体感互动运动宣泄仪是一套依靠高科技的视频动作捕捉技术，令人的身体动作能即时反映到系统中，通过感应人体运动来推动画面进行的“体感互动运动宣泄设备”。系统中具有大自然景象、运动场景、竞技比赛等，体验者可采用操作平台实现人与场景的互动（支持多人），可以让体验者有种身临其境的感觉。就像是在真实的情景之中，在互动的过程中达到肢体平衡训练、放松减压、宣泄压力、调节情绪、增强生命活力的目的。 产品特点 1.肢体平衡训练：利用训练项目，依靠传感器捕捉三维空间中使用者的运动，控制情景中的角色进行训练，达到肢体平衡训练的效果； 2.系统可实现多人互动宣泄，两个使用者分别扮演不同的角色，在游戏中实现合作,对打等等训练，有助于提高使用者的沟通配合能力； 3.感觉统合训练：摸动物游戏，通过抚摸动物，当手触摸到动物时，动物会给出相应的反应，具备多种动物可以选择； 4.激发使用者积极性：系统提供的具有交互性、竞争性及娱乐性的活动能增加使用者的积极参与互动的愿望，从而使被动的心理辅导成为使用者的主动参与互动，实现了心理咨询工作的及时发现、主动解决、预防突发的作用； 5.左右脑协调：奇幻漂流，可以通过身体的向左向右向前跳跃来控制漂流小船，达到左右大脑协调，还可以2个人同时游戏； 6.注意力矫正：忍者水果，可以通过手画动来切水果，当切到地雷游戏及结束，对注意力和肢体协调进行锻炼； 7.虚拟情绪宣泄：利用内置宣泄游戏（例如：拳击、击剑）等游戏进行不良情绪的宣泄； 8.智力、反应力训练：利用内置游戏进行智力与反应力的训练；

产品详细介绍  一、系统介绍 工业自动化工学一体化教学平台是由深圳市松大科技有限公司自主研发的一个综合教学训练平台。实现了教学过程项目化、理论教学现场化、实训过程工作化。实现教学过程与实际工作过程的一致性的统一性。平台的设计与建设，涵盖了建筑智能化系统在不同的建筑场合的应用；配合该平台设计的“智能楼宇教师教学、培训、考核3D仿真教学软件”的应用，可以更好的配合该平台进行现场教学。全新的教学训练理念，完整的教学训练平台建设方案。不但体现了工程设备的应用状况，更使其展现在实际的应用环境中。 实验实训操作工学一体化平台，将设计、施工的工程实务引入实训教学，学生的课堂实训学习就是工程设计、安装施工的现场，使他们能在课堂中学到并接受一定的职业训练,取得一定的实际工作经历,从而顺利地融入企业，实现就业,以及今后更好地发展。它的目标指向集中在学生职业素养的提高上。 整个工学一体化平台，采用模块化网孔设计，配置大型工程支架，使用全景式图画与工程产品结合，使学习实训过程中，既可以安装调试设备，同时加强系统性认识；对于教师讲课，配以示教系统，“即点即得”，在教学平台、教师、学生三者间产生互动，保证课堂延续性，提高教学效率。 二、主要系统内容 1.PLC编程控制实验实训   2.变频及伺服控制 3.液压及启动控制  4.自动化生产线

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基于身份证开锁的物联网电子锁系统，主要由物联网电子锁、云服务器、后台管理软件、客户端软件组成。整个系统是基于无线以太网通信技术，可实现远程无线对电子锁的监控管理，通过RFID射频识别技术识别身份证信息。该系统解决了可用二代身份证刷卡开锁的问题，实现开锁过程实名制，以及利用无线以太网络传输开锁密码、开锁身份证号、门锁状态等信息的问题。

本发明公开了一种吡啶酰胺类化合物及其制备方法与应用。该类化合物的结构通式如式I所示。相关生物活性验证，发现其中某些化合物具有特异的油菜素内酯反应，如促进黑暗中拟南芥突变体det2‑1下胚轴伸长，水稻叶片倾角增大，增强玉米耐盐胁迫的能力等。个别化合物在低浓度就具有很高的响应值，另外在高浓度情况下，还能抑制小麦的株高，延缓生长，提高其抗倒伏的能力。同时在防治野燕麦、节节麦、稗草、狗尾巴草、山羊草等禾本科杂草上具有很好的防治效果。该系列化合物制备容易，成本低廉，农业应用推广价值高，值得后续的深入研究开发。

电镀作为金属材料的表面改性技术已经取得了很广泛的应用，近年来电镀也开始在非金属导电材料的表面改性领域取得相当规模的工业应用。但高电阻率氧化物材料表面金属镀覆一直以来不能采用电镀工艺，这是因为这类材料的电子电导小，电镀液中被镀金属离子不能从材料表面得到电子，所以不能沉积下来。传统的绝缘氧化物材料表面镀覆金属的方法有化学镀、真空蒸镀、溅射镀、涂覆金属浆料后再烧结等方法，各方法都有各自的优缺点。如含有氨水的化学镀银溶液不稳定，甚至有可能生成有爆炸危险的叠氮化合物。真空蒸镀和溅射镀有设备投资大、维护费用较高等缺点，涂覆金属浆料后再烧结的方法有金属层厚度不均匀等缺点。 我们发明了一种高电阻率金属氧化物材料表面电镀的技术，解决了多种高电阻率金属氧化物材料表面不能电镀的问题。高电阻率金属氧化物材料电镀的基本过程是首先对氧化物材料表面进行原子氢致电导改性处理，提高其表面电子电导，使材料表面出现半导化甚至金属化，然后在氧化物材料表面直接电镀金属层。我们在这个方向上已经进行了近十年的研究，发表了十几篇学术论文，申请了两项发明专利。      本技术适用于由氧化物功能材料制造的电子元器件表面电镀，也适用于氧化物材料颗粒或块体的电镀等，所得金属镀层厚度均匀，与氧化物材料表面具有良好的结合力。

污水处理、石油化工、煤气和煤炭焦化、有色金属冶炼等行业在生产过程中往往向大气排放大量的硫化物。这些硫化物，一方面是宝贵的化工原料，另一方面又是污染环境的有害物质。硫在环境中大量以硫化氢、硫氧化物及有机硫形式存在，很多硫化物具有刺激性气味，严重影响大气环境、植物生长以及居民的日常生活。所以，严格控制这些重点行业排放含硫化物的气体，对保护环境具有十分重大的意义。 北京化工大学开发了新型含硫化物工业废气绿色净化工艺，并对脱除的硫化物进行综合利用，达到防治与资源化的双重目标。 北京化工大学研制了新型复合液体脱硫剂，开发了湿法氧化脱硫异相处理新工艺，克服醇胺吸收法及湿法催化氧化（如PDS法）等均相处理硫化氢方法中脱硫剂组成配制复杂、易降解、易流失、需要定期补给脱硫剂活性成分和脱硫工艺必须严格控制脱硫剂水反应液的酸碱度等缺陷，实现反应净化及副产物的自动分离，直接将复合气体组分中含硫成分转化为单质硫，避免脱硫过程工艺长、能耗大、设备腐蚀、脱硫剂降解、被水稀释而导致脱硫剂成分变化和流失的二次污染等问题，达到气体净化及资源化的目标。 技术指标为1、可处理废气指标: 硫化氢气体含量为0～100％（wt）；2、脱硫剂指标: 热稳定性≤200℃，粘度≤100mPa·S，含水量≤20ppm，活性成分≥25％（wt/wt）；3、工艺指标：温度为室温～200℃，压力为常压，空速为200～2000h-1；4、经济指标：脱硫率≥99％，硫磺纯度≥99％，使用寿命≥3年。应用范围为石油炼厂气脱硫，天然气、焦炉煤气脱硫，废水处理末端废气的治理。本项目的核心是应用异相在线分离技术。脱硫剂合成工艺简单且性能稳定，脱硫工艺具有脱硫剂流失性小、节约用水、反应分离一体化、工艺流程短及不造成二次污染的特点，能够替代传统液体脱硫剂，应用于石化炼厂气、天然气、焦炉煤气等的高浓度脱硫，也可以用于石化工业等废水处理末端低浓度有毒废气的现场处理，充分表现出适用范围广、效率高、节水、无二次污染、易再生循环使用等方面的优点，具有重大的环境保护功能，市场前景相当广阔。制作单元化操作设备与工艺，根据不同需求实施单元组合集成，设备投资小，在精细化工及资源环境领域的广泛使用将产生巨大经济效益和社会效益。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。