本项目发展了柔性防护系统性能设计与提升技术，建立了“力平衡+”设计方法，开发了首套自主知识产权的商业化设计软件，发展了多元化的防护产品技术，与欧洲现有技术相比，最大防护性能提升4.5倍。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 柔性防护结构在坡面地质灾害作用下将经历大滑移、大变形等运动特征，在力学上属于强冲击作用下高度非线性动力问题，理论求解难度大。团队系统研究了坡面地质动力灾害柔性防护结构理论、技术及应用，取得了下列创新性成果:构建了防护网系统的多柔体非线性动力学模型，发展了柔性防护系统非连续动力学计算理论，可实现多元化柔性防护系统产品的性能精确预测与解析:研究了柔性防护系统关键结构部件的环境腐蚀损伤力学行为及系统性能劣化评价方法，揭示了网片累积损伤演化规律，为柔性防护系统动力损伤后的剩余承载力评价 系统运维阶段的生命评估、可靠性评价提供基础;构建了多场、多尺度、多介质耦合动力学模型，实现了对泥石流、水石流、碎屑流柔性拦截动力学过程模拟;提出了综合“空间+时间”的4D柔性防护理论。 发展了柔性防护系统性能设计与提升技术，建立了“力平衡+”设计方法，开发了首套自主知识产权的商业化设计软件，发展了多元化的防护产品技术，与欧洲现有技术相比，最大防护性能提升4.5倍。 研发了成套柔性防护结构足尺冲击试验装备，在试验能力、试验尺度、试验精度等三个方面实现全面超越;建立了标准化试验测试技术与方法，包括部件及系统试验与性能评价方法;提出了差异化设防目标和系统设计分级准则，相关成果入编两部行业标准，建立起覆盖产品、检验试验及工程建设全链条的柔性防护技术国家标准体系，相比欧洲目前的产品技术标准领先1代;开展了多项标尺性试验，累计试验次数超过300次，是欧洲该领域标志性试验的3倍，积累了大量的原始试验数据，与欧洲70年的技术发展相比，支撑了中国在该领域十年内实现理论、技术与产品研发的弯道超车。

提高金属结构材料的强度和韧性对拓展材料的应用领域具有重要意义，特别对于颗粒增强铝基复合材料，其具有高的比强度、比刚度、耐磨、耐疲劳、低热膨胀性、低密度、高微屈服强度、良好的尺寸稳定性和导热性等优异的力学性能和物理性能，在航空航天和轨道交通领域有广泛应用前景，是新型结构材料中的新生中坚力量。本项目在掌握了颗粒相设计、复合材料熔体制备、铸造、挤压和热处理工艺的前提下，以低温场和电磁场为加工途径，通过调控低温处理时的降温速度、处理时间、处理温度和循环次数，调控电磁场强度、磁场作用时间等参数，对固溶时效态的

对不同来源、性质的农业固体废弃物分类采用蚯蚓生物消解与蚯蚓粪覆盖下的微生物分解，实现对废弃物的高效、清洁转化，获得高品质有机肥或基质生产原料。根据作物生长特性与育苗、栽培工艺要求，配制理化性质优良的基质产品。根据不同来源、性质的农业固体废弃物的特征，分别采用相应的无害化处理技术，确保在清洁生产条件下获得无害化处理效果与较高的物质转化效率。全程满足清洁生产要求；无害化处理效果符合国内外相关标准；物质转化效率在 60%以上。

一、成果简介 β-胡萝卜素和番茄红素均为不含氧的类胡萝卜素，具有广泛的生理学活性。目前，β-胡萝卜素 已被作为食品添加剂和营养增补剂。其临床应用及预防功效已被FDA、欧盟、日本和WHO等专家 认可，在全世界50多个国家和地区开始使用。而番茄红素具有抗氧化功能，抗癌（特别是前列腺癌）、防肿瘤作用，并且能够调节机体免疫功能和具有抗疲劳作用。

近日，机电学院王绍金教授团队在学校G2期刊《InternationalJournalofFoodMicrobiology》上发表题为“Combinedeffectsofintermittentradiofrequencyheatingwithcinnamonoilvaporonmicrobialcontrolandqualitychangesofalfalfaseeds”的论文。博士研究生徐渊美为论文第一作者，王绍金教授为论文通讯作者。

一、方案背景与建设目标 随着教育信息化的深入发展，传统音乐教学模式正面临数字化转型的契机。北京至淼教学设备有限公司致力于通过先进的数字化技术，构建集教学、管理、互动、测评于一体的智慧电钢琴教室。本方案旨在打造一间高效、智能、互动的现代化音乐教室，彻底解决传统大班课“听不清、练不到、互动难”的痛点，实现钢琴教学的标准化与个性化统一。 二、系统总体架构 本系统采用先进的网络化架构，以教师主控端为核心，通过高速局域网连接所有学生终端。系统集成了音频流、MIDI数据流及控制指令流，确保在教学过程中实现低延迟、高保真的双向传输。 核心硬件配置 教师主控台：作为教室的“大脑”，配备高性能触控屏及专业音频接口，负责全班的设备管理、音视频广播及数据收集。 智慧学生电钢琴：每台琴均配备独立的网络控制器，支持MIDI信号采集与传输，具备独立的音频输入输出接口。 网络控制终端：集成在学生电钢琴上，表面贴有专属二维码，作为师生互动的物理入口。 软件平台 智慧音乐教学管理平台：涵盖备课、授课、练习、测评、班级管理五大模块。 三、核心功能详解 本方案重点针对您提出的互动性、实时反馈及数据化教学需求，设计了以下核心功能模块： 多维互动教学系统为了打破传统课堂师生互动的物理隔阂，我们在学生电钢琴的网络控制器表面特别定制了专属二维码。 扫码互动留言：学生无需离开座位，只需使用手机或平板扫描控制器上的二维码，即可进入互动界面。学生可在此发送文字留言或提问，教师端屏幕将实时弹出提示。这一功能有效解决了学生因害羞不敢举手或怕打断演奏的问题，让沟通更顺畅。 一键举手反馈：控制器面板上物理配置了醒目的“举手功能按钮”。当学生在练习中遇到指法错误或乐理疑惑时，按下按钮，教师端对应座位的图标即刻亮起红灯报警。教师可第一时间定位问题学生，进行针对性辅导。 实时乐理测评与统计针对乐理知识教学枯燥、难以即时掌握学生理解情况的痛点，系统内置了智能测评模块。 单选答题功能：学生终端控制器上配置了至少三个物理单选按钮（如A、B、C）。在乐理讲解环节，教师端可下发选择题（例如：“这个音符的时值是多少？”）。 数据统计分析：学生通过按键作答，教师端系统会瞬间收集所有终端的上传结果，并以柱状图或饼图的形式直观展示全班的正确率。教师可根据统计数据，即时判断是否需要重新讲解某个知识点，真正做到“以学定教”。 自主录制与回放复盘为了培养学生的自我纠错能力和舞台表现力，系统支持全流程的录音功能。 一键录制：学生端软件界面设有显著的“录制按钮”。学生按下后，系统自动开始记录弹奏过程中的音频及MIDI信息（包括力度、时值）。 回放与上传：练习结束后，学生可立即点击回放，对比原曲寻找差距。同时，录制的作品可一键上传至教师端。教师可在课后对学生的作业进行批注和评分，形成完整的电子成长档案。 全双工双向传输技术本系统采用了行业领先的低延迟传输协议，确保教学过程的流畅性。 音视频与MIDI同步：系统支持教师与学生之间的语音对讲和MIDI数据同时双向传输。无论是教师示范演奏，还是学生回课，声音与画面均保持毫秒级同步，无卡顿、无延迟。 高保真音质：传输过程采用无损压缩技术，确保钢琴音色的动态范围和细腻度得到完美还原，满足专业音乐教学对听感的高要求。 集中化智能管控教师通过主控台可实现对全教室设备的“上帝视角”管理。 统一开关机：一键控制所有学生电钢琴的电源，节能环保，延长设备寿命。 静音与监听：教师可单独或分组控制学生琴的音量（如全班静音，仅监听某一位学生的练习），互不干扰。 屏幕广播：教师可将自己的教学课件、乐谱或演奏画面实时投射到所有学生端的显示屏上，实现标准化示范。 四、教学应用场景 场景一：乐理与视奏课教师利用多媒体课件讲解五线谱知识，随后通过系统下发选择题。学生使用控制器上的单选按钮作答，系统即时生成正确率报表。针对错误率高的题目，教师进行二次讲解。 场景二：技能实训课教师进行曲目示范，学生佩戴耳机专注聆听。随后学生开始练习，遇到难点时按下“举手按钮”。教师端收到信号后，通过双向语音系统直接与该学生对话指导，或走到学生身边进行手把手教学，而其他学生不受干扰继续练习。 场景三：回课与考核学生利用“自主录制功能”完成课后作业，上传至云端。教师端自动汇总作业列表，点击即可播放学生的演奏录音，并进行在线打分和语音评语。系统自动生成班级成绩分析报告，帮助教师掌握整体教学进度。

本实用新型公开了一种具有图案化微结构阵列的电容式触觉传感器。由从上至下依次的指纹状表面微凸起、上层电容电极基底、上层电容电极、二维正弦微凸起介电层、下层电容电极和下层电容电极基底层叠而成，指纹状表面微凸起用于接收外部力刺激，上、下层电容电极基底作为结构支撑，上、下层电容电极上的电极极片串联方向呈正交布置，并与二维正弦微凸起介电层三者共同构成传感器的电容主体。本实用新型能用于解决传感器对于多维力的高灵敏度实时检测问题，可在对灵敏度要求高的人工假肢、手术机械手等领域应用。

本发明公开一种含杂化长支链结构的高熔体强度聚烯烃的制备方法，包括如下步骤：（1）称取接枝率≥0.3％（重量）极性单体接枝聚丙烯100重量份（A组分）、接枝率≥0.3％（重量）极性单体接枝聚乙烯5～30重量份（B组分）、胺类或醇类化合物1～10重量份、抗氧化剂0～0.5重量份、光和热稳定剂0～0.5重量份；（2）将胺类或醇类化合物用醇和/或酮稀释成20％～80％（重量）的溶液；（3）将A组分、B组分、抗氧化剂和热稳定剂从喂料口加入挤出机，步骤（2）所得溶液、超临界二氧化碳分别从第一、第二侧线加入，熔融挤出制得含杂化长支链结构高熔体强度聚烯烃。该产品的色泽、力学性能及加工性能优良，适用于发泡、热成型、薄膜吹塑及挤出涂覆等应用领域。

一种基于纵向堆叠的重参数化结构模型的图像分割方法，步骤包括：1)采集处处理图像；2)把待处理图像作为图像分割模型的输入，图像分割模型的输出即为分割后的图像。图像分割模型是基于纵向叠加结构重参数化的图像分割模型，即在图像分割模型的训练阶段，多3×3卷积纵向叠加结构替换图像分割模型中3×3卷积，有利于模型更好地学习特征；在推理阶段，多3×3卷积纵向叠加结构改为单个3×3卷积后对输入数据进行推理，以加快推理速度，减少资源占用。