弹性体3D打印-鞋类行业解决方案｜LuxCreo清锋科技 清锋科技成立之初便深耕鞋业，积累了大量的脚型数据和制鞋经 验，可根据客户及市场需求快速、灵活设计生产鞋类产品，为鞋 企减负充能，增进其科技创新性。 索要完整解决方案资料请访问3D打印鞋类解决方案-3D打印鞋(luxcreo.cn)下载   一、确认产品核心需求 根据用户对脚感和功能属性的要求，确认其核心需求，快速开发，能紧跟鞋类市场潮流及风向趋势     二、数字、材料双驱动，精准把控3D打印鞋性能优异，高于普通鞋类产品的回弹和减震性能   1、 参数化设计增材制造晶格设计软件LuxStudio 清锋拥有行业厂商鲜有的增材设计软件——LuxStudio，可实现模型自动晶格化生成与参数化设计优化。通过对3D打印鞋进行大量的参数化设计优化和仿真，调整不同数据，改变不同区域的密度，甚至晶胞的类型，用数字化的方式让3D打印鞋达到客户认可的脚感和功能属性。     2、 高分子材料自主研发EM弹性材料（光敏树脂） 清锋拥有自主研发、全球级专利的EM高弹性材料，在回弹性、抗撕裂性、耐弯折性等方面有着异常突出的力学性能，在3D打印鞋、坐垫、枕头等高弹性应用场景都有着不错的表现。 在使用上，清锋的EM弹性材料在经历了100万次的回弹测试后，依旧能够保证如初的回弹性，大幅提高鞋子的使用寿命，这也是传统的发泡材料所达不到的。     三、快速开发，将3D打印鞋概念导入市场 1、快速打印测试LEAP极速3D打印机Lux 3+系列和iLux Pro 清锋的3D打印鞋制作通过数字化产线将概念1：1复刻，且无需开模利用在线仿真可完成对3D打印鞋性能的初步测试，同时清锋自研LEAP™极速3D打印技术，可帮助企业进行快速开发，设计出来即可打印进行验证。   2、 智能工厂批量化生产 清锋智能工厂的柔性制造生产颠覆了传统产线的生产模式，不仅可以进行产品设计、生产的全流程开发制造，也可以应对客户不同规模的生产，例如大规模产品的研发及批量生产、小规模产品的研发制造、以及客户自主研发产品的批量化生产需求都可以在清锋得到满足。   四、即销即产，无积压、无库存压力，资金风险小     五、无需开模，可缩短新品开发周期，降低鞋类制造总成本、     六、品牌背书 1.     东京奥运会 2021年的东京奥运会，清锋仅用2个月即完成了ASICS（亚瑟士）奥运纪念版人字拖的设计、定型到生产发货，并由ASICS分发给奥组委和媒体等工作人员。同时在ASICS展厅，清锋Lux 3+打印机搭配机械手臂，通过现场展示一体鞋的快速打印向世界传达“个性化定制“的未来。 2.     世界田径锦标赛 2022年世界田径锦标赛，清锋用五个月的时间完成了ASICS（亚瑟士）在全新领域探索的新技术和新产品——ACTIBREEZE 3D SANDAL，上线即售空好评不断，面向全球消费者交出了满意的答卷。 欢迎联系清锋科技咨询洽谈市场电话：18614034268   公司电话：010-63941626 公司邮箱：business@luxcreo.com 市场电话：18614034268 官方网站：www.LuxCreo.cn 公司地址：北京市海淀区建材城中路27号金隅智造工场S5幢   关于清锋科技(LuxCreo) 清锋科技(18600573362)是一家专注于3D打印设备、软件、材料研发，致力于改变产品开发和生产方式的数字化3D智造商。团队成员汇聚了清华大学、哈佛大学、佐治亚理工学院、宾夕法尼亚大学、剑桥大学等学府的高端技术人才和高管人才。团队研发出适配于不同行业的高性能材料体系（弹性体材料、韧性材料、齿科材料、耐高温材料等），依托自主研发的Lux系列DLP光固化3D打印机、iLux Pro系列LCD桌面级光固化3D打印机和配套软件， 为鞋类、齿科、医疗、消费、汽车、工业、科研高校等行业创新升级提供解决方案，打造兼具定制化和批量化的新型数字化制造模式及生态闭环，让制造更简单！www.LuxCreo.cn

PanoSim自动驾驶仿真测试软件介绍 PanoSim是一款面向汽车自动驾驶技术与产品研发的一体化仿真与测试平台，包括高精度车辆动力学模型、高逼真汽车行驶环境与交通模型、车载环境传感器模型和丰富的测试场景等，以及面向汽车自动驾驶软硬件开发的场景及交通流构建、车辆建模、环境传感器构建、虚拟实验台、动画与绘图等系列工具链，具有很强的开放性与拓展性，支持第三方的二次定制化开发，操作简便友好。 （1）支持MIL/SIL/HIL/DIL/VIL多物理体在环仿真：提供各类I/O接口可便捷地接入各类实时处理器、控制器、传感器、驾驶模拟器，以及包括车辆及其底盘和动力执行机构在内的各类软硬件系统，以满足自动驾驶研发在不同阶段、不同环节的实时仿真需求；             （2）支持ADAS/V2X和自动驾驶仿真开发与测试：支持包括汽车自适应巡航（ACC）、自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）、自动泊车（AP）、交通拥堵辅助（TJP）等在内的高级驾驶辅助系统（ADAS），以及其它自动驾驶技术与产品的仿真开发与测试；  （3）支持驾驶模拟体验、人机交互与人机共驾：支持高逼真度的驾驶体验，包括不同道路、交通和天气环境下的驾驶体验，ADAS功能和自动驾驶系统体验，支持人机交互与人机共驾系统的研发与测试等； （4）支持自动驾驶感知/决策/规划/控制算法开发：集高逼真度道路与环境模型、交通流与智能体模型、传感器模型、车辆动力学模型等于一体，支持自动驾驶感知与决策、规划与控制等算法开发、模型训练和测试要求； （5）支持多节点、分布式实时仿真：通过高逼真实时环境渲染、高精度传感器模型、分布式实时仿真架构、高算力、真实数据接口模拟等支持车辆真实EE架构下包括相机、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等在内的多传感器分布式机群模拟，以及数据处理器、运动控制器、驾驶模拟器等在环的自动驾驶算法开发与测试； （6）支持数字孪生测试与高并发云仿真: 支持虚拟环境下的道路、交通与气象模型，环境传感器模型等与真实世界车辆和车载软硬件系统的数字孪生测试；支持基于云平台的人-车-路-环境信息融合、云端一体高并发实时仿真；支持云平台下的实时在线学习与模型训练、自动驾驶算法的高效迭代与仿真测试等（以上系统功能见图3）。

趣看超高清便携式采编录播一体机是集“4K视频采编、多机位导播切换、多网源通道，实时图文包装、多轨调音混音、时延播出播控、互动连线、双机热备、超高清直播分发、多码流录制”等能力为一体的节目现场实时制播设备，其基于“IP化、云化、互动化、智能化、超高清化”的新一代视频实时生产与传播设计理念，以满足“事件现场、演播室、转播车”等场景中的高标准视频直播、视频制作需要，并广泛应用于广电、纸媒、教育、文化传媒、企事业单位、互联网视频平台等行业。

成果简介：从履带车辆的无级转向技术的发展来看，液压无级及液压复合无级转向是上世纪70至80年代发展的具有代表性的新技术。世界各国发展的新型和改进型军用履带车辆的传动装置上，几乎全部采用了这类新型的无级转向机构。在民用工程车辆上也逐渐开始采用。可实现履带车辆无级转向功能。主要技术指标是：车辆吨位：10～50t；可匹配的发动机功率范围：50～600kW；输入转速范围：2000～3000r/min；传动效率：90%～93%。 项目来源：自行开发 技术领域：先进制造

石墨烯中电子除了自旋这个内秉自由度，还有子格赝自旋和谷赝自旋自由度。石墨烯中电子的多自由度给石墨烯带来了很多新奇的物理性质。单原子缺陷是材料体系中最简单的缺陷形式，可以作为一种模型体系来帮助了解缺陷对材料性质的影响和调控。物理学系何林教授课题组长期致力于研究石墨烯中的单原子缺陷，发现缺陷可对石墨烯中自旋、子格赝自旋和谷赝自旋相关的电学性质产生深刻影响。例如，他们利用扫描隧道显微镜（STM）首次证实石墨烯中单原子空位缺陷存在局域自旋磁矩，并在原子尺度上实现了对其自旋磁矩调控，实现了三种自旋量子态；观测到石墨烯中单原子缺陷引入的对称性破缺态，并系统地测量了缺陷附近谷极化和谷依赖的自旋极化在实空间的分布情况。 石墨烯中电子的子格赝自旋来自于其六角晶格结构，有A和B两套子格，因此波函数数学形式上类似于自旋。对于电子自旋有很多有意思的可观测物理现象，那么对应石墨烯中的子格赝自旋是否有可观测的物理现象呢？带着这一问题，何林教授课题组开展了深入研究。他们发现石墨烯中的单原子缺陷可以使准粒子在石墨烯手性不同的两个谷之间发生弹性散射，并伴随着子格赝自旋的旋转，在缺陷附近产生一个原子尺度的子格赝自旋涡旋，而赝自旋在涡旋（单原子缺陷）的绕数直接反映了体系的Berry相位（图1）。通常来说，贝利相位的测量需要借助于外加磁场，因为磁场可以驱动准粒子沿闭合的轨迹绝热运动，所以这一的结果提供了一个简单的方法测量不同层石墨烯Berry相位的方法。何林教授课题组利用STM测量单原子缺陷引起的谷间散射形成的电荷密度波振荡，证明电荷密度波振荡在实空间中增加的额外波前条纹数直接反映了子格赝自旋在涡旋的绕数，从而可直接测量不同层石墨烯的Berry相位。最近的工作中，他们对双层石墨烯进行了详细的研究，并将相关结果推广到多层石墨烯体系。进一步他们还研究了相同和相反绕数的子格赝自旋涡旋的量子干涉。上述结果直接证明了子格赝自旋有很多丰富有趣的物理现象亟待深入研究，也为子格赝自旋物理提供了全新的研究思路。

结果发现，对视频材料的偏爱与学生-示范者之间的左侧颞叶脑间同步有关；相比前期，这种相关性在观看后期更强；脑同步可区别，甚至预测学生对视频材料的偏好程度。这些实验结果表明：一个视频材料之所以受学生喜欢，是因为这个材料更容易导致学生-示范者的大脑同步；学生较早感兴趣于视频材料所呈现的内容，则可预测接下来的视频内容；一旦预期得到验证，就给人带来一种愉悦感。也就是说，好听、好看的视频材料，其原因是众多观众与示范者的“不谋而合”与“大脑共鸣”。此外，研究团队还原了具有高生态效度的师生互动教学场景，教师面对面地向学生教授知识（心理学领域）；设计了两类教学方式：一类是教师逐步提供难度渐进的问题，引导学生自己解决问题，这称为支架式教学；另一类是教师提供一些信息，诠释重要的术语、概念和原理，这被称为解释性教学。在两类教学活动中，研究者也采用近红外脑成像技术，全程同步采集师生两个人的大脑活动。 结果发现，师生间大脑活动在教学过程中趋向同步；这种师生脑同步依赖于教师使用的教学策略；这就是，当教师采用支架式教学时，其与学生的脑同步，比解释性教学时更强；这种增强的师生脑同步，可预测学生的学习表现。 为了厘清师生脑同步和具体教学行为之间的关系，研究者用视频编码技术，发现了师生脑同步的增强与教师采用的支架行为有关（如询问引导性问题，提供暗示等）；但是，当教师执行解释行为（如提供定义或澄清概念等）时，师生脑同步则比较弱。基于这些结果，研究建议：教师在教学活动中，除了要进行必要的概念解释外，可以提出一些由易到难的问题，帮助学生思考所学内容及其关系；这些问题因人而异时，效果最好。

课题组对中国在国际经济治理中的定位，参与国际经济治理战略模式选择，参与国际景致里的主体选择等方面，提出了具有较强针对性和创新性的对策建议，对财政部相关四局的实际工作有较好的借鉴作用和应用价值。

我们对如何通过预测控制的各要素设计，提升逆变系统的性能指标，进行研究，取得了良好的成果。对LCL型三电平逆变系统，我们在分析系统指标与系统控制量之间关系的基础上，设计了相应的基于个离散控制量的预测控制器，为解决该类非线性约束优化在线计算量大的问题，基于分值定界的思想提出了相应基于DSP的快速算法。为进一步提升逆变系统的效率等指标，我们提出了变系数的光伏逆变预测控制器，在目标函数中对电流跟踪和大电流时开关动作的抑制实现了统一，设计了相应的系数表达式并给出相关算法和实验结果。我们进一步研究了基于预测控制的微电网系统的调度问题，针对微电网群系统集中式优化计算量巨大的问题，我们从结合ADMM，从给出了系统的分布式预测控制器并对其在线迭代算法并进行了研究和验证。同时，我们对无线并联型逆变系统的稳定性进行了分析。达到了预期研究目标。