本发明公开了一种基于投影莫尔原理的共面度测量系统，包括冷光源(1)，准直透镜(2)，CCD 摄像机(3)，LCD 面板(4)，投影透镜(5)，光学平台(6)，高精度移动台(7)和计算机(8)。所述 LCD 面板(4)上显示通过所述计算机(8)产生的条纹图案，所述冷光源(1)发出的光经所述准直透镜(2)后照射到所述 LCD 面板(4)上，将显示在所述 LCD 面板(4)上的条纹图案投影到被装载在高精度移动台(7)上的参考平面或者待测物表面上，所述 CCD 摄像机(3)设置在 LCD 面板(4)侧面。本

本实用新型公开了一种用于微波波导测量系统的数字检流计，包括信号调理电路、A/D 采样及显示 电路和电源电路。信号调理电路包括依次相连的 I/V 转换电路、放大电路以及有源滤波电路。A/D 采样 及显示电路包括依次相连的微处理器、驱动电路和数码管显示电路。电源电路分别与信号调理电路、A/D 采样及显示电路相连。该数字检流计，具有调零和增益调节功能，测量精度较高，结果稳定，不易被外 界环境干扰，在微波技术实验中，用它来替代光点检流计，应用于微波波导测量系统中，实现对对传输 线上电压的测量，方便了教学的开展和实验室的维护，能够更好地满足实验要求。

刘奇航及其合作者以最近由中科院物理所领衔的研究团队发现的ZnCu3(OH)6BrF为例，采用修正后的单体平均场密度泛函理论方法，对这一体系的本征和掺杂行为进行了详尽的模拟。研究发现，ZnCu3(OH)6BrF掺杂后，掺入的电子并没有成为期待的“自由载流子”，而是局域在一个铜原子周围，引起了局域形变。这种电子与束缚它的晶格畸变的复合体称为极化子（如图一所示）。本征材料的带隙中形成新的电子态。因此，电子掺杂后，ZnCu3(OH)6BrF并没有实现半导体到导体的转变。相比之下，具有类似CuO4局部环境的铜氧化物高温超导体的母体材料Nd2CuO4显现除了不同的随掺杂浓度变化的导电性。研究发现，低掺杂浓度时，铜原子附近形成较为扩展的极化子，因此在高掺杂浓度时，这些极化子之间的跃迁可以使系统导电性大大增加，实现半导体到导体的转变，与实验观测很好地吻合。 该研究圆满地解释了最近实验上观测到的Kagome晶格的锌铜羟基卤化物在掺杂后并不导电的现象，指出要在量子自旋液体实现超导，仅仅找到量子自旋液体体系是远远不够的，还必须实现有效掺杂，注入一定浓度的“自由载流子”，为耕耘在该领域的实验工作者提出了新的挑战和实验方向。

技术亮点 ❖ 单轴/双轴测量； ❖ 超宽测量范围：±180°； ❖ 卓越的测量精度，0.01°（全量程）； ❖ 工业级可靠性设计； ❖ 符合严苛工业环境应用要求； ❖ 多种标准输出接口，便于系统集成与扩展。   应用范围 该系列产品特别适用于：建筑结构健康监测（古建筑、历史遗迹、危房等）、工业自动化控制系统以及高精度角度测量应用场景需要长期稳定监测的工业现场。   产品介绍 STS标准输出型倾角传感器是瑞惯科技专注于工业自动化控制领域而研发的产品。该产品采用紧凑型工业设计，配备RS485/RS232标准串行通信接口，集成高性能MEMS倾角传感单元和24位高精度差分A/D转换器，结合五阶数字滤波算法，可实现水平面倾斜角与俯仰角的高精度测量。 凭借其优异的测量精度、可靠的工业级性能和灵活的配置方案，STS标准输出型倾角传感器已成为工业测量领域的高性能解决方案。   性能参数 STS 条件 参数 测量范围 - ±10° ±30° ±60° ±90° ±180° 测量轴   - X Y轴 X Y轴 X Y轴 X Y轴 X轴 分辨率1） - 0.001° 精度 最大绝对误差2） 室温 0.01° 0.01° 0.015° 0.02° 0.02° 均方根值误差3） 室温 0.008° 0.008° 0.008° 0.009° 0.009° 零点温度系数4） -40～85℃ ±0.0005°/℃ 灵敏度温度系数5） -40～85℃ ≤0.01%/℃ 上电启动时间   0.5S 响应频率 20Hz 输出信号 TTL / RS232 / RS485可选 通信协议 串口通讯协议 / MODBUS RTU协议 可选 电磁兼容性 依照EN61000和GBT17626 平均无故障工作时间 ≥99000小时/次 绝缘电阻 ≥100兆欧 抗冲击 100g@11ms、三轴向(半正弦波) 抗振动 10grms、10～1000Hz 防水等级 IP67 电缆线 标配2米M12航空插头带PVC屏蔽电缆线，线重≤120g 重量 ≤150g(不含电缆线) 1) 分辨率：在有效量程内可识别的最小角度变化量，反映其对微小倾角波动的监测能力。 2) 最大绝对误差（MAE）：全量程范围内，对多个标准角度点进行测量，各测量值与实际角度值偏差绝对值的最大值。该参数表征产品在最不利情况下的测量偏差极限。 3) 均方根误差（RMSE）：量程范围内，对固定角度点进行多次重复测量（采样次数≥16次），计算各测量值与实际角度值偏差的均方根值。该参数反映测量结果的重复性与稳定性，是评估系统随机误差的重要指标。 4) 零点温度系数：传感器在零输入状态下，其输出值随温度变化的比率，定义为额定工作温度范围内零点偏移量与常温基准值的比值。   5) 灵敏度温度系数：传感器满量程输出值随温度变化的稳定性指标，表征额定温度范围内灵敏度相对于常温参考值的漂移率。

本实用新型提供了一种用于电子鼻测量的测量装置，所述测量装置包括锥形瓶和可拆卸搅拌器，所述锥形瓶口设有瓶塞，所述瓶塞上设有电子鼻进气孔和电子鼻补气孔，所述可拆卸搅拌器包括竖向可拆卸手柄、横向手柄和搅拌叶片，所述横向手柄和竖向可拆卸手柄连接，所述竖向可拆卸手柄底部连接有搅拌叶片。本实用新型提供的所述测量装置可以避免误差；在所述锥形瓶的瓶塞中间位置设置固定进气口，这样可以保证电子鼻进气针在实验过程不容易活动，减小误差，同时使实验人员不必付出过多力气。所述锥形瓶可以避免清洗过后水珠残留影响气味测定的影响，更加便于实验操作。

完成人简介：樊君，西北大学教授，西北大学化工学院副院长， 陕西省化工过程实验教学示范中心主任，指导博、硕士生研究方向包括反应工程、碳一化工、纳米材料、分离工程、精细化工产品开发研究等。 成果内容：基于量子点的荧光探针分析对推动即时检测（POCT）技术的发展具有十分重要的意义。本项目以制备功能型纳米荧光探针为主，主要包括量子点荧光探针（QDs）和稀土掺杂上转换纳米颗粒（UCNPs），并利用制备的荧光探针实现了对生物活性分子的定量检测。项目设计了基于荧光共振能量传递（FRET）的QDs荧光探针和基于CuMn双掺杂的ZnS QDs比率荧光探针，分别实现了对生物活性分子多巴胺和叶酸的定量检测（图13），结果表明所制备的探针具有较高的选择性和灵敏度，项目成果将为医学检测和POCT技术提供技术支持。   不同反应时间得到的CdTe量子点在紫外灯下的实物图及其吸收和发射光谱 成果优势： 量子点(quantum dots，QDs)是指颗粒半径小于激子波尔尺寸半径的纳米晶粒，属于三维尺度限域的零维纳米材料，其尺寸一般在10nm以下。QDs有许多显著地光学性质：优良的抗光漂白能力； 较宽的吸收光谱；发射光谱窄；较大的斯托克斯位移(Stokes shif)。 成果成熟度：中试阶段。 转化方式：技术转让等。 市场展望：本项目的研究结果对提高疾病诊治水平，推动医学科技前沿发展，形成经济新增长点，带动大健康产业发展等都将具有十分重要的意义。

福州大学物信学院李福山教授、福州大学化学学院郑远辉研究员与TCL集团工业研究院钱磊博士的合作研究论文“Inkjet-printed unclonable quantum dot fluorescent anti-counterfeiting labels with artificial intelligence authentication” 在Nature子刊《Nature Communications》在线发表。 量子点具有优异的光电特性，其图案化在发光显示，荧光标记和智能传感领域具有广阔的应用前景。量子点薄膜形貌最终决定了其光电器件应用，论文采用高精度喷墨打印技术制作微米级量子点发光图案，创新性的在基板表面构建具有随机分布的聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）微纳米颗粒，作为喷墨打印输运过程中的聚集钉扎点，强化微米级墨滴蒸发流动以及量子点组装过程中的差异性，形成不可复制“花状”发光图案；成功应用于低成本，可柔性化，自然条件下隐蔽，具有多重防伪级别和商业化的价值的不可复制全彩荧光防伪标签。并且首次引入了人工智能（AI）技术对喷墨打印量子点防伪荧光标签进行验证，并成功识别出不同的清晰度、亮度、旋转角度、放大倍率以及这些参数混合的“花状”图案，实现了防伪标签的高效准确识别。

福州大学物信学院李福山教授、福州大学化学学院郑远辉研究员与TCL集团工业研究院钱磊博士的合作研究论文“Inkjet-printed unclonable quantum dot fluorescent anti-counterfeiting labels with artificial intelligence authentication” 在Nature子刊《Nature Communications》在线发表。 量子点具有优异的光电特性，其图案化在发光显示，荧光标记和智能传感领域具有广阔的应用前景。量子点薄膜形貌最终决定了其光电器件应用，论文采用高精度喷墨打印技术制作微米级量子点发光图案，创新性的在基板表面构建具有随机分布的聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）微纳米颗粒，作为喷墨打印输运过程中的聚集钉扎点，强化微米级墨滴蒸发流动以及量子点组装过程中的差异性，形成不可复制“花状”发光图案；成功应用于低成本，可柔性化，自然条件下隐蔽，具有多重防伪级别和商业化的价值的不可复制全彩荧光防伪标签。并且首次引入了人工智能（AI）技术对喷墨打印量子点防伪荧光标签进行验证，并成功识别出不同的清晰度、亮度、旋转角度、放大倍率以及这些参数混合的“花状”图案，实现了防伪标签的高效准确识别。

生成模型的研究重点是如何从给定的数据集合中学习到数据的联合概率分布，以及从学习到的概率分布中高效地生成新的样本。研究团队提出将数据的联合分布概率编码成量子多体态的概率幅的模平方。进一步地，他们提出在经典计算机上使用矩阵乘积态(Matrix Product States)来模拟学习的过程。矩阵乘积态的参数，即张量网络的张量元，可以通过类似密度矩阵重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法进行学习，最终形成一个具有泛化能力的生成模型。这个学习算法结合了量子物理与机器学习各自的优点：它不仅可以利用GPU高效地学习到模型参数，还可以利用张量网络的灵活性动态地调节模型表达能力。此外，与传统的基于统计物理的生成模型（例如玻尔兹曼机）相比，玻恩学习机还具备直接生成无关联样本的强大能力，从而可以高效地生成新的数据。 基于量子态的概率生成模型融合了量子物理与机器学习的思想，是一个崭新的研究领域。玻恩学习机借助量子态内禀的概率解释及其强大的表达能力，意在为机器学习和人工智能提供更为先进的生成模型和学习算法。此外，这类模型在量子信息处理，量子计算以及多体物理中具有应用潜力。展望将来，最令人兴奋的前景应该会是在一台量子计算机上实现玻恩学习机，从而以全新的方法进行概率型的学习和建模。这项工作用使用张量网络模拟量子计算机的运行，向无监督量子机器学习迈近了一步。作用在一幅MNIST图片上的矩阵乘积态以及它的纠缠谱