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中偉新材料有限公司，是全球領(lǐng)先的專業(yè)前驅(qū)體材料和循環(huán)材料綜合供應(yīng)商。公司行業(yè)地位突出，按正極前驅(qū)體出貨量，在全球排在第二位。其技術(shù)實(shí)力和研發(fā)能力較強(qiáng)，背靠中南大學(xué)這一國(guó)內(nèi)金屬材料學(xué)科重鎮(zhèn)，有超過300名研發(fā)人員和完善的研發(fā)測(cè)試設(shè)備。公司的客戶非常優(yōu)質(zhì)，動(dòng)力電池全球前五企業(yè)均為其客戶。公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和增長(zhǎng)較好，收入連續(xù)多年100%增長(zhǎng)。中偉新材料已與國(guó)內(nèi)外數(shù)十家知名企業(yè)達(dá)成戰(zhàn)略合作，公司自主開發(fā)的4.47V高電壓四氧化三鈷、NCM811等核心產(chǎn)品成功躋身中國(guó)、歐美、日韓地區(qū)世界500強(qiáng)企業(yè)高端供應(yīng)鏈，被廣泛應(yīng)用于各大3C數(shù)碼領(lǐng)域、動(dòng)力領(lǐng)域及儲(chǔ)能領(lǐng)域。目前，公司已在貴州銅仁、湖南寧鄉(xiāng)分別建立西部、中部產(chǎn)業(yè)基地，并在天津布局北部產(chǎn)業(yè)基地，覆蓋南北、輻射全國(guó)。點(diǎn)擊上方按鈕聯(lián)系科轉(zhuǎn)云平臺(tái)進(jìn)行溝通對(duì)接！

本發(fā)明提出一種基于OFDMA多小站中效用和與效用能效的資源分配方法，適用于網(wǎng)絡(luò)覆蓋下含有多種用戶類型的場(chǎng)景。該方法首先提出一種衡量效用和與效用能效權(quán)衡的度量標(biāo)準(zhǔn)：效用資源效率，將效用資源效率模型構(gòu)建為系統(tǒng)效用和與系統(tǒng)總功耗的加權(quán)和，然后基于構(gòu)建的模型設(shè)置約束條件，以最大化效用資源效率為目標(biāo)問題求解滿足約束條件的資源塊和功率分配策略；本發(fā)明能充分適應(yīng)實(shí)際應(yīng)用中網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍內(nèi)存在多種用戶類型的場(chǎng)景下效用能效與效用和的權(quán)衡，較之以傳統(tǒng)能效與譜效權(quán)衡為目標(biāo)的算法，在效用資源效率方面具有較大的增益，且能夠使得系統(tǒng)的公平性性能更好。

該項(xiàng)目是甘肅省科技攻關(guān)課題，通過野外調(diào)查與勘探、室內(nèi)試驗(yàn)、數(shù)學(xué)建模與實(shí)地驗(yàn)證與示范等方法與手段，對(duì)甘肅省 61 個(gè)試點(diǎn)農(nóng)村小城鎮(zhèn)的地質(zhì)環(huán)境與地質(zhì)災(zāi)害的基本特征、類型、規(guī)模、影響因素等及形成條件進(jìn)行詳細(xì)的調(diào)查 , 運(yùn)用多學(xué)科的理論和方法綜合進(jìn)行研究。建立了農(nóng)村小城鎮(zhèn)的地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)體系與評(píng)估模型，提出了農(nóng)村小城鎮(zhèn)建設(shè)中的生態(tài)地質(zhì)環(huán)境建設(shè)的概念、方法，并建立了示范方案。獲得 2008 年度甘肅省科學(xué)技術(shù)進(jìn)步二等獎(jiǎng)、甘肅省建設(shè)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文 20 余篇，出版專著 2 部。

本發(fā)明公開了一種在 P2P-CDN 混合視頻點(diǎn)播網(wǎng)絡(luò)中的性能測(cè)試 方法，屬于視頻點(diǎn)播技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括：客戶端的設(shè)計(jì)和實(shí)施、 分布式行為估計(jì)。本發(fā)明將播放緩沖分為三個(gè)流機(jī)器，管理者按照流 機(jī)器的任務(wù)處理權(quán)限的來依次分配任務(wù)實(shí)現(xiàn)任務(wù)窗口的管理，同時(shí)利 用 rCDN 窗口長(zhǎng)度靈活伸縮和三個(gè)流機(jī)器重新加入的機(jī)制來模擬客戶 端的暫停和拖拽，最后提出了集中式的控制機(jī)制為提前離開的客戶端 選擇合適的替代者。本發(fā)明提供了在大規(guī)模、真實(shí)環(huán)境下的性能測(cè)試 方法，降低了在視頻點(diǎn)播網(wǎng)絡(luò)中的視頻緩沖時(shí)間，為用戶提供穩(wěn)定性 能和可靠服務(wù)

自疫情發(fā)生以來，對(duì)于勞動(dòng)密集型的制造業(yè)企業(yè)來說，盡可能減少工人聚集和交叉接觸成為企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)的重要保障。但在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中，必要的溝通、協(xié)同、信息互通和反饋指導(dǎo)不可避免，這其中涉及了離散制造的多個(gè)部門（銷售、采購(gòu)、計(jì)劃、生產(chǎn)、倉(cāng)庫(kù)、財(cái)務(wù)等）、多個(gè)生產(chǎn)工序以及多個(gè)工種。北大信息技術(shù)高等研究院智能工廠實(shí)驗(yàn)室利用工業(yè)領(lǐng)域企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中臺(tái)的優(yōu)勢(shì)，全面整合企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并利用數(shù)據(jù)智能對(duì)齊、行業(yè)知識(shí)圖譜等關(guān)鍵技術(shù)，實(shí)現(xiàn)面向制造業(yè)的全流程可溯源的透明管控線上生產(chǎn)鏈，迅速幫助企業(yè)集中獲得每一個(gè)線下關(guān)鍵生產(chǎn)環(huán)節(jié)的實(shí)時(shí)進(jìn)度，并且能夠細(xì)化到訂單、生產(chǎn)設(shè)備、運(yùn)行情況等細(xì)節(jié)，同時(shí)根據(jù)挖掘算法提供有效的智能輔助決策建議，在高效保障生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管控的同時(shí)，最大化地減少不必要的人員聚集，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中臺(tái)的指揮室作用，快速實(shí)現(xiàn)復(fù)工復(fù)產(chǎn)，有效提升生產(chǎn)效能。 擬解決的核心問題： 1、無(wú)法在生產(chǎn)環(huán)境外遠(yuǎn)程下單，下單效率低； 2、工廠遠(yuǎn)程管控困難，無(wú)法掌握訂單的詳細(xì)生產(chǎn)進(jìn)度，并預(yù)測(cè)交期，難以面向JIT及時(shí)交貨； 3、對(duì)生產(chǎn)缺少全維度統(tǒng)計(jì)掌握，需要跨系統(tǒng)反復(fù)查詢； 4、在線實(shí)時(shí)分析困難，缺少必要的預(yù)測(cè)輔助參考； 5、生產(chǎn)環(huán)節(jié)無(wú)法自下而上進(jìn)行反饋； 6、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合困難； 7、缺少人工智能的輔助決策。 預(yù)期實(shí)施效果： 1、移動(dòng)端遠(yuǎn)程下單，基于混合云架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)內(nèi)外網(wǎng)數(shù)據(jù)互通； 2、移動(dòng)端跟單進(jìn)度，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)節(jié)全流程線上實(shí)時(shí)可見； 3、生產(chǎn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控，關(guān)鍵指標(biāo)實(shí)時(shí)匯總，實(shí)現(xiàn)工作進(jìn)度量化可見； 4、形成線上閉環(huán)數(shù)據(jù)看板，在線輔助指導(dǎo)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)； 5、沉淀大數(shù)據(jù)資產(chǎn)，形成工業(yè)領(lǐng)域企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中臺(tái)； 6、實(shí)現(xiàn)訂單生產(chǎn)智能逾期預(yù)警、訂單銷量智能預(yù)測(cè)、原材料動(dòng)態(tài)庫(kù)存優(yōu)化。

本發(fā)明公開一種用于異構(gòu)網(wǎng)中宏基站與用戶間距離的被動(dòng)式估計(jì)方法，微基站SBS只需要對(duì)自身監(jiān)聽到的所有信噪比SNR進(jìn)行排序并取中位數(shù)就能估計(jì)出宏系統(tǒng)基站到用戶間的距離d0。傳統(tǒng)的估計(jì)方法中，d0只能在宏基站和宏用戶估計(jì)。通過宏系統(tǒng)到SBS的反饋鏈路，宏系統(tǒng)將d0發(fā)送給SBS。因此與傳統(tǒng)的d0估計(jì)方法相比，本發(fā)明不需要宏系統(tǒng)到SBS的反饋鏈路。并且，無(wú)線信道中的陰影衰落使得收發(fā)機(jī)之間的信道產(chǎn)生劇烈變化。這使得SBS估計(jì)d0變得異常困難。本發(fā)明考慮了陰影衰落對(duì)無(wú)線信道的影響，提出了一種簡(jiǎn)單的d0估計(jì)器。實(shí)驗(yàn)仿真證明，該估計(jì)器具有較好的估計(jì)性能。

本發(fā)明公開了一種與玉米雄性核不育相關(guān)的基因MS33及其在雜交育種中的應(yīng)用。本發(fā)明提供了一種與玉米雄性核不育相關(guān)的MS33蛋白，是如下(a)或(b)：(a)由序列表中序列1所示的氨基酸序列組成的蛋白質(zhì)；(b)將序列1的氨基酸序列經(jīng)過一個(gè)或幾個(gè)氨基酸殘基的取代和/或缺失和/或添加，且與植物雄性育性相關(guān)的由序列1衍生的蛋白質(zhì)。MS33基因突變導(dǎo)致玉米完全雄性不育，性狀徹底，不受環(huán)境影響。該基因具有在玉米雜交種子生產(chǎn)上的應(yīng)用潛力。

本發(fā)明公開了鞣花酸及與雷公藤紅素協(xié)同在制備抗肺癌藥物中的應(yīng)用，所述鞣花酸不僅發(fā)揮作用較好，并且作為一種天然多酚物質(zhì)，在動(dòng)物實(shí)驗(yàn)中幾乎未產(chǎn)生任何副作用，血清指標(biāo)和體重均屬正常，在雷公藤紅素與鞣花酸協(xié)同作用時(shí)，可以降低雷公藤紅素的使用劑量，并且無(wú)明顯副作用。

本發(fā)明公開了一種大規(guī)模 MIMO-FDD 系統(tǒng)中基于信漏噪比 (SLNR)的兩階段預(yù)編碼方法。對(duì)每組用戶的第一階段預(yù)編碼設(shè)計(jì)的運(yùn) 算復(fù)雜度低，且本發(fā)明的 SLNR 兩階段預(yù)編碼方法的總速率性能優(yōu)于 Junyoung-Nam 等人提出的 JSDM 預(yù)編碼方法。此外，本發(fā)明的方法基 于每組用戶的 SLNR 進(jìn)行預(yù)編碼設(shè)計(jì)，不會(huì)造成信道狀態(tài)信息損失， 即使相鄰兩組用戶的發(fā)送信號(hào)與基站的到達(dá)角有重疊時(shí)，也不會(huì)影響 SLNR 兩階段預(yù)編碼的性能。