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由黑龙江省农业科学院作物资源研究所以黑龙江品种9300-9为母本，以京农7号为父本杂交，经系统选育而成。该新品种于2011年决选，品种代号龙11-726，2012-2013年在所内进行产量鉴定试验，2014～2015年进行品种比较试验，2016～2017年参加黑龙江省区域试验，2018年参加黑龙江省生产试验。龙小豆7号属直立型中熟品种。在适应区出苗至成熟生育日数88天左右，需≥10℃活动积温1881℃左右。有限结荚习性，株型紧凑，直立抗倒伏。幼茎绿色，株高56cm，主茎分枝1～2个。叶片心形，花黄色。单株结荚20个左右，圆棍形，成熟荚皮黄白色，单荚粒数7粒左右。籽粒圆柱形，种皮红色，百粒重17g左右。粗蛋白含量20.69％，粗脂肪含量0.53％，粗淀粉含量53.87％。试验平均公顷产量2158.5公斤，较对照品种龙小豆3号增产12.8%。

该品种为中粒型中早熟红小豆类型，植株直立、适应性好。高产、品质优良。龙红豆1号色泽鲜艳，商品性好，稳产品种，该品种直立性突出，适合机械化收获。

1、课题来源与背景： 缓解超密集网络的同频干扰并实现用户的速率比例公平，是保障5G高速通信和高服务质量的关键。现有研究对网络中密集部署的小基站进行分组，有利于同频干扰的解决，但在提高组内信道利用率上和克服组间边缘干扰上、基于速率比例公平的服务质量保障上仍存在不足，并且没有考虑智能优化算法的计算延迟对动态资源分配的不利影响。 2、研究目的与意义： 超密集网络是实现5G网络高速通信的关键技术之一。超密集网络通过在宏蜂窝小区中接入大量小蜂窝基站，形成了大量的小小区（small cell），可有效缓解宏基站的数据流量压力，并能减少网络覆盖盲区、扩展网络覆盖范围。动态资源分配是缓解同频干扰、保障服务质量的重要手段。与传统算法相比，智能优化算法由于其较强的优化性能，已被广泛地运用于求解无线网络的动态资源分配。本项目通过智能优化算法和深度学习技术，提高5G超密集网络动态资源分配中的公平性，满足5G绿色网络对高速率、低功耗和低延时要求。 3、主要论点与论据： 随着5G的迅猛发展，个人无线设备乃至小基站的数量均将迅速增长，频谱数据也将急剧增加，频谱大数据的存在已成事实；随着计算机硬件和计算能力的飞跃发展，以大数据为“燃料”的深度学习技术业已得到了长足的发展，在各行各业中利用深度学习对大数据进行分析以促进行业的发展已成为当前的研究热点。 4、创见与创新： 提出了子信道“合并-拆分”的子信

黑龙江省农业科学院作物资源研究所豆类研究室成立于1956年，专业从事豆类资源创新及新品种选育工作，现有科研人员有6人，高级职称5人，其中，博士3人，硕士1人，现有国家食用豆产业技术体系岗位科学家1人，黑龙江省协同创新技术体系岗位专家1人。食用豆育种技术处于国内领先水平，选育食用豆新品种57个，食用豆新品种累计推广种植面积超过2000万亩，支撑着黑龙江省杂粮杂豆产业发展。获得黑龙江省科学进步二等奖1项，黑龙江省科学技术一等奖2项，编著5部，发表论文70余篇，SCI收录20余篇。

研制目的： 目前，随着国内锅炉及燃烧技术的发展，W火焰锅炉燃烧技术也得到了深入发展，在国外技术引进的基础之上，超临界W火焰锅炉应运而生。并在此基础上发展了国内首台具有自主知识产权的超临界W火焰锅炉-塘寨电厂2×600MW超临界W火焰锅炉。超临界W火焰锅炉在投运后表现出着火条件良好和煤粉燃尽度高等一系列优点，但是在实际运行中也普遍出现了运行不稳定、水冷壁超温变形易拉裂、NOx排放量较高等问题；此外在燃用无烟煤的电厂中，无烟煤由于其燃烧特性，锅炉的NOx排放量很高。目前国内燃用无烟煤的锅炉NOx排放量普遍在1000mg/m3左右。高水平的NOx排放使得电厂面临很大的脱硝压力；上述两方面因素，制约了无烟煤等劣质煤质在电站锅炉上的应用。 本项目的研制开发，使得锅炉在安全稳定运行的前提下，达到了较低的氮氧化物的排放，解决了无烟煤高效燃烧与低氮排放的世界难题，拓宽了公司大型煤粉锅炉的煤种适应性。此外，燃用无烟煤锅炉的开发，对公司产品满足用户需求多样化，进一步提升国际褐煤锅炉市场地位以及拓展更加开阔的国际市场具有重要的意义。 技术路线： 在已有W火焰锅炉研制经验的基础上，以塘寨2x600MW超临界工程为依托，通过W火焰在下炉膛的温度分布特性、W火焰锅炉在冷灰斗斜坡的近壁温度分布特性、浓淡相煤粉气流着火特性、一、二、三次风的调节特性、炉内热负荷分布特

技术转让、合同、入股均可，具体资金双方协商，希望尽快落地实现产业化。