1.首次得出了天津市区不同土层的人工冻土的力学特性指标、变形特性指标和热物理特性指标及其变化规律；2.分析研究了人工冻结过程中温度场发展规律，给出了冻土墙设计厚度所需的平均冻结温度及时间；3.依据天津地区的工程地质和水文地质特点，确定了天津地区人工冻土设计计算方法。  

一种西藏冻土区热管‑热泵多级耦合的冻土地基稳定与居民供暖系统，主要包括热管、热泵系统、PV/T集热器、缓冲水箱、三通阀、相变储能罐、止水阀。PV/T集热器连接热泵系统的压缩机和换热器，热泵系统耦合热管，并后连缓冲水箱，水箱分别连通相变储能罐与用户侧。当冻土层热稳定性差时，热泵系统启动，蒸发器吸收热管传递的冻土热量，PV/T集热器收集光伏电池板热量并预热循环工质。缓冲水箱产生高温水，一部分热量储存至相变储能罐，其余供用户侧使用。当冻土层趋于稳定时，热泵停止，热量由相变储能罐供给用户；待系统监测到冻土层稳定性变差后，重新启动热泵进入下一工作周期。此专利可以实现能源的回收利用，同时实现冻土保护与建筑供暖协同。

为使青藏铁路有更高的稳定性和更长的使用寿命，有必要采取“以桥代路”的形式通过一些极不稳定的高温、高含冰量的多年冻土地区。桥梁的稳定性关键在于桩基，在多年冻土地区，桥梁基础的冻胀和融沉，往往是多年冻土地区桥梁稳定性破坏的主要原因。故对高温退化性多年冻土地区桥梁桩基温度场变化规律、桥梁变形规律进行了研究，确定以桥代路工程在高温高含冰量多年冻土地区的适用性及耐久性，以满足青藏铁路在设计年限内稳定性的需要。

1、产品介绍 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括人工智能边缘计算平台（RK3588）、深度相机、二自由度云台、多轴机械臂、微型输送机、工业相机以及麦克风阵列等。这些设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov等热门模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 1.一体式设计，要配套提供键盘、鼠标、电源适配器和实验教具，支持上电即用； 2.提供17寸以上屏幕，分辨率≥1920×1080; 3.安装面板需同时集成机械手臂、2D视觉系统、深度视觉系统、二自由度电动云台、语音模块、嵌入式传感器等组件.  

《科学·进展》（Science Advances）在线刊登了清华大学水利系杨大文教授课题组题为“青藏高原多年冻土融化的碳排放风险（ Permafrost thawing puts the frozen carbon at risk over the Tibetan Plateau）”的研究论文。这是该课题组近年连续在专业领军期刊发表多项关于青藏高原冻土变化的研究成果后，在青藏高原冻土变化对土壤有机碳的影响与潜在风险评估方面的又一重要研究进展。 北半球分布的多年冻土面积约占北半球陆表面积的1/4，其中环北极多年冻土区储存着大量土壤有机碳，约为当前大气中碳储量的二倍。近年来，随着气温升高与冻土退化，原本冻结在多年冻土层中的土壤有机碳，通过微生物分解以CO2、CH4等形式释放到大气当中，这些温室气体反馈到大气进一步加剧气温升高与冻土退化，形成冻土-气候的正反馈效应。青藏高原地区分布着环北极地区以外最大范围的多年冻土，有地球“第三极”之称。青藏高原多年冻土区储存的土壤有机碳可能成为气候变化背景下的潜在碳源，而这些冻土碳的空间分布尚不明晰，融化风险也亟待评估。基准期(2006-2015年)多年冻土活动层厚度与表层(0-3m)土壤有机碳分布杨大文教授团队整合青藏高原地区最新的冻土与土壤碳观测数据，模拟了青藏高原多年冻土与活动层厚度分布，基于数据驱动的机器学习方法得到青藏高原冻土碳空间分布信息，估算了青藏高原冻土有机碳的储量。结果表明，青藏高原土壤有机碳总储量约为50.43 Pg，其中37.21 Pg在当前气候条件下常年位于冻结的多年冻土层中。这一成果填补了全球已有冻土碳数据中关于青藏高原地区冻土碳分布状况的空白。不同排放情景下未来青藏高原融化冻土有机碳的变化预测该研究还首次评估了升温背景下青藏高原冻土有机碳释放对区域碳循环的潜在影响。随着气候变暖，至本世纪末青藏高原多年冻土层中储存的土壤有机碳约22.2-45.4%将发生融化，这一融化量可在相当程度上抵消了生物群系净固碳量，从而极大地增加了青藏高原多年冻土区从碳汇转变为碳源的风险。其中，3m以下深层冻土中有机碳融化量占冻土碳总融化量的比例高达29.6-46.2%，这一结果凸显了青藏高原地区深层冻土碳的重要性，弥补了现有研究仅关注浅层（0-3m）冻土碳释放的不足，为评估气候变化背景下冻土融化对区域乃至全球碳循环的影响提供了新思路。清华大学水利系博士生王泰华为论文第一作者，杨大文教授、杨雨亭副教授为共同通讯作者，合作者包括北京大学朴世龙教授、中国科学院青藏高原研究所李新研究员、中国科学院寒区旱区环境与工程研究所程国栋院士和中国科学院生态环境研究中心傅伯杰院士。该研究工作得到了国家自然科学基金、中科院战略性先导科技专项等项目资助。原文链接：https://advances.sciencemag.org/content/6/19/eaaz3513

人造草坪可以应用在跑道，足球场，网球场，棒球场，曲棍球场，门球场，高尔夫球场，篮球场，排球场，羽毛球场，垒球场等运动场地。还可以应用在广场，会场及大中小学、幼儿园的综合活动场地。以及公路、铁路、社区的绿化、屋顶、庭院的绿色装饰用。

本发明提供了一种人工血管流量调节装置和人工血管，属于医学技术领域。它解决了现有的压力流量可调性人工血管不适合应该在严重的心脏畸形治疗手术中的问题。本人工血管流量调节装置包括呈杆状的主骨架和多根长度不同的束缚带；束缚带的两端均与主骨架约束连接，所有束缚带从外至内长度依次递减；主骨架的一侧面供人工血管抵靠，主骨架的另一侧面上具有多个倒钩，束缚带的中段能挂在倒钩上使每根束缚带形成两个相同口径的束缚环。本人工血管流量调节装置和本人工血管应用在严重心脏畸形治疗中，根据临床状况灵活地操纵人工血管流量调节装置，保证人工血管流量适合患者的身体状况；及时消除并发症，达到理想分流的目的，显著提高手术成功率。

人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。