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針對國內外低 C/N 城市污水處理中氮磷難以達標及能耗高的技術難題，本成果經過 10 余年的潛心研究與工程實踐，提出了 1 個原創理論與方法，突破了 3 項新技術應用的瓶頸，開發并集成了 4 個低 C/N 比城市污水脫氮除磷改良工藝及過程控制技術，共獲得 28 項授權的發明專利，發表論文 100 余篇 (SCI50 余篇 )，出版 2 本專著，獲 2 次全國優秀博士學位論文提名獎，2 項國家級火炬計劃項目。本成果為低 C/N 比城市污水連續流脫氮除磷提供了多角度、全方位的綜合性解決方案，填補了我國在此項技術研究領域的空白，形成了具有我國自主知識產權的污水脫氮除磷技術。

簡介：本發明提供一種超晶格結構的納米晶Cr2N/非晶WC超硬膜及其制備方法,屬于材料表面技術領域。本發明該超硬膜是由電弧離子鍍的納米晶體相Cr2N和磁控濺射鍍的非晶體相WC層交替沉積而成,并且,超晶格的調制周期為10～20nm,Cr2N單層和WC單層的厚度分別為8～14nm和2～6nm。本發明的優點在于:Cr2N層與WC層交替分布實現了Cr-N基膜成分多元化和結構多層化,解決了抗氧化性較強的Cr-N基膜獲得超高硬度的難題,同時非晶WC層進一步提高了Cr-N基膜的抗氧化和耐腐蝕性能,滿足不能熱處理的

課題組依據共價鍵、靜電吸引力、范德華力三種不同作用力類型，構筑了三類TiO 2

本發明公開了一種測量大氣水 Raman 譜和氣溶膠熒光譜的激光雷達系統。該系統由發射單本發明 公開一種分辨 N2 分子振轉 Raman 譜的雙光柵光譜儀系統。包括信號饋入單元、光學色散單元和信號檢 測單元。信號饋入單元采用集束光纖將傳導的信號光饋入光學色散單元;光學色散單元包含兩組級聯的 準 Littrow 結構布局的單光柵色散系統;信號檢測單元分辨與記錄色散后的通帶范圍內譜信號。在波長 354.8nm 紫外激光輻射下，由 N2 分子產生的 Stokes 振轉 Raman 譜中心波長為 386.8nm，對稱分布在兩 側的 O 支與 S 支譜各譜線在頻譜上等間距;本發明能提取 N2 分子振轉 Raman 譜 O 支及 S 支各分立譜 線信號，實現對 N2 分子振轉 Raman 譜的分辨與檢測，同時能對 354.8nm 附近光信號產生大幅抑制。

本發明公開了一種用于 MIMO 無線通信的非相干酉空時調制的對跖解調方法和對跖解調器，所述對跖解調方法要求將非相干酉空時星座圖劃分為兩個子星座圖，所述各子星座圖內不存在成對的對跖點，而在兩個子星座圖之間存在一一對應的對跖點，所述對跖解調方法只需在任意一個子星座圖內遍歷 L/2 個星座點進行基于最大似然的解調計算，找出 L/2 個四矩陣乘積的跡最大值ψmax 和跡最小值ψmin，然后 根 據 <img file=

成果描述：本發明申請要解決的問題是，對環境噪聲較大的場合，根據對象的結構進行實時識別。本專利建立一種實時的智能物體檢測算法，根據動態區域連通性提取物體的結構特征，通過矩函數映射得到特征進行識別。市場前景分析：本發明最主要的任務是弱化了形態的特征，強調結構，從而加強的了抗噪能力，并通過概率模型，給出了精確的數據概率分析。已在實際的應用（自然生態保護區的熊貓識別）當中取得顯著效果。與同類成果相比的優勢分析：本發明主要面向復雜環境中顏色特征明顯的對象，從對象的顏色特征出發得到結構，對結構進行判斷從而進行識別。

天津大學醫學工程與轉化醫學研究院與中國電子信息產業集團中電云腦（天津）科技有限公司合作，充分發揮國家健康醫療大數據試點工程天津“云腦”中心自身的大數據平臺及計算技術優勢，連日來針對疫情發現、分析和預警技術，以及遠程診療方案取得多項重要成果。據悉，作為健康醫療大數據國家研究院、智能醫學工程教育部工程研究中心的依托建設單位，天津大學與中國電子信息產業集團于2017年聯手組建國家健康醫療大數據試點工程天津“云腦”中心，中心現已搭建起醫療大數據服務云腦平臺，開展醫療數據的遠程收集、處理工作，并研發了面向醫療大數據的優化處理和利用技術。在疫情預測預警方面，基于國家相關部門發布的經濟行為、人口分布及遷徙等統計數據，集合當前的疫情病例數據，應用人工智能和科學計算技術，“云腦”重點實現了：城市人口流動輸入性疫情預警：以日為周期監測城市流入人口的數量、來源分布以及來源城市疫情狀況，對各市的輸入性疫情進行預測和預警；城市疫情預警：融合經濟數據、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行預警；疫情狀況與經濟行為指數相關度追蹤：基于政府部門發布的經濟相關數據，分析經濟行為與疫情的相關程度，為政府相關部門開展疫情防控工作提供科學參考數據。天津“云腦”在面向新冠肺炎的遠程診療方面已準備就緒，即將進入臨床測試階段。“云上診室”基于物聯網、遠程通信、大數據等技術手段，實時將來自醫療科室、影像科的新冠肺炎患者的診療數據經由高速網絡同步傳輸到會診中心，并可向醫療系統共享疫情醫療數據，集合呼吸科、感染科、內科、重癥醫學科、反射科等專家進行網絡會診，進而實現專家與病患、專家與醫務人員之間異地“面對面”的互動，減少院內聚集性感染，緩解疫情下緊張的醫療資源，為疑似病患提供就診空間，為確診患者爭取救治時間?！霸粕显\室”相關成果將用于：遠程影像診斷：構建實用高效、穩定可靠的遠程醫療影像服務平臺，存儲區域內的影像資料索引信息，并能夠直接調用新冠肺炎的患者信息與CT等影像診斷報告；遠程重癥監護：實時在線監護新冠肺炎病患信息、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意見；新冠肺炎智能輔助診斷：實時采集病患的生理數據，構建針對新冠肺炎的數據病例庫，利用機器學習等技術，輔助臨床診斷；提供第三方對接標準接口：為多媒體設備、應用、網絡平臺等提供第三方的對接標準接口，實現可擴展、模塊化。

2020年2月19日，中山大學團隊與廣東疾病預防控制中心聯手在國際頂級醫學期刊新英格蘭醫學雜志NEJM 在線發表題為"SARS-CoV-2 Viral Load in Upper Respiratory Specimens of Infected Patients"的研究。 該研究分析了從17例有癥狀患者獲得的鼻拭子和咽拭子中的病毒載量與任何癥狀發作日的關系。癥狀發作后不久就檢測到較高的病毒載量（與Ct值成反比），鼻子中的病毒載量高于喉嚨。研究分析表明，感染SARS-CoV-2的患者的病毒核酸改變模式與流感的患者相似，并且看起來與感染SARS-CoV的患者不同。在無癥狀患者中能檢測到病毒載量，與有癥狀患者相似，表明無癥狀或癥狀輕微患者的傳播潛力。 這些發現與有關傳播可能在感染過程中早期發生的報道相一致，這表明病例的發現和隔離可能需要與控制SARS-CoV所需要的策略不同的策略。對口咽中癥狀很少或沒有癥狀且可檢測病毒RNA水平適中的患者至少持續5天的鑒定表明，需要更好的數據來確定傳播動態并為我們的篩查實踐提供信息。 2020年2月19日，中山大學團隊與廣東疾病預防控制中心聯手在國際頂級醫學期刊新英格蘭醫學雜志NEJM 在線發表題為"SARS-CoV-2 Viral Load in Upper Respiratory Specimens of Infected Patients"的研究。 該研究分析了從17例有癥狀患者獲得的鼻拭子和咽拭子中的病毒載量與任何癥狀發作日的關系。癥狀發作后不久就檢測到較高的病毒載量（與Ct值成反比），鼻子中的病毒載量高于喉嚨。研究分析表明，感染SARS-CoV-2的患者的病毒核酸改變模式與流感的患者相似，并且看起來與感染SARS-CoV的患者不同。在無癥狀患者中能檢測到病毒載量，與有癥狀患者相似，表明無癥狀或癥狀輕微患者的傳播潛力。