本发明公开了一种电弧增材与铣削复合加工的方法，包括：(1)将需要加工零件的STL三维模型进行分层切片及路径规划，生成相应的G代码，然后导入至电弧增材和铣削加工复合装置中进行加工；(2)控制焊枪的开关，氩气的开关以及复合装置的运动，来进行电弧增材制造；(3)当使用焊枪堆积达到需要铣削加工的阈值时，暂停电弧增材加工，同时G代码控制焊枪相对于铣刀抬高，成形件移动至铣刀下方进行轮廓和顶面的铣削加工；(4)如果加工满足结束条件，结束加工，获得加工零件；否则转到步骤(2)，循环执行。本发明还公开了相应的产品。本发明可以使得电弧增材与铣削复合加工能够有效融合，加工效率高，加工零件的精度以及形貌尺寸控制更好。

本发明属于船舶电力推进领域，并公开了一种多轴电力推进半实物模拟试验平台。该模拟实验平台包括依此连接的开发主机、实时仿真机、电机驱动器和电机组，开发主机用于开发船‑机‑桨模型；实时仿真机用于收集系统状态信息，完成对电机组的控制；电机驱动器分为主动电机和负载电机，电机组分为主动电机和负载电机，电机驱动器和电机组是组成电力推进半实物实验平台硬件在回路模拟的主体。通过本发明，实现船舶或海洋平台电力推进的半实物模拟试验，为研究人员对实际大型船舶和海洋平台多轴电力推进系统的设计、论证和验证提供指导，适用范围广，鲁棒性强，且方便快捷。

淡水鱼产量的可持续增长依赖于其加工业的发展,市场上出现了一些利用淡 水鱼加工而成的产品,如鱼糜、鱼头豆腐、鱼罐头、风味休闲鱼干、醉鱼等,但由 于各种原因,这些产品总产量规模不大,淡水鱼加工率仍不足总产量的,明显制约着淡水鱼产业的可持续发展。已有产品所用的加工技术,均会受到一般淡水鱼鱼肉多肌间小刺特点的影响。传统罐头鱼采用高温蒸煮,但由于没有经过失当的脱水预处理,因而热处理时间不能过长,只能满足微生物学安全性要求,否则会使鱼肉质地溃烂,影响消费者接受性,因而,这种热处理强度不能使鱼肉肌间小刺得到有效软化。风味休闲鱼干制品技术,虽然可以实现鱼刺酥化目的,但一般采用高温油炸工艺,使产品带有过多脂肪,并且影响鱼肉形态。本发明可使多肌间小刺的淡水鱼块在保持形态完整的前提下使其中的鱼刺得到完全软化；利用这种发明处理后的鱼块，经过适当调理，可加工成各种淡水鱼成品；本发明可拓展淡水鱼的加工利用范围，促进淡水鱼加工率的提高。 专利的技术水平： 热风干燥：将盐渍后的鱼块在 40-45℃温度条件下热风干燥至鱼块内水分质量百分含量 40%-50%范围。 加压热风高温处理：将热风干燥后的鱼块,置于加压热风柜内,在 0.2-0.3MPa 压强条件下,利用 125-135℃的热风作加热介质处理 20-40min,处理结束后,在相同的压力条件下利用冷风使鱼块冷却到 30-40℃,即完成处理操作。 

对映-贝壳杉烷类（ent-kaurane）二萜是一大类具有抗菌、抗病毒、抗肿瘤等多种重要生物活性的四环二萜天然产物，目前已有超过1000成员被分离、鉴定出来。由于复杂的结构和潜在的生物活性，该类型天然产物吸引了合成化学家的广泛关注。国内外众多著名的有机化学家都对该类分子进行了合成研究，目前报道的合成方法大都需要多步构建其四环骨架，尤其是[3.2.1]双环骨架。北京大学雷晓光课题组近日在对映-贝壳杉烷类（ent-kaurane）天然产物的合成上取得了重要进展。他们发展了一种简洁高效地构建对映-贝壳杉烷类（ent-kaurane）四环骨架的方法：通过利用北京大学余志祥课题组前期发展的铑催化的Yu-[3+2+1]环加成反应构建6/6/6三环骨架，进而结合最新发展的钯介导的环烯化(cycloalkenylation)反应构建[3.2.1]双环骨架。底物普适性研究表明该两步策略可用于快速构建不同取代的对映-贝壳杉烷（ent-kaurane）骨架和对映-贝叶烷（ent-beyerane）骨架。基于该策略，他们分别以10步和8步完成了ent-1α-hydroxykauran-12-one 和12-oxo-9,11-dehydrokaurene 的无保护基高效全合成，并且以10步完成了12α-hydroxy-9,11-dehydrokaurene的全合成，并对其结构进行了修正。通过对反应前体的精细调控，该合成策略不仅能够应用于不同对映-贝壳杉烷类（ent-kaurane）天然产物的高效全合成，并有望应用于天然产物类似物的高效合成。该工作的完成也进一步阐明Yu-[3+2+1]反应在合成具有桥头四级碳的天然产物和药物分子的巨大优势。

1、成果简介：（500字以内） 环氧丙烷行业的可持续发展对于中国的聚氨酯产业及其相关领域具有重要意义。但对中国环氧丙烷行业而言，最大制约行业发展的因素是氯醇法生产工艺皂化废水污染问题，已成为制约全行业发展的首要因素。全行业年排渣量约200万吨，年排废水量约4000～5000万吨。本项目从清洁生产、循环经济角度研究开发了皂化废水处理、资源化利用的生产环境清洁技术与装备，形成经济高效的绿色循环工艺，皂化废水作为资源被应用，在废水得到处理的同时，得到沉淀碳酸钙粉体材料、盐和水三种产品，建立一

广州环峰能源科技股份有限公司是专业从事能源、环保等设备的研发、生产，以及新兴清洁燃料等节能产品的生产供应及配套服务的能源公司。主要以“能源+设备+服务”为其主营业务，即利用生物质、天然气等能源，为客户提供冷、热、电等全方位的能源综合服务。细分为生物质供热运营、天然气分布式能源站运营、清洁煤热电联产三个能源服务板块。

本发明公开了一种用于一氧化氮氧化的催化剂，其特征在于， 所述催化剂为莫来石型复合氧化物，化学通式为 A1-xA'xB2-yB'yO5， 其中，A 和 A'各自独立地为稀土金属或碱土金属元素中的一种，B 和 B'各自独立地为过渡族金属元素中的一种，且 0≤x≤1，0≤y≤2。该 催化剂可以在较宽的温度范围内高效地将一氧化氮催化氧化为二氧化 氮，且成本低，具有很好的热稳定性，能长时间保持较高的催化活性， 明显提高汽车尾气

基于身份证开锁的物联网电子锁系统，主要由物联网电子锁、云服务器、后台管理软件、客户端软件组成。整个系统是基于无线以太网通信技术，可实现远程无线对电子锁的监控管理，通过RFID射频识别技术识别身份证信息。该系统解决了可用二代身份证刷卡开锁的问题，实现开锁过程实名制，以及利用无线以太网络传输开锁密码、开锁身份证号、门锁状态等信息的问题。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。

随着物联网技术与智能交通技术的发展，用于高速公路或城市内普通公路的道路护栏，作为“智慧城市”的一个重要组成部分，正受到越来越多的关注与重视。通过在护栏上安装低功耗的传感器芯片以及无线信号收发芯片，并配合相关服务器软件，护栏具备了一定的外部事件感知能力、处理能力、无线通信与组网能力，从而实现护栏的智能化。