一种立体植物培养箱，由种植系统和灌溉系统组成，种植系统包括支架、横向隔板和种植箱，支架由两侧的立板和顶板组成n形结构，在两侧的立板之间设有多个横向隔板，在每一隔板上设有种植箱，所述的横向隔板的后端通过销轴与两侧的立板铰接；在横向隔板与种植箱之间设有限位机构；所述的灌溉系统设在种植系统的一侧，在该立板上对应于该横向隔板的前端处设有以销轴为圆心的弧形孔；在该横向隔板的前端设有穿出该弧形孔的牵引柱，该牵引柱与一牵引绳连接，该牵引绳的顶端穿过安装在该立板顶部的定位板的圆滑通孔与设在支架顶端的牵引装置连接。本实用新型的优点：利用电机驱动的牵引装置同时调节多层横向隔板的角度，结构简单，调节非常方便。

1、 研究棉、竹纤维、毛、涤纶、锦纶、腈纶及其混纺纱线植物染料染色的不同实验工艺，在植物染料染棉针织物、棉机织物的基础上改进和开发其他纤维的相关染色工艺。 2、 针对工厂大生产工艺，通过实验优化植物染料溶解化料的效果；同时以实验室工艺为基础，根据工厂设备以及其他生产必要条件，对工艺进行产业化改进。 3、 提高染后纱线的质量，通过染色工艺和后处理等方案，改善产品的日晒牢度、干湿摩擦牢度、酸碱变色牢度、皂洗牢度等。

包含金银花、菊花、罗汉果等提取物（粉）或浓缩汁，用于植物类饮料、 固体饮料、风味食品配料、香料配料等。

本书对车削加工物理仿真关键技术及其试验研究进行了较为系统的阐述, 特别针对柔性工件车削加工进行了深入分析, 内容包括: 加工过程振动的仿真研究, 加工过程稳定性分析及其试验, 尺寸误差建模及其试验等。

 随着激光技术的不断发展，超快超强激光可以在飞秒的时间尺度（1飞秒=10-15 秒）内作用于电子使电子产生约0.1纳米（1纳米=10-9米）量级的空间位移。利用超短超强激光脉冲，人们将可以实现分子尺度下的电子位置的超快及超高精度的位置控制。然而现有的探测技术，却无法实现对电子如此微小位移的精确测量。隧道扫描显微镜（STM）利用的电子量子隧穿信号能以0.1纳米的横向和0.01纳米的纵向分辨率对静止的原子进行成像，却无法对运动中的电子进行成像。光电子显微镜（PEEM）成像系统虽然可以测量运动电子的位置，但是其最好的分辨率仅能达到约3纳米，无法在0.1纳米的尺度进行位移测量。日前，该团队利用强场电离中的时间双缝干涉图样，提出对电子在激光脉冲下的微小位移进行了测量的新方案，该方案的分辨率可达0.01纳米。为了测量电子在超短脉冲作用下的位移，他们把导致电子位移的超短脉冲置于两束较长反向旋转的圆偏振光之间。两束反旋向的圆偏振光先后分别电离电子，构成时间上的电子波包双缝干涉，这在电子动量谱中产生涡旋结构。在没有中间的超短脉冲时，该涡旋结构角向是均匀分布的。当中间加入了一束任意的被测超短脉冲，它将作用于前一圆偏光电离的电子使之产生微小位移，这个微小位移使得电子波包获得一个额外相位，从而导致先后两个电子波包的干涉结构在角方向产生了非均匀性。他们提出通过测量这个非均匀的角向分布，可以准确地提取出电子在超短脉冲作用下产生的亚纳米量级的微小位移。他们的方案对激光的焦斑效应以及两束圆偏振光的相位抖动具有很好的抗干扰能力。左图：新方案示意图；右图：测量方案给出的理论预测结果。 理论提出并在实验上实现了对椭圆偏振强激光椭偏率的原位测量新方案。他们利用两束其它参数相同而旋向相反的椭偏光来电离惰性气体氙（Xe）原子，强场电离得到的电子阈上电离谱和单电离离子总产率谱敏感地依赖于两束光脉冲之间的延时。这些能谱和产率随延时的周期性调制，能够准确反映一个光学周期之中椭圆偏振光的电场强度的最小和最大值间的比值，因此可以用来准确提取每一束椭偏光的椭偏率。研究表明，这一椭偏率测量方案在很大的激光参数范围内普遍适用，这一工作在准确表征超快强激光场的性质方面迈出了重要一步，将对强场物理研究中精细操控原子分子内的超快过程起到重要推动作用。

针对我国沿岸封闭海湾自净能力弱和滩涂、水体等典型生境退化严重的实际，建立基于“驱动力-压力-状态-影响-响应( DPSIR)”框架模型的封闭海湾生境退化综合诊断技术，确定其生境退化的主导因素；开发基于有限元技术的浅海水动力模型（SHYFEM）、充分利用潮、余流的稀释、输运能力降低湾内污染物积累的物理修复关键技术和综合利用盐土植物、大型藻类、贝类和多毛类改善水质和滩涂底质的生物修复关键技术，建立“海岸-滩涂-浅海”一体化的生境修复示范区，编制相关技术标准；以 DPSIR 框架模型为指导，提出封闭海湾典型退化生境的修复策略和对目标海湾（三沙湾）生境有针对性的、切实可行的修复技术方案，重点解决封闭海湾因积累性污染引起的生境退化问题。为提高我国封闭海湾生态环境保护与修复能力，保障沿海经济社会又好又快发展，提供技术支撑和决策咨询。

生成模型的研究重点是如何从给定的数据集合中学习到数据的联合概率分布，以及从学习到的概率分布中高效地生成新的样本。研究团队提出将数据的联合分布概率编码成量子多体态的概率幅的模平方。进一步地，他们提出在经典计算机上使用矩阵乘积态(Matrix Product States)来模拟学习的过程。矩阵乘积态的参数，即张量网络的张量元，可以通过类似密度矩阵重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法进行学习，最终形成一个具有泛化能力的生成模型。这个学习算法结合了量子物理与机器学习各自的优点：它不仅可以利用GPU高效地学习到模型参数，还可以利用张量网络的灵活性动态地调节模型表达能力。此外，与传统的基于统计物理的生成模型（例如玻尔兹曼机）相比，玻恩学习机还具备直接生成无关联样本的强大能力，从而可以高效地生成新的数据。 基于量子态的概率生成模型融合了量子物理与机器学习的思想，是一个崭新的研究领域。玻恩学习机借助量子态内禀的概率解释及其强大的表达能力，意在为机器学习和人工智能提供更为先进的生成模型和学习算法。此外，这类模型在量子信息处理，量子计算以及多体物理中具有应用潜力。展望将来，最令人兴奋的前景应该会是在一台量子计算机上实现玻恩学习机，从而以全新的方法进行概率型的学习和建模。这项工作用使用张量网络模拟量子计算机的运行，向无监督量子机器学习迈近了一步。作用在一幅MNIST图片上的矩阵乘积态以及它的纠缠谱

发现由人为活动产生的气溶胶可显著抑制华南四月中尺度对流系统的发生频次，进而显著减少降水，并阐释了其物理机制。此发现解释了近40年来华南四月降水减少的原因。 研究团队首先分

LED 具有体积小、寿命长、高亮度、低发热的特点，用这种新 型节能光源代替已有的人工光源进行植物的高效生产，在农业中具有广阔的应 用前景和较高的实用价值，仅植物工厂化育苗产业一项就为 LED 光源提供了巨 大的消费市场，据相关专家的测算，幼苗仅出口一项就达到近百亿株之巨量， 国内年消费量则更大。本项目以植物光合作用的吸收光谱为对象，通过基质组 成和对 ns2 掺杂离子的设计调控荧光光谱，研制出了激发光谱与近紫外芯片、 发射光谱与植物光合作用的吸收光谱的匹配，新型蓝红双色 LED 植物生长灯。 光谱辐射范围从 400-650nm,并通过调节掺杂离子比例，实现蓝、红光相对强度 的可调节性。满足不同植物、不同生长阶段的需求。 

油脂精炼过程中，脱胶是非常重要的一步工序，脱胶效果的好坏直接影响到油脂精炼的效率和最终产品的质量。传统的脱胶方法常存在产品质量不稳定、消耗大、得率低、“三废”排放量大等问题。酶法脱胶工艺是现代工业生物催化技术在传统油脂行业中的应用，是对现有化学或物理脱胶工艺的改进，以提高其经济性和环保性，有着广泛的发展前景和重要的经济和社会价值。本技术以自行筛选所得菌株BIT-18表达的磷脂酶为对象，开发了该磷脂酶在大豆油、菜籽油等常见油脂酶法脱胶中的应用，已完成了实验室工艺优化，建立了适于工厂规模油脂酶法脱胶工艺