本实用新型公开了一种基于数字广播的低空目标多点定位系统，包括一个发射站，至少三个接收站 和一个信号处理的主站。接收站由天线、射频前端组成。天线采用细直天线。信号经过该射频前端的放 大滤波后，利用光纤链路送入信号处理的主站。所述信号处理的主站包括采样器和信号处理机，采样器 将信号送入 AD 进行带通采样得到数字信号，信号处理机利用计算机进行数字信号处理，在计算机中显 示目标定位跟踪结果。本实用新型采用先进的多站时差定位技术，利用三个或者多个接收站，测量出同 一信号到达各接收站的时间差，确定多个定位曲面相交，得到目标的位置。利用不同平台定位曲面之间 差异较大的特点来定位和提高定位精度，具有速度快、精度高的优点。

成果简介：星上图像目标实时处理分系统是我国首个在星上实现了实时目标检测和定位处理，处理延迟小于5s，检测和定位精度与地面实时处理相同。该系统采用模块化设计，基于FPGA+DSP异构并行，可在轨实现1Gbps速率数据的实时目标检测处理。系统功耗小于60W。 项目来源：型号项目 技术领域：信息技术/地球观测与导航技术等 应用范围：相关技术可应用于五院后继GF、MJ遥感卫星星上实时处理系统构建 现状特点：国内领先 技术创新：

已有样品/n国家环境光学监测仪器工程技术研究中心， 在光学和光谱学环境检测技术方面具有多年的研究经验， 在中国科学院创新方向项目“红外激光光谱新方法及其痕量气体在线监测研究” 、 “单模量子级联激光器(DFB-QCL)及其高灵敏痕量气体检测技术系统研发与应用示范” 、 先导专项“温室气体地基校验技术研发” 等项目资助下， 已经完成了空气中CO2、 CH4、 N2O、 NO气体的探测。

多目标模拟器主要用于麦克风阵列、声纳、雷达等探测设备的目标回 波电连接模拟。该设备主要完成目标信号生成、阵元时延叠加以及信号 同步产生等任务。可产生多个主动和被动目标的回波，回波波形包括连 续波、线性调频波、脉冲调制波以及自定义波形，可叠加背景噪声、混 响、目标辐射噪声等信号，同时各通道相位、幅度、信噪比可根据需要 进行设置。本设备具有很高的同步输出时延精度，连续可变的信噪比， 极高的输出电压分辨率和输出电压精度，同时系统还具有实时数据处理 能力，满足半实物仿真需求。

1. 痛点问题 场景、目标对象的感知与语义理解在医疗健康、运动培训等领域具有广阔的应用前景，其核心是如何在像素级、对象级、场景级多层次、多尺度表示下实现语义、几何及空间关系的透彻感知。 现有计算机视觉方法或激光雷达等手段无法同时获取多个维度的高质量场景与目标信息，同时现有的深度估计、语义分割、位姿估计等相关技术，存在识别精度低、提取不到关键信息、应用场景单一等问题，无法满足大尺度场景应用的需求。 2. 解决方案 团队提出多模态采集、时空复用编码摄像方法，获取大景深、高时空分辨、丰富的精确场景视觉信息；提出一种基于物理空间推理和语义关联建模的动态场景深度估计方法，综合语义信息、几何结构信息以及时空间信息进行滤波，实现复杂动态场景的无先验深度估计，将观测目标与背景进行区分；提出一套从图像和视频中预测目标的位置和姿态的方法，包括迭代匹配的深度网络、基于物体三维坐标的旋转/平移解耦、自监督6D模型等，克服了遮挡、光照变化、视觉歧义与数据标注依赖等因素的影响，可以准确估计目标相对相机的 6D 位姿（3D平移量和3D旋转量）；构建了基于全卷积网络和兴趣区域的多目标实例检测与分割框架，有效的解决了复杂类别、场景遮挡情况下的多目标实例分割问题，能够实现同时对场景中多个目标检测与分析。 合作需求 寻求医疗健康服务、医疗器械等领域有相关技术开发、市场推广经验，能推广本技术落地的高科技企业，可以进行深度合作。

本发明公开了一种对海目标红外成像识别装置，包括：主处理板和显示板，所述主处理板包括图像收发模块（101）、总线控制模块、数字信号处理器模块、图像数据存储模块、通信接口模块、非均匀性校正片上系统（SoC）、多级滤波专用集成电路（ASIC）、标记专用集成电路（ASIC），完成图像的预处理和目标的识别与跟踪，所述显示板包括图像收发模块（102）、图像实时显示控制模块、显示数据存储模块。本发明有效地保证了动平台上对海目标自动

本发明提供一种基于多目标优化的自适应 AP 选取方法，包括在室内环境中选取若干参考点，将信 号强度信息和参考点的位置信息关联起来组成位置指纹；采集定位点的 WiFi 信号强度信息，与位置指 纹库进行预匹配，获得定位点的邻近指纹点；选取定位点和邻近参考点共同观测到的 AP 集合作为初始 AP 集合；通过加权求和的方法融合信息增益和互信息，建立基于两种不同信息熵指标的多目标优化函 数；采用基因算法对多目标优化函数的最优解进行解算，根据所得最优 AP

本书首先分析目前存在的图书馆信息资源共享模式存在的弊端, 指出迫切地需要建立一个打破现有的体制和形式, 按照不同的地域组成一个个更具竞争力的信息资源共享服务系统。这种将各种系统和区域的图书馆联合起来, 从而在更大范围内建立一个信息资源共享统一体, 业界称为图书馆信息集群。

药物作用潜在靶标的识别对于早期药物分子的研发、安全性评价和老药新用等领域都有着非常重要的意义，但是受制于通量、精度和费用的影响，实验手段的应用难以广泛开展。作为一种快速而低成本的手段，计算机辅助的靶标识别算法的开发正在受到越来越多的重视，发展快速、精确的靶标识别预测方法对于靶向性药物开发、药物—靶标相互作用网络图谱的构建和 小分子调控网络的分析都具有十分重要的意义。 本项目主要是综合利用化学信息学和生物信息学技术，整合现有药物及其作用途径和调控网络的信息，构建药物效应图谱。包括药物及具有生物活性数据库的建立；药物靶标及调控网络信息数据库的建立、整合及注释；药物作用靶标和调控网络预测分析方法和技术的发展；建立了一个技术先进、具有自主知识产权的集成药物设计、化学信息、靶标预测、药物调控通路信息的药物信息服务平台系统。

2020年10月12日，《自然：生态与进化》（Nature Ecology & Evolution）在线发表了北京师范大学地理科学学部傅伯杰院士团队的最新研究成果“完善森林恢复，以实现可持续发展目标15”（Improve forest restoration initiatives to meet Sustainable Development Goal 15）。 作为17项全球可持续发展目标（SDGs）之一，目标15（“陆地生物”）强调保护和恢复森林生态系统是世界各国的重要任务。 根据2015年全球森林资源评估报告，从1990到2000年，全球天然林面积的年净损失率为0.18%，且在热带和亚热带地区更为严重。进入21世纪后，各项国际大规模森林保护和恢复项目在减缓森林净损失率方面发挥了关键作用。通过对过去二十年的遥感卫星观测结果表明，全球陆地生态系统呈现出“变绿”现象。然而，该研究指出真正的危机是全球森林和天然林面积仍在下降，唯一增加的则是人工林覆盖率，但这无法减缓或逆转生物多样性的丧失。 研究指出：由于当前国际上的森林恢复项目对快速恢复森林面积的需求，导致了人们对种植人工纯林的偏好，例如，在“波恩挑战”项目中，45%的国家承诺通过人工纯林的方式提高森林覆盖率。研究强调，尽管人工纯林在短期内对区域的生态环境有迅速地改善作用，但从长期来看会引发其他方面的生态危机，包括碳储量下降、土地生产力下降、病虫害增加等。为此，作者呼吁为了保护森林生态系统的健康，管理部门应该实施更具创新性的激励政策，以将森林恢复行为从增加森林面积转变为改善其生物多样性。同时强调，应及时改善当前已成熟人工纯林的结构，避免出现各种潜在的生态危机。 该研究分析了可能限制人们对人工纯林结构改善的社会经济因素，并提出了4条针对性的建议，包括：（1）完善人工林生态系统生物多样性监测评估机制；（2）制定创新性森林恢复政策，以激发人们改善人工纯林生物多样性的意愿与行为。（3）面对部分情况下人工纯林建设的必要性，也应在政策上鼓励农林复合经营或林下经济；（4）积极开展科学研究来指导人工纯林生物多样性的改善。 研究同时表明，以上建议对各个国家并不具备同等的重要性，尤其是对于人工纯林面积较少的国家而言，例如新热带区（the Neotropical Regions），但该建议不仅可以为过度依赖人工纯林开展森林恢复的国家提供补救措施，也可以为其他国家起到警示作用。 论文第一作者为北京师范大学地理学部博士生张军泽，通讯作者为傅伯杰院士，合作作者包括澳大利亚联邦科学与工业研究组织Mark Stafford-Smith教授，及北京师范大学地理科学学部王帅教授和赵文武教授。该研究受到国家自然科学基金项目、第二次青藏高原综合科学考察研究项目以及国家重点研发计划项目资助。