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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺(tái)
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Er3+Yb0.20Y2.80Al5N0.10F0.10O11.80Pt-TiO2光催化劑及其在光催
本發(fā)明提供了光催化劑 Er3+:Yb0.20Y2.80Al 5 N0.10F0.10O11.80 /Pt-TiO2 的制備方法，并將其應(yīng)用在在光催化分解水制氫中。
遼寧大學(xué)
2021-04-11
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材料學(xué)院生物功能材料研究團(tuán)隊(duì)在Matter發(fā)表中藥材料學(xué)策略治療H1N1~MRSA混合感染肺炎成果
臨床上，由于病原體與宿主之間復(fù)雜的相互作用，病毒-細(xì)菌混合肺炎會(huì)導(dǎo)致非常高的死亡率，對(duì)全世界人類健康造成了嚴(yán)重威脅。在新型冠狀病毒肺炎(COVID-19)全球大流行期間，幾乎所有嚴(yán)重的COVID-19患者都因繼發(fā)性細(xì)菌感染而接受抗生素治療，許多患者死于細(xì)菌繼發(fā)感染而非病毒本身，包括多重耐藥細(xì)菌感染。
天津大學(xué)
2021-09-23
關(guān)于公布2023年度內(nèi)蒙古自治區(qū)級(jí)科技企業(yè)孵化器、加速器和自治區(qū)備案眾創(chuàng)空間的通知
為貫徹落實(shí)黨的二十大精神，深入實(shí)施“科技興蒙”行動(dòng)，完善科技創(chuàng)業(yè)孵化全要素、全鏈條服務(wù)體系，促進(jìn)科技創(chuàng)業(yè)帶動(dòng)就業(yè)，加快自治區(qū)級(jí)科技企業(yè)孵化器、加速器和自治區(qū)眾創(chuàng)空間高質(zhì)量發(fā)展，根據(jù)《內(nèi)蒙古自治區(qū)科技企業(yè)孵化器和加速器管理辦法》（內(nèi)科成字〔2022〕21號(hào)）、《內(nèi)蒙古自治區(qū)眾創(chuàng)空間管理辦法》（內(nèi)科成字〔2022〕13號(hào)）等文件精神，按照《關(guān)于組織開(kāi)展2023年度自治區(qū)級(jí)科技企業(yè)孵化器、加速器和眾創(chuàng)空間備案工作的通知》（內(nèi)科成字〔2023〕21號(hào)）等有關(guān)規(guī)定和程序，經(jīng)各盟市科學(xué)技術(shù)局等主管部門(mén)推薦，自治區(qū)科技廳組織評(píng)審并公示，現(xiàn)將內(nèi)蒙古特如科技有限責(zé)任公司特如雙創(chuàng)科技企業(yè)孵化器等4家孵化器備案為自治區(qū)級(jí)科技企業(yè)孵化器，將呼和浩特市科學(xué)技術(shù)成果轉(zhuǎn)化中心呼和浩特科創(chuàng)中心加速器等3家加速器備案為自治區(qū)級(jí)科技企業(yè)加速器，將內(nèi)蒙古云創(chuàng)企業(yè)孵化器管理咨詢有限公司云創(chuàng)聯(lián)盟眾創(chuàng)空間等16家眾創(chuàng)空間備案為自治區(qū)眾創(chuàng)空間。
內(nèi)蒙古自治區(qū)科學(xué)技術(shù)廳成果管理與轉(zhuǎn)化處
2023-08-16
關(guān)于對(duì)2023年度擬確定為內(nèi)蒙古自治區(qū)級(jí)科技企業(yè)孵化器、加速器和眾創(chuàng)空間名單的公示
根據(jù)《內(nèi)蒙古自治區(qū)科技企業(yè)孵化器和加速器管理辦法》（內(nèi)科成字〔2022〕21號(hào)）、《內(nèi)蒙古自治區(qū)眾創(chuàng)空間管理辦法》（內(nèi)科成字〔2022〕13號(hào)）和《關(guān)于組織開(kāi)展2023年度自治區(qū)級(jí)科技企業(yè)孵化器、加速器和眾創(chuàng)空間備案工作的通知》（內(nèi)科成字〔2023〕21號(hào)）等文件要求，經(jīng)各申報(bào)機(jī)構(gòu)申請(qǐng)、各盟市科技局等主管部門(mén)推薦和實(shí)地核查、自治區(qū)科技廳組織專家評(píng)審和科研誠(chéng)信審核等程序，現(xiàn)對(duì)2023年度擬確定為自治區(qū)級(jí)科技企業(yè)孵化器的4家機(jī)構(gòu)，擬確定為自治區(qū)級(jí)科技企業(yè)加速器的3家機(jī)構(gòu)和擬確定為自治區(qū)眾創(chuàng)空間的17家機(jī)構(gòu)予以公示（名單見(jiàn)附件）。
內(nèi)蒙古自治區(qū)科學(xué)技術(shù)廳成果管理與轉(zhuǎn)化處
2023-08-07
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大長(zhǎng)徑比半直驅(qū)高效水平軸650千瓦海流能發(fā)電機(jī)組
浙大650千瓦機(jī)組在2017年就完成了廠內(nèi)和現(xiàn)場(chǎng)并網(wǎng)發(fā)電試驗(yàn)。此后，浙大摘箬山島海洋能試驗(yàn)電站根據(jù)國(guó)家需要，數(shù)次騰出650千瓦機(jī)組試驗(yàn)泊位為國(guó)內(nèi)包括國(guó)電集團(tuán)（和浙大共同承擔(dān)國(guó)家自然資源部項(xiàng)目）、哈電集團(tuán)、杭州江河水電等單位研制的300千瓦樣機(jī)提供實(shí)海況試驗(yàn)支撐。其間，650千瓦機(jī)組也根據(jù)階段性海試信息優(yōu)化改進(jìn)。此次疫后“復(fù)工發(fā)電”的改進(jìn)型650千瓦機(jī)組，葉輪結(jié)構(gòu)和工藝進(jìn)一步優(yōu)化，軸向推力載荷有所減小，防腐防砂抗磨損的性能進(jìn)一步強(qiáng)化。我國(guó)東部沿海是世界上海流能功率密度最大的地區(qū)之一。浙江舟山群島附近水道平均功率密度在每平方米20千瓦以上，開(kāi)發(fā)環(huán)境和利用條件十分有利。日益成熟的海流能發(fā)電裝備將有效滿足無(wú)電、無(wú)水、無(wú)人島嶼和離島的特殊供電需求，實(shí)現(xiàn)就地取能、海能海用。
浙江大學(xué)
2021-04-11
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一種針對(duì)粗粒組或大尺度單元體試樣的毛細(xì)水上升試驗(yàn)儀
本發(fā)明公開(kāi)了一種針對(duì)粗粒組或大尺度單元體試樣的毛細(xì)水上升試驗(yàn)儀，包括基槽，補(bǔ)水罐，過(guò)濾箱，抽真空裝置，試樣筒和試樣筒固定組件；試樣筒通過(guò)試樣筒固定組件固定在基槽內(nèi)，基槽的一端通過(guò)進(jìn)水管連接補(bǔ)水罐，基槽的另一端通過(guò)出水管連接過(guò)濾箱，抽真空裝置設(shè)置在試樣筒的頂部；本發(fā)明基于單元體試樣截面尺寸與粗顆粒公稱上限粒徑相容機(jī)制，研制了一種毛細(xì)水上升試驗(yàn)儀，適用于
東南大學(xué)
2021-04-14
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利用三嵌段聚合物合成具有光學(xué)性能的大孔二氧化硅材料
該方法首次利用自組裝的技術(shù)合成出大孔具有光學(xué)性能的二氧化硅材料，突破了用表面活性劑為模板很難合成出大孔徑材料的瓶頸，并且由于材料本身規(guī)則的孔結(jié)構(gòu)結(jié)合二氧化硅本身的折射率產(chǎn)生肉眼可見(jiàn)的顏色，該合成方法技術(shù)成熟，重復(fù)性好，具有可操作性，該材料在光學(xué)器皿元件上有潛在的應(yīng)用價(jià)值。
上海理工大學(xué)
2021-01-12
中國(guó)科協(xié)發(fā)布2023重大科學(xué)問(wèn)題、工程技術(shù)難題和產(chǎn)業(yè)技術(shù)問(wèn)題
29個(gè)重大問(wèn)題難題發(fā)布！
中國(guó)科協(xié)
2023-10-23
關(guān)于推薦2023年度“中國(guó)高等學(xué)校十大科技進(jìn)展”候選項(xiàng)目的通知
充分發(fā)揮高等學(xué)校作為基礎(chǔ)研究主力軍、重大科技突破策源地的作用，及時(shí)宣傳高等學(xué)校重大科技成果，集中展示高等學(xué)校科技創(chuàng)新實(shí)力，鼓勵(lì)廣大科研人員胸懷祖國(guó)、服務(wù)人民，追求真理、勇攀高峰，為青年學(xué)生投身科學(xué)研究事業(yè)、激發(fā)科學(xué)家潛質(zhì)進(jìn)行啟蒙。
教育部科學(xué)技術(shù)委員會(huì)
2023-11-30
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基于多尺度大核卷積雙殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超分辨率圖像重建方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多尺度大核卷積雙殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超分辨率圖像重建方法，適用于圖像處理領(lǐng)域，包括以下步驟：對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行裁剪，將裁剪后原始低分辨率圖像輸入到預(yù)處理模塊中，進(jìn)行圖像歸一化和數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作，生成預(yù)處理后的低分辨率圖像；預(yù)處理后的低分辨率圖像組成失真圖像塊數(shù)據(jù)集，構(gòu)成訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集；根據(jù)已有的失真圖像塊數(shù)據(jù)集，構(gòu)建一個(gè)基于多尺度大核卷積雙殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超分辨率圖像重建方法；將數(shù)據(jù)集輸入到構(gòu)建的多尺度大核卷積雙殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中分提取語(yǔ)義特征，并用模型的上采樣模塊對(duì)特征圖進(jìn)行放大，生成超分辨率圖像。本方法引入多尺度大核卷積與雙殘差結(jié)構(gòu)，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用視覺(jué)注意力機(jī)制，提取的特征更符合人類視覺(jué)感知特性，使圖像超分辨率圖像重建更加準(zhǔn)確。
南京工業(yè)大學(xué)
2021-01-12