集成3D模型、视频、图片等各种素材，提供场景编辑、交互流程设定、渲染等功能，以实现3D模型自动重建的目标。 利用人工智能技术，构建模拟计算的算法和模型，根据数据实时进行仿真计算。 上传一张图片，可以在1分钟以内快速生成三维模型素材。 上传一段视频，可以在1个小时以内快速生成精细纹理三维模型素材。 支持本地化部署，支持分布式部署建模，支持大批量用户同时在线访问。 可实现实体设计、草图绘制、参数化建模和模型编辑功能。 支持导入*.glb、*.stl、*.obj、*.gltf格式模型。 可输出*.glb、*.stl、*.obj、*.gltf格式模型。 全方位的3D场景，上下、左右、前后360度观察模型所在环境，展示效果更逼真。 可以通过造型表面上的多个点来控制造型变形； 可对造型进行扭曲、折弯、锥度等多种变形处理。 可实现边学习边实操的教学模式，支持创建学习资源或教学课件。 可直接在软件里拖曳云盘中的三维模型，也可以将软件中模型直接上传到云盘。 系统采用PBR材质，基于物理的着色技术，最大程度还原工作环境，提高用户沉浸感； 采用LOD技术处理复杂场景的绘制，使软件运行更加流畅，分层级处理系统渲染效果； 采用三维模型构建场景及物体，物体多边形面数(poly)控制在≤30 万面，基础包大小＜50MB，支持多种分辨率(1280×720，1600×900，1920×1080)确保用户体验； 实训场景内模型无闪面、重面、破面，不能有多边面，保证场景演示无闪烁现象； 场景烘焙无曝光过度，无黑边现象，采用PostProcess进行场景后处理，真实逼真； 虚拟人物满足人设需求，着装符合角色身份； 虚拟人物能自主控制，具有多种动作，动作自然，可模拟操作主要过程；

采用脯氨酸进行叶面喷施；在早熟禾苗期喷施，每天喷施2-4次；喷施量为叶片湿润而不滴水为标准。

本发明公开了一种蝶蛹金小蜂毒液丝氨酸蛋白酶抑制剂Pp-PI多肽，其具有SEQ ID NO：2所示的氨基酸序列。本发明还同时公开了编码上述蝶蛹金小蜂毒液丝氨酸蛋白酶抑制剂Pp-PI多肽的基因，其具有SEQ ID NO：1中第126-290位的核苷酸序列；或者与SEQ IDNO：1中从核苷酸第126-290位的核苷酸序列有至少70％的同源性；或者其核苷酸序列能在40-55℃条件下与SEQ ID NO：1中从核苷酸第126-290位的核苷酸序列杂交。上述蝶蛹金小蜂毒液丝氨酸蛋白酶抑制剂Pp-PI多肽能用于制备蝶蛹金小蜂毒液丝氨酸蛋白酶抑制剂，用于转基因作物或改造植物共生菌。

聚天冬氨酸具有高生物可降解性，是一种公认的环境友好型水处理药剂，复配的聚天冬氨酸具有较好的缓蚀、阻碳酸钙垢及分散氧化铁作用。目前因其工艺复杂，规模生产受设备投资制约，本技术研制的主要设备固相聚合反应器仅需10万元即可达到年产1000吨的规模，经济效益明显。提供图纸及制备工艺，也可代为加工制作。

生物系黄鸿达课题组博士后汪娜等解析了VASH2-SVBP复合物的晶体结构，并且通过生化和细胞实验证明SVBP不仅能够帮助VASH2进行正确的表达和折叠，而且对于VASH2进行a-微管蛋白C末端去酪氨酸化的功能也起到至关重要的作用。团队还获得了VASH2-SVBP与两种抑制剂（epoY和TPCK）的复合物晶体结构，阐明了这些抑制剂的抑制机理。此后，团

本发明提供一类具有酪氨酸酶抑制活性的化合物的制备方法，包括六种从桑叶中提取的具有酪氨酸酶抑制活性的多酚类化合物。通过将药材经乙醇水溶液加热提取，浓缩，硅胶柱分离，洗脱，洗脱液浓缩干燥，再用制备液相色谱继续分离，收集溶液，溶液浓缩干燥后得到样品并进行结构鉴定。本发明还提供了从桑叶中分离上述多酚类化合物的方法。本发明提供的六种多酚类化合物具有较强的酪氨酸酶抑制活性，能够有效预防和治疗黑色素合成异常导致的人体色素沉着性疾病、黑色素瘤以及其它需要抑制酪氨酸酶活性的病症，可用于制备治疗此类疾病的药物。

本发明公开一种基于γ‑聚谷氨酸的生物可降解材料的制备方法，包括如下步骤：（1）配制低分子量聚谷氨酸水溶液并将pH调节至酸性，得到羧酸基团质子化的聚谷氨酸溶液，然后向其中加入金属离子溶液，搅拌混合均匀得到混合液；（2）边搅拌边调节步骤（1）的得到的混合液的pH至碱性，然后向其中加入交联剂，进行交联固化，得到生物可降解材料。本申请的材料具有机械性能，可以提高其拉伸强度、韧性等，使其更能满足不同应用场景的需求，拓宽了材料的使用范围，同时具有较好的降解性能、吸附性能、抗菌性能和保湿性能，且可利用可再生资源生产，原料来源广泛且可持续，减少了对石油等不可再生资源的依赖。

D2D 异构网络技术（即终端直通技术），不需要通过基站或核心网进行数据中转和处理，只需在移动终端之间建立通信链路即可直接传输数据，为突破上述技术瓶颈提供了一种新型的网络架构。目前，D2D 技术已被IMT-2020（5G）推进组确定为第5代移动通信系统的关键技术之一。然而，D2D 通信无线资源分配方面的研究，必须考虑能量效率和能量使用的优化。由于移动终端的电池容量有限，一旦忽视数据传输中对能量效率的优化，将使得数据传输由于能量枯竭而中断，重要信息无法及时传达，严重影响服务质量和用户体验。针对4G 智能手机的用户调查结果表明，只有不到25%的用户对手机续航时间表示满意，手机续航时间已经成为影响用户满意度和品牌忠诚度的关键因素之一。 　　课题组深入研究了频谱效率和能量效率之间的内在关联，其研究结果表明，在考虑实际电路功率损耗的情况下，频谱效率和能量效率不再是简单的单调递减关系，而是随着频谱效率的增加，能量效率呈现先单调递增后单调递减的特性。通过上述分析可以看出，如果一味追求高频谱效率和高吞吐量，将会带来移动终端能量效率的大幅度下降。因此，课题组针对D2D异构网络频谱资源复用的复杂场景，将针对能效最优的NP难联合资源分配问题转换为用户偏好下的随信道状态和干扰水平而动态变化的一对一匹配问题，并通过采用稳定匹配理论、非合作博弈理论、非线性优化理论来解决能效优化问题。研究结果表明，在保障QoS情况下，相比传统的高谱效资源分配方法，该方案可以将移动终端的功率消耗降低200%以上。，本项目的核心研究方向正是将节能减排战略方针落实到移动通信的基础研究领域中，与国家中长期科技发展方向和国际通信产业长期发展趋势相一致，将在技术、环境和经济等多个方面具有重要的研究意义和实用价值。 　　 课题组负责人周振宇自参加工作起即投入到异构网络资源分配、干扰协调、移动性管理、自组织组网等方面的研究工作中，作为项目负责人，先后主持了多项国家级、省部级科研项目，包括国家自然科学基金青年科学基金项目、北京市自然科学基金青年科学基金项目、北京市优秀人才计划项目等，积累了深厚的理论基础和丰富的研究经验。以 第 一 作 者 和 通 信 作 者 在 IEEE Transactions on Communications 、IEEE Transactions on Vehicular Technology、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions on Green Communications and Networking、IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE Transactions on Industrial Informatics等通信领域主流期刊发表论文30 余篇，在IEEE ICC、IEEE Globecom 等通信领域旗舰会议发表文章30 余篇，其中2 篇论文入选ESI 高被引论文。 　　其研究工作已被 Prof. Zhu Han（IEEE Fellow）、Prof. Weihua Zhuang（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Sherman Shen（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Vincent Poor（美国科学院院士、加拿大科学院院士、英国皇家科学院院士、IEEE Fellow）、Prof. Andreas Molisch（奥地利科学院院士、IEEE Fellow）、易芝玲教授（中国移动研究院首席科学家）以及JSAC、IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Communications Magazine 等通信领域顶级期刊引用和正面评价。荣获IET Communications 最佳期刊论文奖（the IET Premium Award in 2017，每年在全球范围内仅选拔1 篇）、IEEE 通信协会绿色通信与计算专委会最佳论文奖（IEEE ComSoc Green Communications and Computing Technical Committee 2017 Best Paper Award，在IEEE Globecom 2017 会议上颁奖） 　　目前担任 IEEE Access、Transactions on Emerging Telecommunications Technologies、IEEE Communications Magazine 等国际学术期刊的编辑及客座编辑，担任IEEE ISADS’15 智能电网通信与网络技术专题研讨会联合主席，担任IEEE Globecom、IEEE ICC、IEEE WCNC、IEEE VTC、IEEE PIRMC、IEEE CCNC、IEEE APCC 等国际学术会议的技术委员会委员。在国际标准化方面，担任IEEE 异构网络授权/非授权频谱融合标委会工作组骨干成员（IEEE Standards Association, P1932.1 Working Group, “Licensed/Unlicensed Spectrum Interoperability in Wireless Mobile Networks”）。应邀在IEEE 车辆技术协会旗舰会议IEEE VTC’18 上作Tutorial 报告（报告题目：Internet of Vehicles: When SDN, Edge Computing and Big Data Meet Intelligent Transport Systems）。2016 年入选北京市委组织部“北京市优秀人才计划”，2017 年入选IEEE 高级会员（IEEE Senior Member）。 　　该研究由中国国家自然科学基金委项目61601180和61601181，中央高校基础研究基金资助项目2014MS08和2016MS17，日本学术振兴会JSPS KAKENHI 26730056， JP15K15976和JP16K00117以及JSPS A3 Foresight等项目资助。

高校科技成果尽在科转云

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。