本发明属于生物电化学检测技术领域，具体为一种基于同轴结构的柔性纤维传感电极及其制备方法。本发明柔性纤维传感电极包括银/氯化银参比电极，工作电极，碳材料对电极，聚合物绝缘层；四者关于纤维的几何对称轴为同轴关系，并且同轴结构可以有多种形式；同轴结构可以提高空间利用率，简化电极识别与电路连接工作；电极模量与生物软组织相匹配，有助于形成稳定的器件/组织界面，实现对体内信号的长期监测；纤维形状和电极排布的体积微型化，对外膜的稳定性友好，与生物组织的界面更稳定，可增加使用寿命，具有良好的应用前景。

本发明公开了一种具有植物生长调节活性的化合物，该化合物具有通式（Ⅰ）的结构，通式（Ⅰ）中，R、R1为苯环上的各种取代基，R代表氢原子、烷基、氟原子，氯原子、硝基、三氟甲基，R1代表氢原子、氟原子，或R、R1为-CH=CH-CH=CH-分别连接苯环的2、3位或3、4位。该化合物是通过将二茂铁乙酮肟与取代苯异腈酸酯反应制备得到的。本发明还提供了化合物作为植物生长调节剂有效成分的应用。

石墨烯基多种纳米复合材料的制备及用于光催化技术。

碳化硅的工业生产，国内外一直沿用 100 多年前 Acheson 发明的单炉芯技术，该法能耗高、产品品质差、环境污染大、生产不安全、单炉产量小，因而生产效率低，产品市场竞争力差。高品质 SiC 新材料市场奇缺，严重制约了其在诸多高新技术领域的应用。 1995 年以来，课题组对以往国内外 SiC 生产炉的结构、生产技术和工艺进行了全面深入的调查、经多年潜心研究，创立了多热源多向流合成碳化硅理论体系，发明了 “ 冶炼碳化硅的多炉芯炉及其生产碳化硅的方法 ” 新技术。该技术获国家发明专利授权 1 项，获西安市科技进步一等奖、陕西省科技进步三等奖以及陕西省职工优秀发明创新成果金奖。已在国内陕西、青海、宁夏、新疆、福建等地建成生产线 10 余条，占据我国 SiC 产能的 1/4 ，创产值 30 亿余元，有力地推动了行业技术进步。

本发明公开了一种具备高热稳定性的柔性透明导电薄膜的制备 方法，包括：步骤一，在平整光滑的目标衬底表面，均匀涂覆呈一维 结构的导电金属纳米材料，并形成为导电网络结构；步骤二，在具有 导电网络结构的目标衬底表面上，刮涂形成含氟聚酰亚胺的前驱体涂 层；步骤三，通过梯度升温的方式来对含氟聚酰亚胺前驱体涂层执行 固化处理；步骤四，将完成上述固化后的含氟聚酰亚胺膜层从目标衬 底予以剥离，由此制得所需成品。本发明还公开了相应的柔性

本发明解决的问题是克服杯芳烃类化合物下缘修饰结构单一的缺点，将希夫碱和偶氮基团结合于杯芳烃下缘的同一支链中，合成了一种下缘同时含有偶氮和希夫碱基团作为下垂螯合臂的新型杯[4]芳烃衍生物。利用希夫碱基团易与金属离子络合的功能，并结合杯芳烃特有的空穴可以增加识别的选择性，同时利用偶氮基团在反应中的色变将这种识别转换到视觉，达到选择性变色识别金属离子的目的。

本书共11章,第1章阐明了研究背景与意义,国内外研究现状,研究对象概况,三维建模技术方法;第2~6章分别介绍了海清寺的阿育王塔,万年宝鼎,关圣帝君像,浮雕长廊三维建模的技术方法;第7~9章分别介绍了淮海工学院苍梧校区的欣园亭,化工工程学院实验楼,测绘工程学院集中办公区三维建模的技术方法;第10~11章分别介绍了石灰岩矿与地质灾害体的三维建模与应用技术方法.

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。

针对我国高速列车、地铁车辆、航天航空等领域对大型特种铝合金型材需求量急增，而关键生产装备和技术为少数国家所垄断，大型特种铝合金型材80％依赖进口等问题，以自主研究开发万吨级挤压机用大型成套工模具设计、制造与使用技术为目的，自1996年开始，与科研院所、大型骨干企业开展长期联合攻关，重点进行大型扁挤压筒研制、大型特种型材分流组合模优化设计、特种异型穿孔针的优化设计、固定挤压垫研制及其应用研究工作，在万吨级挤压机用大型扁挤压筒和大型复杂断面型材分流组合模的强度理论、优化设计方法、设计软件与制造技术，大尺寸异形固定挤压垫、异型穿孔针的设计制造技术，应用成套大型工模具挤压生产复杂大断面铝合金型材工艺技术等方面取得系列突破，打破了国外对高性能关键铝合金型材生产技术、产品的垄断和封锁，工模具制造成本和使用寿命、型材产品质量等技术经济指标达到国际先进水平，为我国高铁车辆的研制和国产化、航空航天、舰船和国防工业等高新技术发展和重大工程建设做出了贡献。本成果专家鉴定意见认为：“…项目整体达到国际先进水平，其中大型扁挤压筒设计制造技术达到国际领先水平，…”。成果获2011年度国家科技进步二等奖。