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一種含Te-Ti-Cu預置層的碲化鎘太陽電池，采用一種周期結構的Te-Ti-Cu預置層，置于碲化鎘太陽電池的吸收層背表面，作為碲化鎘太陽電池的背接觸層和背電極材料。從材料構型和材料本身性質上抑制銅擴散，消除銅擴散帶來的負面影響，實現(xiàn)歐姆接觸，避免化學腐蝕和單獨沉積其他金屬作電極，減少器件制作工序，提高太陽電池的光電轉換效率和改善器件的長效穩(wěn)定性。

技術特點及水平：1. 采用有限元方法對人工關節(jié)、椎間盤和種植牙等骨科、齒科植入體（含人工關節(jié)）進行負載和疲勞行為模擬，實現(xiàn)基于全壽命設計的植入體形狀與尺寸優(yōu)化；2. 采用預應力制造與表面應力調控等植入體抗疲勞制造技術，延長植入體抗疲勞壽命；3.提供Ca-P體系和非Ca-P體系兩種植入體表面生物活化涂層技術，提供基于表面等離子合金化技術的鈦合金、不銹鋼植入體表面耐磨耐蝕涂層技術；4. 模仿人骨微納層次結構，開發(fā)新型高含量納米羥基磷灰石增強復合材料用于頸前路融合術等用植

本發(fā)明公開了一種染料敏化太陽能電池光陰極及其制備方法和 應用。該方法包括如下步驟：(1)在具有熱收縮特性的聚合物基底上沉 積一層透明導電薄膜；(2)在透明導電薄膜表面沉積一層金屬薄膜；(3) 對步驟(2)得到的結構進行退火處理，使基底受熱收縮，在透明導電薄 膜和金屬薄膜上形成褶皺和間隙，完成光陰極的制備。本發(fā)明能顯著 提高光陰極的催化面積，提高光陰極對透過光的反射率和散射率，進 而提高光陰極的還原效率及光陽極對入射光的利用率，最終提高染料·119·敏化太陽能電池的光電轉換

本發(fā)明公開了一種模塊化嵌入式多足機器人運動控制器，包括PC 模塊、機身控制模塊和分別位于各條足上的足單元控制模塊。PC模塊用于識別機器人所處環(huán)境，確定機器人的下一步動作并將數(shù)據(jù)傳送給機身控制模塊。機身控制模塊用于將該數(shù)據(jù)處理成為具體運動數(shù)據(jù)，再將數(shù)據(jù)通過機身總線分發(fā)到各足單元控制模塊。本發(fā)明采用分層式控制方式，由數(shù)據(jù)運算層、機身控制層和關節(jié)控制層組成。數(shù)據(jù)運算層建立在 PC 機上，根據(jù)機器人的正逆運動學、動力學計算出機器人的步態(tài)數(shù)據(jù)。機身控制層以 ARM 處理器為控制核心。機身控制層有較大的存儲空間

針對上述社會安全事件綜合研判的難題，本成果利用系統(tǒng)工程的綜合集成研討方法論，綜合公安學、管理科學、計算機科學等相關學科理論、方法與技術，提出了基于多時空線索鏈的社會安全事件智能綜合研判關鍵技術以及面向社會安全警情事件的警務資源指揮調度方法。 ①基于多時空線索鏈的社會安全事件智能綜合研判關鍵技術以群體性聚集事件作為典型社會安全事件，構建基于六空間的社會安全事件綜合集成研討廳體系：融合構建“情景數(shù)據(jù)-元數(shù)據(jù)-知識-實體模型-形式模型-算子”六空間體系，提出多時空線索鏈生成技術，抽取知識空間中共性的時空線索鏈模式；基于知識和數(shù)據(jù)共同驅動的思想，提出了社會安全事件的研判支持方法，包括基于知識圖譜的推理方法、基于相似案例的推理方法、以及基于貝葉斯網(wǎng)絡的推理方法等；進而結合專家研判，實現(xiàn)典型社會安全事件智能綜合研判。 ②面向社會安全警情事件的警務資源指揮調度方法是在層次任務網(wǎng)絡規(guī)劃（Hierarchical Task Network, HTN）的基礎上，實現(xiàn)任務執(zhí)行時間、空間和資源約束的推理，解決考慮多任務類型、多警種、多出警地點、任務帶有時效性、考慮交通和處置時間等實際因素的警務資源調度方案制定問題；進而考慮執(zhí)行時間等不確定因素的影響，在規(guī)劃過程中處理不確定性，制定柔性調度方案，使生成的調度方案更好地適應不確定的執(zhí)行環(huán)境。 ③在此上述關鍵技術基礎上，運用系統(tǒng)工程方法，研究了基于云計算與邊緣計算的端網(wǎng)云的網(wǎng)絡結構、通訊協(xié)議及協(xié)同計算模型，綜合考慮各方面因素對平臺體系架構進行了設計，從頂層設計層面解決信息孤島、資源有限等難題，構建了基于云計算于邊緣計算的社會安全事件智慧化立體綜合預警與指揮平臺。整體技術路線如下圖所示： 圖 1 社會安全事件智慧化立體綜合預警與智慧平臺整體技術路線 研制的基于云計算于邊緣計算的社會安全事件智慧化立體綜合預警與指揮平臺，主要由四個系統(tǒng)組成。其中，融合“人、車、物、網(wǎng)、地”的警情大數(shù)據(jù)支撐平臺與公安部門現(xiàn)有的業(yè)務系統(tǒng)相對接，關聯(lián)研發(fā)的目標識別與警情事件監(jiān)測預警結果，實現(xiàn)警情數(shù)據(jù)的采集、整理和分析。社會安全事件智慧化綜合預警與分析系統(tǒng)基于大數(shù)據(jù)支撐平臺提供的公安業(yè)務數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡輿情信息和研判結果數(shù)據(jù)等，提供了公安部門需要的事件分析和研判功能。面向社會安全事件的警務資源指揮調度系統(tǒng)基于研判結果，具有領域知識管理、調度方案生成和執(zhí)行異常識別等功能，為指導指揮員進行調度方案制定提供輔助決策能力。最后，基于研發(fā)的系統(tǒng)間及與公安相關業(yè)務系統(tǒng)間的互操作模式、資源可伸縮的并發(fā)處理技術，由應用集成管理平臺提供應用集成和服務集成功能，包括統(tǒng)一的用戶管理和認證、工作界面、應用云服務管理等，實現(xiàn)各系統(tǒng)間的有機集成，平臺體系架構如下圖所示。 圖 2 社會安全事件智慧化立體綜合預警與指揮平臺體系結構 成果相關圖片展示： 圖 3 社會安全事件智慧化綜合預警與分析系統(tǒng)駕駛艙 圖 4 時空大數(shù)據(jù)查詢模塊 圖 5 研判規(guī)則管理模塊 圖 6 預案管理模塊

一、項目進展 創(chuàng)意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學院/所學專業(yè) 入學/畢業(yè)時間 學號 簡凱納 機電工程學院/機械工程 2018.9/2022.6 201831031312 張星 電氣信息學院/電子信息工程 2018.9/2022.6 201831072307 陳浩彬 機電工程學院/機械設計及其自動化 2020.9/ 202031030285 鄧青藍 機電工程學院/機械設計及其自動化 2018.9/2022.6 201831053229 三、指導教師 姓名 學院/所學專業(yè) 職務/職稱 研究方向 楊林君 工程訓練中心/機械工程 實驗師 機械工程 陳建勇 理學院/凝聚態(tài)物理 講師 凝聚態(tài)物理 四、項目簡介 目前，在移動機器人領域，輪式移動機器人因具有結構相對簡單、驅動和控制方便、工作效率高等優(yōu)點被廣泛用在需要越過障礙物的工作中。但是，一般常用的移動裝置為四輪驅動結構，動力相對不足，越障能力差；各種零部件之間拆裝特別繁瑣，不同模塊之間管理混亂，更換屬于一個模塊的壞掉的零部件往往需要拆卸掉其它模塊的零部件，電氣元器件之間走線雜亂無序，電池等器件暴露在外部空氣中，容易造成短路等安全問題。因此，增大驅動動力，提高越障能力，加強模塊之間的管理，方便模塊之間的拆裝，提高電子元器件的安全性顯得尤為重要。 我們項目本次設計和研究的是一種六輪結構的全地形機器人，使用模塊化安裝，使結構更為緊湊穩(wěn)定，適用于多場景，提高輪式全地形機器人的應用度。我們采用基于探索者的PLA材料高提純外分子重結晶化密致處理，極大增強了摩擦系數(shù)，底盤采用西南石油大學自主研發(fā)探索者二代原理高致合度準剛性攀巖越障地盤，越野能力增強，其底盤后側主要為空體重心靠前，便于越障。

本產(chǎn)品技術由華南理工大學模式識別與智能系統(tǒng)研發(fā)團隊開發(fā)，獲得具有自主知識產(chǎn)權的發(fā)明專利和實用新型專利12項。該產(chǎn)品采用最新技術讓電極壽命增加了50%以上，節(jié)能30%左右，且在全球范圍內(nèi)首次實現(xiàn)了整個控制器都集成再一塊核心電路板上，集控制、驅動、電源于一體，既減少了控制器尺寸，又便于售后維護，技術水平處于世界領先地位。該產(chǎn)品主要用于家電、汽車生產(chǎn)線、制冷壓縮機、電池、精密五金、航空航天、低壓電器、汽配五金等行業(yè)的生產(chǎn)過程。目前已在8家企業(yè)中得到成功應用，獲得廣泛好評。

針對高濃度難降解廢液處理的難點問題，開發(fā)了綠色、高效、降解徹底的紫外催化濕式氧化工藝。現(xiàn)階段，該技術已應用于高濃度危險有機廢液、垃圾滲濾液、油墨廢水、電鍍廢水、印染廢水等有機廢水的處理。?

本發(fā)明公開了一種通過施加低電平脈沖實現(xiàn)微納尺寸 GST 相變 材料非晶化率連續(xù)變化的控制方法，包括控制非晶化率連續(xù)單調增大 和連續(xù)單調減小的操作，通過利用兩個或兩個以上的連續(xù)脈沖的幅值、 寬度和間隔等三個參量綜合自適應變化精確控制焦耳熱產(chǎn)生，繼而實 現(xiàn) GST 相變材料晶化率的連續(xù)變化，具體包括步驟：對相變存儲單元 施加具有一定參量的兩個或兩個以上的連續(xù)脈沖；在連續(xù)脈沖的作用 下，相變材料獲得一定的熱量，使部分相變材

本發(fā)明提出了一種軟硬件協(xié)同管理的 DRAM-NVM 層次化異構 內(nèi)存系統(tǒng)。該系統(tǒng)把 NVM 作為大容量的非易失內(nèi)存使用，而 DRAM 視為 NVM 的緩存。有效利用 TLB 和頁表結構中的一些預留位，消除 了傳統(tǒng)硬件管理的層次化異構內(nèi)存架構中的硬件開銷，將異構內(nèi)存系 統(tǒng)中緩存管理問題轉移到軟件層次，同時降低了最后一級 cache 缺失 后的訪存時延。考慮到大數(shù)據(jù)應用環(huán)境中，很多應用數(shù)據(jù)局部性比較 差，在 DRAM 緩