项目成果/简介:本发明提供茶树咖啡碱合成酶基因启动子TCSP及其在制备转基因植物中的应用.本发明以茶树DNA为模板,用GenomeWalking方法克隆得到茶树TCS基因启动子序列,然后利用Gateway技术构建重组植物表达载体pKGWFS7TCSP,采用农杆菌介导的烟草遗传转化,以表达GUS基因的方式进行启动子活性功能验证.本发明首次从茶树中克隆出特异性咖啡碱合成酶基因启动子TCSP,并验证了其活性,对于揭示茶树咖啡碱合成的机理,生物调控茶树咖啡碱的含量具有重要意义.

近日，以我校为第一署名单位，化学与材料科学学院武鹏彦博士课题组与日本京都大学Susumu Kitagawa教授课题组合作，在Nature Communications发表题为“Carbon Dioxide Capture and Efficient Fixation in a Dynamic PorousCoordination Polymer”的研究论文。论文第一作者为我校化学与材料科学学院教师武鹏彦副教授，通讯作者为我校化学与材料科学学院王健副教授和京都大学的Susumu Kitagawa教授。该论文受到国家自然科学基金、江苏省自然科学基金和江苏师范大学高级别论文培育专项资助。     使用化石燃料促使二氧化碳（CO2）的排放量急剧增加，由此导致一系列的环境问题，如温室效应和气候变化等。所以，如何原子经济的将二氧化碳这一C1原料转化为高附加值的化合物，在生产和生活上都具有重要的意义。多孔配位聚合物（PCPs）是一类高结晶性的晶态多孔材料，尽管其已经成为非常有潜力的CO2吸附和催化转化材料。然而，CO2分子的热化学稳定性和动力学惰性使其异相催化转化合成高价值的化学品依然成为一种挑战。因此，直接获得包合CO2分子的晶体结构信息，将有利于实现对CO2固定反应作用机理的明确洞察和对CO2分子的有效活化。本论文通过对螺旋桨式配体的选择，并与过渡金属离子进行配位自组装，制备出一例局部柔性的二重贯穿多孔配位聚合物材料。该材料实现了对CO2分子的捕捉，并通过X-射线单晶衍射仪测试对包合CO2的结构进行了明确的分析。该PCP对CO2具有很好的亲和力和材料特定的孔道限制作用，展现出对CO2转化为高附加值环碳酸酯反应，具有高的催化效率和良好的尺寸选择性，并且具有高度的催化剂循环利用性能。该研究策略为发展多孔材料应用于明确气体分子包合结构和有效的C1资源的固定，均提供了新的研究思路。 　　武鹏彦，1983年6月生，博士，副教授；JSPS特别研究员，江苏省优秀青年基金获得者。研究方向为金属-有机框架材料的可控制备及其相关性能的研究。以第一作者或通讯作者在Nat. Commun., J. Am. Chem. Soc., Adv. Funct. Mater.等刊物发表SCI论文近30 篇，论文总被引用1600余次。主持和完成国家自然科学基金1 项、江苏省优秀青年基金1项、江苏省自然科学基金1项。2018年获徐州市发明协会科技创新奖三等奖1 项。 　　王健，1984年10月生，博士，副教授。研究方向为功能配合物的可控制备及其相关性能的研究。以第一或通讯作者先后在Nat.Commun., J.Am. Chem. Soc., Chem. Commun. 等刊物发表SCI论文30余篇，论文总被引用1500余次。主持完成国家自然科学基金1项。

本发明提供茶树咖啡碱合成酶基因启动子TCSP及其在制备转基因植物中的应用.本发明以茶树DNA为模板,用GenomeWalking方法克隆得到茶树TCS基因启动子序列,然后利用Gateway技术构建重组植物表达载体pKGWFS7TCSP,采用农杆菌介导的烟草遗传转化,以表达GUS基因的方式进行启动子活性功能验证.本发明首次从茶树中克隆出特异性咖啡碱合成酶基因启动子TCSP,并验证了其活性,对于揭示茶树咖啡碱合成的机理,生物调控茶树咖啡碱的含量具有重要意义.

该发明为家蚕中肠特异启动子P2 ,其在家中肠特异性表达外源蛋白的应用,本发明还涉及家蚕中肠特异 启动子P2的重组载体及其制备方法;本启动子可以特异性地启动下游基因在家蚕中肠高量表达,为硏究和利 用家蚕中肠特异基因，特别是中肠特异高量表达的免疫抗性相关基因提供了有力的工具；同时也能在家蚕中 肠特异高量表达外源基因，具有良好的应用前景。

本发明公开了一种基于Duffing振子的ZPW-2000轨道移频信号译码方法。该方法首先将采集到的ZPW-2000轨道移频信号进行衰减后加入到由4个Duffing振子组成的载频译码4振子阵列中，根据振子的状态变化译码出载频，然后用该载频对轨道移频信号进行频谱搬移再带通滤波，最后将滤波后的信号加入到由18个Duffing振子组成的低频译码18振子阵列中，根据振子的状态变化译码出低频。该发明方法可靠性强、易于硬件实现，能对低信噪比的ZPW-2000和UM-71轨道移频信号进行可靠准确译码，为强噪声环境下的轨道移频信号检测提供了可行方案，在高速铁路和客运专线中具有较大的应用价值。

研究内容及用途 ：本项目将纳米技术的发明专利和独特的工艺技术相 结合，推出了集高质量、多功能、绿色环保为一体的 “德冠世纪 ”牌纳米建 筑涂料系列产品，它涵盖了内墙乳胶漆、外墙乳胶漆、底漆等不同功能用 途的水性涂料，同时还推出了蕴涵纳米技术精华、具有多种优异特性的纳 米乳液。适用于各种居家、别墅、酒店、公共建筑物的内墙装饰，尤其能 满足对环保性能苛刻的食品、 医药等行业及对老人、 儿童房屋装修的需求。

本发明提供一种基于子带空间关注测度的可分级音频编码系统及方法，包括基于能量、频率和空间 信息综合计算各子带的子带重要性测度并排序，根据综合测度的排序结果进行比特分配、残差量化编码， 对子带排序编号的编码结果和残差量化编码都加入码流。本发明根据能量、频率和空间信息作为子带优 先级分配策略，相比单纯利用能量或频率作为感知测度具有更明显的指导意义。

一、项目简介 随着科技进步和社会需求的发展，机器人手/臂除了工业生产，也越来越多用于服务人类的其它各个领域，这必然会使机器人承担比工业中更加多样的操作任务，面临更加多变的工作环境。因此，国内外对非结构自然环境下、具备自主操作能力的机器人的研究十分重视。当前，具备视觉感知能力的机器人已被公认为机器人发展的主流趋势，将视觉与机器人操作相融合，是对人类行为的模拟，由此产生的视觉伺服控制方法为机器人自主操作能力的实现带来了新的思路，代表了机器人的先进控制技术，也是促进机器人智能化发展的一个重要驱动。可以预见，未来的视觉系统将会成为机器人名副其实的眼睛，视觉伺服技术在机器人自主操作中将具有不可替代的作用。 视觉伺服利用视觉传感器提供的环境信息对机器人运动进行实时反馈控制，涉及机器人机械几何设计、运动学和动力学、自动控制理论、计算机视觉图像处理和摄像机标定等,是智能机器人领域中具有重要理论意义的研究课题之一。迄今为止，机器人手/臂的视觉伺服方法在太空遥操作、机器人手术、水果采摘、工业装配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越来越多的应用。然而，现阶段可实际应用的方案主要面向特定的标定环境、模型参数已知，机器人操作是编码定式的，不具备模型未知条件下的自主操作能力，特别是当面向未来的刚-柔-软体共融机器人时，其柔型结构造成的运动模型及参数的变化与不确定性，必然使现有确定模型的研究方法失效。因此，无模型（目标几何模型，手眼标定模型，机器人运动模型）、非结构环境下的自适应操作对机器人提出了新挑战，是机器人手臂(尤其柔型手臂)视觉伺服控制研究的难点与前沿问题，不断深入对非结构环境下、无模型的机器人手/臂视觉伺服控制的研究具有重要的理论和现实意义。 在非结构自然环境下使机器人像人一样协调自适应操作是当今机器人研究领域的一项尚未实现但又令人感兴趣的研究工作。从理论上看，非结构自然环境下实现机器人柔性操作，就当前研究依靠单一的控制器设计是困难的。因此，本项目借鉴人的手眼协调操作是自适应学习过程，涉及智能进化和行为优化，将随机动态规划理论，结合约束规则与最优化控制，探索一种变参手眼关系，实现机器人在非结构自然环境下的自适应操作。 二、前期研究基础 研究团队一直致力于机器人视觉反馈控制的研究。在基础理论研究上，针对无标定视觉伺服控制方案与设计，均提出了一些新型方法，有扎实的理论基础和知识积累，并不断跟踪和深入在无模型视觉伺服控制的方面研究和前沿问题。目前，已经着手在无模型视觉伺服的可靠性、稳定性控制方面做了充分的探索工作：针对机器人无标定全局稳定操作问题，研究了一种鲁棒卡尔曼滤波(RKF)合作Elman神经网络(ENN)的全局稳定视觉伺服控制方法；提出了一种基于网络辅助尔曼滤波状态估计的无标定视觉伺服方法，提高伺服系统的鲁棒性。同时，立足机器人发展前沿，建立了多模特征深度学习抓取系统，在无结构环境下实现了机器人智能抓取与定位。 已发表的与项目相关的主要论文有： [1] 仲训杲,徐敏,仲训昱,彭侠夫.基于多模特征深度学习的机器人抓取判别方法.自动化学报,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于雅可比预测的机器人无模型视觉伺服定位控制, 控制与决策, 已在线发表, 2018. [11] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于图像的机器人非标定视觉反馈控制全局定位方法, 厦门大学学报(自然科学版), 已录用, 2018. 三、应用技术成果 （一）基于多模特征深度学习的机器人抓取判别 研究了多模特征深度学习及其在机器人智能抓取判别中的应用，该方法针对智能机器人抓取判别问题, 研究多模特征深度学习与融合方法. 该方法将测试特征分布偏离训练特征视为一类噪化, 引入带稀疏约束的降噪自动编码 (Denoising auto-encoding, DAE), 实现网络权值学习; 并以叠层融合策略, 获取初始多模特征的深层抽象表达, 两种手段相结合旨在提高深度网络的鲁棒性和抓取判别精确性. 实验采用深度摄像机与 6 自由度工业机器人组建测试平台, 对不同类别目标进行在线对比实验. 结果表明, 设计的多模特征深度学习依据人的抓取习惯, 实现最优抓取判别, 并且机器人成功实施抓取定位, 研究方法对新目标具备良好的抓取判别能力. （二）无标定视觉伺服解决方案及其机器人操作应用 研究了无标定视觉伺服方法及其在机械臂任务操作中的应用。首先提出视觉伺服目标：假设机器人或者摄像节的模型参数未知或者部分未知，视觉伺服的目标是使用摄像节作为传感器，引导机械臂运动，使当前图像特征收敛到期望图像特征，从而完成定位或者跟踪的任务。 手眼协调关系描述。关节图像雅克比矩阵定量描述了机械臂关节变化引起图像特征变化，它是关节-图像映射的局部线性化矩阵。 建立图像雅克比的在线估计器。将关节图像雅克比矩阵的每一个元素作为辅助系统的状态，建立辅助系统的状态方程；摄像机提取到的图像特征作为测量值，建立辅助系统的观测方程。根据Kalman滤波器理论，我们设计了对关节图像雅克比的在线实时估计算法。 构建基于图像矩的目标函数。为了避免传统的基于点特征的缺陷，例如点特征的标记、提取与匹配过程复杂且通用性较差问题。构建基于图像矩的图像特征向量完成视觉伺服任务，来提高视觉伺服系统的稳定性和可靠性。 四、合作企业 厦门万久科技股份有限公司是一家集销售、软件研发、技术服务、加工技术整合为一体的高新技术企业。目前公司的经营范围涉及CNC软件开发及数控系统销售、CNC控制零件销售及专业维修；工艺优化、机台升级与技术改造、工程配电与软件优化、专用机控制系统开发、多轴机的设计与开发、机台精度检测与校正优化服务等。公司是国际知名生产制造企业——富士康的产品供应商和技术服务商。    

    myCobot人工智能套装是集视觉、定位抓取、自动分拣模块为一体的入门级人工智能套装。基于Linux系统，在ROS搭建1：1仿真模型，可通过开发软件实现机械臂的控制，简单易学，能够快速入门学习人工智能基础知识，启发创新思维，领悟开源创意文化。本套装扩展性好，开放性高，可以被用于多种用途。可易用专科院校的实训平台、机器人学科搭建、机器人实验室或个人学习与使用。 产品特性 大视觉识别算法 四种颜色木块、不同形状卡片任意选择，4种ID二维码识别学习二维和三维世界之间的投影关系，图像特征点带你学习图像分割、保存图片特征，深度学习yolov5算法，让你了解神经网络。 6种适配机械臂 支持 myCobot、mechArm、myPalletizer 的M5Stack和树莓派版本。 aruco码的检测、跟踪：摄像头精确定位与标定，并进行自动抓取。 颜色及图像识别：应用深度学习算法，用户可以利用机械臂完成定位抓取和自动分拣。   联系我们：深圳市大象机器人科技有限公司 官网：https://www.elephantrobotics.com淘宝官方旗舰店：https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7PY8UhV电话：+86 (0755) 8696 8565/+86 181 2384 1923地址：深圳市福田区华强北电子科技大厦D座智方舟国际智能硬件创新中心D403 D504 D505

氢是元素周期表中的第一个元素，亦是宇宙中丰度最高的元素。其在宇宙演化、生命起源、分子构成、生物大分子组装、化工生产等扮演着极其重要的角色。在单个团簇中成功揭示3个“金属氢”的存在不仅深化了对含有“金属氢”纳米材料结构化学的认识，而且更为重要的是，这为我们从多维度认识氢元素的本质提供了巨大的可能。