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本實用新型涉及一種雙水箱太陽能地暖組合結構，包括太陽能電池板、太陽能熱水器和地暖，太陽能電池板包括蓄電池、控制器及開關模塊，三者用導線相連，太陽能熱水器包括保溫水箱、集熱管和托架一，地暖包括副保溫水箱、托架二、盤管、水泵、儲水箱及深井，太陽能熱水器和地暖都包括水管和電磁閥，其保溫水箱與集熱管、副保溫水箱與盤管、保溫水箱與副保溫水箱、盤管與水泵、盤管與儲水箱、儲水箱與水泵、水泵與深井以及儲水箱與深井都通過相應水管相連，電磁閥設在相應水管接頭處，托架一與托架二分別支撐保溫水箱和副保溫水箱。該組合結構充分

（專利號：ZL 201410345592.0） 簡介：本發明公開了基于螺旋槳尾流壓力脈動計算的空化噪聲特征估計方法，屬于水聲目標特征提取領域。基于螺旋槳尾流壓力脈動計算的空化噪聲特估計取方法，包括以下步驟：(1)備用網格生成并導入計算程序后生成算例文件，(2)空化模型和湍流模型設定，(3)數值計算參數設定，(4)數值計算，(5)數值方法可靠性驗證及網格確定，(6)空化尾流壓力脈動非定常數值計算，(7)壓力脈動信號功率譜變換及低頻線譜幅值提取，(8)線譜特征估計及分析。本發明將現代流體力學、空泡動力學和信號處理領域中相關研究成果引入水下目標的噪聲特征分析，體現多學科和多領域的交叉性。

1 成果簡介作為一種清潔、高效的能量轉換裝置， 質子交換膜燃料電池的理論比能量高達32940Wh/kg（ 在地面上使用時可不計空氣的質量），是各種電化學電池體系中的理論比能量“ 絕對冠軍”， 而且功率密度高、電流密度大， 是最先進的能量轉換技術之一。現在世界各國正在加速其在民用領域的產品開發。 利用質子交換膜燃料電池國產關鍵原材料，創新膜電極制備方法（“熱定型” CCM 制備法）和優化制備工藝，開發出了高性能、大面積的國產材料膜電極批量制備技術。并在模塊化燃料電池設計和計算機模擬仿真的基礎上，研制出了空冷、自增濕式質子交換膜燃料電池發電機。該成果獲得全國第十九屆發明展覽會發明金獎。空冷、自增濕式質子交換膜燃料電池發電機，主要由燃料電池、供氣軸流風扇、陽極間歇式排氣電磁閥、 DC/DC 穩壓器和控制電路板等組成，燃料電池采用陰極與大氣貫通的開 放設計和高效的自增濕專利技術，能實現寬功率范圍的自增濕發電。在電化學發電過程中，無需進行復雜的熱管理和對反應氣體進行預加濕，大大地減化了系統結構，提高了系統比功率（ 265W/kg、 211W/L），并降低了成本，是一種實用性很強的新能源發電機。該發電機采用普氫燃料，發電效率可達到 50%以上，功率密度可達到 300mW/cm2 以上，無污染。在分布式電站、交通動力和便攜式電源方面具有廣泛的應用前景。 燃料電池發電機技術指標： 上圖： 1.3 千瓦 空冷、自增濕式燃料電池發電機 (43 cells)2 應用說明經過近十年來的電動汽車、 分布式電站、電源等領域的廣泛示范應用（ 燃料電池已經在航天、軍事上得到應用，燃料電池備用電源和燃料電池家用電站正在開始商業化）， 質子交換膜燃料電池技術的成熟度已經逐漸被用戶所接受。目前，其商業化主要問題是成本較高（采用進口材料成本昂貴）， 而本項目采用“ 863” 計劃“ 全國產材料燃料電池發電機” 成果，利用國產原材料制備燃料電池電堆，燃料電池材料供應不僅有安全保障，而且還有低成本優勢，可望克服燃料電池高成本的商業化障礙。3 應用說明本項目屬新能源發電機領域。在分布式電站、交通動力和便攜式電源方面具有廣泛的應用前景。4 效益分析目前，質子交換膜燃料電池的先進制造水平為：電極催化劑載量為 0.5 毫克/平方厘米（電極）左右，電極性能可以在常壓空氣條件下達到 0.62V、 1A/cm2 (0.62W/ cm2)。如在批量生產的情況下， 1 千瓦的質子交換膜燃料電池電堆僅需要使用約 2 克的 Pt 催化劑、 0.2 平方米的質子交換膜、 0.4 平方米的碳紙擴散層和約 0.24 平方米模壓雙極板。考慮國產燃料電池材料的批量生產，估計能實現的經濟指標： 1500 元/平方米（質子交換膜）、催化劑 400 元/克（ Pt）、 300 元/平方米（碳紙）、 600 元/平方米（模壓石墨板）。 1 千瓦全國產材料燃料電池堆的關鍵材料成本可控制在 1500 元以下，這與目前進口材料燃料電池 26000 元/千瓦的成本相比， 國產材料燃料電池堆具有十分誘人的前景，這一批量生產的經濟指標已經遠遠低于電站成本要求 8000 元/千瓦，距離交通動力 500 元/千瓦的產業化目標也為時不遠。

本成果提出的基于超像素樣本擴充的空譜全卷積高光譜圖像分類方法有效的利用高光譜圖像的超像素分割結果指導偽樣本擴充增加了訓練集樣本數量，解決了高光譜圖像有標記樣本的稀缺問題，同時空譜的全卷積分類網絡也充分利用了多尺度的空間特征和光譜特征實現了較高的分類精度。 成果非涉密，專利申請已經提交。 實驗采用反射光學系統成像光譜儀（ROSIS）傳感器獲取意大利北部帕維亞大學（Pavia  University）的高光譜圖像數據。該數據集由 103 個光譜帶組成，共 610×340 像素，光譜覆蓋范圍從 430nm 到 860nm，空間分辨率為 1.3m。該數據集一共含有 9 個類別的 42776個有標記樣本，選取每類 30 個有標記樣本作為訓練集，其余作為測試集。 由下表可以看出，在每類選取 30 個樣本的情況下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 數 比 DFFN 模 型 高 出20.8%，17.4% 和 26.5%；比CNN 高 出 23.1%，18.8% 和29.2%。并且下表證明了使用了偽標簽樣本擴充的空譜全卷積網絡的本方法在小樣本情況下每個類的分類準確性均優于 DFFN 和 CNN，達到了較好的分類效果。 表 1 PaviaU 數據集上對比實驗結果

該成果提出了一種基于空譜差分輔助核聯合稀疏表示分類的高光譜圖像分類方法。本章方法的主要創新性在于：1）能夠將光譜的差分輔助信息和原光譜特征信息有效結合。2）能夠考慮不同光譜屬性間的高階空間相關信息。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據上的實驗表明，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。 主要技術指標 不同數據集下的訓練樣本與測試樣本數參閱表 1. 在該訓練樣本集數量下的分類結果表現參見表 2. 相比于傳統分類器 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. 不同數據集下的訓練樣本選取數量 表 2. PaviaU 大學數據下不同方法的正確率比較

本發明公開了一種基于信道角度域信息的分布式空時預編碼傳輸方法，其關鍵是接收端把通過信道估計得到的信道角度域信息，包括平均入射角、角度擴展和歸一化接收天線距離，反饋給發射端，收到反饋信息后，發射端首先構建出信道的統計信息，包括均值和相關矩陣，然后利用這些信息設計最佳的預編碼矩陣，對預先設計好的空時碼字進行預處理。這種基于信道角度域信息的分布式空時預編碼傳輸方法一方面可以得到更加精確的信道統計信息，另一方面可以進一步減少所需的反饋量。

本發明公開了一種徽州傳統聚落內的窄巷深弄改造路燈結構裝置。本發明中：支撐塊的上部縱向開設線纜通孔結構，支撐塊的下部連接第一接觸板結構，第一移動連桿的另一端的外側連接路燈結構，第一移動連桿上與路燈異側的面板上垂直裝設第一固定連桿和第二固定連桿，第二固定連桿位于第一固定連桿的下方。本發明通過在第一移動連桿上裝設第一加固板，通過第一移動連桿與上側的橫梁螺紋桿的配合，并利用固定螺帽將第一移動連桿進行固定，使得裝置在建筑墻體上進行水平和豎直兩個方向進行加固操作，同時第一加固板上的端側凸起塊可以較好的與建筑墻體

以噴射液氮的方式執行深冷加工，并為包括切削速度、切削深度和切削進給量在內的一系列待優化輸入加工參數設定取值區間;根據 正交試驗來執行多種工況下的車削加工，相應建立車削模型，并求解 各工況下作為研究變量的輸出結果;選取切削溫度、加工平面方向的 表面殘余拉應力和最大殘余壓應力的深度這三個變量作為優化目標， 并采用響應面法進行擬合;對三個優選目標分別設定優化系數，并求 解獲得在深冷加工條件下，上述待優化加工參數的最優解。通過本發 明，能夠在主要車削加工輸出結果之間取得良好的平衡，有效執行對 整體切削工藝參

產品詳細介紹LA-S植物根系分析儀系統（獨立版）1、用途：用于對洗凈后的根系圖像進行多參數、批量化的自動分析。2、系統組成：雙光源掃描成像儀及根盤附件、分析軟件和電腦（電腦另配）。3、 主要性能指標：配光學分辨率4800×9600、A4加長的雙光源彩色掃描儀。根系反射稿幅面為355.6mm×215.9mm，透掃幅面為304.8mm×203.2mm，最小像素尺寸0.005mm×0.0026 mm。可分析測量：1)根總長；2)根平均直徑；3)根總面積；4)根總體積；5)根尖計數；6)分叉計數；7)交疊計數；8)根直徑等級分布參數；9)根尖段長分布，10）可不等間距地自定義分段直徑，自動測量各直徑段長度、投影面積、表面積、體積 等，及其分布參數；11）能進行根系的顏色分析，確定出根系存活數量，輸出不同顏色根系的直徑、長度、投影面積、表面積、體積。12）能進行根系的拓撲分析，自動確定根的連接數、關系角等，還能單獨地自動分析主根或任意一支側根的長度和分叉數等，可單獨顯示標記根系的任意直徑段相應各參數（分檔數、檔直徑范圍任意可改，可不等間距地自定義），并能進行根的分叉裁剪、合并、連接等修正，修正操作能回退，以快速獲得100%正確的結果。13）能用盒維數法自動測根系分形維數。可分析根瘤菌體積在根系中的占比，以客觀確定根瘤菌體貢獻量。14）大批量的全自動根系分析，對各分析結果圖可編輯修正。15）能做根系生物量分布的大批量自動化估算。16）能自動測量油菜、大豆等果莢的果柄、果身、果喙部分的粗細、長、弧長、玄高等參數。17）能自動測量各種粒的芒長。18）能測各類針葉的葉面積、長度、粗細。19）各分析圖像、分布圖、結果數據可保存，分析結果輸出至Excel表，可輸出分析標記圖。推薦選配品牌電腦：品牌電腦（酷睿i5 CPU / 8G內存/ 19.5”彩顯/無線網卡，5個以上USB2.0口，運行環境Windows 10完整專業版或旗艦版）。