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基于事件驅動方式的仿生視覺圖像傳感器，用于高速場景的拍攝 一、項目分類 關鍵核心技術突破、顯著效益成果轉化 二、成果簡介 隨著虛擬現實（VR）、增強現實（AR）和混合虛擬增強現實（MR）技術、自動駕駛、物聯網以及機器視覺等領域的飛速發展，對圖像傳感器的采集速度提出了更高的要求。傳統基于“幀”掃描形式的CMOS 或 CCD 圖像傳感器較難滿足高速運動物體的拍攝需求，若提高相機的圖像采集幀率，則需要采用高性能且結構復雜的模數轉換器，大量的圖像會帶來較大的數據冗余，此外，也會面臨功耗高的問題。 相比于傳統的光電和圖像傳感器，生物視網膜具有許多不可比擬的優勢。視網膜中的光感受器可根據外界光強的變化自適應調節增益，能夠感知超過 180dB 的光強范圍。另外，視網膜基于事件驅動式的采集方式，僅輸出場景中光強發生變化的信息，因而，能夠濾除低頻信息帶來的冗余。在信號處理和傳輸上，采用異步通信的方式，通過神經節細胞將光強信息轉換為時空脈沖信號，實現低功耗。 受到生物視網膜的啟發，研究人員提出了基于事件驅動方式的仿生視覺圖像傳感器，用于高速場景的拍攝。該類傳感器多采用對數像素電路作為光強探測單元，因其動態響應范圍寬，可隨機讀取。然而，對數電路在弱光環境下靈敏度低，幾乎沒有光響應，即仍然無法模仿視網膜弱光下的高靈敏度，除此之外，其輸出受到 (Fixed Pattern Noise，FPN)的影響，降低了圖像質量。 我們提出了一種兼容 CMOS 工藝的光敏二極管體偏置場效應晶體管器件(PD- body biased MOSFET，簡稱 PD-MOS)，其結構圖和等效電路如圖 1所示。 利用 PD 的感光特性以及 MOSFET 的正向襯底偏置效應實現集成光強探測及信號放大于一體的光電器件。該器件可解決對數電路在弱光下靈敏度低的問題，并且提出了一種明暗傳感器的方案以降低噪聲。設計成像測試方案并搭建靜態圖像采集測試系統，實現靜態顯示，通過 MTALAB 進行圖像恢復從而實現動態圖像顯示功能。   圖 1 (a) PD-MOS 器件結構及其 (b) 等效電路圖 經過商用 180nm CMOS 工藝流程制備后的器件概貌如圖 2 所示，圖 (a) 為三種不同像素設計的芯片實物圖，從上至下分別為環形結構、條形結構及對數像素電路，將其中的環形結構在顯微鏡下放大觀察可看到圖 (b) 所示的形貌，圖 (c) 為4個像素的顯微圖。   圖 2 (a) PD-MOS 成像陣列芯片的實物圖，(b) 環形結構芯片在顯微鏡下的放大圖以及 (c) 環形結構像素放大圖 上位機實時顯示效果如圖3所示，可以明顯看出兩根頭發相交。子圖 (a) 為暗態時的 100 幀平均灰度圖，子圖 (b) 為暗態時的曲面圖，子圖 (c) (e) (g) (i) 為光態下的圖，子圖 (d) (f) (h) (j) 為光態下的圖像數據減去暗態下圖像數據的降噪圖，可以發現在30nw/cm2 輻照度下已經出現頭發的輪廓，當輻照度繼續增加，頭發的輪廓越來越清晰，當輻照度達到 3mw/cm2，仍然可以看到頭發的輪廓。   圖 3 陣列芯片采集的圖像 不同于傳統計算機視覺系統的圖像采集方式，生物視覺系統的成像由視野場景中發生的事件觸發，且生物視網膜具有寬動態響應范圍、超低功耗以及異步傳輸等特點，這為仿生視覺系統的研究提供了全新的思路。隨著物聯網、自動駕駛以及安防等領域的快速發展，它們對高速動態圖像傳感器的需求也日益提升。近些年，針對這些需求，研究人員提出了一種用于采集高速動態信息的類視網膜相機，成為了一大熱點研究方向。類視網膜相機的工作原理模擬了生物視網膜事件驅動型的采集方式及異步型的傳輸模式，為動態視覺成像提供了硬件基礎。綜上，該類傳感器的研究具有十分重要的科研意義和深遠的經濟價值。

解剖結構正確，體表骨性標志清楚，關節運動靈活，可添加或替換不同的穿刺模塊，可進行腰椎穿刺、髂前上棘骨髓穿刺、胸腔穿刺、腹腔穿刺、靜脈穿刺等操作訓練。適用于臨床醫學本科生實習示教、住院醫師培訓等。 可根據用戶需求在此模型身上添加新的穿刺模塊。 注：模型充分體現經濟價值性，行穿刺功能同時，還可定制克雷氏骨折、根骨骨折等全身各處骨折形式。

本發明公開了一種負載蛋白、多肽類藥物微球立體形態及分布的測定方法，屬于微球測定技術領域。

本發明涉及一種抗ＨＩＶ－１的多肽Ｃ２２、該多肽Ｃ２２表達前體、編碼多肽的 ＤＮＡ序列、單體多肽的藥物組合物，及其制法。本發明的多肽Ｃ２２用融合蛋白表達 得到多肽前體，酶切得到多肽Ｃ２２，工藝簡單，且可提高最終產率，適合于工業化生 產。 

研究表明冠狀病毒表面S蛋白結構中與ACE2直接結合的S1亞結構易發生變異，而S2結構在病毒對細胞進行融合的過程中，可形成高度保守的疏水溝狀構型，幫助病毒的RNA進入人體細胞。只要抑制了S2結構，即可抑制病毒對人體細胞的融合。因此發現與設計可以在S2蛋白結合的多肽成為關鍵技術點。項目依托Reymond教授已發展成熟的Chemical Sp

納米氮化硼材料兼具氮化硼和納米材料的雙重優勢，廣泛應用于航空航天、高端電子散熱材料、吸附劑、水凈化、化妝品等領域。項目團隊開發出一種能夠實現形貌和尺寸均一且具有超大比表面積多孔氮化硼納米纖維的規模化制備技術，目前市場尚未實現規模化生產。該技術合成工藝簡單可控、成本低、過程綠色環保，處于國際領先地位。 1 產品的應用領域 圖2 高性能氮化硼納米纖維粉體 圖3 氮化硼納米纖維粉體微觀形貌

（專利號：ZL 201410446620.8） 簡介：本發明公開一種仿生撲翼飛行器升力測試裝置及測試方法，屬于撲翼飛行器技術領域。該發明主要包括連接軸、擺桿、斜桿、支架、大齒輪、小齒輪、立柱、底盤、傳感器、發送器等；其中：連接軸、擺桿和立柱的軸線位于同一平面內，連接軸固定在擺桿的下端，擺桿的上端與斜桿下端鉸接，斜桿上端與大齒輪固定聯接，大齒輪由軸承支承在支架的立軸上，并與電機軸端的小齒輪保持嚙合，支架、立柱和底盤連接形成固定機架，發送器安裝在傳感器的尾部。傳感器測量擺桿相對于斜桿的角位移，由數學模型計算出對應的升力。本發明具有結構緊湊，占用空間小測量范圍大，測量準確度高，測試時模型安裝方便，操作簡單等優點。

課題主要研究在模擬及真實口腔環境中，發展缺損牙齒和種植體表面蛋白質組裝體等生物調控因子的程序化構筑和仿生礦化修復技術，并從微、介到宏觀尺度探究材料生長過程中蛋白質組裝體介導的生物礦化機制。該研究為原位仿生礦化方法修復牙損傷提供科學依據和理論指導；

本系統基于北京航空航天大學模式識別與人工智能實驗室的多模情感識別與情感表達融合技術，開發了基于3D仿生代理的多模情感人機交互系統。該系統具有情感感知與表達能力，能夠通過采集用戶的視音頻信號，實時感知用戶表情和語音中包含的六種基本情感信息（高興、悲傷、驚訝、害怕、生氣、嫌惡），識別準確率達到85%，并通過3D仿生代理生動的語音和肢體動作與用戶進行自然和諧的對話交流。系統消耗資源少，適合移動平臺；融合表情和語音進行決策級情感識別，識別率高；采用3D仿生代理，交互界面生動自然。該系統及相應情感感知技術可應用于新一代情感人機交互界面。本成果已獲得授權發明專利2項，受理發明專利15項，申請國際發明專利2項。授權發明專利如下：一種魯棒的人臉表情識別方法，ZL200810223211.6；漢語語音情感信息的提取及建模方法，ZL200810104541.3。