近日，西安电子科技大学空间科学与技术学院在临近空间高速目标精细识别领域取得突破性进展，在航空航天领域全球排名Top 2的CJA (Chinese Journal of Aeronautics)上发表了题为“An unsupervised classification method of flight states for hypersonic targets based on hyperspectral features”的最新研究成果，并被评选为期刊亮点文章，通过官方微信公众号、Facebook、Twitter账号进行国内外推送。

空间多波束延迟网络主要应用于光控相控阵天线内部的波束形成网络，通过分组多抽头延迟，使相控阵天线在空间形成多个空间波束。 该延迟网络通过微波光子技术，在光域对微波信号进行高精度多路分组延迟及多路合成，通过光延迟技术克服了电延迟技术（同轴电缆延迟线、声表面波延迟线、微波PIN二极管延迟线等）在延迟移相上存在的固有技术缺陷，可满足高频宽带信号的延迟移相及空间波束形成需求。同时，该技术还可应用于其他需要实现射频信号精确延迟及分配的系统当中。

该项目以大规模集成电路液晶硅处理器作为核心器件以及基于其空间光波束智能开关功能设计建造了两个准样机实验系统，其一是针对高性能计算机应用的高速集成光互连组件，其二是光通信网络中使用的节点开关 ROADM（可重构光上下路复用器）。互连损耗~6dB、 串扰≤-36dB、 传输数据率 10Gbps、 高稳定性、 高性价比。

自然环境的保护事关人居环境的品质，文化特色的彰显事关城市的“灵魂”。因城乡空间发展与自然环境失调、历史文化断裂暴露出的“水泥森林”、“千城一面”等问题，严重影响了我国人居环境的可持续发展。城乡空间的现代化发展与自然环境保护、历史文化传承的共赢是当代城乡规划设计的技术难题。 在城市空间与自然环境、历史文化的互动框架下，发现了城市发展中类比生物学的空间基因现象。空间基因是历史形成的相对稳定、独特的空间组合模式，它们既是城市空间、自然环境和历史文化长期互动的产物，也扮演着形成城市特色标识、

本发明提出一种开放空间的蒸发装置，该蒸发装置进行分区，把加热部件集中布置于蒸发区，以快速获得蒸汽。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 最近几年，需要产生蒸汽的产品越来越普遍，因此技术发展开始加速。 随着市场需求的变化，一个重要的技术参数是：产生蒸汽的时间以及如何减少水垢对整个设备运行的影响。为了优化这个参数，很多企业采用了“装置管式”或“水箱式”蒸汽发生器。这些蒸汽发生器确实可以快速产生蒸汽，但是，他们都属于“封闭式”，因此水垢无法解决，一般几个月就会阻塞，整个系统无法运行。在可见的时间内，这个问题很难低成本的解决。也有部分企业采用前置过滤的方式解决，因为涉及耗材，因此也不能被客户接受。 在未来几年，这个产品最终还会使用开放空间加热，并产生蒸汽的方式。但是这种方式当初被抛弃的原因在于，在使用时整个蒸发装置中的水需要整体加热到100摄氏度才能开始产生蒸汽，其速度较慢，使用效果较不理想。 为此本发明提出一种开放空间的蒸发装置，该蒸发装置进行分区，把加热部件集中布置于蒸发区，以快速获得蒸汽。 产生蒸汽时间小于等于2秒，明显快于市面现有产品，快速产生蒸汽的同时还避免了水垢阻塞。 采用开放空间、分区加热的技术，即该技术还属于首创。该技术产生蒸汽的时间可以在2秒以内，少于同类6秒产生蒸汽的技术。

1. 痛点问题 无人驾驶是未来全球汽车产业发展趋势，近年来，国内外主要车企均投入大量资源进行无人驾驶汽车研发当中。目前，无人驾驶汽车产业正处于行业发展早期，主要集中于研发和初期测试阶段。我们通过行业调查和研究发现，当前制约无人驾驶发展的痛点是传统车企和研发机构针对无人驾驶汽车的技术研发路线存在如下痛点需求： a) 基于IT的网联车研发路线： i. 全联网的要求 ii. 网联车的系统安全性要求 b) 基于传统汽车厂的成长型单车智能研发路线： i. “一百万”场景 ii. 一百万英里 2. 解决方案 a) 目标：让L5级无人驾驶汽车比预期提前3-5年进入市场，让中国的无人驾驶技术和产业领先世界。 b) 解决方案： i. 创新的研发技术路线 ii. 拥有自主知识产权、全球领先的无人驾驶仿真研发与测试系统 c) 产品与服务： i. 智能汽车智能座舱 ii. 无人驾驶汽车研发与测试服务 iii. 无人驾驶智慧路端建设技术服务

      实名制网络学习空间，旨在打造与现实教育组织中各级教育机构、学校、班级、师生等主体相对应的网络教育组织体系。空间为多层次用户团队（包括从师生个体协作团队班级团队学校团队学科团队区域团队）提供相应的资源、工具、环境的支持和服务，实现“自上而下”、“自下而上”的双向良性互动。 教师空间：为教师开辟一个集学习、工作、交流于一体的实名制网络学习空间，以基于SNS的人际关系架构和知识体系、教材体系构建服务体系，实现信息的快速传播和精准获取，并汇聚为校、区、市、省各级生成性资源。 学生空间: 学生空间不仅能够全面记录学生成长全过程，还能为学生自主学习提供良好的信息化环境，让学生随想随学、自主学习、个性发展。学生可制定自己的学习计划，相关通知、信息都会自动推送到学习空间，空间资源能自动汇集和推送，学生相互之间，以及与学校空间、班级空间、教师空间可以互联互通，完美实现师生互动、生生互动。 家长空间：平台为针对家长用户提供便捷的，平台将呈现家校交流的相关服务。家长以家长身份、学生帐号登录，平台就会将学生近期的一些学习情况呈现出来，方便家长全面主动了解学生在校学习情况、班级情况以及，班主任、任课教师的情况，并与。家长可通过平台与任课教师进行深入的交流和沟通，关注学生的学习全过程，还可得到一线教育专家的指导和点拨。 协作组空间：教师可以按年级、学科、兴趣爱好、教育行政结构等多维度组建协作组。协作组提供资源管理、话题、问答、问卷、投票等基本应用模块，并支持文章、资源、图片、视频等分类管理，能从个人空间中选取已发布的各类资源拉取到协作组。 班级空间：班级空间是师生间的协作教学、讨论交流的网络环境，是现实班级课堂的补充与延续。班主任可组建班级，聚合管理班级学科教师、学生，课程安排，学习内容，开展学习活动，形成学习反馈，增强学生班级凝聚力和成员归属感。 学校空间：以学校为单位开展教学研活动，可与本校师生组织衔接，便于校内各项业务活动的组织管理。学校管理者可发布校内公告、查看基础管理数据。本校教师可随时参与各类教、学、研活动，本校学生可积极参与各类校园活动及社会实践活动。师生发布的所有内容会自动汇聚到学校空间，积淀本校生成性资源，支持各学校空间独立管理。 学科空间：省、市、区县、校各级机构管理的所有学科均可拥有相应的学科空间，能够自动汇聚范围内相同学科的教研员、学科带头人、教研资源、工作室、协作组、学科文章、学科活动等，加速本学科教师之间的协作交流，展示特色学科资源和成果。学科教研员可发布学科新闻公告等内容、查看基础管理数据等，支持各学科空间独立管理。 区域空间：区域各级机构、各机构学科各类信息的集中汇聚区，同时也是各级政策的集中发布区、研修动态的集中展现区，为开展区域性教育业务提供全面的支持和服务。省、市、区各级空间融合互通，内容、人员至下而上汇聚，政策、任务至上而下传达。通过区域空间及业务应用系统，可促使城镇和农村的学校之间、教师之间实现“手拉手、结对子”， 共同参与各类业务活动、分享优质教育资源，先进帮后进，推动教育公平。

NOKOV（度量）水下光学三维动作捕捉系统功能： • 水下运动物体的运动数据捕捉 NOKOV可提供机器鱼、水下AUV，潜艇、舰船、输油管道、缆绳等物体的运动捕捉，进行六自由度刚体识别 • 亚毫米级的数据精度 • 丰富的二次开发接口 采集到的数据可以以VRPN形式传输，或通过SDK（C++语言）端口广播与ROS、Labview、Matlab（包含Simulink）等软件通信进行二次开发。

高品质钢的冶炼典型流程为“转炉→精炼→中间包→结晶器”，冶金反应器内存在着合金-钢、钢-渣、钢-夹杂物、钢-耐材、渣-耐材、钢-空气、钢液凝固和元素偏析等反应和过程，各个化学反应“耦合”发生、互相影响。因此，有必要建立智能模型有效地预测不同反应器内夹杂物成分的变化，准确地在线了解精炼和连铸过程的工作状况，使生产全流程始终处于最佳工作状态，从而确保夹杂物的精准控制，最终提高钢产品质量的稳定性和可靠性。同时，通过模型的优化计算，可以根据不同钢种的性能需求，对钢种的生产工艺进行定制化设计。 （1）高品质钢炉精炼过程夹杂物预测研究： − 精炼过程宏观流动数学模拟：计算精炼过程钢液和精炼渣的流场和温度场、夹杂物的运动，同时计算吹氩强度、钢包尺寸等因素对钢包流场、夹杂物运动和去除的影响。− 精炼过程夹杂物成分动力学：研究吹氩强度、钢包尺寸等因素对多元反应速率的影响；耦合计算 LF 炉内“渣-钢-夹杂物-合金-耐材-空气”多元反应过程夹杂物成分变化。 − LF 炉内夹杂物尺寸动力学：建立夹杂物生成、长大和去除的尺寸变化多尺度模型，确定不同条件下夹杂物的尺寸变化行为，预测钢中夹杂物的数量变化和尺寸分布规律。 − LF 炉内夹杂物预测模型：将夹杂物成分和尺寸动力学计算和宏观流动模拟相耦合，建立 LF 炉精炼过程夹杂物成分、数量和尺寸预测模型。 （2）高品质钢中间包连铸过程夹杂物预测研究 − 中间包内宏观流动数学模拟研究：计算中间包内钢液和覆盖剂渣相的流场和温度场、夹杂物运动和去除。计算开浇和换包的非稳态浇注、中间包结构对中间包浇铸过程的影响。 − 中间包内夹杂物动力学研究：耦合计算中间包中“渣-钢-夹杂物-耐材-空气”多元反应中夹杂物成分变化，确定中间包内各位置的反应速率。 − 中间包内夹杂物预测模型的建立将渣-钢-夹杂物-耐材-空气反应和宏观流动模拟相耦合，建立中间包过程多元反应夹杂物成分、数量和尺寸预测模型。 （2）高品质钢结晶器凝固过程夹杂物预测研究 − 结晶器内钢液凝固冷却过程中夹杂物行为研究：通过实验室实验研究钢液凝固和冷却过程中温度变化对原有夹杂物与钢基体的反应的影响，以及不同成分的钢液在冷却和凝固过程中夹杂物新相析出，确定温度变化对夹杂物影响机理。 − 结晶器内宏观凝固和流动数学模拟研究：研究结晶器过程钢液、渣相的运动，使用融化模型研究结晶器过程凝固坯壳的凝固和形成，计算夹杂物在钢-渣界面的去除行为。 − 结晶器内钢液凝固过程夹杂物动力学研究：计算铸坯凝固过程钢液成分偏析，与保护渣-钢-夹杂物反应进行耦合计算，预测铸坯中夹杂物的成分。计算夹杂物被凝固前沿捕捉行为，预测铸坯中夹杂物的数量和尺寸分布。 − 结晶器内钢液凝固夹杂物预测模型的建立：通过将元素偏析、保护渣-钢-夹杂物反应和宏观流动数学模拟相耦合，建立结晶器凝固过程多元反应预测模型，实现铸坯中夹杂物成分、数量和尺寸空间分布的精准预测。 （4）高品质钢制造过程夹杂物智能预测模型在工业生产中的应用 − 模型的验证和优化：高品质钢制造进行全流程取样调研，对建立 LF 炉、中间包和结晶器内夹杂物反应模型进行验证和优化。 − 模型应用：将建立的高品质 LF 炉、中间包