本发明公开了一种Au‑Pd/TiO2NBs光催化剂的制备方法，步骤如下：将钛片作为基体，对钛片进行阳极氧化处理制备TiO2NBs，阳极氧化前，钛片分别在乙醇和丙酮中超声清洗，然后酸洗，而后用去离子水冲洗干燥，阳极氧化采用两电极体系，在空气中煅烧；对步骤一制备的TiO2NBs进行Au‑Pd双金属纳米粒子修饰，采用三电极体系，氯金酸和氯化钯水溶液为Au和Pd源，先沉积Au后沉积Pd，沉积后烘干。本发明制备的光催化剂固定于钛基体上，避免了因回收不彻底而造成的水体污染，具有更大的可接触表面积，便于有机污染物分子与之接触反应，极大的促进了光催化降解性能，反应条件温和，工艺流程简单，易于控制。

本发明公开了一种基于 D2D 和上行 NOMA 的两用户通信方法，包括：获取当前网络信息和用户信息；两个用户需要在通信时长 T 内完成各自的数据传输，当距离上满足 di＞dj＞d0 且 dj+d0＞di,i≠j,i,j∈{1,2}时，用户 i 在通信时长 T 内使用全部频谱资源将数据量 Di 通过D2D 方式传输给用户 j；用户 j 工作在 FD 模式，在通信时长 T 内使用全部频谱资源通过 NOMA 方式将数据量 Di 和 Dj 上传给基站，其中用户 i 的数据作为强用户数据，基站首先对其进行解码，然后再解码用户 j 的数据；本发明提供的结合 D2D 技术的上行 NOMA 高能效通信方法，与采用上行 OFDMA 的通信方法相比，在保证系统频谱效率不变的情况下，较好地提升了系统能效。

产品详细介绍

产品详细介绍 1.扫描模式：手持精细扫描，手持快速扫描 ★2.尺寸精度：手持精细扫描模式：±0.05mm，各方向误差≤0.3mm/m；手持快速扫描模式：±0.1mm，各方向误差≤0.3mm/m； 3.扫描速度：线扫描模式：1,000,000点/秒；面扫描模式：1,500,000点/秒； ★4.可变分辨率：≥0.2mm，扫描时分辨率可以通过系统软件在扫描后根据需要调整，无须通过更换硬件镜头来实现 5.单幅扫描范围：135*100mm——225*170mm 6.工作中心距离：400mm 7.景深：200mm ★8.光源：三色LED（非激光，不污染环境及危害人身健康） ★9.拼接模式：标志点拼接，特征拼接，手动拼接，混合拼接 10. 输出数据是否可直接打印： 无须借助第三方软件，软件自带修补孔，标志点修补，平滑，锐化，缩放，简化，数据编辑等功能，直接输出融合后的完整STL模型，直接进行3D打印 11.移动终端实时显示功能：在扫描过程中，借助移动终端设备，可实现扫描状态在计算机与移动终端的同步分屏显示，实时监测扫描进程，更便利地观察扫描实况。 12.数据输出格式：STL，ASC，OBJ，PLY，3MF 13.系统支持： Win7,Win8,Win10,64bit  14.电脑要求：显卡：NVIDIA GTX1060及以上，显存：>4G，处理器：I7及以上，内存：16G及以上 15.扫描头含数据线重量：≤1.13kg ★16.素材支持：配备一个3d素材库，素材库数量须大于2万个，素材涵盖人物、卡通、教育、建筑、时尚、玩具、动物、植物、家居、工具、动漫游戏等类别，素材拥有25个以上特色专题，每个专题包含至少5个以上同类别优质素材。素材库包含网站及APP，APP同步支持安卓及IOS下载，素材库系统须取得电脑终端与iphone移动终端及Android移动终端《计算机软件著作权登记证书》。 2. 提供生产厂商对本项目的原厂项目授权委托书及售后服务承诺书原件。（须加盖生产厂商单位公章） 3. 投标单位配备的3D模型库需提供《软件著作权登记证书》。（复印件并加盖软件供应商单位公章）

产品详细介绍产品优点：1.四个频道信号互不干扰；2.天线灵活，可拆卸，可360°旋转以追求最佳音质；3.高频VHF可提供纯净的音质；4.在没有障碍物的情况下，麦克风有效使用距离高达60m；5.可实时监控；6.音量大小可调节；7.采用5号碱性电池供电；8.包含配置：一个可挂在腰间的发射器，一个与相机连接的接收器和一个全指向型领夹式麦克风。

项目成果/简介:本服务体系主要依托 SPARROW 模型，它是一款由美国国家地质调查局（USGS）开发的非线性流域污染物评估模型，其介于传统统计学模型与机理模型之间，用于估计流域地表水体中污染物负荷与污染源之间的关系。是美国 TMDL 计划推荐流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS（统计分析系统）平台运行，使用 IML 语言编写，其嵌套的统计模块可以轻松调用非线性加权最小二乘法（NWLS）进行方程的求解，完成所需参数的估计，虽然SPARROW 本身可以免费使用，但是 SAS 平台购买费用不菲，为此我们基于 SPARROW 模型的原理，使用 FORTRAN 语言开发了面向我国特点的具有空间响应特性的水环境管理模型，简化了原SPARROW 模型中不适用于中国的模块，并增加 jackknife 不确定性分析模块，按照中国水环境管理需求补充可能实现的模块，优化模型功能，改善人机交互形式，使数据输入及模型运行更加方便易学并符合中国的数据特点。利用 ArcGIS 生成河网、划分子流域等，提取与整合必要的与流域河流属性相关的输入数据，并利用该平台将模拟结果进行可视化表达。应用范围:模型已应用于东北松花江流域、黄山新安江流域，成功完成对这些地区 N、P、COD 等污染负荷的空间解析，并设置敏感断面（松花江流域的同江断面，新安江流域的跨省断面--街口断面）进行溯源分析，能够为流域（区域）水环境管理决策的制定与实施提供技术支持。效益分析:（1）污染源空间解析：进行各子流域污染源组成比例分布预测以及各子流域的污染来源追溯等，由于监测站点只能评价静态的理化指标，SPARROW 模型则综合考虑流域内的地质地貌、气象要素等，通过监测数据追溯污染来源，分析来自不同污染源的污染量和比例，有针对性地对水质进行控制和管理，找出污染贡献最大的区域加以治理，实现投入产出的效益最大化； （2）面向水质达标的监测站点空间布局优化与设计：利用有限水质监测站点过去一段时间的监测数据外推流域内其他未监测河段 的水质情况，有效解决布设监测站点成本高、监测网络点位数量少、代表性差的问题，通过对流域整体水质状况的预测分析，找出水质较差河段，进而有效优化监测站点的空间设置，为水环境质量达标提供支持。 （3）面向敏感区（达标断面）的削减措施优化：例如海岸带、湖库、饮用水取水区、达标考核断面等，作为考核或评估断面进行污染物传输分析，分析上游各子流域对其污染贡献大小，甄别污染贡献最大的区域，优化管理措施的设置。

本发明涉及一种规模化农田无线物联网智能滴灌系统及方法，属于高效节水灌溉技术领域。本发明所述的规模化农田无线物联网智能滴灌系统包括远程控制中心、若干测控模块、田间滴灌系统和终端，实现全无线化的控制传输，提出了针对滴灌田间测控模块的降耗休眠措施，同时测控模块标识有专用信息，通过便携式终端读取即可完成测控模块定位、读取、设置等管理操作，解决规模化农田智能化滴灌系统功耗高、布置困难、管理复杂的问题；同时降低了规模化农田的智能滴灌系统的搭建投入，提高管理效率。