本发明公开了一种掺杂钴酸镧纳米棒阵列气敏传感器的制备方 法，适合锶、铈、钯等元素掺杂钴酸镧纳米棒阵列气敏传感器的制备。 本方法采用阳极氧化法制备纳米棒阵列模板，采用溶胶凝胶法在模板 上形成掺杂钴酸镧纳米棒，并采用晶种的方式将纳米棒与电极基板接 触。该方法可以完好的保留纳米棒的形貌，并能在室温下对一氧化碳 有较好的响应。采用该方法制备的室温一氧化碳传感器结构简单，性 能优异。

本发明公开了一种基于运算放大器的阻性传感器阵列读出电路，所述阻性传感器阵列为共用行线和列线的阻性传感器阵列；该读出电路包括：标准电阻行，其包括一行N个标准电阻，增设于所述阻性传感器阵列中，从而得到一个新的共用行线和列线的（M+1）×N电阻阵列；（M+1）个运算放大器，与电阻阵列的（M+1）条行线一一对应，每个运算放大器的反相输入端、输出端连接于一点后与其所对应行线连接；控制器，其具有至少(M+1)个IO端口以及至少N个ADC采样端口，其中的(M+1)个IO端口与所述（M+1）个运算放大器的同相输入端

本发明公开了一种基于堆叠行波天线单元的低剖面宽带圆极化阵列天线，包括：由3段首尾相连的印刷在介质板两侧的金属层及连接2层的金属化通孔构成的圆极化天线单元、由金属化通孔腔体及4个天线单元构成的2×2天线子阵、由金属化通孔构成的16路全并行馈电网络、馈电层和金属腔及天线之间用于耦合馈电的缝隙、用于测试的接地共面波导(Grounded Coplanar Waveguide,GCPW)与基片集成波导(Substrate Integrated Waveguide,SIW)之间的转接结构。采用本发明的方法所设计的天线阵列可以采用印刷电路板工艺制作。该天线阵列能够在非常宽的频段内实现圆极化辐射。

TDA（芯片热设计自动化）软件是清华航院曹炳阳教授团队全自主研发的国际首个芯片跨尺度热仿真与设计系统。TDA软件可实现芯片从纳米至宏观尺寸的热设计与仿真，支持芯片微纳结构内部热输运过程的模拟研究，直接提高芯片热仿真精度与结温预测准确度，进而提高芯片性能、寿命和可靠性。

YR/H3100高智能数字化ICU（综合）护理技能训练系统是工程技术和仿生学技术的完美结合，将有现在的医学模拟技术赋予一身，其可自主表现生命体征，并可对所给予的治疗措施自主进行生理体征变化。该系统根据新护理大纲设计，针对临床护理培训，系统由全身男性模拟病人、生命体征模拟器、多参数模拟监控仪、计算机等组成，具有基础护理与高级护理功能。本系统同时适用于医院、医学院、卫校等医疗单位。并面向乡村医师技能培训，提供心肺复苏术、体外除颤等急救操作技能。通过虚拟安全的模拟及护理技能的培训、图文、声像、视频相结合，有操作日志、存贮、考核评估、成绩打印、网络交互式功能。标志着公司的护理教学系统开始与国外发达国家接轨。适用学科：ICU护理、急救医学护理、呼吸内科护理、心内科护理、泌尿内科护理、外科护理、急救医学、危重症医学、战地医学等。系统主要功能★ 标志表示需要与选配件配套使用才能实现的功能■ ICU技能：· 气道管理技术：标准口、鼻插管，气管切开术，支持仰头举颏法、推举下颌法开放气道。模拟牙关紧闭、舌水肿、咽部水肿、喉痉挛、单双侧肺阻塞、主气道堵塞等体征。· CPR操作训练：可进行口对口、口对鼻、简易呼吸器对口等多种通气方式；电子监控气道开放、吹气次数、吹气频率、吹气量、按压次数、按压频率、按压位置和按压法深度；自动判断人工呼吸及胸外按压的比例；实时数据显示，全程中文语音提示；抢救成功后，模拟人瞳孔由散大变为正常，动脉恢复搏动，出现自主呼吸。★ 真实除颤、起搏：可与不同厂家、不同型号的除颤起搏器配套使用，实现真实除颤起搏。★ 模拟除颤起搏：多媒体动画展示医用除颤起搏器的使用，与YR/J880模拟除颤起搏器配套使用，可实现除颤起搏。可选择除颤能量，最大除颤能量达到360J。★ 真实AED：可与不同厂家、不同型号的AED配套使用，实现真实AED训练。★ 模拟AED：多媒体动画展示AED操作过程，与YR/AED自动体外模拟除颤仪配套使用，可实现AED训练。全程中文语音提示，提供贴片电极和纽扣电极，自动检测心率并分析是否需要除颤。★ 真实心电监护：可与不同厂家、不同型号的心电监护仪配套使用，实现真实心电监护。★ 模拟心电监护：与YR/J115多参数模拟心电监护仪配套使用，可实现模拟心电监护。使用指夹式血氧探头检测血氧，内部储存上千种种心电图。多参数模拟监护仪（LCD）屏幕提供12导联心电图、血氧饱和度、呼吸、二氧化碳、血压（动脉血压、中心静脉压、肺动脉压、无创血压）、心输出量等。 ■ 生命体征模拟：· 瞳孔观察：瞳孔液晶显示为CSTN伪彩、65K色、RGB；能在1-9mm之间，随意模拟瞳孔的正常、散大、缩小等状态。· 颈动脉、股动脉、桡动脉搏动，生动再现病人呻吟、咳嗽、呕吐声音。· 呼吸模式：模拟正常呼吸、叹气样呼吸、陈-施氏呼吸、库什摩尔呼吸、毕奥呼吸。· 真实的自主呼吸，呼吸时胸廓有起伏，可调节呼吸频率及呼吸深度。· 听诊：可听诊几十种声音，包括正常心音、异常心音、正常呼吸音、异常呼吸音、正常肠鸣音、异常肠鸣音。■ 临床护理训练：· 穿刺术：胸腔穿刺、骨髓穿刺。· 血压测量训练、三角肌皮下注射、股外侧肌内注射、手臂静脉穿刺、注射、输血、臀部肌内注射。· 清洗梳理头发、洗脸、耳清洗滴药、口腔护理、假牙护理、吸痰法、氧气吸入法、口鼻饲法、洗胃法、胃肠减压、灌肠法、造瘘引流术、男/女性导尿术、男/女性膀胱冲洗术。· 整体护理：四肢关节左右弯曲、旋转、上下活动、擦浴、穿换衣服、冷热疗法。■ 软件系统应用：· 提供单机版（一点一套）、网络版(一点多套）软件，用户可根据自己的实际需要进行选择。· 脚本/病例编辑：支持用户自编辑模拟护理病例，软件自动记录病情的变化和学员操作过程。· 模拟注射泵/输液泵的使用：多媒体动画展示注射泵/输液泵的操作流程，可选择药物进行操作。· 训练与考核：软件内存有几百道考题。支持心电图、急救知识理论、护理场景、病例、CPR训练与考核。· 心电图监护：使用指夹式血氧探头，实现模拟心电监护和真实心电监护，内部储存上千种心电图。· 护理场景脚本训练/考核：系统自带数十个场景，涵盖内科、外科、急诊、ICU等科室病人的护理，并通过交互性多媒体课件检验护理操作关键知识点的掌握程度。软件提供多种药物治疗和典型的辅助检查，如胸片、超声心动图，12导联心电图等。· 局域网络教学：可选配摄像头，具有彩色视屏监控功能，可对每个在线的学生的操作手法和过程进行实时视屏监控。综合计算机同步统计数据，便于教学掌握每个学生的训练考核情况。

本发明公开了一种基于投影机阵列的悬浮式360°视场三维显示装置。该装置包括平面环型散射屏、投影机阵列、图像分割器和计算机。计算机对三维模型进行处理，通过图像分割器进行图像分配，并将图像阵列传入投影机阵列。投影机阵列将传入的三维物体水平360°全景视场的组合图像阵列投影到平面环型散射屏上。平面环形散射屏可控制出射光线的发散角度，使得观察者的左右眼看到不同视角的图像，实现显示的三维物体悬浮在平面环型散射屏的上方。基于投影机阵列的悬浮式360°视场三维显示可供多人360°环绕裸眼观看，实现空间消隐并可探入触摸交互。

本发明公开了一种矩形口径三角网格平面阵列天线的方向图数值优化方法，首先根据天线发射频率、阵列口径尺寸和阵列单元间距等系统参数建立矩形口径三角网格分布的阵列单元布局；根据用户指定的波束指向角度确定每个单元的相位加权；然后设定幅度加权优化矢量，并初始化幅度加权优化矢量矩阵，采用差分进化算法对幅度加权优化矢量矩阵进行迭代数值优化，直到最佳优化矢量的适应度值低于设定阈值。本发明很好地解决了矩形口径三角网格平面阵列的数值优化问题，可快速优化出所需的幅度加权矩阵，使阵列二维方向图上的副瓣电平和零陷电平等特征满足指标。

本发明公开了一种具有空间相关性的海洋环境噪声仿真方法，包括如下步骤：（１）设定仿真参数；（２）根据水声阵列参数求解随频率变化的海洋环境噪声空间相关函数，将离散频率进行子频带划分；（３）计算各子频带内相关系数参考值；（４）生成不相关的宽带高斯白噪声；（５）依照步骤２划分的子频带，对步骤４生成的不相关宽带噪声进行滤波，生成不相关带限噪声；（６）依照步骤３中得到的空间相关系数参考值，生成相关带限噪声。（７）将相关带限噪声相加，生成相关宽带噪声；（８）计算海洋环境噪声ＡＲ滤波器系数；（９）将步骤７得到的相关宽带噪声作为输入激励步骤８得到的滤波器，生成具有空间相关性的水声阵列海洋环境噪声。

本发明公开了一种石墨烯/聚苯胺纳米棒阵列复合材料的制备方法，将氧化石墨分散于酸溶液中并进行细胞粉碎超声处理，得到氧化石墨烯分散液；然后将苯胺单体溶液加入到氧化石墨分散液中，在-5~-10℃条件搅拌均匀；再加入过硫酸铵的酸溶液，继续在-5~-10℃条件下搅拌反应20~24h，过滤，得到氧化石墨/聚苯胺纳米棒状阵列复合物；还原，得到石墨烯/聚苯胺纳米棒阵列复合材料可以用于制备染料敏化太阳能电池的对电极。本发明实现了聚苯胺在氧化石墨表面的有序生长，基于聚苯胺良好的电催化活性以及石墨烯优异的导电性，石墨烯/聚苯胺纳米棒阵列复合物同时具有高的电催化活生及导电性，且制备工艺简单，成本低。染料敏化太阳能电池转化效率高、成本低、制备工艺简单，是解决目前全球能源危机的最佳选择之一。目前常用的对电极材料为铂电极，但铂作为贵金属，其价格高昂且易被腐蚀，实用价值低。而聚苯胺电催化活性高，制备过程简单无污染，石墨烯比表面积大、导电性好，将二者复合，可有效替代铂以成为染敏电池的对电极材料。以聚苯胺/石墨烯做对电极得到的染料敏化太阳能电池制备工艺简单，造价低，污染小，光电转换效率高，具有非常好的实际应用前景。

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。