产品详细介绍 一、机器人技术产业应用方向介绍     随着计算机科学技术的不断发展，工业机器人应用领域也随之不断扩展和深化。工业机器人已成为一种高新技术产业，正为工业自动化发挥着巨大作用。 机器人学是一门综合性的新兴学科，它是综合了机械工程技术、电子工程技术、信息传感器技术、控制理论、机构学、人工智能学、仿生学等多学科而形成的高新技术。在国外工业机器人技术日趋成熟，其已经成为一种标准设备而在工业自动化行业广泛应用，它代表了机电一体化的最高成就。 随着科学技术的不断发展，工业机器人技术的发展水平也成为一个国家工业自动化水平的重要标志。工业机器人是机器人学的一个分支，工业机器人已成为柔性制造系统（FMS)、自动化工厂（FA)、计算机集成制造系统（CIMS）的自动化工具。 (一)工业机器人 图表 工业机器人未来发展方向 我国未来工业机器人（300024）技术发展的重点有： 一，危险、恶劣环境作业机器人：主要有防暴、高压带电清扫、星球检测、油汽管道等机器人； 二，医用机器人：主要有脑外科手术辅助机器人，遥控操作辅助正骨等； 三，仿生机器人：主要有移动机器人，网络遥控操作机器人等。 其发展趋势是智能化、低成本、高可靠性和易于集成，中投顾问在《2016-2020年中国机器人产业投资分析及前景预测报告》中指出，我国工业机器人行业要认识到以下几点情况：第一，工业机器人技术是我国由制造大国向制造强国转变的主要手段和途径，政府要对国产工业机器人有更多的政策与经济支持，参考国外先进经验，加大技术投入与改造；第二，在国家的科技发展计划中，应该继续对智能机器人研究开发与应用给予大力支持，形成产品和自动化制造装备同步协调的新局面；第三，部分国产工业机器人已经与国外相当，企业采购工业机器人时不要盲目进口，应该综合评估，立足国产。 (二)服务机器人 服务机器人技术越来越向智能机器技术与系统方向发展，其应用领域向助老助残、家用服务、特种服务等方面扩展，在学科发展上与生机电理论与技术、纳米制造、生物制造等学科进行交叉创新，研究的科学问题包含新材料、新感知、新控制和新认知等方面。而涉及服务机器人的需求与创新、产业、服务及安全之间的辩证关系依然是其发展的核心原动力与约束力。 研究服务机器人产业基础框架与核心技术，发展服务机器人战略性新兴产业，对促进我国机器人自主创新体系的建立，适应“机器人进入千家万户”的产业发展趋势，将产生深远的影响。同时对应对我国老龄化社会、建设和谐社会等，具有重要的战略性、前瞻性和引导性。 二、机器人市场前景展望及职业院校开设机器人专业的重要意义     《机器人产业“十三五”发展规划》草案已基本制度完成。《规划》提出了今后五年中国机器人产业的主要发展方向，工信部将重点推进工业机器人在轮胎、陶瓷等原材料行业，民爆等危险作业行业，锻造铸造等金属工业行业以及国防军工领域的推广应用；《规划》也对服务机器人行业发展进行了顶层设计，家庭辅助类机器人以更高的性价比解放人类双手。     推动工业机器人变大变强      中国已经连续两年成为世界第一大机器人市场，但产业大而不强。如何促进机器人市场的健康有序发展是管理层非常关注的问题。     以工业机器人为例，目前我国精密减速机、控制器、伺服系统以及高性能驱动器等机器人核心零部件大部分依赖进口，而这些零部件占到整体生产成本70%以上。     其中，精密减速器75%的份额被日本垄断，国内高价购买占到生产成本的45%，而在日本仅为25%，我国采购核心零部件的成本就已经高于国外同款机器人的整体售价，在高端机器人市场上根本无法与国外品牌竞争。     服务机器人千亿市场待开拓     近年来，工业机器人发展速度较快，但服务机器人相对弱势。因此，《规划》对服务机器人行业发展进行了顶层设计。    《规划》提出了市场主导、质量为先、强化基础、创新驱动的发展原则，实现在助老助残领域、消费服务领域、医疗领域等重点领域的示范应用，并开展核心零部件攻关、前沿共性技术研发、医疗康复机器人应用等重点工作。     目前，家务辅助机器人每年以超过10%的增长速度出现在生活中，把个人从繁重的家务劳动中解放出来，家庭机器人将成为继计算机之后的又一个科技和产业发展浪潮。    家庭辅助类机器人以更高的性价比解放人类双手，保守估计市场空间将超千亿元。随着云机器人技术获得重大突破，小型家庭用辅助机器人将大幅度降低生产成本，将在2020年之前形成至少累计416亿美元的新兴市场。     服务机器人一般需结合特定市场进行开发，所以从这点上来说，本土企业更容易结合特定的环境和文化进行开发，占据良好的市场定位，从而保持一定的竞争优势。     2016-2020年中国机器人销量预测     2013年，中国工业机器人销量为3.69万台；2014年达到5.7万台，同比增长了55%。 综合以上因素，中投顾问在《2016-2020年中国机器人产业投资分析及前景预测报告》预计，2016年中国工业机器人销量将达到9.35万台，未来五年(2016-2020)行业年均复合增长率约为30.12%，2020年中国工业机器人销量将达到26.8万台。     因此，中高职院校开设工业机器人相关专业恰逢其时，对学校专业升级和改造至关重要。  图表 中投顾问对2016-2020年中国工业机器人销量预测             

产品详细介绍提词器的反射屏为TFT液晶平板显示器。 进口超薄介质光学玻璃。 图象鲜艳，分辩率高：1024*768。 广视角：水平140°垂直130°。 在很亮的演播室环境下图象也很清楚。 高对比度视频电路设计，可达150：1。 显示屏可以直接倒像，软件设计字体无需倒象。 超大20寸显示屏单独三角架支撑，与摄像机三脚架分离，移动，调整拆卸，携带更方便灵巧。软件与WINDOWSXP，2000相适应，应用方便,操作灵活。

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麦可思通过对师范类专业认证标准的研究与分析，设计调研评价指标。以结果为导向，基于师范生培养的“出口 - 过程 - 入口”全过程，从毕业生中期发展、应届毕业生跟踪、用人单位评价、教学质量与改进、师资保障、学生成长及生源与招生等维度，对师范类专业人才培养质量进行监测，同时也结合师范认证中关注的校本数据，为专业构建内部质量监测体系及撰写自评报告提供数据举证。

厄尔尼诺现象，是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象，平均每2-5年发生一次，对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化，以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度，对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。 2019年12月24日，由北京师范大学系统科学学院陈晓松教授参与指导的一篇关于厄尔尼诺预测的文章已在线发表在美国科学院院刊PNAS上，首次克服了长久以来困扰厄尔尼诺预测的“春季预测障碍” （即无法在厄尔尼诺发生的那一年的春季或更早给出准确预测），将对厄尔尼诺现象的发生，特别是强度的预测提前一年。 该文作者提出了一套基于信息熵理论的全新的方法——System Sample Entropy——用来计算厄尔尼诺区域（Nino 3.4）近海平面空气或海表温度的复杂度（包括温度随时间变化的无序性以及不同地点温度变化的同步性或相干性）。利用这一方法，作者们发现了Nino 3.4区域温度变化的复杂度与厄尔尼诺现象强度存在着非常强和稳定的线性关系，即一年内（1月1日-12月31日）Nino 3.4区域的温度变化复杂度越大，那么下一年发生的厄尔尼诺事件的强度就越大。基于这一发现，作者们提出了一套基于每年Nino 3.4 区域温度变化复杂度的大小（由该区域 System Sample Entropy 量化）来预测来年厄尔尼诺发生及其强度的方法。该方法目前成功的预测了1984至2019年期间10个厄尔尼诺事件中的9个事件的发生年份，以及24个没有厄尔尼诺现象发生的年份当中的21个，特别是对厄尔尼诺强度预测的平均误差仅为0.23摄氏度。 对于刚刚到来的2020年，基于文中提出的System Sample Entropy的方法，作者们预测厄尔尼诺将有很大概率会在本年下半年再次发生，并发展为一个中等强度甚至高强度的厄尔尼诺事件，其预测强度为1.48+-0.25摄氏度。 目前传统的厄尔尼诺预测方法只能在提前6个月范围内给出比较准确的预测，而这对于提前预防厄尔尼诺带来的一系列严重影响是非常局限的。这一新的预测方法，将对厄尔尼诺的预测时间提前到了每年一月。这对于提前采取行动，控制和降低这一现象所带来的一系列全球范围内的消极影响，将意义重大！ 此工作由德国波茨坦气候影响研究所 （PIK）樊京芳博士作为通讯作者，PIK 的Jürgen Kurths教授，Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京师范大学陈晓松教授等参与共同完成。陈晓松教授领导的研究小组多年来一直从事统计物理和复杂系统及相关课题的研究，特别是近年来专注于地球复杂系统的动力学演化及预测。

厄尔尼诺现象，是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象，平均每2-5年发生一次，对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化，以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度，对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。 2019年12月24日，由北京师范大学系统科学学院陈晓松教授参与指导的一篇关于厄尔尼诺预测的文章已在线发表在美国科学院院刊PNAS上，首次克服了长久以来困扰厄尔尼诺预测的“春季预测障碍” （即无法在厄尔尼诺发生的那一年的春季或更早给出准确预测），将对厄尔尼诺现象的发生，特别是强度的预测提前一年。 该文作者提出了一套基于信息熵理论的全新的方法——System Sample Entropy——用来计算厄尔尼诺区域（Nino 3.4）近海平面空气或海表温度的复杂度（包括温度随时间变化的无序性以及不同地点温度变化的同步性或相干性）。利用这一方法，作者们发现了Nino 3.4区域温度变化的复杂度与厄尔尼诺现象强度存在着非常强和稳定的线性关系，即一年内（1月1日-12月31日）Nino 3.4区域的温度变化复杂度越大，那么下一年发生的厄尔尼诺事件的强度就越大。基于这一发现，作者们提出了一套基于每年Nino 3.4 区域温度变化复杂度的大小（由该区域 System Sample Entropy 量化）来预测来年厄尔尼诺发生及其强度的方法。该方法目前成功的预测了1984至2019年期间10个厄尔尼诺事件中的9个事件的发生年份，以及24个没有厄尔尼诺现象发生的年份当中的21个，特别是对厄尔尼诺强度预测的平均误差仅为0.23摄氏度。 对于刚刚到来的2020年，基于文中提出的System Sample Entropy的方法，作者们预测厄尔尼诺将有很大概率会在本年下半年再次发生，并发展为一个中等强度甚至高强度的厄尔尼诺事件，其预测强度为1.48+-0.25摄氏度。 目前传统的厄尔尼诺预测方法只能在提前6个月范围内给出比较准确的预测，而这对于提前预防厄尔尼诺带来的一系列严重影响是非常局限的。这一新的预测方法，将对厄尔尼诺的预测时间提前到了每年一月。这对于提前采取行动，控制和降低这一现象所带来的一系列全球范围内的消极影响，将意义重大！ 此工作由德国波茨坦气候影响研究所 （PIK）樊京芳博士作为通讯作者，PIK 的Jürgen Kurths教授，Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京师范大学陈晓松教授等参与共同完成。陈晓松教授领导的研究小组多年来一直从事统计物理和复杂系统及相关课题的研究，特别是近年来专注于地球复杂系统的动力学演化及预测。

中国科大阳丽华副教授课题组首度发现，当把表面带负电荷的纳米球与细菌混合在一起时，纳米球会选择性吸附到球菌表面、却不吸附到杆菌表面，而且这种基于细菌形貌选择的识别机制受熵增驱动、且普适于组成和表面化学不同的多种纳米球。基于这种物理识别机制、以及ROS极度有限的有效活性半径（不足200 nm）（图1上），研究人员猜想如果纳米球具有光动力效应，那么就可能在光照下高效清除球菌、却不干扰杆菌（图1中和底）。这一猜想得到了采用不同光动力纳米球和多种细菌所做抗菌实验的证实。相关研究成果发表在期刊The Journal of Physical Chemistry Letters 上。

相关领域院士。

1、机器学习领域技术性人才 2、存储系统领域技术性人才 3、系统软件领域技术性人才 4、分布式存储系统架构领域技术性人才 5、分布式存储系统重删领域技术性人才 6、分布式存储系统资源调度领域技术性人才 7、分布式存储系统非易失介质领域技术性人才 8、分布式存储系统网络领域技术性人才 9、固态盘领域技术人才