本发明公开了一种毛细管力驱动制备的微腔量子点激光器及制备方法，所述激光器包括上基板及其下表面的布拉格反射镜、热封膜和封口、下基板及其上表面的布拉格反射镜、量子点增益材料和激光泵浦源；所述热封膜将具有布拉格反射镜的上、下基板紧密的热封在一起，形成微腔用于容置量子点增益材料，热封膜两端封口处用紫外固化胶密封；所述量子点增益材料采用浓度为50?120 mg/ml的高浓度量子点溶液。本发明的量子点激光器件波长可随着量子点尺寸变化进行调制，制备工艺简单，重复性和稳定性较高。激光器在短波激光泵浦下有很好的光增益，且相干性很好，出光波长可随量子点发光峰位置在全可见光谱范围调节，制备成本低并易于实现大规模产业化生产。

本发明公开了一种具有双掺杂多量子阱结构的紫外发光二极管，包括：由下至上依次设置的衬底，AlN中间层、非掺杂AlGaN缓冲层、n型AlGaN层、双掺杂的AlxGa1?xN/AlyGa1?yN多量子阱有源区、AlzGa1?zN电子阻挡层，其中z>y>x，p型AlGaN层和透明导电层，在n型AlGaN层和透明导电层上分别设置的n型欧姆电极和p型

研究表明，陈绝缘体可以通过磁性掺杂的拓扑绝缘体薄膜获得，但是这种方法产生稳定的长程铁磁序比较困难，而且产生的体能隙也比较小，导致可观测温度极低（30-100 mK）。刘奇航课题组及其合作者通过研究本征的层状磁性拓扑材料Mn-Bi-Te家族（MnBi

本项目以嵌入式控制器为核心，结合现代电子测量技术、智能控制技术、 工程流体力学、呼吸力学等多学科知识，研发一款智能呼吸机，主要用来治疗 睡眠呼吸暂停综合症、慢性阻塞性肺病等疾病，同时开发基于 Android 系统的 智能手机数据采集与通信系统，并构建物联网健康信息管理系统和健康信息云 平台，通过云传输实现患者与医生及其医疗机构的双向远程监控与服务。

仿生表面织构起源 传统摩擦学认为光滑表面具有较低摩擦力和磨损，反之，非光滑表面会带来较大的摩擦力和磨损。而自然界进化过程中，某些生物的表面微观结构具有优异的自润滑和抗磨减磨性能，如鲨鱼皮表面微沟槽表现的超低流体阻力，穿山甲表面微结构的优异耐磨抗磨性能。因此，如能掌握其机理，则可进行工业应用。 钻头轴承及压裂泵柱塞密封系统仿生织构润滑减磨设计及应用 织构化钻头轴承 钻头作为破碎岩石形成井眼的重要工具之一，在高温高压、冲击动载及贫脂润滑的恶劣环境下，其核心部件钻头滑动轴承易发生黏着磨损从而最终导致钻头整体失效破坏，亟需降耗增寿的新技术来为其安全、可靠使用和延寿经济运行保驾护航。 发明了基于多物理场耦合的超快激光精准高效制备的冰霜辅助超快激光刻蚀分束技术（US17026096，ZL202011229792.1），形成了钻头轴承轴径曲面仿生织构的纳秒/皮秒的激光加工与表征评价方法；目前正在与中国科学院上海光学精密机械研究所和中石化江钻石油机械有限公司开展钻头轴承织构工业化的超快激光加工与质量检测流水线建设和现场应用研究测试，可满足织构化钻头2000支的年产量需求。 建立了织构钻头轴承润滑减磨性能优化设计的理论研究与实验测试评价方法(ZL201310416270.6，ZL201710973537.X，.ZL201810946598.1）。以摩擦系数、磨损量、油膜厚度、温升和无量纲承载能力等为评价指标，基于理论研究、单元实验和全尺寸的台架实验，模拟测试工况下初步优选的圆形、椭圆形、人字形沟槽织构可使钻头轴承减磨性能和寿命提升50%以上。 织构化柱塞密封系统 柱塞动密封系统是油气增产压裂作业实施中压裂泵装备的关键部件之一，其在超高压、冲击动载及交变往复运动工况下，压裂泵柱塞动密封系统易发生磨损失效而导致密封刺漏等失效，是制约压裂泵工作性能、可靠性和作业成本的关键因素， 亟需创新的设计方法来提升压裂泵柱塞动密封系统的寿命及可靠性。 发明了柱塞表面仿生织构大尺寸拼接刻蚀工艺规划及参数优化设计方法（ZL201910892024.5）， 创新研发了柱塞织构批量化激光分束加工的软件控制系统和配套夹具系统。 发明了表面织构化压裂泵柱塞及其动密封系统性能抗磨减磨性能优化设计的理论研究与试验测试评价方法(ZL201310423514.3)，基于理论模拟、单元及全尺寸台架实验，初步优选的圆形和椭圆形织构布置于压裂泵柱塞表面可实现柱塞动密封系统的摩擦系数和温升降低45%以上，寿命延长30%以上，目前正在与中石油第四石油机械有限公司和中油国家钻井装备工程技术研究中心有限公司开展现场应用试验测试。 未来应用前景及市场规模预测 该技术垂直应用领域为油气勘探开发装备、油气集输装备、通用机械装备的润滑、密封、抗冲蚀与减阻等领域，摩擦消耗了一次能源的1/3以上，80%的装备失效是由磨损引起的。两者造成的损失相当于GDP2%-7%，2019年我国的GDP为99万亿元，按5%计算约为4.95万亿元。

不同量子系统之间的相干相互作用是量子物理和量子技术领域的一个基本科学问题。Jaynes-Cummings (JC)模型描述了两能级量子系统和量子化的场之间的两体相干相互作用，它是量子体系中光-物质相互作用的典型代表，奠定了量子光学的基础。

一种高量子效率的微结构碳化硅紫外光电探测器及其制备方法，属于紫外光电探测技术领域。该探测器采用自下而上的结构设计，包括碳化硅高掺杂n+型衬底、n型缓冲层、低掺杂n‑型吸收层、低掺杂p‑型吸收层（内含微结构）、环形高掺杂p+型欧姆接触层及钝化隔离层。通过在p+型欧姆接触电极施加反向偏压，形成耗尽电场，微结构促使p‑‑i‑n结构电场相互连接耦合，提高光生载流子耗尽效率，增强器件响应度和外量子效率。同时，微结构使短波紫外信号直接穿透p‑型吸收层进入内部吸收层，避免p+型欧姆接触层表面缺陷导致的光生载流子复合，提高光生载流子收集的效率，实现紫外全波段探测。

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

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。