本发明公开了一种基于可变输入数据流的大动态实时解压缩系统，包括：解帧模块、RS 解码模块、2DECC 解码模块、无纠错解码模块、EDC 检纠错模块、数据打包分发模块、多路并行 golomb 解码模块、多路并行残差预测解码模块、像素收集模块以及组帧模块；解帧模块解析压缩码流的帧格式，分离辅助信息与压缩码流数据；压缩码流数据输入到检纠错模块、多路并行解码模块按块解码，然后将解码后的数据还原成输入的数据形式，完成解压缩工作

本发明公开了一种基于微流控芯片粒子捕获式单粒子散射测量 装置，包括光源、分光光路、测量对准组件、探测组件和微流控芯片。 结合 Mie 散射理论计算的理论散射曲线参照，完成单粒子圆周范围内 大角度范围散射场的测量；同时由于结合了微流控芯片技术，解决了 单粒子的捕获和单粒子环境的构建问题。 

本发明公开了一种微流控芯片及其在单分散纳米颗粒制备中的 应用。所述芯片包括内管、外管和外管进样头；所述内管与外管共中 心轴套接；所述内管一端为尖端出样口，深入外管内部，内管另一端 为进样口，伸出外管外部；所述外管进样头嵌合在外管管壁上。本发 明提供的微流控芯片结构简单，使用寿命较长，具备各向均一性，制 备的纳米颗粒单分散性好，粒径一致。 

2021年5月21日，奥威亚携教与学新空间解决方案以及丰富的落地应用参加高博会

本发明属于生物化工领域，具体涉及一种通过连续流微反应装置光催化辅酶NADH再生的方法。所述方法包括如下步骤：(1)将g‑C<subgt;3</subgt;N<subgt;4</subgt;‑SO光敏剂与电子供体，电子介体以及NAD<supgt;+</supgt;置于磷酸盐缓冲液中，在黑暗条件下均匀混合搅拌，得到光催化反应原液；(2)将步骤(1)所得光催化反应原液置于设有光照的微通道反应装置中进行光照处理，连续得到所述辅酶NADH。本发明采用g‑C<subgt;3</subgt;N<subgt;4</subgt;‑SO光敏剂，通过连续流微反应装置光催化辅酶NADH再生。所述光敏剂的合成步骤简单且成本低廉、反应条件温和、反应装置操作简单，显著提高辅酶NADH再生效率，在生物催化二氧化碳还原为高值化合物方面具有广阔的应用前景。

大空间建筑气流组织设计是决定室内热环境优劣的重要因素之一。常规方法不考虑室内热源羽流作用时射流偏离问题。研究团队通过理论研究与实验研究获得在热源羽流作用下的气流组织设计用系列轨迹方程，利用此轨迹方程可更准确地设计气流组织，以达到符合要求的室内热环境，研究团队提出了基于热源作用下的喷嘴送风气流组织设计方法。

YXPHM系列模块是面向高校实验室、科研院所以及成品电力电子制造厂商的系列功率拓扑模块。具备稳定的可靠性和良好的扩展性，种类丰富，囊括了现今主流的电力电子拓扑结构。外壳采用透明的亚克力板材，美观实用，用户可以方便观察内部的硬件结构，简洁的输入输出设计，减去用户对模块中间环节的困扰，让用户更专注的投入到核心研发中。 YXPHM系列采用基于模型设计的理念，脱胎于研旭成熟产品光伏并网逆变器与风机变流器等成熟产品，又结合了研旭多年的模块化组件与开放式平台研发经验，对该拓扑结构与驱动电路、传感器电路、信号处理电路进一步集成，同时提供实际控制器接口、快速原型控制器结构与实际控制器模块，为用户提供性价比更好的模块化产品。

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

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。