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簡介：本發(fā)明公開了一種核殼結(jié)構(gòu)銀包鎳納米粉體材料的制備方法，屬于核殼結(jié)構(gòu)納米雙金屬材料領(lǐng)域。該方法是將不同比例的金屬鎳粉和銀粉壓制成塊體，作為等離子電弧爐的陽極材料，采用鎢金屬作為陰極材料，采用氬氣和氫氣作為工作氣體，在一定的電流下，陽極和陰極之間起弧，持續(xù)一段時間后進(jìn)行鈍化，即得粒徑為45～70nm的具有核殼結(jié)構(gòu)的銀包鎳納米粉體。本發(fā)明所提供的制備方法，工藝簡單，流程短，易于控制，適合大規(guī)模工業(yè)生產(chǎn)且對環(huán)境無污染，綠色環(huán)保。

不穩(wěn)定原子核占有核素版圖的絕大部分區(qū)域，近20多年來在實驗室中逐步產(chǎn)生出來，表現(xiàn)出一系列新奇的結(jié)構(gòu)和動力學(xué)性質(zhì)，也帶來新的應(yīng)用前景。其中，豐中子原子核的特別奇異的線性鏈狀分子結(jié)構(gòu)已有多年理論預(yù)言，但實驗發(fā)現(xiàn)十分困難，需用多種證據(jù)相互印證。此前多個實驗組在14C中觀察到鏈狀分子態(tài)的個別證據(jù)（如北大組的前期工作[Phys. Rev. C 95, 021303R(2017) ]）。 此次北大組在更加豐中子的16C中，通過反應(yīng)Q值、能級、自旋、特征衰變綱圖等多個觀測量，完整確認(rèn)了π2σ2構(gòu)型的正宇稱線性鏈狀分子轉(zhuǎn)動帶的四個成員，成為這種結(jié)構(gòu)研究的一項重要跨越。 此項研究的實驗探測在我國的大科學(xué)裝置蘭州重離子加速器(HIRFL)上的RIBLL1放射性束流線上完成。實驗采用每核子23.5 MeV的16C次級束流，通過非彈散射將16C激發(fā)到集團(tuán)破裂閾值之上的高激發(fā)態(tài)。采用精密的零度粒子望遠(yuǎn)鏡和多套大角度的探測器組合，精確測量末態(tài)全部三個粒子。通過全粒子能動量守恒關(guān)系逐事件推知入射粒子能量，避開了放射性次級束流能量擴(kuò)散的缺陷，首次在彈核碎裂型次級束實驗中得到分辨率很高的Q值譜，從而清晰的識別出16C的選擇性衰變路徑。分析過程并采用特殊方法區(qū)分了相鄰硅微條信號的真假來源，大大提高了最終獲得的多重關(guān)聯(lián)真實事件數(shù)，從而在足夠的統(tǒng)計下通過模型獨立的角關(guān)聯(lián)分析獲得了分子轉(zhuǎn)動帶頭號成員的自旋。實驗最終確認(rèn)了價中子處于π2σ2構(gòu)型的正宇稱線性鏈狀分子轉(zhuǎn)動帶的四個成員：16.5 MeV(0+)、17.3 MeV(2+)、19.4 MeV(4+) 和21.6 MeV(6+)。圖1概略顯示了觀察到的分子帶成員及其衰變特性。實驗還觀察到一個可能的純σ4構(gòu)型的分子態(tài)（27.2 MeV），為后續(xù)實驗提供了指引。

本發(fā)明涉及一種立方體鉑釕核殼納米晶的制備方法，包含以下步驟：1)將乙酰丙酮釕、含鉑化合物和三正辛基氧膦溶解于油胺和N，N?二甲基甲酰胺的混合溶液中；所述的含鉑化合物為氯鉑酸或氯鉑酸鈉；2)將步驟1)中得到的混合溶液在180～250℃下，攪拌反應(yīng)30～600min；3)將步驟2)中得到的產(chǎn)物經(jīng)分離，得到沉淀物，即為立方體鉑釕核殼納米晶。本發(fā)明還涉及上述方法制備得到的立方體鉑釕核殼納米晶。該制備方法通過一步法獲得形貌尺寸均一的立方體鉑釕核殼納米晶，所得的產(chǎn)物尺寸適中、分散性好，且制備方法簡單。

該成果提出了一種基于空譜差分輔助核聯(lián)合稀疏表示分類的高光譜圖像分類方法。本章方法的主要創(chuàng)新性在于：1）能夠?qū)⒐庾V的差分輔助信息和原光譜特征信息有效結(jié)合。2）能夠考慮不同光譜屬性間的高階空間相關(guān)信息。3）原空譜和差分空譜核特征字典的信息通過具有混合正則的核聯(lián)合稀疏表示分類方法得到充分利用。通過在真實高光譜圖像數(shù)據(jù)上的實驗表明，該成果提出的方法能夠有效地提高高光譜遙感圖像的分類效果。 主要技術(shù)指標(biāo) 不同數(shù)據(jù)集下的訓(xùn)練樣本與測試樣本數(shù)參閱表 1. 在該訓(xùn)練樣本集數(shù)量下的分類結(jié)果表現(xiàn)參見表 2. 相比于傳統(tǒng)分類器 SVM，OA 提高了約 20%；相比于 SOMP，OA 提高了約20%。 該成果無需使用 GPU 資源在保證精度的同時有效提升了分類的精度和效果，同時在較少訓(xùn)練樣本條件下仍能得到較好的分類精度和分類效果。 表 1. 不同數(shù)據(jù)集下的訓(xùn)練樣本選取數(shù)量 表 2. PaviaU 大學(xué)數(shù)據(jù)下不同方法的正確率比較

本發(fā)明公開了一種基于 AXI4 總線的 FCoE 協(xié)議加速引擎 IP 核， 包括發(fā)送模塊和接收模塊，其中發(fā)送模塊包括發(fā)送幀封裝單元、發(fā)送 描述符與寄存器管理單元、發(fā)送幀 FIFO 單元、發(fā)送隊列選擇單元、發(fā) 送 buffer 單元和發(fā)送 AXI4 總線單元；接收模塊包括接收 FCoE 幀解封 裝單元、接收描述符與寄存器管理單元、接收幀 FIFO 單元、接收隊列 選擇單元、接收 buffer 單元和接收 AXI4 總線單元。該 IP

本發(fā)明公開了一種基于隨機(jī)和連續(xù)磁盤訪問的高速核外圖處理 方法及系統(tǒng)，屬于大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的圖計算與處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括： 應(yīng)用于 I/O 操作子模塊的核外數(shù)據(jù)的快速索引機(jī)制，采用內(nèi)存映射的 方式快速處理核外數(shù)據(jù)；應(yīng)用于算法調(diào)度子模塊的基于位圖管理的同 步與異步模型相結(jié)合的混合調(diào)度策略，達(dá)到減少迭代次數(shù)并節(jié)省內(nèi)存 的目的；應(yīng)用于數(shù)據(jù)管理子模塊的中間計算數(shù)據(jù)的“核內(nèi)”置放與處 理策略，達(dá)到減少中間計算數(shù)據(jù)的額外 I/O 開

本發(fā)明公開了一種石墨烯支撐的微米金核殼結(jié)構(gòu)及其制備方法；制備方法包括下述步驟：(1)獲得聚苯乙烯微球乳液，并在聚苯乙烯微球乳液中加入改性溶液后進(jìn)行攪拌，獲得表面改性的聚苯乙烯微球乳液；(2)獲得微球金種子的凝膠溶液；(3)獲得表面有金殼層的聚苯乙烯微球的凝膠溶液；(4)將所述表面有金殼層的聚苯乙烯微球的凝膠溶液進(jìn)行烘干后獲得粉末狀的樣品；通過將樣品在四氫呋喃溶液中浸泡使其在金殼層內(nèi)壁生長出石墨烯多層并除去聚苯乙烯微球，再進(jìn)行烘干后獲得石墨烯支撐的微米金核殼結(jié)構(gòu)。本發(fā)明中改進(jìn)的單分散法制備的聚苯乙烯微

本發(fā)明公開了一種基于核相似區(qū)分布特性的圖像角點檢測方法及系統(tǒng)，包括:步驟 1，構(gòu)造一個圓 模板和 m 個角模板;步驟 2，獲得圓模板和角模板的核相似區(qū)面積;步驟 3，按核相似區(qū)面積大小對角 模板對應(yīng)的方向排序，獲得方向序列;步驟 4，基于方向序列確定主方向并判斷主方向連續(xù)性;步驟 5， 根據(jù)圓模板的核相似區(qū)面積、角模板中最大核相似區(qū)面積和最小核相似區(qū)面積的差值、主方向數(shù)量和主 方向連續(xù)判斷模板中心是否為候選角點;步驟 6，基于步驟 5 的判斷結(jié)果進(jìn)行非極大值抑制，確定圖像 角點。在角點提取過程中，本發(fā)明同時考慮了核相似區(qū)的面積和分布特性，可避免角點的誤提取，從而 提高角點檢測精度。

XM-617C-1腦干及下丘腦核團(tuán)模型（帶數(shù)字標(biāo)識） ? XM-617C-1帶數(shù)字標(biāo)識腦干及下丘腦核團(tuán)模型可拆分為4部件，顯示腦干的形狀結(jié)構(gòu)和間腦神經(jīng)核團(tuán)，腦干部除可觀察延髓、腦橋，菱形窩和中腦的形態(tài)外，還可觀察第Ⅱ至Ⅻ對腦神經(jīng)在腦干部位，間腦可觀察到上丘腦、背側(cè)丘腦、后丘腦和下丘腦，在背側(cè)丘腦和下丘腦部顯示了各主要核團(tuán)，共有多個部位數(shù)字指示標(biāo)志和對應(yīng)的文字說明。 尺寸：放大，14×11×22cm 材質(zhì)：PVC材料

天津大學(xué)醫(yī)學(xué)工程與轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)研究院與中國電子信息產(chǎn)業(yè)集團(tuán)中電云腦（天津）科技有限公司合作，充分發(fā)揮國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)試點工程天津“云腦”中心自身的大數(shù)據(jù)平臺及計算技術(shù)優(yōu)勢，連日來針對疫情發(fā)現(xiàn)、分析和預(yù)警技術(shù)，以及遠(yuǎn)程診療方案取得多項重要成果。據(jù)悉，作為健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)國家研究院、智能醫(yī)學(xué)工程教育部工程研究中心的依托建設(shè)單位，天津大學(xué)與中國電子信息產(chǎn)業(yè)集團(tuán)于2017年聯(lián)手組建國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)試點工程天津“云腦”中心，中心現(xiàn)已搭建起醫(yī)療大數(shù)據(jù)服務(wù)云腦平臺，開展醫(yī)療數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程收集、處理工作，并研發(fā)了面向醫(yī)療大數(shù)據(jù)的優(yōu)化處理和利用技術(shù)。在疫情預(yù)測預(yù)警方面，基于國家相關(guān)部門發(fā)布的經(jīng)濟(jì)行為、人口分布及遷徙等統(tǒng)計數(shù)據(jù)，集合當(dāng)前的疫情病例數(shù)據(jù)，應(yīng)用人工智能和科學(xué)計算技術(shù)，“云腦”重點實現(xiàn)了：城市人口流動輸入性疫情預(yù)警：以日為周期監(jiān)測城市流入人口的數(shù)量、來源分布以及來源城市疫情狀況，對各市的輸入性疫情進(jìn)行預(yù)測和預(yù)警；城市疫情預(yù)警：融合經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、疫情狀況、人口流動分布以及病毒感染特點對未來一周的疫情進(jìn)行預(yù)警；疫情狀況與經(jīng)濟(jì)行為指數(shù)相關(guān)度追蹤：基于政府部門發(fā)布的經(jīng)濟(jì)相關(guān)數(shù)據(jù)，分析經(jīng)濟(jì)行為與疫情的相關(guān)程度，為政府相關(guān)部門開展疫情防控工作提供科學(xué)參考數(shù)據(jù)。天津“云腦”在面向新冠肺炎的遠(yuǎn)程診療方面已準(zhǔn)備就緒，即將進(jìn)入臨床測試階段。“云上診室”基于物聯(lián)網(wǎng)、遠(yuǎn)程通信、大數(shù)據(jù)等技術(shù)手段，實時將來自醫(yī)療科室、影像科的新冠肺炎患者的診療數(shù)據(jù)經(jīng)由高速網(wǎng)絡(luò)同步傳輸?shù)綍\中心，并可向醫(yī)療系統(tǒng)共享疫情醫(yī)療數(shù)據(jù)，集合呼吸科、感染科、內(nèi)科、重癥醫(yī)學(xué)科、反射科等專家進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)會診，進(jìn)而實現(xiàn)專家與病患、專家與醫(yī)務(wù)人員之間異地“面對面”的互動，減少院內(nèi)聚集性感染，緩解疫情下緊張的醫(yī)療資源，為疑似病患提供就診空間，為確診患者爭取救治時間。“云上診室”相關(guān)成果將用于：遠(yuǎn)程影像診斷：構(gòu)建實用高效、穩(wěn)定可靠的遠(yuǎn)程醫(yī)療影像服務(wù)平臺，存儲區(qū)域內(nèi)的影像資料索引信息，并能夠直接調(diào)用新冠肺炎的患者信息與CT等影像診斷報告；遠(yuǎn)程重癥監(jiān)護(hù)：實時在線監(jiān)護(hù)新冠肺炎病患信息、影像、視頻資料，并通過線上會診室，對病患出具診斷治療指導(dǎo)意見；新冠肺炎智能輔助診斷：實時采集病患的生理數(shù)據(jù)，構(gòu)建針對新冠肺炎的數(shù)據(jù)病例庫，利用機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，輔助臨床診斷；提供第三方對接標(biāo)準(zhǔn)接口：為多媒體設(shè)備、應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)平臺等提供第三方的對接標(biāo)準(zhǔn)接口，實現(xiàn)可擴(kuò)展、模塊化。