趣看虚实融合沉浸式互动演播室，以“简约、先进、实用”为设计理念，以虚实融合技术为核心，以演播室技术为基础框架，满足新闻资讯虚实融合制作、新闻+政务+公共服务全媒体制作、新闻+商务融合制作、多演播远程现场云制作等等业务场景。

云之翼超融合一体机是自主研发的新一代超融合解决方案。基于云之翼自研的服务器虚拟化和存储虚拟化技术，将计算、存储和网络集成于X86服务器之中，并通过云管理平台实现IT资源的可视化管理，为客户提供硬件与软件，产品与服务一体的云数据中心。  云之翼超融合一体机实现了资源模块化的横向弹性伸缩，形成统一的计算与存储资源池，不仅可以减少数据中心服务器数量，整合IT资源，达到提高资源利用率和降低整体拥有成本的目的；而且可以利用软件定义数据中心技术，建立一个安全的、资源可按需调配的数据中心环境，为业务部门提供成本更低、服务水平更高的IT基础架构，从而能够针对业务部门的需求做出快速的响应。 一、产品优势 降低成本 1、空间、电力和运维成本都大幅降低，可有效节省40%-60%的综合成本；2、支持存储旧产品，可对现有的物理存储进行集中管理，进行利旧建设； 数据更安全 1、数据多副本存储，无需任何额外成本，即可实现数据双活；2、数据可靠系数高达99.99% ；3、数据可用性更高，最大支持10副本； 多平台支持 1、支持Citrix、VMware、Hyper-V、KVM等多种虚拟平台，实现不同的超融合组合方式；2、支持与Amazon S3等第三方平台对接，实现混合云存储模式； 降低门槛  1、软硬件一体化整合，开箱即用；2、仅需x86服务器，无需购买独立存储, 简化网络拓扑； 性能更卓越  1、I/O路径全优化，多种数据本地化优化；2、对服务器及存储虚拟化进行深度优化，存储性能提升30%〜50%； 按需建设 1、根据当前需求最小化建设，支持横向扩展，避免硬件过度投资；2、支持动态添加、积木式建设、线性高效扩容，适应不同时期业务，按需扩展； 二、应用场景 软件定义数据中心 借助超融合架构，以软件定义的IT架构实现统一融合的数据中心全虚拟化资源池建设。 开发与测试平台 借助超融合架构，智能调度计算、存储和网络资源，实现开发测试环境的快速搭建。 分支机构 借助超融合架构，为分支机构提供一站式业务应用交付，实现总部对分支机构资源的统一管理。 桌面云建设 通过超融合构建桌面云，不仅可以提供桌面云所需的性能、可用性、可扩展性，同时还可以降低架构的复杂性、管理难度，以及建设成本。 关键业务应用 关键应用对业务连续性和性能都要求非常高，将关键应用部署在超融合上，可以提高系统的性能、可扩展性、可管理性，同时降低成本。 应用新建及扩容 借助超融合架构，实现计算、存储、网络资源池化，提供应用快速上线和资源按需扩展的能力。

本发明公开了一种地耦合雷达测厚误差的矫正方法，根据电磁波的叠加原理更正了在地耦合天线测厚过程中介电常数的计算公式，从而能更准确地计算出路面厚度。该方法主要是通过用雷达对不同厚度组合的沥青混凝土板进行测试，将从图像中得到的振幅换算成介电常数后，用天线自身末端反射波叠加在地面反射波上的振幅A1进行修正，当随着A1不断变化，测厚误差达到最小值时，此A1即为最佳修正值，在实验中便可通过进行修正得到最接近真实厚度的值。

大气气溶胶，即大气中的悬浮颗粒物。通常所说的PM10（粒径小于10微米，可吸入颗粒物）或者PM2.5（粒径小于2.5微米，可入肺细粒子）是大气气溶胶的重要组成部分。从生成来源上看，大气气溶胶分为一次气溶胶（Primary Aerosols）和二次气溶胶（Secondary Aerosols）。一次气溶胶指自然界或人类活动直接排放的气溶胶粒子；二次气溶胶指通过大气中的物理、化学过程新生成的气溶胶粒子。在大气污染过程中，汽车尾气以及人类其他燃烧过程中产生的氮氧化物、煤炭等含硫燃料燃烧产生的二氧化硫等气体通过参与这些复杂的过程产生二次气溶胶，即“气-粒”转化过程。二次气溶胶是重度霾过程的气溶胶污染物的重要来源。 大气气溶胶以固态、半固态或者液态几种形式的相态而存在，其相态与上述大气中的化学过程有着紧密的联系。气溶胶粒子可以作为大气化学反应的“容器”，在气溶胶表面或内部进行与二次气溶胶生成有关的化学反应。气相分子在不同相态的颗粒物中的传输速率差别很大，固态气溶胶几乎只有表面能发生气相化学反应，而液态气溶胶在颗粒内部也能发生化学反应。因此化学反应加速与液态气溶胶表面积和体积的增大会形成正反馈过程，在液态气溶胶上发生的异相化学反应生成二次气溶胶，对雾霾过程中颗粒物爆发性增长有重要的贡献。因此，对城市气溶胶在边界层内以什么相态存在的空间分布的探测，是研究二次气溶胶生成、演化和扩散所迫切需要的一项技术，对于理解雾霾形成的机理有着重要的意义。 气溶胶的相态与颗粒物的化学组分和环境的相对湿度有关。目前对于颗粒物相态的测量，通常仅限于地面采样观测，缺少垂直空间方向上颗粒物相态的探测手段。在颗粒物浓度相对较高的大气边界层内，垂直方向上相对湿度往往有很大的变化，气溶胶的相态也一定存在很大差异。 北京大学物理学院大气与海洋科学系李成才副教授研究组与北京大学环境科学与工程学院朱彤教授研究组、吴志军研究员研究组共同合作，提出了一种新的利用偏振激光雷达获得气溶胶粒子相态垂直廓线的方法。气溶胶粒子对入射电磁波的散射过程，会造成散射光偏振特性的改变，如果利用线偏振光照射，散射光的偏振度相对于入射光会减小，这种改变称为气溶胶的退偏振能力。利用激光雷达观测的大气退偏振比可以对气溶胶粒子进行分类，例如非球形的冰晶和沙尘具有较大的退偏振比，而近于球形的城市气溶胶细粒子具有较小的退偏振比，区分沙尘与城市细粒子气溶胶的观测技术在国内外已经比较成熟，通常也是激光雷达业务观测的一项主要内容。但是把类似的观测进一步应用于区分城市气溶胶细粒子的特性，国际上尚没有相应的研究结果。通常来说，固态颗粒物形状不规则，而液态颗粒物更趋近于球型，不同相态的粒子退偏振能力存在差异。结合激光雷达垂直观测以及地面颗粒物相态仪的测量，研究组发现，激光雷达观测的城市气溶胶细粒子后向散射退偏振比与气溶胶粒子的弹跳率（与相态相关）具有很好的关系，从而建立了利用气溶胶粒子后向散射退偏振比反演气溶胶相态的参数化方案，并在国际上首次实现了长时间实时连续的气溶胶相态垂直廓线的探测。偏振激光雷达反演气溶胶粒子相态概念图 该研究成果已在线发表在美国化学学会（ACS）主办的环境与生态领域国际顶级期刊Environmental Science & Technology Letters（2018 IF=6.934）上。大气与海洋科学系博士研究生檀望舒为论文第一作者，通讯作者为李成才副教授。北京大学为唯一通讯作者单位。论文评审人之一对论文成果基于高度评价：“......to my knowledge, it is the first time in field studies. Particle phase states have been a hot topic because they can potentially influence the rates of gas-particle partitioning and multiphase reactions. I think this is a timely paper on this topic. The use of lidar depolarization to detect the particle phase states is novel”。

一种穿墙雷达对多运动目标实时探测、分离的方法，通过一种基于指数平滑滤波器的杂波抑制算法 剔除复杂的背景信号，更快速、准确地保留运动人体目标的信息；通过一种基于希尔伯特变换的包络检 测算法，从而实现将各运动目标置于不同包络的波峰；通过一种基于将固定阈值和自适应阈值相结合的 算法，从而更快速地实现将各运动目标的分离在不同的区域；本发明方法简单、执行效率高，适用于便 携式穿墙雷达隔墙对多运动人体目标的探测，为穿墙雷达对各运动目标准确定位提供了有力的保

本实用新型提供一种超高频雷达天线阵列方向图测量装置，包括信号发生装置和待测量超高频雷达 系统，信号发生装置由单片机、信号源、GPS 模块、无线串口 1、发射天线、串口天线 1 和电源模块组 成，其中单片机、信号源和发射天线依次连接，单片机、GPS 模块、无线串口 1 和串口天线 1 依次连接。 待测量超高频雷达系统由依次连接的接收天线阵列、超高频接收机、无线串口 2 和串口天线 2

八轴智能视觉焊接机器人是一种八自由度专用机器人，中六轴属于焊接机器人，另外二轴 属于焊接变位机，使得系统能够实现焊接机器人与变位机协调运动，其针对体系结构、机械结 构、示教再现理论、轨迹规划和优化方法、轨迹跟踪控制策略等机器人关键共性理论和技术展 开研究，采用运动控制卡的方式来实现对机器人空间位置与速度的控制。焊接变位机同焊接机 器人配合，扩展了焊接机器人的工作空间，提高了焊接生产效率和焊接质量。 本系统采用接触式焊缝跟踪与摄像机焊缝跟踪系统相结合，焊前对焊缝进行数据及图像 采集，通过计算机软件对焊缝数据及图像进行处理，生成虚拟焊缝。由虚拟焊缝识别系统控制 执行机构在焊接时进行焊缝跟踪，提高焊缝质量。八轴智能视觉焊接机器人主要应用于汽车及 其零部件行业和工程机械行业。机器人编程采用示教再现方式，可以通过示教盒直接编程也可 以进行离线编程，实现点位和连续轨迹匀速控制；在焊枪部分安装人体红外感应开关，保证工 作人员安全问题；将视觉传感器作为测量工具来测量机器人末端或是目标的位置，利用视觉信 息来控制机器人末端执行器相对目标或是目标特征的相对位置和姿态，从而减少抓取错误及失 误。

路面病害分为表面破损（如裂缝）、路面变形（如沉降）和结构病害（如层间脱空）三大类。该技术以路面检测成果为全卷积神经网络的输入信号，对于表面破损，其输入为多功能检测车拍摄的路表图像；对于路面变形，输入为三维检测车测取的三维路面模型；对于结构病害，输入为探地雷达信号图像。通过海量数据的训练、测试，可实现上述三类病害的自动化识别、分类和测量，为路面养护工程提供数据支撑。此外，该技术在保证与人工识别结果相同的精度下，可将数据处理速度提高千倍以上。