本发明涉及光伏并网逆变器技术领域。包括由功率电路组成的功率逆变单元和逆变控制单元两部分，功率逆变单元主要包括输入EMI 滤波电路、交错并联 Boost 升压电路、采用混合器件的全桥逆变电路、输出并网滤波电路，逆变控制单元主要包括电网相位检测电路、采样电路、及控制器。本发明采用双级结构，前级采用交错并联 Boost升压，减小了电流的波动，降低了输出电压纹波；后级逆变单元采用混合功率器件，有效减小了逆变损耗，提高系统效率

目前，国内进行压模封装透镜成型中的压模封装，普遍采用人工进行操作。上下料、注胶、透镜封装、压模成型等工序不仅需要可观的人工成本，而且生产效率低，产品质量难于保障。华南理工大学胡跃明团队为改变这一现状，围绕国家产业迫切需求，在广东省新兴战略产业LED重大专项支持下，自主发明和研制了系列全自动透镜塑封压模成型（Molding）机，填补了国内在该高端制造领域的空白，实现了全自动上下料、全自动高精度注胶、全自动透镜成型、全自动压模封装等功能，单台机器单模组可达到50个人工半自动化工艺产能。

课题组基于NiO生长工艺和异质PN的前期研究基础（Weibing Hao, et.al., Applied Physics Letters, 118, 043501, 2021），设计了结终端扩展结构（Junction Termination Extension, JTE），并优化退火工艺，成功制备出耐高压且耐高温的氧化镓异质结二极管。

产品详细介绍    

产品介绍 CK-M1超高频RFID读写模块是小型化的UHF RFID 读写器 ，核心部件采用 R2000 为核心平台，R2000是一款高性能高度集成的读写器 IC,集成了模拟射频前端与基带数字信号处理模块等功能。用户只需要在模块的基础上作电源处理即可，可以很方便的通过 API 函数库控制模块工作适合各种应用场景用户开发。  产品特点 支持多种协议：ISO 18000-6C/EPC C1G2 、 ISO 18000-6B、国标GB/T29768-2013(可拓展支持)。 密集读取：端口最大输出33dBm，可根据需要设置功率，可应对非常密集的使用环境，多标签识别算法，行业内最强，每秒可识别超过600张以上。 能够定频或跳频工作。 输出功率可调,调节步进:1dBm。 支持标签数据过滤、支持防碰撞协议、支持多标签识别。 全频段、大功率、灵敏度高、功率准、零配置即可获得最佳性能。 规格参数 主要规格参数 产品型号 CK-M1 性能参数 频率范围 840MHz～960MHz 空口协议 EPC C1G2、ISO18000-6B/C、GB/T29768-2013（可选配） RFID主芯片 Impinj R2000 功能特点 支持密集读写、多标签识别、支持标签数据过滤、支持RSSI：可感知信号强度 通道数 1通道 RF输出功率（端口） 33dbm±1dbm（MAX） 输出功率调节 ±1dbm 前向调制方式 DSB-ASK、PR-ASK 连续读标签距离（读EPC码） 0-10米，连续读100次，读取成功率大于95%（无干扰环境）（8dBi圆极化天线@H3） 连续写标签距离（写EPC码） 0〜4米(与标签芯片性能有关)，连续写100次，写成功率大于90%（8dBi圆极化天线@H3） 标签识别速度 >600次/秒 通讯口 TTL串口 物理接口 15PIN端子 1.25mm间距 读卡功耗 （33dbm）：8W 物理参数 外观尺寸 42*76*8mm 外壳材质 铝型材外壳 安装方式 通过四个螺丝孔固定 电源 工作电压   操作环境 工作温度 -20°C~+70°C 储存温度 -40°C~+85°C 工作湿度 <95% (+25°C)

1、区块链应用技术与实践 2、地震体数据三维建模技术 3、大数据算法研究与应用 4、基于ARM的智能终端研究与应用

Ti3C2Tx-MXene是一种新型的二维纳米材料，该材料具有良好的金属导电性、亲水性、大比表面积及丰富的表面修饰基团等优点被广泛应用在催化、电化学传感领域。

我校毛昌杰教授团队以二维过渡金属碳化物（Ti3C2Tx-MXene）为金属源合成金属有机框架纳米材料（Ti3C2Tx-PMOF），并成功将其应用于电致化学发光生物传感领域。

疫情防控，快速识别出潜在的感染者是关键。近日，西安交大管理学院刘跃文副教授研发出新冠肺炎感染风险的大数据评估模型，可基于旅行大数据，综合计算新冠肺炎感染风险指数和级别。该模型在云南省全面推广应用，大幅度提升了防控一线现场核查工作的效率，在一定程度上控制了疫情传播风险，得到了云南省委、省政府领导的高度认可。 当前，在阻断新型冠状病毒传播的工作中，存在三个盲区也是关键点，严重影响着疫情防治的效果，即：一是很难知道某个人是否在公共交通工具及场所中与已确诊人员或疫源地人员接触过；二是个别人员近期到过疫源地或接触过确诊人员，但是毫不在意，不汇报也不主动自我隔离；三是个别人员甚至刻意隐瞒自己曾到过疫源地或接触过确诊人员的历史。为此，上述三种类型人员给疫情防治工作带来了巨大的挑战，使其无法开展有效核查，也无法有效规避风险。据刘跃文介绍，2月4日，新型冠状病毒感染风险的大数据评估模型及系统在云南省正式上线应用，基于个人的旅行数据，自动分析其是否到过疫源地、是否与疫源地人员接触、是否与已感染病例接触等多项指标，利用贝叶斯方法，计算其感染新冠病毒的可能性指数，并预警高风险人员。

研制背景：企业数据处理与数据分析需求在扩大，数据投入在持续增加；数据种类多，数据量大，潜在价值高；使用者难以有效地操作使用；业务复杂，调参静态组合参数过程繁琐； 平台技术： 微服务的构建方式，微服务、前后端完全分离。 分布式开发框架——SpringCloud Web开发框架——SpringBoot 、VUE（ELE） 机器学习算法框架——R、Spark集群计算 数据存储工具——Mysql、JPA、Hadoop（集群） 中间件: RabbitMQ