考虑三维点云缺少颜色信息和光学影像缺少空间信息的互补特性，三维点云与光学影像多光融合装备可以提升数据的信息量，基于三维点云和二维图像融合的可视化结果，能够增强三维场景真实感，相较于可见光图像，融合后的三维点云可以实现多角度观测，能够更好的表达的空间特征。 相较于原始和伪彩色点云数据，融合后的三维点云有了色彩纹理信息，目标的形态和边缘都更加明显，整个三维场景更加的真实，也为后续识别、定位、重建等过程提供更多细节信息；同时克服了单一传感器的局限性，充分发挥两者的互补优势，大幅提升了探测设备的环境适应性，适用于全天时复杂场景的下目标探测，具有很强的实用价值。在无人驾驶领域，譬如智能导航、环境感知、高精度地图的构建等，都依赖于可见光图像和点云的融合处理。大家所熟知的百度 Apollo、谷歌 Waymo 自动驾驶系统均应用视觉相机和激光雷达作为主传感器进行定位和环境感知，目前已经实现 L4 级别的高度自动化驾驶。此外，在医学影像、高精度工程测量、工业生产、虚拟现实等领域，三维点云和可见光图像融合技术也有着广泛应用。 图1.三维点云与光学影像融合效果

本专利发明的目的在于克服现有技术存在的缺点，设计提供一种非碳电极、原料丰富、成本低、快速高效、自下而上的固态碳量子点的制备方法。碳量子点是一种新型碳纳米材料，具有原料丰富、性质稳定、毒性小、生物相容性好等诸多优势，在细胞成像、光电学、生化传感器等领域具有巨大的应用潜力。目前，已经有很多关于碳量子点方法制备的报道，主要分为自上而下和自下而上两大类，其中前者主要通过剥离技术从大尺寸的碳原材料剥落下碳纳米颗粒，包括激光剥离法、电弧放电法、电化学氧化法等，这一类方法操作简单、原料丰富，可大批量生产碳量子点，但一般需要较复杂的碳量子点分离纯化处理步骤；后者一般以有机分子（如：葡萄糖）为原材料，通过碳化的方式将这些分子转化为碳量子点，包括水热法、微波法等，这类方法合成的碳量子点形貌和尺寸容易控制、表面易修饰，但是一般需要选取合适的特定原料分子。而且，所有上述方法制备出的碳量子点一般为分散溶液的形式，与固态形式相比，溶液形式的碳量子点的储存和运输都不方便，为了得到固态碳量子点，一般需要冷冻干燥方式进行处理碳量子点溶液，这种处理方式耗时长，且需要专门的仪器设备。因此，探索一种兼具自上而下和自下而上两种方法优点、简单、高效地制备固体碳量子点的方法是非常有必要的。

仪器概述 本仪器是按照国家标准GB/T510《石油产品凝点测定法》和GB/T 3535《石油产品倾点测定法》及其石油工业部企业标准SY/T5650规定的要求设计制造的，适用于按上述标准所规定的方法测定石油产品的凝点倾点指标。 技术参数 1、工作电源：AC220V±10%;50Hz 2、制冷系统：新型制冷压缩机 3、测控方式：数字温控仪测控 4、冷槽控温：-40℃～室温 5、适用油品：-30℃～室温范围内的石油及石油产品。  6、控温精度：±0.5℃ 7、试验槽倾斜：45° 8、试验槽计时：自动 60 秒计时 9、工作冷槽：一槽两孔 10、整机功耗：≤1200W 性能特点 1、采用压缩机和半导体电堆同时制冷方式，无需循环冷却水. 2、可在10℃以下的各种环境中工作，适应性强，噪声低. 3、采用数字温控仪测温，温度传感器反应快，分辨率高. 4、带有电子时间显示器，随时可以观摩试管倾斜时间. 网址链接 http://www.csscyq.com/proshow.asp?id=744

特点 高传输功率，低损耗，性能稳定，温升低。 用途 广泛用于各种电子仪器和设备，电视机，计算机通讯设备。  

参数设置 (WH6 仪表) 零点校准(出厂已预设，特殊情况需调整)：高低液位报警值设定： 高水位报警：溢流水位下5-10cm例如设定AH高位报警值设定5.5米 低水位报警：最低有效水位上5-10cm 例如AL低位报警值设定3.5米   系统测试 缓慢向水池注水，观察显示值与实际水位是否一致 达到高低水位报警值时，验证声光报警功能和消防泵联动 检查控制室与现场显示是否同步，误差应 <1cm (精度范围内) 特殊情况处理： 流动液体：将探头放入 φ45mm 保护钢管 (管壁开孔)，再固定于水中 高温环境(>60℃)：使用高温型 WH311 或加装散热装置 强干扰场所(如变电站)：使用三重防雷型 WH311，屏蔽层双端接地 七、安装验收要点 探头垂直安装，距池底 0.5-1 米，远离进出水口 电缆固定牢固，屏蔽层可靠接地，防水措施到位 显示仪表安装规范，消防控制室与现场显示一致 高低水位报警功能正常，能联动消防泵控制 符合《消防给水及消火栓系统技术规范》GB50974-2014 要求 WH311 消防水池液位显示装置安装遵循 "探头垂直安装→电缆可靠连接→仪表规范安装→系统精确调试" 的流程。安装关键在于确保探头位置准确、电缆屏蔽良好和系统联动可靠，这样才能为消防安全提供稳定准确的水位监测。安装完成后，建议每季度进行一次校准检查，确保长期测量精度。

本发明公开了一种可伸缩式竖直运动箱体导向机构，包括用于容纳箱体做竖直运动的管道，以及设置于箱体上用于对箱体在所述管道内做竖直运动进行导向的导向装置。该导向装置为可伸缩式结构，包括设置于所述箱体侧壁面的导轨、设置在所述导轨上并可沿着导轨滑动的至少一个楔形滑块、抵靠在所述楔形滑块上与楔形滑块配合形成楔形调整机构的导向球，以及设置于所述导向球外侧用以约束导向球仅沿着垂直于箱体侧壁面的方向移动的导向球约束装置。通过驱动楔形滑块沿导轨滑动，使导向球朝向远离或者靠近箱体侧壁面的方向运动，以在竖直运动时抵靠在管道内壁实现导向，或在箱体进出竖直轨道时收缩远离管道内壁，从而能够避免与管道内壁的齿条形成干涉。

细菌通过多个趋化受体来感受周围不同的化学小分子，主动游动，实现获得更好的生长环境或者实现趋利避害。但不是强的正趋小分子都是很好的可利用营养物质—好闻的不一定有营养，同样，也不是容易代谢的营养就是强的趋化因子—有营养的不一定好闻。细菌在自然界中往往面临多种不同强弱的趋化小分子，多种不同可代谢程度的营养来源的复杂浓度梯度环境中，细菌群落是如何通过趋化行为抉择它们的去向，实现最优化它们的环境适应性与生长速度？细菌在个体与群体的选择上是否有不同？这一基于细菌的生物行为的研究也许对了解复杂的高等生物的群体行为也有所帮助。 北京大学物理学院欧阳颀院士领导的“生物物理”团队的罗春雄研究组在基于微流体细菌趋化分析芯片的实验研究中发现：在反向不同引诱物浓度梯度下，细菌首先趋向聚集于强引诱物而少营养的一端， 但当细胞密度超过一个阈值时，细菌群落部分“逃逸”强引诱物浓度场，游向趋化因子相对弱但可代谢物质富集的一端。这一现象被刻画为细菌群体运动的“逃逸相变行为”。罗春雄研究组通过与美国IBM沃森研究中心的涂豫海教授（北大定量生物学中心资深访问学者）合作，对此现象涉及的趋化受体间的协作行为进行了系统细致的理论分析和实验论证，发现营养物质通过数量较少的Tap趋化受体进行了响应行为，而且在较大的一个趋化响应参数空间均会出现由细菌密度超过临界密度而产生的逃逸条带（“Escape Band”）行为，该行为可以使得细菌群落在复杂的趋化物浓度场中获得更好的生长优势。相关的定量实验与理论研究以“The escape band in Escherichia coli chemotaxis in opposing attractant and nutrient gradients”为题于2019年1月23日在线发表于Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America（PNAS）杂志上。细菌群体趋化运动的“逃逸相变行为” 文章第一作者为北京大学定量生物学中心博士研究生张玄麒,通讯作者为北京大学物理学院/定量生物学中心罗春雄教授及美国IBM沃森研究中心/定量生物学中心的涂豫海教授，参与人包括欧阳颀院士，前沿交叉学科研究院博士研究生司光伟，董一名，物理学院博士研究生陈凯悦。工作得到国家自然科学基金委、物理学院介观物理重点实验室、 北京大学定量生物学中心、北大-清华生命科学联合中心的支持。 工作原文连接: https://www.pnas.org/content/early/2019/01/22/1808200116

动作捕捉技术（motion capture）在影视、体育、安防等领域具有广泛应用。传统的动作捕捉分为两大类，光学动捕系统通过在采集环境部署多个红外摄像头，再在人员的动捕服上放置光学标记球来求解出采集者的姿态信息，从而实现对人体运动的捕捉与动画映射；惯性动捕系统通过惯性测量单元（IMU）来采集肢体的运动信息，采集设备相对更轻便，但采集精度不如光学动捕系统。光学动捕系统包括Motion Analysis，Vicon，Optitrack等，惯性动捕系统有Xsens，诺亦腾等。 然而，无论是光学动捕还是惯性动捕都需要动作人穿上特定的设备，不可避免地会影响到人体运动的真实性和动捕的使用范围。同时，相应的专业动捕设备往往价格不菲，很多有需求的小型工作室也会望而却步。因此，学术界和工业界都在极力研究“无标记运动捕捉”技术，即不需要任何穿戴设备，仅由相机观测和算法分析，就实现对多人体运动的实时准确捕捉。这种技术有着更加广泛的应用场景，例如无人售货超市、VR/AR游戏、远程全息通讯、数字人创建、虚拟主播、人机交互、全天候医疗监护等。 近几年，随着深度学习技术的广泛普及，无标记动捕领域也诞生了许多革命性技术，例如实时2D多人体关键点检测技术OpenPose等。然而，多目标实时3D运动捕捉仍然是一个极具挑战性的问题，主要挑战因素包括：如何实现实时计算，如何进行高效的多视角关联，如何解决紧密交互带来的观测失真等。举个例子，当两个人拥抱在一起的时候，当前大多数检测或重建算法都会失效。而理论上，多视角的观测信号能够在一定算法设计下互相补充，尽可能解决单视角运动重建的歧义性。如何充分利用多视角的视频信号，实现复杂、紧密交互场景下的多人体运动捕捉是当前无标记运动捕捉领域的核心问题之一。 该项目研究工作提出的多视角人体运动捕捉系统包括相机采集模块，2D姿态检测模块，4D关联图求解模块，三维骨架求解模块及渲染模块。其主要算法贡献在于提出并实现了4D Association算法。 当前的多视角运动捕捉系统大多采用的是序贯地匹配策略，首先对每个视角进行独立的人体检测和连接（例如，OpenPose检测关键点和关键点相互连接的概率，从而对人体进行连接；Mask-RCNN、AlphaPose和HRNet都需要先检测每个人的BoundingBox，然后对每个人进行独立的人体检测），然后对人体进行多视角关联和姿态求解，最后进行时域跟踪。这种常规方法的缺陷在于，当单个视角检测失败以后，后续的算法难以对失败的检测结果进行修正，从而将错误的检测传递到下一个步骤，影响跟踪效果，对于紧密交互（例如前文提到的两人拥抱）的情形，单视角的往往很难给出令人满意的检测结果，因此基于序贯式的算法一般会失效。 相较而言，该研究工作的创新性在于充分利用单图连接(2D)、多视角连接(1D)、和时域连接(1D)之间的相互约束从而进行全局优化，用多视角信息和时域信息来避免单视角连接的歧义性，同时也通过单视角连接结果来优化多视角的匹配，从而使得关联结果更趋向于全局最优。具体地，该研究工作提出了一种4D Graph的图结构，将上一帧的三维人体关键点（在初始帧或者人进入动捕范围的时候可以缺失，不影响算法的运行）和当前每一视角的2D关键点建模在同一个图结构中，用单图连接、多视角连接、时域连接的概率作为边的权值，将人体多视角关联的问题看成提取有效边的过程。为了快速地求解这个问题，进一步提出了一种基于完全子图的近似求解算法，高效地完成了从4D图结构中提出正确的人体连接。 最终，该研究工作实现了紧密交互下人体的三维姿态重建，并展示了实时系统效果。其算法在多个数据集上均表现出了良好的视觉效果，在Shelf数据集上也取得了当前最好的数值结果。

项目成果/简介:动作捕捉技术（motion capture）在影视、体育、安防等领域具有广泛应用。传统的动作捕捉分为两大类，光学动捕系统通过在采集环境部署多个红外摄像头，再在人员的动捕服上放置光学标记球来求解出采集者的姿态信息，从而实现对人体运动的捕捉与动画映射；惯性动捕系统通过惯性测量单元（IMU）来采集肢体的运动信息，采集设备相对更轻便，但采集精度不如光学动捕系统。光学动捕系统包括Motion An

合作的企业类型等。简介请图文并茂，字数1000字以内。） 多轴运动控制卡以32位DSP＋FPGA为硬件平台、嵌入式实时操作系统为软件平台，配有先进的多轴联动插补、平稳速度规划和高精度伺服控制等核心控制算法，具有性能先进、功能齐全、接口丰富、性价比高、通用性好等优势。特点： 控制轴数：4－8轴，步进电机或伺服电机； 控制信号：脉冲，模拟量，高速串行总线； 开关量控制：32输入、24输出；  外部接口：PCI、