机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统（LiDARPro）主要以机载LiDAR点云及多视航空影像作为输入数据，通过点云语义分割、点云影像配准、实景三维模型重建、建筑物单体结构化模型重建、人机交互等功能模块，实现高效率、（半）自动的城市实体三维模型重建，具备全自动大测区城市建模、半自动城市高精度精细实体模型重建等多种解决方案，致力于提高智慧城市建设的自动化程度，推进实景三维中国建设进程。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 创新性： 机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统（LiDARPro）主要以机载LiDAR点云及多视航空影像作为输入数据，通过点云语义分割、点云影像配准、实景三维模型重建、建筑物单体结构化模型重建、人机交互等功能模块，实现高效率、（半）自动的城市实体三维模型重建，具备全自动大测区城市建模、半自动城市高精度精细实体模型重建等多种解决方案，致力于提高智慧城市建设的自动化程度，推进实景三维中国建设进程。系统主要由两部分功能模块组成：自动化模型重建模块及三维可视化交互管理系统模块。其中自动建模模块由点云影像自动配准、实景三维模型重建、点云滤波、点云分类、建筑物单体化分割、建筑物结构化模型重建等软件子模块构成。系统支持DEM、DOM、实景三维模型、建筑物LoD1至LoD3模型等多种产品生产；支持多核、多CPU、多GPU架构的任务并行化管理，支持搭建点云、影像、模型数据库，支持人机交互进行语义分割、模型编辑、纹理编辑等功能。 软件解决的关键问题： LiDAR点云与倾斜影像异源异构数据配准问题，点云影像数据难以联合应用； 单一数据源三维信息与纹理信息不全，高质量模型结果依赖高精度数据输入，导致数据获取成本昂贵、效率较低； 城市级实景三维模型重建自动化程度低，低精度自动结构化模型成果难复用，而手动模型绘制难度高、工艺繁琐； 实景三维数据制作单位高度依赖国外软件，国产化难。 先进性： 当前，国内90%以上地形级实景三维数据制作测绘单位都基于国外软件进行三维重建，而城市级实景三维模型则重度依赖全人工手动勾绘且需调用国外专业三维建模软件，模型重建学习成本极高、软件针对性不强而效率低下。 机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统软件系统以高精度、高效率、高自动化程度城市级实景三维模型重建为首要目标。软件系统具备高精度点云影像配准模块提供异源数据联合应用基础；采用LiDAR点云约束的多视影像密集匹配策略实现高精度、全覆盖三维数据输入以实现高质量实景三维模型重建；采取地面点滤波、非地面点地物分类、目标地物单体实例分割递进式流程得到建筑物等地物单体化三维数据；优化自动结构化模型重建与人工干预的结构化建模流程，无需额外依赖专业建模软件；提供针对建筑物结构化建模的模型编辑、纹理编辑模块，不达标的自动模型可复用，三维点云端、二维影像端可独立或联合编辑，具备交互友好的参照式、勾绘式、半自动编辑模式。 独占性： 系统主要搭建两条生产路线，以适应不同地域模型精度要求差异、不同应用时间响应要求。其一是以LiDAR点云为主的快速建筑物结构化模型重建，经过点云分类、建筑物实例分割、结构化模型重建等步骤构建人工地物结构化模型，并利用配准后多视影像对模型纹理映射，此生产线主要产品包括DOM、DEM、 LoD2为主的建筑物结构化模型、典型地物真实色彩点云等轻量基础数据；其二是在LiDAR点云约束下生成高精度密集匹配点云构造高质量实景三维模型，并在此基础上提取建筑物单体三角网数据，经过模型简化抽象得到建筑物LoD3模型，此生产线主要产品包括实景三维模型、建筑物LoD3模型等城市级实景三维数据要素。 此外，软件系统支持在Windows (Win7/10)、Ubuntu (16.04/18.04/ 20.04)、国产麒麟(V4/V10)等多操作系统中运行，已阶段性实现国产化。

一种掺杂锌和钴的氢氧化镍/碳纳米复合材料，包括碳材料粉末基底和负载在碳材料粉末基底上的掺 杂锌和钴的氢氧化镍，所述碳材料粉末的质量百分比为 1wt.％～99wt.％，所述镍、锌和钴的摩尔比为 80-98：1-10：1-10。其制法为：将碳材料粉末与溶剂加入到反应器中，超声波振动处理，得到充分润湿 的碳材料；将镍盐、钴盐及锌盐加入到超纯水中，配制成混合反应溶液；将混合反应溶液加入到充分润 湿的碳材料中，以喷雾的方式加入强碱水溶液，过滤，洗涤、干燥

过使用金属元素铼掺杂的方式，成功优化了样品的电学性能。团队发现，适量的铼元素掺杂能够调控Sb2Te3(GeTe)12的载流子浓度以提高其功率因子。同时，团队运用球差矫正透射电子显微镜清楚地捕捉到了样品中的二维缺陷以及锗析出物在掺杂前后的尺寸变化，大量文献表明，材料内部的这些缺陷会强烈的散射声子，进一步降低材料的晶格热导率。该工作使得Sb2Te3(GeTe)12基热电材料的总体热电性能得到大幅优化，在773 K温度下的热电优值达到了2.25，晶格热导

本发明所述用于水解制氢的镁钙基氢化物粉体，包括的组分及各组分的质量百分数为：Ca4Mg3H1414.2～50.2%，MgH234.8～85.7%，Mg0.1～15%，为提高水解产氢率，还复合有其它氢化物和∕或盐，其中其它氢化物的质量为组分Ca4Mg3H14、组分MgH2和组分Mg的质量的总和的0～5%，盐的质量为组分Ca4Mg3H14、组分MgH2和组分Mg的质量的总和的0～11%，其中，其它氢化物的含量、盐的含量不同时为0。上述镁钙基氢化物粉体的制备方法，是将镁钙合金破碎球磨后活化吸氢。本发明提供的用于水解制氢的镁钙基氢化物粉体，可在保证反应安全性和可控性的前提下提高产氢量，特别是提高室温和低温下的产氢量。

本发明涉及一种直接界面法制备三维多级表面形貌多孔磷酸钙纳米陶瓷的方法，使用甲醇、水溶性钙盐、挥发性碳铵盐、表面活性剂PVP和明胶等、磷酸氢二铵和磷酸氢二钾等为原料采用界面法在聚氨酯泡沫支架上形成碳酸钙多孔坯体，然后通过130℃或以上水热处理及600-1000℃下高温处理，即可得到具有三维多级表面形貌的多孔纳米磷酸钙陶瓷。所得到的最终制品平均孔径可控制在50μm到1000μm之间，平均晶粒尺寸在200nm到1μm之间。孔呈三维贯通的海棉形态，孔壁的横截面呈三角形。

一种通过原位沉积磷酸钙对碳纳米管进行功能改性的方法，其步骤为：a、接枝反应将聚乙二醇、淀粉、聚乙烯醇或马来酸酐溶于二氯甲烷中，并加入偶联剂构成接枝反应液；再将经酸化预处理后的碳纳米管粉末和催化量的酯化催化剂加入到接枝反应液中，进行酯化反应；然后过滤、洗涤、干燥得已接枝小分子化合物或聚合物后的碳纳米管；b、矿化反应 再将a步接枝后的碳纳米管置入成分与模拟体液相同，但离子浓度为模拟体液2-10倍的快速矿化液中，超声分散后置于温度为37℃的环境中，静置1-7天。该种方法改性后的碳纳米管的亲水性以及生物相容性好，可用作医用高分子复合材料的增强体或者药物载体材料。

我校量子信息技术研究所王琴教授团队在量子密码领域取得新突破，该团队首次提出将人工智能领域的长短期记忆神经网络(LSTM)应用到量子密码控制系统之中, 实现了对量子密码系统的主动反馈与控制, 在不引入任何额外硬件和辅助稳定设备的条件下，将系统传输效率提升接近百分之二十。该成果近期发表在美国物理学会权威学术期刊《PhysicalReview Applied》上。 　　量子密码作为量子信息技术领域发展最为成熟的技术，正逐渐从实验室阶段走向商用化，有望在未来大规模网络加密通信中发挥重要作用，因而得到学术界和工业界的广泛关注。自第一个BB84协议提出以来，量子密码无论是在理论上还是在实验上均取得了巨大进展。现有量子密码系统包括相位、偏振、时间-能量编码等编码方式，其中相位编码方式应用最为广泛。该类系统在运行过程中不可避免地存在相位漂移问题，因而需要不断对发送端和接收端的相位进行实时校准。目前主流系统通过采用扫描+传输的方法来解决。该方法虽然可以实现相位补偿，但会导致量子密码系统传输效率降低。针对该缺点，我校王琴教授团队首次提出将人工智能与量子密码控制系统相结合，利用LSTM网络主动预测系统相位漂移大小，进而实现主动反馈与控制；同时通过固定时间间隔对网络细胞状态进行更新，使量子密码系统始终保持稳定的高效率运行状态。该方法在不提高系统硬件复杂度的前提下大幅提升了量子密码系统传输效率。此外值得提出，该方法的适用范围不依赖于某种协议或编码方式，原则上同样适用于其他任意量子密码协议和任意编码系统，为未来开展大规模量子通信网络应用提供新的研究思路与应用方法。 该项工作的第一作者是我校通信与信息工程学院硕士研究生刘靖阳，量子信息技术研究所的王琴教授和江苏省图像处理与图像通信重点实验室的谢世朋副教授是该工作的共同通讯作者。该工作得到了安徽问天量子科技有限公司的技术支持。此项工作受到国家重点研发计划、国家自然科学基金以及江苏省研究生科研实践创新等项目的支持。

本发明公开了一种基于人工蜂群算法和量子粒子群算法的优化计算方法，其包括以下主要步骤：(1)根据实际问题编制待优化目标函数；(2)输入算法的通用运行参数：种群数目、迭代次数、变量维数、变量取值范围、待优化目标函数；(3)选取ABC、QPSO、QPSO+ABC和ABC+QPSO的一种或多种计算方法进行计算；(4)若只使用一种，直接判断结果是否满足优化要求；若多于一种计算方法，综合比较计算结果及评价最优的结果是否满足此次优化的要求；(5)若满足要求，运算结束，输出计算结果和迭代曲线；(6)否则，修改算法的

本发明公开了一种基于广义量子超声陷阱的颗粒物聚集方法、聚集处理方法和聚集处理系统。本发明颗粒物聚集方法首先通过向空间中发射超声波生成超声陷阱；然后，超声陷阱使和超声陷阱感应的颗粒物，向超声陷阱的中心聚集，在超声陷阱中心形成高浓度颗粒物聚集处，即超声陷阱中心。本发明所述的颗粒物聚集处理方法在经过前面所述的步骤形成高浓度颗粒物聚集处后，对高浓度颗粒物聚集处的颗粒物进行吸附处理，从而实现对环境中颗粒物的收集。进一步地，本发明还提出了一套基于上述方法的系统，来配合本发明所述方法的特定需求。本发明所述的方法和系统可应用于对各类与超声陷阱感应的颗粒物的收集处理，比如对环境空气中PM2.5、PM10等颗粒物的聚集、吸附和处理。

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