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本發(fā)明公開了光空間調(diào)制通信系統(tǒng)中ＬＥＤ個數(shù)任意時的比特映射方法。一般情況下，光通信中的空間調(diào)制都限定發(fā)送端ＬＥＤ的個數(shù)是２的冪次方。然而，實際部署的ＬＥＤ個數(shù)不一定正好是２的冪次方。針對這一問題，本發(fā)明提出了光空間調(diào)制系統(tǒng)中發(fā)送端ＬＥＤ個數(shù)任意的比特映射方法。所述方法主要包括三個步驟：空間域的比特映射、信號域的比特映射、加入信道信息之后的比特映射。經(jīng)過以上三個步驟便能得出相應(yīng)場景下性能較好的空間調(diào)制映射方式，從而實現(xiàn)了發(fā)送端個數(shù)任意的可見光空間調(diào)制的信息傳輸。

"醋酸阿比特龍（abiraterone acetate）是由Ceotocor Ortho公司開發(fā)的口服有效的CYP17酶不可逆抑制劑， 2011年4月28日經(jīng)美國FDA 批準上市，與潑尼松聯(lián)用治療去勢抵抗性前列腺癌，商品名Zytiga。目前阿比特龍的合成路線主要有 兩條，一條是從醋酸脫氫表雄酮出發(fā)，經(jīng)三氟甲基化和Suzuki 偶聯(lián)反應(yīng)得到醋酸阿比特龍，此路線較短， 但成本較高；另一條路線是以去氫表雄酮為起始原料，經(jīng)與肼縮合、碘代、Suzuki 偶聯(lián)、乙酰化反應(yīng)制備 醋酸阿比特龍，步驟略長，各步產(chǎn)率較高，中間體能通過重結(jié)晶得到，不足之處是終產(chǎn)品須通過反相柱色 譜分離純化，難以放大化生產(chǎn)。 本技術(shù)成果改進了醋酸阿比特龍的合成路線二，采用去氫表雄酮為起始原料，四步反應(yīng)制得醋酸阿比 特龍粗品。粗品可通過成鹽純化，收率36.5%，純度99.6%，避免了后續(xù)的柱色譜分離，適合工業(yè)化生產(chǎn)。 此外，還發(fā)展了一條醋酸阿比特龍的簡化合成路線，以醋酸脫氫表雄酮為起始原料，經(jīng)與肼縮合、碘代、 Suzuki 偶聯(lián)三步反應(yīng)以及終產(chǎn)品的成鹽提純，可以99.1%的純度，40.8%的總收率得到醋酸阿比特龍純品?！?

一種閃存存儲器的混合映射方法，屬于固態(tài)存儲領(lǐng)域，解決現(xiàn) 有映射方法存在的處理隨機寫請求并行度不足的問題，從而提升閃存 存儲器的性能。本發(fā)明包括初始設(shè)置步驟、緩存操作步驟、數(shù)據(jù)讀操 作步驟及數(shù)據(jù)寫操作步驟，通過引入虛擬存儲塊的概念，當(dāng)發(fā)生數(shù)據(jù) 寫操作時，僅當(dāng)緩存中替換出來的頁連續(xù)，且能夠?qū)懭腠樞驅(qū)懭罩緣K 中時，仍然按照傳統(tǒng)閃存存儲器的方式寫入，在其他情況下，均可以 將其寫入虛擬存儲塊中的一個大頁內(nèi)，由于一個大頁中的多個

本發(fā)明提供了基于視覺注意的宏塊層比特分配優(yōu)化方法，其包括以下步驟：步驟1、判斷宏塊屬于前景區(qū)域還是背景區(qū)域，檢測出運動區(qū)域；步驟2、使用梯度來檢測結(jié)構(gòu)紋理區(qū)域；步驟3、宏塊層目標比特分配。本發(fā)明分析了HVS視覺注意特性的基礎(chǔ)上，首先通過參考幀中宏塊的運動矢量，結(jié)合幀間差分法及當(dāng)前宏塊的位置，提取圖像中引起視覺注意的運動區(qū)域，然后采用平均梯度檢測紋理區(qū)域，根據(jù)圖像中宏塊所在區(qū)域，優(yōu)化宏塊的目標比特分配。本文提出的算法取得了與JVT-G012算法相當(dāng)?shù)木幋a圖像質(zhì)量，減少了視頻序列PSNR的波動，使編碼圖像整體保持了穩(wěn)定的客觀質(zhì)量，同時也取得較好的編碼圖像主觀質(zhì)量。

本發(fā)明基于壓縮感知理論將將測量的信號通過1比特量化，去掉了之前被測信號能量為1的假設(shè)，通過循環(huán)迭代的公式最小化凸的替代函數(shù)，最終恢復(fù)出要測量的信號，相比于之前相關(guān)算法明顯的提高的信號的恢復(fù)精度。

北京康比特體育科技股份有限公司成立于2001年，是一家集運動營養(yǎng)、健康營養(yǎng)食品研發(fā)與制造、數(shù)字化體育科技服務(wù)為一體的創(chuàng)新型體育科技公司，致力于為競技運動人群、大眾健身健康人群、軍需人群提供運動營養(yǎng)、健康營養(yǎng)食品及科學(xué)化、智能化運動健身解決方案。2022年12月，北京康比特體育科技股份有限公司在北京證券交易所掛牌上市，成為北交所運動營養(yǎng)第一股（證券代碼 833429）。 康比特于2005年組建數(shù)字科技技術(shù)團隊，啟動數(shù)字體育科技研究，經(jīng)過十多年發(fā)展，目前已形成科學(xué)訓(xùn)練管理平臺、智慧營養(yǎng)管理平臺、運動健康管理平臺三大系列產(chǎn)品，致力于通過信息化物聯(lián)網(wǎng)智能技術(shù)的研究與成果應(yīng)用，賦能體育科技的數(shù)字化發(fā)展。數(shù)字體育科技是將康比特運動營養(yǎng)應(yīng)用技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)相結(jié)合的一種數(shù)字化手段，旨在解決運動人群科學(xué)訓(xùn)練和精準營養(yǎng)的問題。 2020年，康比特成為教育部全國首批授權(quán)的“1+X證書”體育運動領(lǐng)域企業(yè)，《運動營養(yǎng)咨詢與指導(dǎo)職業(yè)技能等級證書》作為首批體育運動領(lǐng)域職業(yè)技能等級證書，開創(chuàng)了我國運動營養(yǎng)行業(yè)復(fù)合型專業(yè)人才培養(yǎng)的新模式。歷經(jīng)近5年的發(fā)展，運動營養(yǎng)咨詢與指導(dǎo)認證體系日臻成熟，現(xiàn)已形成集考試、培訓(xùn)、職業(yè)技能競賽、數(shù)字化實訓(xùn)室建設(shè)等“崗、課、賽、證、產(chǎn)”五位一體的運動營養(yǎng)教育生態(tài)體系。

在 雙金屬氮雜富勒烯 Gd2@C79N 的分子結(jié)構(gòu)和量子比特行為這一體系中可以實現(xiàn)對任意疊加態(tài)的操控，并可應(yīng)用于 Grover 算法中。直流磁化率測試表明，碳籠上氮原子取代引入的自由基轉(zhuǎn)移到內(nèi)部釓離子之間，并與兩個釓離子發(fā)生強的鐵磁耦合（耦合常數(shù) JGd-Rad = 350 ± 20 cm-1 ），使體系呈現(xiàn)出 S = 15/2 的高自旋基態(tài)。連續(xù)波電子順磁共振（ cw-EPR ）測試在 0-6000 G 磁場范圍內(nèi)觀測到了 22 個躍遷，通過自旋哈密頓量的擬合可以確定 Gd2@C79N 中豐富的多能級結(jié)構(gòu)。脈沖 EPR （ pulse EPR ）則可以通過自旋回波（ spin echo ）信號研究體系中的退相干行為。在 5 K 溫度下， 2-6000 G 磁場范圍內(nèi)，高自旋 Gd2@C79N 仍然具有微秒量級的退相干時間， 如此長的退相干時間使得對任意自旋疊加態(tài)的操控成為可能。自旋回波章動實驗證明了體系中多樣性拉比循環(huán)（ Rabi Cycle ）的存在，拉比頻率則可由旋轉(zhuǎn)波近似的方法從 22 個躍遷推演計算，并且得到與實驗數(shù)據(jù)一致的結(jié)果，進一步驗證了 Gd2@C79N 的 22 個躍遷非常適合用于量子操作。

一種支持對地觀測數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)注冊的映射方法及系統(tǒng)，首先構(gòu)建存儲觀測數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)信息的注冊信 息模型，包括構(gòu)建觀測數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)注冊信息模型的注冊包;依據(jù)觀測數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)注冊對象，構(gòu)建注冊信 息模型的外部對象類;依據(jù)觀測數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)對象之間的相互關(guān)系，構(gòu)建注冊信息模型的關(guān)系類;依據(jù)觀 測數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)的分類信息，構(gòu)建注冊信息模型的分類架構(gòu);依據(jù)觀測數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)的相關(guān)屬性，構(gòu)建注冊 信息模型的擴展屬性類。然后構(gòu)建觀測數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)信息模型到注冊信息模型的映射關(guān)系，包括構(gòu)建觀測 數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)信息模型到注冊信息模型的映射流程;構(gòu)建觀測數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)類型和注冊對象的類型映射;構(gòu) 建觀測數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)屬性到注冊對象的屬性映射。

本發(fā)明提出了一種基于值-列映射的通用單字段拆分數(shù)據(jù)抽取方法和裝置，利用 OLEDB 通用數(shù)據(jù)訪 問技術(shù)，將源表中的單一字段的數(shù)據(jù)經(jīng)過轉(zhuǎn)換算法處理后分別按照映射關(guān)系抽取到目的表中的多個字段 中，實現(xiàn)了單字段的拆分抽取。本發(fā)明能夠適用于規(guī)定情形下的從單字段到多字段的數(shù)據(jù)抽取過程，具 有極強的通用性，在未來基于數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)抽取研究領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。 

本發(fā)明公開了一種在虛擬視點合成中選取和填補合理映射點方法，包括重合判別與處理步驟、壞點差別與處理步驟和裂紋空洞填補步驟。與現(xiàn)有的視點合成原有技術(shù)相比，本發(fā)明在選取映射位置重復(fù)的像素點時，排除了噪聲的干擾，能夠有效的區(qū)分背景點與前景點，明顯提高了映射后的像素點的準確性；對映射點是否是壞點做了有效的判斷，提高了映射的準確性；在填補映射產(chǎn)生的裂紋空洞時，引入相關(guān)性很高的像素點信息，并結(jié)合前景背景的相關(guān)性，提高了用于填補裂紋空洞的信息的準確性。本發(fā)明克服了現(xiàn)有 3D 合成技術(shù)中映射處理方法的缺陷，提供一種可靠地選取映射像素點和填補裂紋空洞方法，從而使映射后的圖像像素點準確，使得到的虛擬視點質(zhì)量進一步提高。