1、主框架柜体：采用1.0mm厚冷轧钢板，通过剪切、折弯、焊接、冲压、打磨一系列工艺精致而成，表面经除油、酸洗、磷化作防锈处理，再静电粉沫喷涂EPOXY防护层做耐酸碱耐腐蚀表面处理，其喷涂EPOXY防护层附着力经落物撞击试验测试合格;门抽面采用具有人性化设计的30°斜面;后端设置可拆卸用于维修的活动板;框架静态承重﹥300公斤;框架结构合理，灵活多变，稳定性强，可按客户需求进行多种组合。 2、台面:a、理化贴面板采用25mm厚的国产优质环保型中纤板为基材，表面粘压耐酸碱的进口0.9mm厚Chemsurf理化板，台面四周断面经国产优质2.0mm厚PVC封边防水处理，外表b、实心理化板采用12.7mm进口实心理化板，四周边缘加厚至25.4mm，边缘做圆角磨边处理，符合人体工学设计，具有耐酸碱、耐腐蚀、耐冲击、韧性强等特点。c、千思板采用13mm厚荷兰进口TRESPA实验室台面板，四周边缘加厚至26mm，边缘做圆角磨边处理，符合人体工学设计，具有抗撞击、耐酸碱、耐腐蚀、耐刻刮、易清洁、抗紫外线、防静电等特点。d、环氧树脂板由环氧树脂、石英砂、固化剂和颜料一次性压模而成，抗高温、24小时超强防腐蚀，绝对防潮、可修复，越是在极端恶劣的实验条件下，越是表现出众。 3、门合叶：采用不锈钢板式2.5吋专用合叶，不锈钢厚度2.0MM。 4、抽屉导轨：托底式自动自闭导轨，表面经黑色EPOXY静电粉未喷涂，耐腐蚀、伸缩自如、承重力强，抽屉可以全部向外拉出，方便存取物品。 5、抠手：采用铝合金材料，内嵌式抠手，表面环氧树脂粉沫喷涂。 6、可调地脚：专业模具组合式结构;可调螺丝为M12*50mm不锈钢，尼龙罩盖为注塑模具一次成型，内嵌橡胶模垫，可承重、防潮、防滑、减震、抑菌、耐腐蚀、高低可调节台体水平;外形美观大方，设计人性化。 7、水龙头：采用进口优质单口、双口或三口水龙头;材质为纯铜质;表面处理采用进口环氧树脂粉未喷涂，耐酸碱，耐腐蚀;出水嘴采用铜质和PP两种材质，可拆卸，加接安装起泡器，鹅颈、折角出水管可360°旋转，有成型螺纹，可方便连接循环等特殊用水水管;阀芯采用精密陶瓷阀芯，90°旋转，开关使用寿命达50万次以上，静态最大耐压35巴;把手采用PP材质，符合人体工学设计，使用手感舒适、方便。 8、水槽：采用进口高密度PP材质，模具一体成型，抑菌、易清洁、耐腐蚀、耐酸碱和有机物;水槽底部厚度7mm,四周壁厚5mm;台下托底式或台上托面式安装，有利于台面残水自然回流，美观实用，规格由小号到大号，用户可根据实际需要选用。 9、下水系统：采用进口高密度PP材质沉水弯，耐腐蚀、耐酸碱和有机物，具的过滤、堵臭功能。 10、紧固螺丝：采用优质不锈钢材质螺丝。

实验台可用于测定平带、V带传动效率及滑动系数（滑动率）；可观察带传动弹性滑动现象及打滑现象。实验台上电动机安装在滑动机座上，通过调节螺旋装置来调整电动机位置，从而改变传动带上的预紧力。实验台电动机和发电机均有一对滚动轴承支座悬架，使其机壳可绕各自转轴中心转动。利用测力杠杠和测力传感器，通过悬架起来的电动机可求主动轮转矩，通过悬架起来的发电动机可求从动轮转矩。实验台上传动带预紧力、带轮转速和转矩均由传感器测试，数字仪表显示，从而提高了实验数据测试精度。实验台上安装两个频闪灯，利用频闪灯可直接观察到带传动中弹性滑动现象及打滑现象。该实验台适合高等工科院校《机械设计》及《机械设计基础》课程的实验教学。

本发明涉及认知无线电网络中的服务质量保证和性能优化，提出了一种联合最佳接纳控制和剔除控制的 QoS 保证机制，包括系统的初始化、计算出最佳接纳概率和剔除概率以及认知用户的各个性能指标。本发明基于动态接纳概率和剔除概率的 QoS 保证机制，可以在使得系统吞吐率最大化的情况下，同时严格地保证认知用户的 QoS 要求；所述方法可以在集中式网络中得以实现。

本发明公开了一种可伸缩式竖直运动箱体导向机构，包括用于容纳箱体做竖直运动的管道，以及设置于箱体上用于对箱体在所述管道内做竖直运动进行导向的导向装置。该导向装置为可伸缩式结构，包括设置于所述箱体侧壁面的导轨、设置在所述导轨上并可沿着导轨滑动的至少一个楔形滑块、抵靠在所述楔形滑块上与楔形滑块配合形成楔形调整机构的导向球，以及设置于所述导向球外侧用以约束导向球仅沿着垂直于箱体侧壁面的方向移动的导向球约束装置。通过驱动楔形滑块沿导轨滑动，使导向球朝向远离或者靠近箱体侧壁面的方向运动，以在竖直运动时抵靠在管道内壁实现导向，或在箱体进出竖直轨道时收缩远离管道内壁，从而能够避免与管道内壁的齿条形成干涉。

细菌通过多个趋化受体来感受周围不同的化学小分子，主动游动，实现获得更好的生长环境或者实现趋利避害。但不是强的正趋小分子都是很好的可利用营养物质—好闻的不一定有营养，同样，也不是容易代谢的营养就是强的趋化因子—有营养的不一定好闻。细菌在自然界中往往面临多种不同强弱的趋化小分子，多种不同可代谢程度的营养来源的复杂浓度梯度环境中，细菌群落是如何通过趋化行为抉择它们的去向，实现最优化它们的环境适应性与生长速度？细菌在个体与群体的选择上是否有不同？这一基于细菌的生物行为的研究也许对了解复杂的高等生物的群体行为也有所帮助。 北京大学物理学院欧阳颀院士领导的“生物物理”团队的罗春雄研究组在基于微流体细菌趋化分析芯片的实验研究中发现：在反向不同引诱物浓度梯度下，细菌首先趋向聚集于强引诱物而少营养的一端， 但当细胞密度超过一个阈值时，细菌群落部分“逃逸”强引诱物浓度场，游向趋化因子相对弱但可代谢物质富集的一端。这一现象被刻画为细菌群体运动的“逃逸相变行为”。罗春雄研究组通过与美国IBM沃森研究中心的涂豫海教授（北大定量生物学中心资深访问学者）合作，对此现象涉及的趋化受体间的协作行为进行了系统细致的理论分析和实验论证，发现营养物质通过数量较少的Tap趋化受体进行了响应行为，而且在较大的一个趋化响应参数空间均会出现由细菌密度超过临界密度而产生的逃逸条带（“Escape Band”）行为，该行为可以使得细菌群落在复杂的趋化物浓度场中获得更好的生长优势。相关的定量实验与理论研究以“The escape band in Escherichia coli chemotaxis in opposing attractant and nutrient gradients”为题于2019年1月23日在线发表于Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America（PNAS）杂志上。细菌群体趋化运动的“逃逸相变行为” 文章第一作者为北京大学定量生物学中心博士研究生张玄麒,通讯作者为北京大学物理学院/定量生物学中心罗春雄教授及美国IBM沃森研究中心/定量生物学中心的涂豫海教授，参与人包括欧阳颀院士，前沿交叉学科研究院博士研究生司光伟，董一名，物理学院博士研究生陈凯悦。工作得到国家自然科学基金委、物理学院介观物理重点实验室、 北京大学定量生物学中心、北大-清华生命科学联合中心的支持。 工作原文连接: https://www.pnas.org/content/early/2019/01/22/1808200116

动作捕捉技术（motion capture）在影视、体育、安防等领域具有广泛应用。传统的动作捕捉分为两大类，光学动捕系统通过在采集环境部署多个红外摄像头，再在人员的动捕服上放置光学标记球来求解出采集者的姿态信息，从而实现对人体运动的捕捉与动画映射；惯性动捕系统通过惯性测量单元（IMU）来采集肢体的运动信息，采集设备相对更轻便，但采集精度不如光学动捕系统。光学动捕系统包括Motion Analysis，Vicon，Optitrack等，惯性动捕系统有Xsens，诺亦腾等。 然而，无论是光学动捕还是惯性动捕都需要动作人穿上特定的设备，不可避免地会影响到人体运动的真实性和动捕的使用范围。同时，相应的专业动捕设备往往价格不菲，很多有需求的小型工作室也会望而却步。因此，学术界和工业界都在极力研究“无标记运动捕捉”技术，即不需要任何穿戴设备，仅由相机观测和算法分析，就实现对多人体运动的实时准确捕捉。这种技术有着更加广泛的应用场景，例如无人售货超市、VR/AR游戏、远程全息通讯、数字人创建、虚拟主播、人机交互、全天候医疗监护等。 近几年，随着深度学习技术的广泛普及，无标记动捕领域也诞生了许多革命性技术，例如实时2D多人体关键点检测技术OpenPose等。然而，多目标实时3D运动捕捉仍然是一个极具挑战性的问题，主要挑战因素包括：如何实现实时计算，如何进行高效的多视角关联，如何解决紧密交互带来的观测失真等。举个例子，当两个人拥抱在一起的时候，当前大多数检测或重建算法都会失效。而理论上，多视角的观测信号能够在一定算法设计下互相补充，尽可能解决单视角运动重建的歧义性。如何充分利用多视角的视频信号，实现复杂、紧密交互场景下的多人体运动捕捉是当前无标记运动捕捉领域的核心问题之一。 该项目研究工作提出的多视角人体运动捕捉系统包括相机采集模块，2D姿态检测模块，4D关联图求解模块，三维骨架求解模块及渲染模块。其主要算法贡献在于提出并实现了4D Association算法。 当前的多视角运动捕捉系统大多采用的是序贯地匹配策略，首先对每个视角进行独立的人体检测和连接（例如，OpenPose检测关键点和关键点相互连接的概率，从而对人体进行连接；Mask-RCNN、AlphaPose和HRNet都需要先检测每个人的BoundingBox，然后对每个人进行独立的人体检测），然后对人体进行多视角关联和姿态求解，最后进行时域跟踪。这种常规方法的缺陷在于，当单个视角检测失败以后，后续的算法难以对失败的检测结果进行修正，从而将错误的检测传递到下一个步骤，影响跟踪效果，对于紧密交互（例如前文提到的两人拥抱）的情形，单视角的往往很难给出令人满意的检测结果，因此基于序贯式的算法一般会失效。 相较而言，该研究工作的创新性在于充分利用单图连接(2D)、多视角连接(1D)、和时域连接(1D)之间的相互约束从而进行全局优化，用多视角信息和时域信息来避免单视角连接的歧义性，同时也通过单视角连接结果来优化多视角的匹配，从而使得关联结果更趋向于全局最优。具体地，该研究工作提出了一种4D Graph的图结构，将上一帧的三维人体关键点（在初始帧或者人进入动捕范围的时候可以缺失，不影响算法的运行）和当前每一视角的2D关键点建模在同一个图结构中，用单图连接、多视角连接、时域连接的概率作为边的权值，将人体多视角关联的问题看成提取有效边的过程。为了快速地求解这个问题，进一步提出了一种基于完全子图的近似求解算法，高效地完成了从4D图结构中提出正确的人体连接。 最终，该研究工作实现了紧密交互下人体的三维姿态重建，并展示了实时系统效果。其算法在多个数据集上均表现出了良好的视觉效果，在Shelf数据集上也取得了当前最好的数值结果。

项目成果/简介:动作捕捉技术（motion capture）在影视、体育、安防等领域具有广泛应用。传统的动作捕捉分为两大类，光学动捕系统通过在采集环境部署多个红外摄像头，再在人员的动捕服上放置光学标记球来求解出采集者的姿态信息，从而实现对人体运动的捕捉与动画映射；惯性动捕系统通过惯性测量单元（IMU）来采集肢体的运动信息，采集设备相对更轻便，但采集精度不如光学动捕系统。光学动捕系统包括Motion An

力与运动资源箱 型号：QWL1201   实验清单： 运动形式的观察 运动快慢的测量 摆的研究