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本發(fā)明涉及一組具有結(jié)構(gòu)的吡唑酸氧代螺雜環(huán)酯衍生物，其中R、Y、Xm基團(tuán)選自說明書特定含義。本發(fā)明公開了這些化合物的結(jié)構(gòu)以及對(duì)農(nóng)業(yè)害蟲的防治效果，同時(shí)公開了這些化合物作為殺蟲劑的應(yīng)用。

提供基于TD-LTE的新一代4G專網(wǎng)無線技術(shù)解決方案。施用頻段為1.4G/1.8G。信道帶寬20MHz，上/下行峰值速率：50Mbps/100Mbps。單基站半徑覆蓋達(dá)5~10公里范圍。可在300公里/小時(shí)高速行駛中保持正常通行。可以提供語(yǔ)音、視頻通話以及語(yǔ)音和視頻的多媒體調(diào)度；關(guān)鍵設(shè)備、場(chǎng)景的視頻監(jiān)控；應(yīng)急通訊；環(huán)境監(jiān)控和報(bào)警；工業(yè)控制節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)采集及控制等各類行業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用等定制化的業(yè)務(wù)。目前系統(tǒng)已實(shí)施的成功案例包括：南京青奧會(huì)老山賽場(chǎng)視頻監(jiān)控、克拉瑪依智慧油田建設(shè)、無錫市智慧城市建設(shè)。某型號(hào)產(chǎn)品已被國(guó)家安全局列裝。

本發(fā)明涉及化學(xué)催化劑制備技術(shù)，旨在提供一種用于氯代揮發(fā)性有機(jī)物低溫催化燃燒的催化劑及制備方法。該催化劑是以γ?Al2O3顆粒為載體，以NM?RMO?Co3O4為活性組分；其中，RMO?Co3O4占催化劑重量的5～15％，NM占催化劑重量的0.01％～0.2％，余量為γ?Al2O3顆粒；所述RMO為稀土金屬氧化物CeO2、ZrO2、La2O3、Nd2O3、Y2O3中的一種或幾種，NM為貴金屬Pd、Pt、Ru、Rh中的一種或幾種。本發(fā)明提供的催化劑具有制備工藝簡(jiǎn)單、價(jià)格低廉、催化活性高、抗氯中毒能力強(qiáng)、壽命長(zhǎng)等優(yōu)點(diǎn)。采用該催化劑，可以在低溫空氣環(huán)境中，長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定地將含氯揮發(fā)性有機(jī)物轉(zhuǎn)化為CO2和HCl，且技術(shù)路線方便實(shí)用，可廣泛應(yīng)用于工業(yè)含氯有機(jī)廢氣的治理。

MgAlON 便是氧氮化物中的一種。因其具有優(yōu)異的物理化學(xué)性能，因而具有良好的應(yīng)用前景。但是仍然有很多性能尚未研究。類石墨結(jié)構(gòu)的六方 BN 具有優(yōu)異的抗熔渣和金屬的侵蝕性能以及具有優(yōu)良的抗熱震性能，從而在高金屬陶瓷及耐火材料中得以廣泛應(yīng)用。利用熱壓工藝合成的新一代 MgAlON-BN 復(fù)合耐火材料，綜合了 MgAlON 和 BN 的優(yōu)點(diǎn)，材料的抗折強(qiáng)度、斷裂韌性、密度及硬度等力學(xué)性能，特別是高溫抗折強(qiáng)度得到提高，抗鐵液侵蝕性能好。MgAlON-BN 復(fù)合材料還可以作為高級(jí)陶瓷、功能陶瓷應(yīng)用。該課題在國(guó)家自然科學(xué)重點(diǎn)基金的資助下，對(duì) MgAlON 及 MgAlON-BN 復(fù)合材料的熱學(xué)性能，包括熱膨脹系數(shù)、熱擴(kuò)散系數(shù)、熱導(dǎo)率等，MgAlON 及 MgAlON-BN 復(fù)合材料與金屬和渣的潤(rùn)濕性能等進(jìn)行了系統(tǒng)的研究。取得了一系列具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的新配方、新工藝，擁有 3 項(xiàng)國(guó)家發(fā)明專利，2006 年獲得教育部二等獎(jiǎng)，2005 年獲北京市科學(xué)技術(shù)二等獎(jiǎng)。MgAlON-BN 復(fù)合材料不但可在冶金工業(yè)連鑄生產(chǎn)過程中的侵入式水口、連鑄水平分離環(huán)上使用，同時(shí)有望作為其他高性能陶瓷如高級(jí)陶瓷、功能陶瓷來使用。

MgAlON便是氧氮化物中的一種。因其具有優(yōu)異的物理化學(xué)性能，因而具有良好的應(yīng)用前景。但是仍然有很多性能尚未研究。類石墨結(jié)構(gòu)的六方BN具有優(yōu)異的抗熔渣和金屬的侵蝕性能以及具有優(yōu)良的抗熱震性能，從而在高金屬陶瓷及耐火材料中得以廣泛應(yīng)用。利用熱壓工藝合成的新一代MgAlON-BN復(fù)合耐火材料，綜合了MgAlON和BN的優(yōu)點(diǎn)，材料的抗折強(qiáng)度、斷裂韌性、密度及硬度等力學(xué)性能，特別是高溫抗折強(qiáng)度得到提高，抗鐵液侵蝕性能好。MgAlON-BN復(fù)合材料還可以作為高級(jí)陶瓷、功能陶瓷應(yīng)用。該課題在國(guó)家自然科學(xué)重點(diǎn)基金的資助下，對(duì)MgAlON及MgAlON-BN復(fù)合材料的熱學(xué)性能，包括熱膨脹系數(shù)、熱擴(kuò)散系數(shù)、熱導(dǎo)率等，MgAlON及MgAlON-BN復(fù)合材料與金屬和渣的潤(rùn)濕性能等進(jìn)行了系統(tǒng)的研究。取得了一系列具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的新配方、新工藝，擁有3項(xiàng)國(guó)家發(fā)明專利，2006年獲得教育部二等獎(jiǎng)，2005年獲北京市科學(xué)技術(shù)二等獎(jiǎng)。 MgAlON-BN復(fù)合材料不但可在冶金工業(yè)連鑄生產(chǎn)過程中的侵入式水口、連鑄水平分離環(huán)上使用，同時(shí)有望作為其他高性能陶瓷如高級(jí)陶瓷、功能陶瓷來使用。

清華大學(xué)地球系統(tǒng)科學(xué)系舉行新一代地球觀測(cè)數(shù)據(jù)與制圖成果發(fā)布會(huì)。清華大學(xué)理學(xué)院院長(zhǎng)、地學(xué)系主任宮鵬教授和博士研究生劉涵一起，對(duì)外發(fā)布了清華大學(xué)基于亞馬遜云服務(wù)（AWS）完成的新一代中國(guó)地區(qū)地球觀測(cè)數(shù)據(jù)集（Seamless Data Cube，簡(jiǎn)稱SDC）——2000——2018年30米分辨率逐日無縫遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)，以及在此基礎(chǔ)上研制的中國(guó)逐季節(jié)地表覆蓋和逐年土地利用制圖成果。 清華大學(xué)新研制的無縫數(shù)據(jù)集，填補(bǔ)了高空間分辨率和時(shí)間頻率觀測(cè)的空白。 目前世界上主流的地球觀測(cè)衛(wèi)星Landsat每16天才能對(duì)全球掃描一遍，所獲得的數(shù)據(jù)集是不完整的。宮鵬團(tuán)隊(duì)采用時(shí)空遙感技術(shù)手段和MODIS圖像輔助研發(fā)的無縫遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)集Seamless Data Cube，使得每一天都有一套完整的全球30米分辨率的觀測(cè)數(shù)據(jù)。正是這些逐日數(shù)據(jù)，使得地球長(zhǎng)時(shí)間觀測(cè)序列有了很好的時(shí)空一致性。基于無縫數(shù)據(jù)集，宮鵬團(tuán)隊(duì)提取了30米空間分辨率土地覆蓋變化的情況，設(shè)計(jì)和訓(xùn)練了一套適應(yīng)遙感大數(shù)據(jù)的深度遙感特征學(xué)習(xí)和分類模型，最終得到了世界首套中國(guó)逐季節(jié)土地覆蓋和逐年土地利用制圖（從2000年到2018年）。 無縫遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)集SDC以及逐季節(jié)土地覆蓋和逐年土地利用制圖，開辟了中國(guó)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)處理和信息提取的新范式。它能夠服務(wù)于國(guó)民經(jīng)濟(jì)眾多行業(yè)，比如農(nóng)業(yè)集約化和土地閑置的監(jiān)測(cè)、城市化與自然植被喪失的識(shí)別、土地退化和糧食安全、環(huán)境變化與健康、造林和土壤含水量的關(guān)系、城市擴(kuò)張與熱島效應(yīng)等研究以及碳儲(chǔ)備等。 無縫遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)集SDC有助于打造世界頂級(jí)的在線制圖服務(wù)的平臺(tái)，并產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。例如，清華大學(xué)地學(xué)系依靠這個(gè)數(shù)據(jù)集研發(fā)了全球糧食估產(chǎn)模型，輸入不同地方的作物種植和氣候預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，就可以提前兩個(gè)月估算出全球糧食產(chǎn)量情況。 無縫遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)集（Seamless Data Cube）得到了亞馬遜云服務(wù)（AWS）的大力支持。據(jù)AWS技術(shù)人員介紹，宮鵬團(tuán)隊(duì)采用AWS云服務(wù)算力，相當(dāng)于全世界現(xiàn)在TOP200的高性能計(jì)算機(jī)所能提供的能力。AWS并不簡(jiǎn)單地提供儲(chǔ)存和數(shù)據(jù)服務(wù)，而是在云服務(wù)里就包括了人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算框架，采用AWS云服務(wù)后，地表覆蓋制圖的精度提高了10——20%。

主要研究APT 網(wǎng)絡(luò)攻擊全鏈條的通用表征和威脅模型， 實(shí)現(xiàn)攻擊的全鏈條威脅分析；研究跨平臺(tái)內(nèi)核數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技術(shù)的高效數(shù)據(jù)解析、基于 語(yǔ)義恢復(fù)技術(shù)的關(guān)鍵字段填充；研究多源異構(gòu)內(nèi)核數(shù)據(jù)的重 構(gòu)方法；研究保持全局依賴的數(shù)據(jù)壓縮方法，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、高 效、普適的數(shù)據(jù)壓縮；研究面向APT網(wǎng)絡(luò)攻擊全鏈條的智能 檢測(cè)框架，實(shí)現(xiàn)對(duì)攻擊的全鏈條高效檢測(cè)；研究APT網(wǎng)絡(luò)攻 擊的演化模式，實(shí)現(xiàn)APT網(wǎng)絡(luò)攻擊的可解釋溯源分析。

成果描述：通信網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)可視化分析系統(tǒng)提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性計(jì)算算法。 不同的算法適用于不同的場(chǎng)合。Degree算法表示節(jié)點(diǎn)的直接影響力強(qiáng)弱。 節(jié)點(diǎn)的Degree中心性值越高，該節(jié)點(diǎn)的直接影響力越大。 Betweenness centrality算法研究節(jié)點(diǎn)之間的通信程度和節(jié)點(diǎn)對(duì)信息的控制， 使用該算法可以準(zhǔn)確找到網(wǎng)絡(luò)中某些“流量”非常大的重要節(jié)點(diǎn)；本算法可用于設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)的通信協(xié)議、 優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)部署和檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)瓶頸等。Closeness centrality研究信息傳播的獨(dú)立性和有效性； 本算法反映了節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中居于中心的程度；本算法可用于考察一個(gè)節(jié)點(diǎn)不依靠其它節(jié)點(diǎn)來傳播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不僅考慮節(jié)點(diǎn)鄰居數(shù)量還考慮了其質(zhì)量對(duì)節(jié)點(diǎn)重要性的影響， 這是從網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的地位和名望角度考慮，適用于網(wǎng)頁(yè)排序。HITS是一種重要的網(wǎng)頁(yè)重要性排序算法，主要適用于網(wǎng)絡(luò)信息檢索領(lǐng)域。 PageRank是網(wǎng)頁(yè)排序領(lǐng)域中最著名的算法；該算法基于網(wǎng)頁(yè)的鏈接結(jié)構(gòu)給網(wǎng)頁(yè)排序；它認(rèn)為萬維網(wǎng)中一個(gè)頁(yè)面的重要性取決于指向它的其它頁(yè)面的數(shù)量和質(zhì)量；本算法適用于網(wǎng)頁(yè)排序。 在本系統(tǒng)中可以方便、輕松和快捷的使用以上算法；輸入數(shù)據(jù)，選擇中心性算法，系統(tǒng)會(huì)快速展現(xiàn)算法分析結(jié)果；結(jié)果中越重要的節(jié)點(diǎn)在畫面展示中直徑越大， 直徑越小的節(jié)點(diǎn)表示節(jié)點(diǎn)的重要性越低；在系統(tǒng)右側(cè)欄目中節(jié)點(diǎn)以重要性程度降序排序，前五個(gè)節(jié)點(diǎn)名字用紅色突出標(biāo)記。 以上展示方式是為了讓分析人員方便分 析數(shù)據(jù)。市場(chǎng)前景分析：發(fā)掘網(wǎng)絡(luò)中重要性節(jié)點(diǎn) （邊）一直是圖論領(lǐng)域 的一個(gè)基本問題。隨著 近年來復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究熱 潮的興起，特別是很多 實(shí)際網(wǎng)絡(luò)所抽象出來的 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，表現(xiàn)出了與 以往圖理論不同的特性， 如小世界特性、無尺度 特性等。如何在復(fù)雜網(wǎng) 絡(luò)環(huán)境下，發(fā)掘重要性 節(jié)點(diǎn)已經(jīng)成為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 研究的一個(gè)基本問題， 同時(shí)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的重要 性進(jìn)行評(píng)估具有重要的 實(shí)用價(jià)值。尤其對(duì)各種 各樣具體的網(wǎng)絡(luò)，更可 以有針對(duì)性地分析其性 質(zhì)，制定正確的策略和 措施。與同類成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：本系統(tǒng)提供了更多的中 心性算法，分析人員可 以在本系統(tǒng)上從多角度 分析數(shù)據(jù)，從而得出更 為準(zhǔn)確的分析結(jié)果； 本系統(tǒng)提供了數(shù)據(jù)可視 化的展示方式，并且將 重要的節(jié)點(diǎn)突出展示； 本系統(tǒng)提供了不同算法 的對(duì)比分析表，方便分 析人員對(duì)比分析； 本系統(tǒng)提供重要節(jié)點(diǎn)的 進(jìn)一步分析思路，提供 節(jié)點(diǎn)的詳細(xì)分析頁(yè)面。

面對(duì)疫情，北京航空航天大學(xué)機(jī)械工程及自動(dòng)化學(xué)院先進(jìn)數(shù)控和智能制造團(tuán)隊(duì)劉強(qiáng)教授、肖文磊副教授等一批教師和研究生自發(fā)組成“大數(shù)據(jù)建模分析工作群”，開始收集疫情數(shù)據(jù)，交流和討論建模方法。劉強(qiáng)、肖文磊又與工作群中的孫鵬鵬、王柳權(quán)、臧辰鑫、朱三穎、高連生等人，組成了“2019-nCoV疫情建模分析應(yīng)急響應(yīng)研究小組”核心攻關(guān)組，全力以赴開展本次疫情建模仿真和預(yù)測(cè)分析研究工作。疫情建模分析應(yīng)急響應(yīng)小組的研究工作是在2003年郇極教授提出的“一種基于自動(dòng)控制理論的SARS傳染預(yù)測(cè)模型”的基礎(chǔ)之上，結(jié)合此次新冠疫情原發(fā)地高度集中、恰逢春節(jié)期間人口流動(dòng)的特點(diǎn)，采用控制論原理和大數(shù)據(jù)分析方法建立功能更全面的2019-nCoV動(dòng)態(tài)感染過程模型。劉強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)對(duì)北京、上海、重慶、溫州、長(zhǎng)沙、鄭州、成都、杭州、深圳等40余個(gè)城市的疫情數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了動(dòng)態(tài)仿真分析。基于分析結(jié)果，應(yīng)急響應(yīng)小組直接向上級(jí)部門提交疫情關(guān)鍵數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)報(bào)告2份，直接向中國(guó)疾控中心提供預(yù)測(cè)分析數(shù)據(jù)及報(bào)告2份，向上級(jí)提出北京延期恢復(fù)正常上班的緊急建議1份，為高層疫情防控決策提供了及時(shí)有效的技術(shù)數(shù)據(jù)支持。

在長(zhǎng)期為電力行業(yè)解決設(shè)備重大疑難故障的實(shí)踐過程中，提出了軸系載荷分配測(cè)試、分析和優(yōu)化調(diào)整技術(shù)，發(fā)展了動(dòng)平衡和振動(dòng)故障診斷技術(shù)，提高了動(dòng)平衡效率和振動(dòng)故障診斷準(zhǔn)確率。先后解決了田灣和秦山核電、平圩、宣城、姚孟、福州等40多家電廠100多臺(tái)、次大型機(jī)組重大疑難振動(dòng)問題。該項(xiàng)成果先后獲得江蘇省科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)和國(guó)家技術(shù)發(fā)明二等獎(jiǎng)。