本发明公开了一种模拟人眼对光环境感知的光学测量系统，利用多种光学测量仪器以及相应的软件处理系统实现人眼对光环境感知的模拟。光学测量仪器包括平面亮度计、光谱仪和动态响应测试仪。本发明还公开了一种模拟人眼对光环境感知的光学测量方法，该光学测量系统亮度测量部分通过平面亮度计获取空间亮度分布，利用该亮度分布计算出当前条件下的瞳孔直径，进而计算出人眼感知到的空间亮度；通过调整光谱仪的测量视角获取人眼视野范围内接收到的光谱辐照度；通过动态响应测试仪测量动态响应信息。本发明提出模拟人眼对光环境感知的测量方法，该方法可对人眼感知空间光环境的特性进行全方位、实时的评价。

项目所涉研究公开了大量植物化学物，如姜黄素及其代谢产物四氢姜黄素、花色苷及其代谢产物原儿茶酸、鞣花酸及其代谢产物尿石素A以及甜菜苷等于防治过敏性气道疾病方面的良好改善效应。其中尿石素A与四氢姜黄素相关研究现已获国家专利授权(专利号:ZL202210101559.8，ZL201810569066.0)。上述植物化学成分经研究均可缓解过敏性气道疾病小鼠气道病变程度，显著改善气道炎症反应，并调节氧化应激及 Th细胞比例失衡状态，表现出良好的防治过敏性气道疾病效应，未来可应用于开发相关药物或营养补充剂。

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厄尔尼诺现象，是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象，平均每2-5年发生一次，对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化，以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度，对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。 2019年12月24日，由北京师范大学系统科学学院陈晓松教授参与指导的一篇关于厄尔尼诺预测的文章已在线发表在美国科学院院刊PNAS上，首次克服了长久以来困扰厄尔尼诺预测的“春季预测障碍” （即无法在厄尔尼诺发生的那一年的春季或更早给出准确预测），将对厄尔尼诺现象的发生，特别是强度的预测提前一年。 该文作者提出了一套基于信息熵理论的全新的方法——System Sample Entropy——用来计算厄尔尼诺区域（Nino 3.4）近海平面空气或海表温度的复杂度（包括温度随时间变化的无序性以及不同地点温度变化的同步性或相干性）。利用这一方法，作者们发现了Nino 3.4区域温度变化的复杂度与厄尔尼诺现象强度存在着非常强和稳定的线性关系，即一年内（1月1日-12月31日）Nino 3.4区域的温度变化复杂度越大，那么下一年发生的厄尔尼诺事件的强度就越大。基于这一发现，作者们提出了一套基于每年Nino 3.4 区域温度变化复杂度的大小（由该区域 System Sample Entropy 量化）来预测来年厄尔尼诺发生及其强度的方法。该方法目前成功的预测了1984至2019年期间10个厄尔尼诺事件中的9个事件的发生年份，以及24个没有厄尔尼诺现象发生的年份当中的21个，特别是对厄尔尼诺强度预测的平均误差仅为0.23摄氏度。 对于刚刚到来的2020年，基于文中提出的System Sample Entropy的方法，作者们预测厄尔尼诺将有很大概率会在本年下半年再次发生，并发展为一个中等强度甚至高强度的厄尔尼诺事件，其预测强度为1.48+-0.25摄氏度。 目前传统的厄尔尼诺预测方法只能在提前6个月范围内给出比较准确的预测，而这对于提前预防厄尔尼诺带来的一系列严重影响是非常局限的。这一新的预测方法，将对厄尔尼诺的预测时间提前到了每年一月。这对于提前采取行动，控制和降低这一现象所带来的一系列全球范围内的消极影响，将意义重大！ 此工作由德国波茨坦气候影响研究所 （PIK）樊京芳博士作为通讯作者，PIK 的Jürgen Kurths教授，Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京师范大学陈晓松教授等参与共同完成。陈晓松教授领导的研究小组多年来一直从事统计物理和复杂系统及相关课题的研究，特别是近年来专注于地球复杂系统的动力学演化及预测。

浙江财经大学何华珍等编著的《俗字在域外的传播研究》2018年5月由中国社会科学出版社出版，获2019年“浙江省第二十届哲学社会科学优秀成果奖”二等奖（基础理论研究类）。 该书是教育部人文社科规划基金项目“俗字在域外的传播研究”（批准号：12YJA740020）最终成果。著作以日本、朝-韩、越南等域外文献为语料，拓展俗字在汉字文化圈的域外传播研究，展示俗字在周边国家的传承和变异，再现汉字文化对海外国家的辐射和影响，同时从域外俗字反观汉字变异，形成汉字文化圈的整体俗字视域。主要内容包括：国际俗字与国别俗字研究；日本、朝-韩俗字研究的综合考察，越南汉字资源整理研究的现状分析；日本、朝-韩、越南等汉字文献的俗字专书研究；日本现行俗字溯源，朝-韩、越南的文献俗字汇编 ；域外汉籍与近代汉字研究。

厄尔尼诺现象，是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象，平均每2-5年发生一次，对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化，以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度，对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。 2019年12月24日，由北京师范大学系统科学学院陈晓松教授参与指导的一篇关于厄尔尼诺预测的文章已在线发表在美国科学院院刊PNAS上，首次克服了长久以来困扰厄尔尼诺预测的“春季预测障碍” （即无法在厄尔尼诺发生的那一年的春季或更早给出准确预测），将对厄尔尼诺现象的发生，特别是强度的预测提前一年。 该文作者提出了一套基于信息熵理论的全新的方法——System Sample Entropy——用来计算厄尔尼诺区域（Nino 3.4）近海平面空气或海表温度的复杂度（包括温度随时间变化的无序性以及不同地点温度变化的同步性或相干性）。利用这一方法，作者们发现了Nino 3.4区域温度变化的复杂度与厄尔尼诺现象强度存在着非常强和稳定的线性关系，即一年内（1月1日-12月31日）Nino 3.4区域的温度变化复杂度越大，那么下一年发生的厄尔尼诺事件的强度就越大。基于这一发现，作者们提出了一套基于每年Nino 3.4 区域温度变化复杂度的大小（由该区域 System Sample Entropy 量化）来预测来年厄尔尼诺发生及其强度的方法。该方法目前成功的预测了1984至2019年期间10个厄尔尼诺事件中的9个事件的发生年份，以及24个没有厄尔尼诺现象发生的年份当中的21个，特别是对厄尔尼诺强度预测的平均误差仅为0.23摄氏度。 对于刚刚到来的2020年，基于文中提出的System Sample Entropy的方法，作者们预测厄尔尼诺将有很大概率会在本年下半年再次发生，并发展为一个中等强度甚至高强度的厄尔尼诺事件，其预测强度为1.48+-0.25摄氏度。 目前传统的厄尔尼诺预测方法只能在提前6个月范围内给出比较准确的预测，而这对于提前预防厄尔尼诺带来的一系列严重影响是非常局限的。这一新的预测方法，将对厄尔尼诺的预测时间提前到了每年一月。这对于提前采取行动，控制和降低这一现象所带来的一系列全球范围内的消极影响，将意义重大！ 此工作由德国波茨坦气候影响研究所 （PIK）樊京芳博士作为通讯作者，PIK 的Jürgen Kurths教授，Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京师范大学陈晓松教授等参与共同完成。陈晓松教授领导的研究小组多年来一直从事统计物理和复杂系统及相关课题的研究，特别是近年来专注于地球复杂系统的动力学演化及预测。

汽车关键零部件及系统建模；汽车参数匹配设计与优化；汽车控制策略开发与验证（整车控制策略、部件控制策略）；模型的车用总线通讯网络设计与验证

SimCar硬件在环测试系统是用于测试电控单元功能、系统集成和通信的一套完整的硬件在环仿真测试设备，可用于汽车、航空、兵器、工程机械等领域。基于NILab-VIEW\VeriStand软件平台，高性能PXI实时仿真系统硬件平台搭建的硬件在环测试系统，针对用户的被控对象在Simulink中进行建模仿真，并将其运行于跟控制器闭环工作的实时系统中，实现对汽车电控单元的复杂测试。

        技术成熟度：技术突破         目前的潮流能发电机组以直驱液压变桨及带变速箱的液压变桨为主，其发电机和变速箱均采取机械动密封方式进行密封防水处理，海洋环境下，机械动密封的可靠性和运行效率往往冲突，密封层级多运行阻力大，效率低，密封层级少，密封可靠性差，机组的运行可靠性大大降低。光伏、波浪、海流一体化集成发电，波浪能与海流能水轮机对转并通过磁力耦合驱动发电机增速，具有多能互补、高效获能、转换效率高、结构简单、运行可靠等特点，为规模化海洋能开发提供创新型设计。         意向开展成果转化的前提条件：中试放大及产业化工艺开发资金支持