产品详细介绍1、实车动感模拟器（迈腾车型）系统组成：  实车动感模拟器（迈腾车型）由迈腾真车模拟驾驶舱、实车动感模拟器模拟驾驶软件、六自由度运动平台、计算机控制系统硬件、信号调理单元、系统控制软件等组成。更多产品：4D动感汽车模拟驾驶器、动感模拟器、整车改装模拟器、飞行模拟器、摩托车模拟驾驶器参考网址：http://www.bjzgjy.com/cn/          http://www.simulator.cc/                                                                 销售热线：010-67886161   010-67886262

产品详细介绍北京紫光基业科教设备制造有限公司是一家专门从事虚拟现实技术模拟动感平台模拟驾驶、模拟飞行、模拟航行的仿真模拟器设备的生产、研发、销售的科技型企业。 紫光系列动感模拟驾驶器被广泛应用于各驾校、技校、高级中学、青少年宫、儿童城、展览馆、科技馆、军事院校模拟仿真驾驶练习和动感娱乐等领域，产品得到了全国广大客户的一致认可和好评。一、系统组成：      ZG-DG6型动感汽车驾驶模拟器设备由模拟驾驶舱、视景模拟驾驶软件、数据采集系统、六自由度平台系统由Stewart机构的六自由度运动平台、计算机控制系统、驱动系统等组成（如下图）。下平台安装在地面的固定基座基上，上平台为支撑平台。计算机控制系统通过协调控制电动缸的行程，实现运动平台的六个自由度的运动，即笛卡尔坐标系内的三个平移运动和绕三个坐标轴的转动。二、产品特点：1动感平台结构稳定，设计合理，科技先进，质量有保障，部件耐磨性强，适合于长时间运行； 2  4D动感矢量合力智能模拟技术实现，让你在驾驶中随时感受前后左右四个方向实时变化，沉浸于驾车的状态中； 3 还原各种路况效果，驾驶者可以体验路面颠簸起伏造成的垂直方向的失重或超重带来的冲击力； 4最新采用二自由度电动缸动感平台设计原理，改善了液压、气动和电动推杆驾驶模拟器的成本高、笨重动态。三、汽车驾驶模拟器软件：软件功能：　新版汽车驾驶模拟器软件符合“公安部123号令”考评规则。小车（科目二）场地5项，分别为：倒车入库、坡道定点停车和起步、侧方停车、曲线行驶、直角转弯；大车（科目二）场地16项，分别为：桩考、坡道定点停车和起步、侧方停车、通过单边桥、曲线行驶、直角转弯、通过限宽门、通过连续障碍、起伏路行驶、窄路掉头、模拟高速公路、连续急弯山区路、隧道、雨天、雾天湿滑路、紧急情况处置。新版汽车驾驶模拟器软件道路驾驶技能考试（科目三）内容包括：上车准备（系安全带）、起步、直线行驶、加减挡位操作、变更车道、靠边停车、直行通过路口、路口左转弯、路口右转弯、通过人行横道线、通过学校区域、通过公共汽车站、会车、超车、掉头、夜间行驶等训练考试项目等。产品完全符合“中华人民共和国公安部令 第 123 号令”及教育部新的国家机动车驾驶员训练大纲要求。本汽车驾驶模拟器分为单台模拟驾驶及与主控台联网模拟驾驶两款；具有自主知识产权。是目前市场上功能最全最新的汽车驾驶模拟器软件。 产品完全符合“中华人民共和国公安部令 第 123 号令”及教育部新的国家机动车驾驶员训练大纲要求。具有自主知识产权。

丝蛋白是大自然赋予人类的一种天然可再生蛋白资源，具有优异的力学性能、生物相容性以及生物可降解性等特点，开发利用价值巨大。地球上已知能够产丝的生物超过十万种，其中包括人们熟知的蚕类、蜘蛛、蚂蚁等。

本发明公开了一种焦磷酸测序检测clade2.1.3分支H5N1亚型禽流感病毒的方法。本发明提供了一种检测clade 2.1.3分支H5N1禽流感病毒的成套引物，包括如下引物对：所述引物对由序列表中序列1所示的单链DNA分子和序列表中序列2所示的单链DNA分子组成。上述成套引物还包括核苷酸序列为序列表中序列3的测序引物。本方法的特异性强、灵敏度高，与病毒分离和血凝抑制实验等常规实验方法的鉴定结果相比，符合率达100％，可以及时对禽染病情况及区域、环境的病毒污染情况作出及时快捷的检测和确诊，这对于及时监测clade2.1.3分支H5N1禽流感病毒入境传播具有重要意义。

本发明属于医药化学领域,公开了酰亚胺位或4-位取代的1,8-萘酰亚胺衍生物作为PARP抑制剂的用途,具体涉及通式(I)所示的1,8-萘酰亚胺衍生物,通式(I)所示化合物药理或生理上可接受的盐,以及包含通式(I)所示化合物的药物组合物作为PARP抑制剂的用途.其中R1和R2具有所定义的含义.

本发明公开了一种用Bi/Mo/Fe/Ce四组分复合氧化物催化剂合成1,3-丁二烯的方法。本发明使用该四组分催化剂进行1-丁烯的氧化脱氢生产1,3-丁二烯的方法。更具体的说，采用铁盐、铋盐、钼盐、铈盐和去离子水按照一定摩尔比配置，碱液调节pH值，经浓缩、过滤、干燥、焙烧、冷却后，再通过研磨、筛分得到Bi/Mo/Fe/Ce的四组分复合氧化物催化剂。与由金属组分构成的常规多组分金属氧化物催化剂不同的是，根据本发明，可以对金属组分的比例进行系统研究就可以制得用于1,3-丁二烯制备工艺的高活性、高选择性Bi/Mo/Fe/Ce四组分复合氧化物催化剂。

本发明公开了一种3‑烷基‑3‑芳基‑4，4，4‑三氟‑1‑丁炔化合物及其制备方法。3‑烷基‑3‑芳基‑4，4，4‑三氟‑1‑丁炔化合物的合成采用α‑三氟甲基苯乙烯类化合物为起始原料，经可见光催化的烷基烯丙基化反应可得4‑烷基‑4‑芳基‑5，5，5‑三氟‑1‑戊烯化合物，再经氧化得到3‑烷基‑3‑芳基‑4，4,4‑三氟丁醛化合物，最后经溴代、消除反应可得3‑烷基‑3‑芳基‑4，4，4‑三氟‑1‑丁炔化合物。本发明提供的3‑烷基‑3‑芳基‑4，4，4‑三氟‑1‑丁炔化合物可用作含相应结构单元的合成砌块，快速在药物分子中引入4，4，4‑三氟‑1‑丁炔结构单元。

本发明公开了一种具有模式转换功能的防风防浪型仿生水黾机器人，包括布置在主体底板周围的四条支撑腿，每条支撑腿包括：横向支撑腿，一端与主体底板横向转动铰接；纵向支撑腿，一端与横向支撑腿的自由端纵向转动铰接；漂浮支撑腿，顶部与纵向支撑腿的自由端连接；所述仿生水黾机器人还包括保持主体底板、横向支撑腿和纵向支撑腿之间相对位置的保持部件，以及用于驱动横向支撑腿相对主体底板横向转动、驱动纵向支撑腿相对横向支撑腿转动的第一驱动部件；本发明通过调整支撑腿的位置和形态，从而改变机器人的姿态和模式，可以更好的适应自然环境；在风浪较大时，调整成平稳模式，抵御风浪的侵袭；在风浪较小时，调整成前进模式，行进阻力小、运动灵活。

成果描述：传统的聚氨酯发泡剂存在消耗臭氧和导致全球变暖等问题，承受着巨大的环保压力。如目前使用的氢氟碳化合物地球变暖潜值是二氧化碳（CO2）的800多倍，长远来看其使用必将受到限制。本项目（专利申请号：201410182221.5）在国家自然科学基金的支持下，开发了疏水改性的聚乙烯亚胺材料，该材料能够可逆吸收二氧化碳，并在聚氨酯泡沫成型的过程中释放出二氧化碳来参与聚氨酯泡沫的形成。这种新型的发泡剂不消耗臭氧、不产生额外的温室效应、不燃，和聚氨酯泡沫的原料能均匀混合，可用于各种聚氨酯泡沫。 利用该发泡剂我们已制备出聚氨酯硬泡材料，其力学强度和密度均能达到现有泡沫的要求。目前正在研发可应用的聚氨酯软硬泡产品。该项目具有二氧化碳减排效应，将会受到国家产业政策的支持。市场前景分析：2013年我国氢氯氟碳发泡剂的用量为10万吨，年增长率为15%，到2014年约为12万吨。目前的氢氟碳发泡剂HFC-245fa和HFC-365mfc售价约为8万/吨，如果我们的市场占有率为5%，即有6000吨/年，按同样价格计算，市场年销售额可达4.8亿元。目前我们的气候友好发泡剂实验室成本为200元/kg（20万/吨），产业化以后成本会大大降低，可以达到甚至低于HFC的水平。 我们希望和企业一道，争取国家产业政策的支持，完成本气候友好发泡剂的产业化。与同类成果相比的优势分析：聚氨酯的第一代发泡剂氯氟碳（CFC-11）由于严重破坏臭氧层和产生温室效应（导致全球变暖），在我国已停止使用。第二代发泡剂氢氯氟碳（如HCFC-141b）臭氧消耗值已降至CFC-11的十分之一，仍有严重温室效应，按照“蒙特利尔议定书”的要求，我国2015年要实现基线水平17.5%的淘汰。第三代发泡剂为氢氟碳，如HFC-245fa和HFC-365mfc，这是目前接受的环保型发泡剂，不消耗臭氧，但地球变暖潜值仍为CO2的800倍，受“京都议定书”的限制，目前欧美已禁止使用，我国禁止也是迟早的事。 现在的环保型发泡剂还有烷烃，如环戊烷，不消耗臭氧，地球变暖潜值只有CO2的7倍，但存在可燃易爆的缺点。液体CO2发泡也是不错的选择，但这种发泡需要高压和制冷设备（使CO2保持液态），使用很不方便。 最近，美国霍尼韦尔公司公布第四代发泡剂（2015年美国专利US9,000,061 B2）1-氯-3,3,3-三氟丙烯（HCFO-1233zd）用于聚氨酯泡沫，据报道，这种发泡剂不燃，地球变暖潜值低，所得泡沫导热系数比HFC-245fa低8%。这种发泡剂虽然对气候影响小，但发泡剂最终仍会排放到大气中（潜在影响未知），对于要求挥发性物含量低的泡沫（如汽车内饰）仍不合适。 我们研制的气候友好型发泡剂除CO2以外，不向大气排放任何挥发性物质，不破坏臭氧，不产生额外的温室效应（因CO2可来自于大气），不燃烧，可以像现有的发泡剂一样使用。根据目前的研究，所得泡沫除导热系数较高以外，其他性能均和现有泡沫性能相当，因此可广泛用于对绝热效果要求不高的领域，比如汽车内饰、沙发、床垫等等领域。

产品服务:本项目主要面向商业用户，提供技术服务或者成套的商用解决方案，目标客户为银行、互联网金融公司等。项目优势:目前针对金融风控领域尚无合适的autoML框架，许多金融风控解决方案的提供商并没有提供自动化机器学习的解决方案，通用的自动化机器学习方法如Google的Cloud AutoML 又不能很好的应用于金融风控领域，目前面向金融风控的自动化机器学习算法存在一定的市场空缺，具有广阔的应用前景。市场概况:本项目注重该领域的细分市场，主要面向中小客户和个人研究者