一种结构光三维测量系统的参数重标定方法及其设备，在具有一台相机与一台投影仪的系统中增加辅助相机对投影仪内参数进行重标定。放置高精度的白色平板，投影仪投射结构光图案，原系统相机和辅助相机采集白色平板图案。首先对双相机进行标定，获得辅助相机参数；其次采用拍摄的照片依据立体视觉原理重建白色平板，再次将重建的点云反投影到投影仪发射相面上，计算出对应的投影相位，并与其实际相位做差得到相位残差值，最后利用最小二乘原理计算得到投影仪横向等效焦距和横向光心的误差值，完成投影仪内参数的重标定，提高结构光三维测量系统的标定精度。

本发明公开了一种吩噻嗪基二维共价有机框架材料及其制备方法和应用。所述二维共价有机框架材料具有如下式(I)或式(II)所示的结构：本发明的二维共价有机框架材料具有高的结晶性和比表面积，孔径分布均一并且热稳定性良好，同时还有着良好的光敏基团、适合的光学带隙，在光催化氧化偶联方向有着良好的应用。

产品详细介绍

产品详细介绍 1.扫描模式：手持精细扫描，手持快速扫描 ★2.尺寸精度：手持精细扫描模式：±0.05mm，各方向误差≤0.3mm/m；手持快速扫描模式：±0.1mm，各方向误差≤0.3mm/m； 3.扫描速度：线扫描模式：1,000,000点/秒；面扫描模式：1,500,000点/秒； ★4.可变分辨率：≥0.2mm，扫描时分辨率可以通过系统软件在扫描后根据需要调整，无须通过更换硬件镜头来实现 5.单幅扫描范围：135*100mm——225*170mm 6.工作中心距离：400mm 7.景深：200mm ★8.光源：三色LED（非激光，不污染环境及危害人身健康） ★9.拼接模式：标志点拼接，特征拼接，手动拼接，混合拼接 10. 输出数据是否可直接打印： 无须借助第三方软件，软件自带修补孔，标志点修补，平滑，锐化，缩放，简化，数据编辑等功能，直接输出融合后的完整STL模型，直接进行3D打印 11.移动终端实时显示功能：在扫描过程中，借助移动终端设备，可实现扫描状态在计算机与移动终端的同步分屏显示，实时监测扫描进程，更便利地观察扫描实况。 12.数据输出格式：STL，ASC，OBJ，PLY，3MF 13.系统支持： Win7,Win8,Win10,64bit  14.电脑要求：显卡：NVIDIA GTX1060及以上，显存：>4G，处理器：I7及以上，内存：16G及以上 15.扫描头含数据线重量：≤1.13kg ★16.素材支持：配备一个3d素材库，素材库数量须大于2万个，素材涵盖人物、卡通、教育、建筑、时尚、玩具、动物、植物、家居、工具、动漫游戏等类别，素材拥有25个以上特色专题，每个专题包含至少5个以上同类别优质素材。素材库包含网站及APP，APP同步支持安卓及IOS下载，素材库系统须取得电脑终端与iphone移动终端及Android移动终端《计算机软件著作权登记证书》。 2. 提供生产厂商对本项目的原厂项目授权委托书及售后服务承诺书原件。（须加盖生产厂商单位公章） 3. 投标单位配备的3D模型库需提供《软件著作权登记证书》。（复印件并加盖软件供应商单位公章）

北京师范大学环境学院梁赛教授课题组研究成果在《自然》子刊《自然·食品》（Nature Food）以研究论文形式在线发表（Network resilience of phosphorus cycling in China has shifted by natural flows, fertilizer use and dietary transitions between 1600 and 2012）。该研究分析了1600-2012年间中国磷循环网络的韧性，研究结果表明，受自然流动、化肥使用和饮食转变的影响，近几十年中国磷循环网络的韧性呈下降趋势。 磷元素是人类生存和生态系统运转所需要的一种必要营养元素。对人类和生态系统而言，磷循环网络在遭受外部冲击时仍能持续保障磷供给的能力（即韧性）至关重要。已有研究主要通过磷元素代谢路径分析来研究磷资源使用和磷排放问题，较少关注磷循环网络的韧性。本研究首次综合运用生态网络分析等方法，对1600-2012年间中国磷循环网络的韧性进行了测度研究与影响因素分析。 结果表明：为满足中国不断增长的食品消费总量和结构的需求，中国磷循环网络从由土壤自然磷流主导转变为由化肥生产的工业磷流主导，并不断强化。这种变化降低了网络中的冗余路径，从而导致近几十年来磷循环网络的韧性呈下降趋势。城市化进程加剧了磷的单向流动，进一步降低了磷循环网络的韧性。特别是在2000-2012年间，由于人群饮食结构中动物性食物比重不断提高，磷循环网络的韧性下降了11%。如果按这种趋势继续发展，在社会环境的冲击和干扰下，磷供应会逐渐成为影响中国粮食安全的重要因素。 为提高磷循环网络的韧性，本研究提出减少食物损失和浪费、提高“农田到餐桌”食物供应链效率、减少化肥使用、提升磷循环率等措施，并进一步量化这些措施对磷循环网络韧性的提升程度。此外，本研究的框架和指标也适用于分析其他地区和资源的网络韧性，可以为全球可持续发展目标的实现提供科学依据。 本研究由北京师范大学和华东理工大学领衔，国际应用系统分析研究所、意大利欧洲-地中海气候变化中心和意大利威尼斯大学、美国陶森大学、捷克共和国马萨里克大学、美国密歇根大学、中山大学、清华大学、英国伦敦大学学院、广东工业大学等单位组成团队共同完成。北京师范大学梁赛教授和华东理工大学余亚东副教授为论文共同第一作者，北京师范大学梁赛教授、华东理工大学余亚东副教授和英国伦敦大学学院米志付研究员为论文的共同通讯作者。合作作者杨志峰院士对论文完成给予了重要指导。该研究得到国家自然科学基金等项目的资助。

本发明公开了一种基于神经网络的反演大气可降水量的MODIS模型改进方法，包括以下步骤：S1：利用MODIS三通道比值法反演大气可降水量PWV，记为PWVMODIS；S2：利用BP神经网络建立测站处的纬度φ、测站处的高程h、年积日doy、PWVMODIS与测站GPS/MODIS反演的PWV残差RES之间的非线性关系；S3：对BP神经网络模型进行训练；S4：将φ、h、doy以及PWVMODIS作为输入参数代入BP神经网络模型，并计算出GPS测站处PWV残差RESBP；S5：利用RESBP补偿PWVMODIS，获得大气可降水量PWV＝PWVMODIS+RESBP。本发明有效提高了建模精度。

项目成果/简介:本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.

北京师范大学环境学院梁赛教授课题组研究成果在《自然》子刊《自然·食品》（Nature Food）以研究论文形式在线发表（Network resilience of phosphorus cycling in China has shifted by natural flows, fertilizer use and dietary transitions between 1600 and 2012）。该研究分析了1600-2012年间中国磷循环网络的韧性，研究结果表明，受自然流动、化肥使用和饮食转变的影响，近几十年中国磷循环网络的韧性呈下降趋势。 磷元素是人类生存和生态系统运转所需要的一种必要营养元素。对人类和生态系统而言，磷循环网络在遭受外部冲击时仍能持续保障磷供给的能力（即韧性）至关重要。已有研究主要通过磷元素代谢路径分析来研究磷资源使用和磷排放问题，较少关注磷循环网络的韧性。本研究首次综合运用生态网络分析等方法，对1600-2012年间中国磷循环网络的韧性进行了测度研究与影响因素分析。 结果表明：为满足中国不断增长的食品消费总量和结构的需求，中国磷循环网络从由土壤自然磷流主导转变为由化肥生产的工业磷流主导，并不断强化。这种变化降低了网络中的冗余路径，从而导致近几十年来磷循环网络的韧性呈下降趋势。城市化进程加剧了磷的单向流动，进一步降低了磷循环网络的韧性。特别是在2000-2012年间，由于人群饮食结构中动物性食物比重不断提高，磷循环网络的韧性下降了11%。如果按这种趋势继续发展，在社会环境的冲击和干扰下，磷供应会逐渐成为影响中国粮食安全的重要因素。 为提高磷循环网络的韧性，本研究提出减少食物损失和浪费、提高“农田到餐桌”食物供应链效率、减少化肥使用、提升磷循环率等措施，并进一步量化这些措施对磷循环网络韧性的提升程度。此外，本研究的框架和指标也适用于分析其他地区和资源的网络韧性，可以为全球可持续发展目标的实现提供科学依据。 本研究由北京师范大学和华东理工大学领衔，国际应用系统分析研究所、意大利欧洲-地中海气候变化中心和意大利威尼斯大学、美国陶森大学、捷克共和国马萨里克大学、美国密歇根大学、中山大学、清华大学、英国伦敦大学学院、广东工业大学等单位组成团队共同完成。北京师范大学梁赛教授和华东理工大学余亚东副教授为论文共同第一作者，北京师范大学梁赛教授、华东理工大学余亚东副教授和英国伦敦大学学院米志付研究员为论文的共同通讯作者。合作作者杨志峰院士对论文完成给予了重要指导。该研究得到国家自然科学基金等项目的资助。