25%的用戶對手機續航時間表示滿意，手機續航時間已經成為影響用戶滿意度和品牌忠誠度的關鍵因素之一。 　　課題組深入研究了頻譜效率和能量效率之間的內在關聯，其研究結果表明，在考慮實際電路功率損耗的情況下，頻譜效率和能量效率不再是簡單的單調遞減關系，而是隨著頻譜效率的增加，能量效率呈現先單調遞增后單調遞減的特性。通過上述分析可以看出，如果一味追求高頻譜效率和高吞吐量，將會帶來移動終端能量效率的大幅度下降。因此，課題組針對D2D異構網絡頻譜資源復用的復雜場景，將針對能效最優的NP難聯合資源分配問題轉換為用戶偏好下的隨信道狀態和干擾水平而動態變化的一對一匹配問題，并通過采用穩定匹配理論、非合作博弈理論、非線性優化理論來解決能效優化問題。研究結果表明，在保障QoS情況下，相比傳統的高譜效資源分配方法，該方案可以將移動終端的功率消耗降低200%以上。，本項目的核心研究方向正是將節能減排戰略方針落實到移動通信的基礎研究領域中，與國家中長期科技發展方向和國際通信產業長期發展趨勢相一致，將在技術、環境和經濟等多個方面具有重要的研究意義和實用價值。 　　 課題組負責人周振宇自參加工作起即投入到異構網絡資源分配、干擾協調、移動性管理、自組織組網等方面的研究工作中，作為項目負責人，先后主持了多項國家級、省部級科研項目，包括國家自然科學基金青年科學基金項目、北京市自然科學基金青年科學基金項目、北京市優秀人才計劃項目等，積累了深厚的理論基礎和豐富的研究經驗。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等通信領域主流期刊發表論文30 余篇，在IEEE ICC、IEEE Globecom 等通信領域旗艦會議發表文章30 余篇，其中2 篇論文入選ESI 高被引論文。 　　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（美國科學院院士、加拿大科學院院士、英國皇家科學院院士、IEEE Fellow）、Prof. Andreas Molisch（奧地利科學院院士、IEEE Fellow）、易芝玲教授（中國移動研究院首席科學家）以及JSAC、IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Communications Magazine 等通信領域頂級期刊引用和正面評價。榮獲IET Communications 最佳期刊論文獎（the IET Premium Award in 2017，每年在全球范圍內僅選拔1 篇）、IEEE 通信協會綠色通信與計算專委會最佳論文獎（IEEE ComSoc Green Communications and Computing Technical Committee 2017 Best Paper Award，在IEEE Globecom 2017 會議上頒獎） 　　目前擔任 IEEE Access、Transactions on Emerging Telecommunications Technologies、IEEE Communications Magazine 等國際學術期刊的編輯及客座編輯，擔任IEEE ISADS’15 智能電網通信與網絡技術專題研討會聯合主席，擔任IEEE Globecom、IEEE ICC、IEEE WCNC、IEEE VTC、IEEE PIRMC、IEEE CCNC、IEEE APCC 等國際學術會議的技術委員會委員。在國際標準化方面，擔任IEEE 異構網絡授權/非授權頻譜融合標委會工作組骨干成員（IEEE Standards Association, P1932.1 Working Group, “Licensed/Unlicensed Spectrum Interoperability in Wireless Mobile Networks”）。應邀在IEEE 車輛技術協會旗艦會議IEEE VTC’18 上作Tutorial 報告（報告題目：Internet of Vehicles: When SDN, Edge Computing and Big Data Meet Intelligent Transport Systems）。2016 年入選北京市委組織部“北京市優秀人才計劃”，2017 年入選IEEE 高級會員（IEEE Senior Member）。 　　該研究由中國國家自然科學基金委項目61601180和61601181，中央高?；A研究基金資助項目2014MS08和2016MS17，日本學術振興會JSPS KAKENHI 26730056， JP15K15976和JP16K00117以及JSPS A3 Foresight等項目資助。

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本發明公開了一種基于 D2D 和上行 NOMA 的兩用戶通信方法，包括：獲取當前網絡信息和用戶信息；兩個用戶需要在通信時長 T 內完成各自的數據傳輸，當距離上滿足 di＞dj＞d0 且 dj+d0＞di,i≠j,i,j∈{1,2}時，用戶 i 在通信時長 T 內使用全部頻譜資源將數據量 Di 通過D2D 方式傳輸給用戶 j；用戶 j 工作在 FD 模式，在通信時長 T 內使用全部頻譜資源通過 NOMA 方式將數據量 Di 和 Dj 上傳給基站，其中用戶 i 的數據作為強用戶數據，基站首先對其進行解碼，然后再解碼用戶 j 的數據；本發明提供的結合 D2D 技術的上行 NOMA 高能效通信方法，與采用上行 OFDMA 的通信方法相比，在保證系統頻譜效率不變的情況下，較好地提升了系統能效。

（1）USB聯接可拆卸延展式設計，展開秒變A3幅面 （2）500/1000/1600萬像素高清定焦/變焦鏡頭 （3）A3幅面，標配定位硬底座 （4）標配觸控LED輔助燈 （5）可擴展副攝像頭/身份證讀卡器/指紋儀等模塊 （6）基于TWAIN協議接口 （7）提供成熟完善的SDK / API / DEMO （8）支持ABBYY OCR文字識別功能

XM-603D腦解剖模型（15部件） ? XM-603D腦解剖模型可拆分為15部件，由大腦半球、胼胝體、島葉、豆狀核、尾狀核、腦室系統和腦干等部件組成，并顯示大腦半球、內囊、腦室系統、間腦、小腦和腦干中腦、腦橋、延髓各個部位，以及腦神經等結構。 尺寸：自然大，23×18×18cm 材質：PVC材料

低水峰非色散位移單模光纖適用于1260-1625nm全波段的傳輸系統。它抑制了普通單模光纖在1383nm附近由于氫氧根離子吸收造成的低水峰損耗，將工作窗口擴大到E波段（1360-1460nm），從而增加了約100nm的光譜寬帶，全面優化了1260-1625nm全波段的衰減和色散特性，提高了L波段（1565-1625nm）的抗彎性能，充分滿足了多信道傳輸高速率業務的需求。