本科以上或有长期的机械设计工作经验.

通过滚压振动磨制备纳米锌粉颗粒、氮化硼纳米片，以碳膜为骨架制成锌空电池的柔性薄膜电极;制备出四氧化三钴纳米花颗粒作为催化剂，设计开发了一维纳米花颗粒/二维氮化硼纳米片/碳纳米管三维网状结构复合的多维复合多孔空气电极结构。

本发明属于结构优化设计相关技术领域，并公开了一种基于应力惩罚和自适应体积的结构拓扑优化设计方法，适用于考虑应力约束、刚度最大化和体积分数最小化的结构优化，所述方法包括以下步骤：利用基于应力惩罚和参数化水平集方法的优化模型，求解体积约束下基于应力的柔度最小化结构优化，利用区间搜索方法调整体积约束，以缩小结构最优体积分数的搜索范围，获得最优结构的体积分数上限值；利用局部搜索方法进一步调整体积约束，以获得最优结构的体积分数，并输出最优结构。本发明运用循环的方式进行求解，避免了直接将结构体积最小化作为优化目标或人为主观选取体积约束带来的弊端。优化后的结构具有高刚度、轻量化的优点，且其强度满足设计要求。

序号 仪器名称 单位 数量 1 交通安全电子翻书 2 交通标识识别游戏实验台 套 1 3 道路安全常识 套 1 4 交通安全实践体验 套 1 5 自行车上路体验 套 1 6 现场急救（自救自护模拟体验） 套 1 7 放学路上 套 1 8 模拟交警指挥 套 1 9 公共交通工具逃生 套 1 10 未来交通 套 1 11 交通安全知识抢答 套 1 12 模拟道路体验 套 1 13 模拟驾驶 套 1 14 安全回家 套 1 15 交通安全体验车 套 1 16 酒精含量观测 套 1 17 交通安全科普知识展板 套 4 　　南京师范大学课程资源研究所可提供科技馆建设整体设计方案，科技创新实验室整体设计方案、科学探究实验室整体设计方案，科普馆设计方案、数字化实验室整体解决方案、通用技术实验室整体设计解决方案、机器人实验室设计解决方案、航天航空科普馆设计方案、航天航空科技馆设计方案、地震科普馆整体设计解决方案、地震科技馆整体解决方案、安全教育科普馆整体设计方案、安全教育科技馆整体设计解决方案、交通安全科普馆解决方案、交通安全科技馆设计方案、消防科普馆设计方案、消防科技馆解决方案、幼儿园科学发现室设计方案、农业科普馆整体解决方案、社区科普馆设计方案、社区科技馆解决方案、壁挂式科技馆设计方案、科普大篷车设计方案、示范性综合实践基地解决方案、综合实践活动室设计方案、生命健康科普馆整体解决方案、低碳环保科普馆设计方案、军事教育科普馆整体设计方案、儿童乐园科普馆设计方案。 南京师范大学课程资源研究所 邮政编码： 210097 地　　址： 南京市宁海路122号南京师范大学信息技术楼 公司电话： 025-83204284 83302681 83301983 公司传真： 025-83302681转8009 网　　址：http://www.kczyyjs.com

1.飞行器控制主板软件设计。2.无人机多功能一体化遥控器（图像显示）的开发3.深度智能追踪和识别目标

浙江大学水质自动监测站竞争性磋商

一种树径生长量的自动测量装置，通过无线网络节点远程监测装置实现实时监测树径的实时生长量和生长状态；包括装置固定模块和测量模块；装置固定模块将测量模块固定于树干上需要测量树径变化量的位置上；测量模块包括带有弹簧的直线位移传感器、测头端滑轮、转向滑轮、导向滑轮、无弹性细钢丝绳、卡头和测头端滑轮与带有弹簧的直线位移传感器的连接部分；无弹性细钢丝绳通过转向滑轮、导向滑轮和测头端滑轮后，无弹性细钢丝绳环抱于需要测量树径的位置上，通过卡头将无弹性细钢丝绳两端卡紧；根据带有弹簧的直线位移传感器的位移量来确定树径生长的变化量。

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵

本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。

项目成果/简介:一种树径生长量的自动测量装置，通过无线网络节点远程监测装置实现实时监测树径的实时生长量和生长状态；包括装置固定模块和测量模块；装置固定模块将测量模块固定于树干上需要测量树径变化量的位置上；测量模块包括带有弹簧的直线位移传感器、测头端滑轮、转向滑轮、导向滑轮、无弹性细钢丝绳、卡头和测头端滑轮与带有弹簧的直线位移传感器的连接部分；无弹性细钢丝绳通过转向滑轮、导向滑轮和测头端滑轮后，无弹性细钢丝绳环抱于需要测量树径的位置上，通过卡头将无弹性细钢丝绳两端卡紧；根据带有弹簧的直线位移传感器的位移量来确定树径生长的变化量。