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

本发明公开了一种用于鱼群养殖业的自主追赶鱼群机器鱼及其控制方法。鱼头内部设有相连的排水针管、排水舵机、曲柄滑块和摄像头；排水舵机通过曲柄滑块与排水针管的活塞相连；排水针管对称设置于鱼头内部。所述的鱼头通过连接支架与鱼身相连，鱼身内设有若干个驱动舵机，驱动舵机之间通过级连固定件相连，最靠近鱼尾的驱动舵机通过级连固定件与鱼尾相连；级连固定件上固定有用于支撑蒙皮的蒙皮框架；靠近鱼尾的驱动舵机在靠近鱼头的驱动舵机的驱动下在水平方向转动；所述的摄像头、排水舵机和驱动舵机分别与控制器相连。本款机器鱼通过对于机械结构的改善和合理的运动规划增加游动速度，提高输出效率。

本平台实现交通数据的可视化、预测、关联性分析

传统的机器或机械零件的产品开发模式是必须开发出实物样机或样品，并对其进行静强度或动态性能测试，然后再进行设计修改，这样要重复好几次上述过程，才能设计制造出合格的产品。这需要花费大量的时间与金钱成本，已经跟不上日益变化的市场的需要。本成果采用了先进的虚拟仿真技术，对计算机中的机器的3维几何模型，可容易地进行编辑、修改，并检验其制造的可能性，生产成本，能否容易装配。另外，可以对其3维几何模型附于物理属性，能模拟其工作状态，可进行运动学、动力学、热力学、强度、振动分析仿真，也就是说，在设计阶段(不需要制造出实物)，就可以把握住机器或机械零件的静态与动态性能，最终可以设计制造出低成本、高性能的机器。 该成果适用于任何大中小型机器及其零部件。 本成果已经应用到国内外多家著名公司，如摩托车的动态力学性能的仿真分析,计算机硬盘系统的静态与动态性能的仿真分析,配气机构的动力学优化与分析,大型曲轴车床整机动静态性能分析与优化,渐开线齿轮的精密接触分析与优化。

本发明涉及一种基于机器学习的空间数据匹配方法，包括四个步骤:1)自动生成匹配训练样本，2) 通过机器学习建立分类器模型及其参数，3)应用分类器模型对输入空间数据进行目标匹配，4)顾及逻 辑和领域约束对匹配结果的过滤和改善。其中机器学习采用以空间目标的位置、大小、形状和方位等多 种指标作为特征提取。具有如下优点:可避免量纲标准化和多指标加权中的主观任意性，匹配精度较加 权平均方法更高;匹配模型基于样本数据学习建立，数据的自适应性较高;建立模型的典型样本数量少， 可大规模应用;利用空间数据的内在几何信息，无需额外属性信息，使用准入性低。

研发阶段/n基于机器视觉技术的干香菇等级自动分选系统与设备 技术简介：　　香菇生长过程中，在适宜的温度、湿度、光照、风速和温差条件下，表皮细胞与肉质细胞分裂不同步，生长速度过快的肉质细胞胀破表皮细胞，使菌盖龟裂形成褐白相间、菊花状的花纹，因而形成花菇。香菇可分为天白花菇、白花菇、茶花菇及光面菇。其中以天白花菇价值最高，与普通光面菇相比，价格可相差5-8倍。　　我国是香菇生产大国，香菇分级加工属于劳动密集型环节，长期以来依靠人工肉眼进行香菇颜色、形状、厚薄分级及破损、畸形、霉变香菇分级。

多模态医学影像信息处理与分析，具有重大的应用背景，是国家和社会当 前高度重视的研究领域之一。 本项目拟基于机器学习方法，主要研究医学影像的特征描述、设备无关性 的特征评价与特征选择、基于内容的多模态医学影像检索、医学影像信息挖掘、 参考库建设与算法辅助研究平台的设计与开发等内容。研究目标为： （1）建立统一的特征描述模型，实现跨模态医学影像的统一特征描述； （2）提出有效解决特征提取层面上医学影像信息处理与分析算法的设备无 关性问题的通用框架； （3）在医学影像标注数据有限、数据库为海量等条件下，实现高效率单模 50 态影像检索，有效提高多模态、跨模态医学影像检索的精度，实现用户友好的 检索结果展示； （4）从结构复杂的多模态医学影像数据中，挖掘有用的知识，构建有效的 辅助诊断模型、实现个人疾病风险预警； （5）完成首期参考库建设与算法辅助研发平台的开发，为项目研究内容的 开展提供有效数据和环境支撑。本项目获得国家自然科学基金重点项目资助，项目执行期 2013.1-2017.12。