本发明涉及马波沙星的制备，实现了多步反应的连续进行，效率高，具有合成路线短、所用试剂都为常规易于商业化采购的试剂、操作简便等优点。

技术成熟度：技术突破 本成套设备，以电供暖的各个电暖气为控制对象，以建筑内不同房间不同区域的取暖温度为控制参数，自下而上，组成了由单片机现场控制器（控制室单独使用PLC控制器）、PLC中间层算法控制器、工控机为上位机构成监控界面的DCS控制系统，从而实现分散控制集中管理的控制系统。此系统的目的在于替换传统水暖系统，利用合理科学的软件算法，实现节能、环保、减排的效果。设备兼具教学、实验、科研及实用的功能。 成果技术特点：本套装置由四个单片机组成现场控制器，一个PLC组成的控制室控制器，与中间层面的S7-300PLC控制系统，以及顶层监控层的工控机装置，统一安装到了一个整体的平台上。此平台便于实地集中实验、研究，也有利于集中编程与项目演示。 图1 设备实物图 图2 为智能控制系统电脑操作界面

AI心理情绪识别系统1.多模态信号采集：人脸动态图像、脑电信号采集、语音情感检测。2.功能模块包含：情绪检测、情绪档案、数据统计、用户管理、系统设置功能模块。3.系统基于情绪心理学相关理论，结合面部表情的二维情感空间分析技术、脑电信号的状态分析、语音的三维情感空间分析三种模态相互融合叠加技术，检测人心理情绪状态，提高其检测准确度。3.    基于摄像头面部情绪识别技术，可以实时分析人体面部所包含的情绪状态。通过非接触式的实时视采用 AI 人工智能学习技术，结合心理学，通过对被测试人员 60秒的测试，能够获取相关心理/心理指标。帮助被测试人员了解自己的心理健康状况，并且引起人们重视心理健康，从而在工作、学习、生活当中提高身心健康。并且通过定期测试，能够获取个体、准确的进行心理危机预警，显示被测人员心理危机测试报告，提醒心理医生重点关注。用户在进行注册登录后，根据语音提示可直接进入测试界面进行情绪识别。点击测试按钮，调整好站立位置，脸部朝向屏幕，人脸录入即可完成测试，测试完成即可生成测试报告并能打印报告。4    基于脑电生物传感器状态检测、实时展示人体脑波原始状态指标以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8个EEG参数。5.    采用任务态模式进行语音情感分析，测试者按照系统设定的特定语境信息进行朗读来进行情感分析。6.    检测结束后可实时出具“心理生理状态分析结果报告”，其中包括被测试人员信息、检测时间、12维度心理生理情绪数据，包含正面情绪（平衡、自信心、活力、调节水平），负面情绪（攻击性、压力、紧张、可疑），生理参数（抑制、神经质、消沉、幸福指数），以及综合状态指标：专注度、放松度、疲劳指数、焦虑指数、压力指数、抑郁指数等。7.    统计分析：系统自带数据中心的统计功能，可以按单位进行所有检测人员的压力分布图及重点关注人员的信息显示。8.    检测完成后系统自动生成检测报告，检测报告需包含每项参数的检测数据大小、参考范围、异常数据等，以及用情绪参数雷达图、饼状图、直方图、曲线视图等多种表示方法。9.    信息查询功能：管理员可通过多条件查询功能，只需通过任意一项查询条件即可快速查询出与之对应和匹配的测试者信息，以及该测试者的历史测试记录，并可对该测试者的测试记录进行纵向和横向对比，综合分析该名测试者的心理健康状况。9.用户管理端：以管理员身份登录该系统可对用户进行管理。可进行添加用户、删除用户、查询用户、用户信息修改、密码修改、级别权限设置、单位框架搭建、查看用户报告，以及导出、打印用户报告。10.系统具有特定场合模态设置功能，可关闭和开启语音检测功能。11.视频检测时面部框具有信号质量检测功能，通过不能的颜色在面部框进行彩色状态提示，同时具有人脸检测判别功能，比如面部不全、距离较远等识别功能

TDA（芯片热设计自动化）软件是清华航院曹炳阳教授团队全自主研发的国际首个芯片跨尺度热仿真与设计系统。TDA软件可实现芯片从纳米至宏观尺寸的热设计与仿真，支持芯片微纳结构内部热输运过程的模拟研究，直接提高芯片热仿真精度与结温预测准确度，进而提高芯片性能、寿命和可靠性。

本发明涉及水利工程无损检测技术领域，旨在提供一种基于无线传感器网络的混凝土坝弹性波CT测试系统及方法。该系统包括人工振源模块、振动信号采集模块和无线传感器模块。振动信号采集模块包括分别与计算机相连的无线传感器传输组件、信号调理仪和信号采集仪；无线传感器模块由多个无线传感器网络节点组成，均包括：分别与控制单元相连的三分量加速度传感器、GPS一机多天线定位组件和无线传感器传输组件；人工振源模块或振动信号采集模块中设置GPS一机多天线定位组件。本发明测试安全性高，振源激发操作简便；测点定位更加准确和智能化；避免了现场测试时的大量连线作业；能够实现测试过程中的“一发多收”，可大大提高测试效率。

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。

本发明公开了一种聚乙烯蜡微粉的制备方法，包括如下步骤：（1）原料的熔化与输送：采用加热装置制备聚乙烯蜡料液，保温齿轮泵将所述聚乙烯蜡料液通过管道输送到位于喷雾造粒塔内部的雾化器处，所述管道和除去喷孔外雾化器的其他部分需整体保温；（2）压缩空气和雾化：空气压缩机提供的压缩空气经过另一路管道输送至雾化器，与具有压力的所述聚乙烯蜡料液相互匹配，将所述聚乙烯蜡料液充分雾化，雾化后的雾滴在造粒塔内冷却固化为微粉；（3）产品的收集：收集装置收集冷却固化后的微粉，即得产品。本发明还公开了一种喷雾造粒系统，用于聚乙烯蜡微粉的制备。本发明所述方法能耗低、操作简便且安全可靠且制得的产品粒度小。

回旋行波管为高功率宽带毫米波放大器，是雷达、信息对抗领域装备的“心脏”，项目研发的回旋行波管国际领先。输出功率100kW以上，是普通微波器件的100倍以上。 该产品研发解决了战略装备缺乏有效大功率源，无法启动的瓶颈问题，成功的推动了雷达等装备列装进程。

2016国家自然科学奖二等奖，基片集成类导波结构是近十几年来微波毫米波学界发展起来的一种新型高性能平面导波结构。基片集成类导波结构具有极低的电磁泄露和互扰，其品质因素和功率容量远高于传统平面传输线。国内外数百所大学和研究机构都对其开展了大量研究，它也成为微波毫米波领域最受关注的研究分支之一。 项目组作为国际上该领域的主要贡献者之一，以基片集成类导波结构的工作机理与创新应用为主线，对这类结构及器件的传输特性、损耗机理等基础科学问题进行了深入研究，提出了半模基片集成波导等多种新型平面导波结构，发展了相应的设计方法，并发明了一系列新型高性能微波毫米波器件，部分器件已得到实际应用。