课题组聚焦于电动汽车无线充电这一应用场景，全面梳理了该领域的研究现状。课题组充分考虑了充电场景的现实需要，跟进报道了停车对准、磁场屏蔽、异物检测等配套技术的最新进展。联系工程实际，课题组还对比研究了数份电动汽车无线充电技术的国内外主流标准，挖掘其在性能指标、技术路线和安装环境等问题上的异同。基于以上，课题组最终对电动汽车无线充电技术的未来发展做出了

项目简介 汽车雨刮器是汽车雨天行驶的重要安全设备。汽车雨刮器高速、低速刮水功能和自 动复位功能，是通过雨刮器电机的结构和控制方式实现的。目前汽车上常用的雨刮器电 机根据接线方式主要有 5 线制和 4 线制两种类型，对复位区宽度检测需要采用特殊电路， 并通过示波器捕捉电机转过复位区时产生的电脉冲信号宽度来进行评价的，这种方法操 作困难，效率低下，只适合样品抽检；对于高、低转速检测，目前的检测方法是在雨刮 器曲柄起始位置放置接近开关，刮臂往返刮刷一次，接近开关通、断、通一次，根据两 次导通

新能源汽车教学设备采用新能源汽车实物为基础，可将新能源汽车的电池、发动机、空调、全车电器等部件单独做成教学装置。新能源汽车教学设备适用于本科，职业技术学院的汽车专业教学。

机械零件的动态特性设计和 NVH 匹配设计

基于载荷强化和损伤的载荷谱处理新技术，用于加载谱和耐久性评价规范的制定。通过载荷的强化和损伤、结构抗疲劳设计和载荷谱中强度变化特征等提出了基于强度特征的轻量化设计和可靠性设计，并应用到等速万向传动轴零件的具体设计。

南京师范大学课程资源研究所可提供的系列教育产品有：科技馆仪器、科普馆展品、科技创新实验室仪器、科学探究实验室仪器、数字化实验室探究仪器设备、通用技术实验室仪器模型、机器人实验室套件、航天航空科普馆仪器、航天航空科技馆展品、地震科普馆展品、地震科技馆仪器、安全教育科普馆展品、安全教育科技馆仪器、交通安全科普馆展品、交通安全科技馆模型、消防科普馆展品、消防科技馆仪器、幼儿园科学发现室仪器、农业科普馆展品、社区科普馆仪器、社区科技馆展品、壁挂式科技馆仪器、科普大篷车仪器、示范性综合实践基地配套仪器、综合实践活动室配套仪器、生命健康科普馆展品、低碳环保科普馆仪器模型、军事教育科普馆仪器模型、儿童乐园科普展品。     序号 仪器名称 单位 数量 1 低碳环保电子翻书 套 1 2 抽水储能 套 1 3 发电塔 套 1 4 飞轮储能 套 1 5 废弃物分类与回收 套 1 6 风光互补发电 套 1 7 健身发电 套 1 8 秸秆新用途 套 1 9 墙体保温 套 1 10 算碳种树 套 1 11 太阳能光伏电池板 套 1 12 太阳能热水器 套 1 13 污水源地源热泵原理 套 1 14 旋转屋 套 1 15 压缩空气储能 套 1 16 人体舒适度环境检测与分析系统 套 1 17 环保知识竞赛 套 1 18 环境监测与保护系统 套 1 19 垃圾分类 套 1 20 身边的污染 套 1 21 低碳环保小屋 套 1 22 节能灯PK普通灯 套 1 23 海洋能--海流发电 套 1 24 合理利用清洁能源 套 1 25 新能源综合展示模型 套 1 26 流沙发电 套 1 27 新能源小屋 套 1 28 风力发电 套 1 29 都江堰古水利工程模型 套 1 30 自动飞舞的蝴蝶 套 1 31 算算你的碳排放 套 1 32 我要低碳 套 1 33 生存危机 套 1 34 温室气体 套 1 35 大自然的眼睛 套 1 36 地球碳库 套 1 37 丰富的含碳化合物 套 1 38 丰富的含碳化合物 套 1 39 碳的迁移 套 1 40 碳循环 套 1 41 把太阳光引到家 套 1 42 节能用水方法. 套 1 43 旧衣物处理 套 1 44 食品巧加工 套 1 南京师范大学课程资源研究所 邮政编码：210009 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 83301983 83302681 公司传真：025-83302681转8009 手　　机：13405879778 联 系 人：王老师 网　　址：http://www.kczyyjs.com 电子邮件：wangkefang@163.com QQ号码：2269329198  

产品详细介绍BLG-3P型三屏汽车驾驶模拟器，是我公司根据新实施的公安部123号令研发而成，新版汽车驾驶模拟器软件符合“公安部123号令”考评规则，小型汽车、小型自动挡汽车、残疾人专用小型自动挡载客汽车和低速载货汽车场地5项必考；大型客车、牵引车、城市公交车、中型客车、大型货车场地16项必考。小车（科目二）场地5项分别为：倒车入库、坡道定点停车和起步、侧方停车、曲线行驶、直角转弯；大车（科目二）场地16项分别为：桩考、坡道定点停车和起步、侧方停车、通过单边桥、曲线行驶、直角转弯、通过限宽门、通过连续障碍、起伏路行驶、窄路掉头、模拟高速公路、连续急弯山区路、隧道、雨天、雾天湿滑路、紧急情况处置。新版汽车驾驶模拟器软件道路驾驶技能考试（科目三）内容包括：上车准备（系安全带）、起步、直线行驶、加减挡位操作、变更车道、靠边停车、直行通过路口、路口左转弯、路口右转弯、通过人行横道线、通过学校区域、通过公共汽车站、会车、超车、掉头、夜间行驶等训练考试项目。产品完全符合“中华人民共和国公安部令 第 123 号令”及教育部新的国家机动车驾驶员训练大纲要求。本汽车驾驶模拟器分为单台模拟驾驶及与主控台联网模拟驾驶两款；具有自主知识产权。是目前市场上功能最全最新的汽车驾驶模拟器软件。 操作错误检测项目：系统对学员操作各操作部件正确与否进行判断，如启动时是否踩下离合器、闯红灯报警等。与前面版本不同的是，区别判断“离合器松得太快”和“发动机转速过低”。    系统自动评分：最新增加了学员在每次驾驶训练后系统自动给予文字显示成绩评分。    无纸化考试：无纸化考试采用标准化试题，题库里共有11套试题（共1500道试题），可以随机出题考试以可以依次考试每套试题。与现有无纸化考试系统最大的区别在于：无纸化考试试题集成在驾驶模拟器系统之中，可以利用模拟器进行。     交通标志、标线及交通法规 ：交通标志、标线包括所有的禁令标志、禁止标线、警告标线、警告标志、指路标志、指示标线、指示标志。     交通法规包括：道路交通安全法、道路交通安全法实施条例、道路交通安全违法行为处理程序规定、道路交通事故处理办法、道路交通事故处理程序规定、高速公路交通管理办法、    机动车登记办法、机动车登记规定、机动车驾驶员培训管理规定、机动车驾驶证申领和使用规定、交通违章处理程序规定。    学生驾驶舱:    座机由驾驶座、视屏彩电、汽车五大操作系统、核心计算机、高级进口传感器、数据采集板等组成，各操作部件通过传感器，经数据传感板传输。驾驶模式:    被动式：被动式驾驶适用于初学的学员，学生可以按照电脑语音提示进行规范的操作练习。    主动式：主动式驾驶与实际车辆相同。    功  能:    1、主视屏：显示驾驶前方道路与周围路况、使学生能感觉身在驾驶室操作着运行中的汽车。并显示档位、成绩分数。    2、后视镜：能达到与真车相同的模拟效果。可升降。    3、模拟仪表：显示车速、里程、发动机转速。并且可自行决定关闭或开启。    4、特殊功能：通过鼠标操作可由正常驾驶室驾驶模式切换到六种不同府视式驾驶模拟.    5、训练场景科目：⑴ 一般道路；⑵ 高速公路；⑶ 城市道路；（包括：行人、自行车、其它车辆、双黄线、岗亭、警察、红绿灯、转盘、交通标志标线等。）（4）炫目道路（5）泥泞道路（6）山区道路；（7）曲线穿桩、场地倒库；（8）“8”字型路；（9） 直角弯路、十字路口、丁字路口、匝道等。（10） 蛇形路；（11） 就位停车；（12） 顺行停车；（13）双边桥；（14）单边桥；（15）单凸桥；（16）横断桥；（17）骑越障碍；（18）立交桥；（19）隧道。   6、天气:一般道路可选择四种天气：白天、雪天、雾天、雨天、黑夜。   7、画面选择：可以选择“打开”或“关闭”：后视镜、向导地图、错误提示、成绩等。   8、其它车辆选择：各道路分6种数目选择：3至60辆。   9、车型选择：在训练中有六种车型：小轿车、吉普车、无级变速车（自动档）、大货车、大客车、农用车等。  10、汽车模拟技术：汽车多自由度数学模型，实现汽车转向、制动和加速的逼真模拟。  11、测试调整功能：传感器测试：方向机的测试、离合器的测试、油门的测试、制动器的测试（脚刹）、手制动的测试、变速器各档位的测试、鸣号、点火、开锁。只要打开测试界面便一目了然。并可作学员操作曲线学仿。更多产品：4D动感汽车模拟驾驶器、动感模拟器、整车改装模拟器、飞行模拟器、摩托车模拟驾驶器参考网址：http://www.bjzgjy.com/cn/          http://www.simulator.cc/                                                                 销售热线：010-67886161   010-67886262

简介： 抗体药物是生物制药中复合增长率最高的，2019年全球研究抗体市场规模为34亿美元，预计在预测期内复合年增长率为6.2％。原研药二次改造获得成药性更好的药物分子（bio-better）是抗体和细胞因子药物研发的突破口。人工智能技术广泛应用在靶点筛选、分子进化、临床各阶段研究、产品上市后的活动中。 我们开发的智能抗体设计平台，包括 抗体序列注释分析、抗体翻译后修饰位点的预测、抗原线性表位预测、抗体结构的预测与优化、 抗体-抗原相互作用的预测、抗体分子的设计与改造。高效的完成抗体亲和力成熟、稳定性优化和人源化改造等。  优势： 1、研发成本节约3-5倍，时间节省5倍，筛选成功率提升6倍 2、可以帮助指导、设计实验，减少消耗，加快速度，提高准确率 3、计算方法已经得到了实验从正、反两方面的验证。 图1：深度学习算法预测蛋白质相互作用时界面氨基酸配对:成功率72.1% 图2：计算相互作用得到了实验从正、反两方面的验证