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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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從發(fā)酵液中提取林可霉素的新萃取劑和工藝開(kāi)發(fā)
一、項(xiàng)目簡(jiǎn)介林可霉素是一種非β內(nèi)酰胺類(lèi)抗生素，對(duì)厭氧菌、金黃色葡萄球菌和許多鏈球菌有顯著的抑殺作用，臨床上多用于骨髓炎的治療；以林可霉素為原料藥開(kāi)發(fā)的克林霉素等抗生素臨床上應(yīng)用更為廣泛，可用于治療敗血癥、呼吸系統(tǒng)感染、皮膚軟組織感染、尿路感染等多種疾病。因此林可霉素仍是一種有效的高效廣譜抗生素。目前國(guó)內(nèi)生產(chǎn)廠(chǎng)家都是采用的萃取方法提取林可霉素，所用的萃取劑是正丁醇或混合醇，多級(jí)逆流萃取，操作溫度為50-55℃，其工藝在此溫度下，有機(jī)溶劑水溶性大，溶劑揮發(fā)度高，因此大量的有機(jī)溶劑進(jìn)入提取的發(fā)酵廢液和揮發(fā)到空氣中損失掉，不僅造成萃取劑的大量損耗，大幅度提高生產(chǎn)成本，而且嚴(yán)重污染環(huán)境。本項(xiàng)目開(kāi)發(fā)一種新型混合萃取劑和相對(duì)應(yīng)的生產(chǎn)工藝，使得萃取劑水溶性低，揮發(fā)度小，且可以在45℃以下甚至在室溫下操作，一級(jí)萃取率可以達(dá)到90％以上。而正丁醇一級(jí)萃取率僅為85％，混合醇一級(jí)萃取率更低，因此本項(xiàng)目不僅大幅度降低生產(chǎn)成本，而且顯著改善生產(chǎn)環(huán)境。本項(xiàng)目已經(jīng)完成實(shí)驗(yàn)室階段研究，進(jìn)一步完善后進(jìn)行中試，然后可直接應(yīng)用于從微生物發(fā)酵液中提取林可霉素的工業(yè)化生產(chǎn)。二、應(yīng)用范圍本項(xiàng)目適合應(yīng)用于大中型制藥廠(chǎng)生產(chǎn)林可霉素，利用原有設(shè)備即可。三、合作方式面議。
河北工業(yè)大學(xué)
2021-04-13
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一種基于深度信息提取的多聚焦圖像融合方法
本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于深度信息提取的多聚焦圖像融合方法，廣泛應(yīng)用于目 標(biāo)識(shí)別，顯微成像，軍事作戰(zhàn)，機(jī)器視覺(jué)等領(lǐng)域。本發(fā)明首先利用各向異性熱擴(kuò)散理論建模多聚焦圖像 的成像過(guò)程，獲取原始的多聚焦圖像的深度信息，根據(jù)圖像信息確定聚焦區(qū)域，得到多聚焦圖像融合模 板，最后根據(jù)平滑的多層次融合模板圖進(jìn)行多聚焦圖像的融合。本方法不僅能夠有效的提高融合圖像的 質(zhì)量，并且具有良好的實(shí)用性和廣泛的適用性。
武漢大學(xué)
2021-04-13
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高溫固體散料自均衡熱量蓄存及余熱分級(jí)提取技術(shù)
工業(yè)中大部分高溫固體散料是寬粒徑分布（0.1-20mm）的混合物料，微細(xì)粉體填充在塊料的空隙，冷卻氣體既吹不起散料，也穿不透散料，難以直接從散料取走熱量；移動(dòng)床內(nèi)間接換熱過(guò)程中管間距過(guò)大換熱不充分，管間距過(guò)小顆粒易堵塞，熱回收效率低；高溫散料的粒度覆蓋范圍寬、產(chǎn)率及溫變跨度大，余熱回收難度大、效率低，技術(shù)不成熟。針對(duì)現(xiàn)有的余熱回收工藝適用性差、回收效率低，對(duì)于含微細(xì)粉體且粒度分布寬、產(chǎn)率及溫變跨度大的余熱散料難以有效回收的現(xiàn)狀，設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)適應(yīng)粒度、產(chǎn)率和溫度寬范圍變化的高溫散料均勻布料裝置和自均衡連續(xù)出料裝置；研發(fā)以散料側(cè)多頻喘動(dòng)及流體側(cè)強(qiáng)化換熱為特征的間壁式換熱技術(shù)；提出適用于粒度、溫度和產(chǎn)率寬閾度變化的熱質(zhì)自均衡蓄存技術(shù)與熱量分級(jí)提取方法，形成組合式散料蓄存與余熱分級(jí)提取工藝。
北京科技大學(xué)
2021-04-13
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用于冷卻生物質(zhì)可燃?xì)怏w并提取木醋液的裝置
本實(shí)用新型公開(kāi)了一種用于冷卻生物質(zhì)可燃?xì)怏w并提取木醋液的裝置，包括有矩形的封閉容器，容器內(nèi)設(shè)有多道冷卻管排，多道冷卻管排在容器內(nèi)形成在水平方向呈蛇形的氣體通道，容器下側(cè)壁設(shè)有與冷卻管排連通的冷卻水入口，容器上側(cè)壁設(shè)有與冷卻管排連通的冷卻水出口，容器上側(cè)壁還設(shè)有與氣體通道連通的可燃?xì)馊肟凇⒖扇細(xì)獬隹冢萜鞯撞窟€設(shè)有與氣體通道連通的木醋液提取口。本實(shí)用新型使溫度較高的生物質(zhì)可燃?xì)怏w大面積接觸冷卻面，可實(shí)現(xiàn)快速冷卻、析出和分離，木醋液提取率高。
安徽建筑大學(xué)
2021-01-12
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中藥配方顆粒紅外光譜非分離提取多級(jí)宏觀(guān)指紋鑒定方法
本發(fā)明涉及一種中藥配方顆粒紅外光譜非分離提取多級(jí)宏觀(guān)指紋鑒定方法，屬于中藥檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法的步驟是：在中藥配方顆粒粉末中加入溴化鉀進(jìn)行壓片制樣；測(cè)定壓片試樣的中紅外光譜、漫反射近紅外、漫反射中紅外光譜、反射光譜及衰減全反射光譜；求出并繪出相應(yīng)光譜圖的二階導(dǎo)數(shù)光譜圖；測(cè)定試樣的二維相關(guān)紅外譜；分級(jí)對(duì)比相應(yīng)圖譜；測(cè)定中藥配方顆粒中主料和輔料的相對(duì)含量。本發(fā)明的方法無(wú)需對(duì)試樣進(jìn)行分離，即可無(wú)損地、快速地、不失原本性和配伍性地直接鑒定中藥配方顆粒及其質(zhì)量。此外該方法還可以同時(shí)獲取藥品穩(wěn)定性和變質(zhì)機(jī)理的信息，便于推廣應(yīng)用，從而可加速中藥質(zhì)量控制進(jìn)程，大大加速中藥現(xiàn)代化。
清華大學(xué)
2021-04-13
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一種基于 GPU 的多尺度空間特征提取方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于 GPU 的多尺度空間特征提取方法，包括 以下步驟：利用多尺寸并行非線(xiàn)性濾波構(gòu)造尺度空間、在尺度空間中 并行的進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)和描述符生成。其中尺度空間構(gòu)造包括：多尺 寸數(shù)據(jù)打包、多尺寸并行降采樣、多尺寸并行非線(xiàn)性濾波的具體執(zhí)行 步驟。為了提高算法的并行度、降低數(shù)據(jù)依賴(lài)性，通過(guò)并行降采樣提 前得到各個(gè)尺寸下的初始圖像，使得各個(gè)尺寸下的非線(xiàn)性濾波、關(guān)鍵 點(diǎn)檢測(cè)和描述符生成可以在 GPU 中并行的執(zhí)行。
華中科技大學(xué)
2021-04-14
基于投影數(shù)字高程模型的正射影像鑲嵌線(xiàn)自動(dòng)提取方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于投影數(shù)字高程模型的正射影像鑲嵌線(xiàn)自動(dòng)提取方法，包括步驟：步驟 1，獲 取單片正射影像的投影數(shù)字高程模型；步驟 2，確定待鑲嵌正射影像對(duì)；步驟 3，將待鑲嵌正射影像對(duì) 的投影數(shù)字高程模型按地理坐標(biāo)疊加獲得疊加圖像，將疊加圖像二值化得到二值疊加圖像；步驟 4，采 用圖像形態(tài)學(xué)方法提取二值疊加圖像的骨架線(xiàn)獲得骨架線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，采用 Dijkstra 算法在骨架線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中搜尋 最短路徑，即待鑲嵌影像對(duì)的鑲嵌線(xiàn)。本發(fā)明方法能自動(dòng)獲取高質(zhì)量的正
武漢大學(xué)
2021-04-14
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一種從甘草廢渣中提取降血糖活性成分的方法
提取完甘草酸的甘草藥材廢渣，一般都被遺棄，堆積如山，污染環(huán)境。本發(fā)明涉及一種全新的從甘草廢渣中提取降血糖活性成分的方法。
蘭州大學(xué)
2021-04-14
一種基于灰點(diǎn)提取的自動(dòng)白平衡矯正方法
本發(fā)明公開(kāi)一種基于灰點(diǎn)提取的自動(dòng)白平衡矯正方法，包括以下步驟：S1 通過(guò)黑電平矯正圖像傳感器采集的 RAW 數(shù)據(jù)，去除直流偏移成分；S2 利用灰點(diǎn)選取標(biāo)準(zhǔn)對(duì)經(jīng) S1 獲得的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，檢測(cè)其中是否存在灰點(diǎn)；S3 當(dāng)識(shí)別出灰點(diǎn)時(shí)，通過(guò)均值計(jì)算法計(jì)算其RGB 三通道的增益，然后跳轉(zhuǎn)到步驟 S7；S4 當(dāng)沒(méi)有識(shí)別出灰點(diǎn)時(shí)，通過(guò)圖像熵判斷顏色復(fù)雜度，去除圖像中大色塊；S5 通過(guò)灰度陰影法求出經(jīng) S4 處理后圖像 RGB 三通道顏色亮度的閔可夫斯基范數(shù)；S6 根據(jù) S5 得出閔可夫斯基范數(shù)計(jì)算圖像 RG
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種實(shí)時(shí)視頻通信中的感興趣區(qū)域提取方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種實(shí)時(shí)視頻通信中的感興趣區(qū)域提取方法，本發(fā)明首先對(duì)視頻圖像中的運(yùn)動(dòng)區(qū)域和 亮度區(qū)域進(jìn)行提取，同時(shí)將視頻圖像劃分為結(jié)構(gòu)化紋理，平滑紋理，隨機(jī)紋理三個(gè)區(qū)域。根據(jù)人眼對(duì)運(yùn) 動(dòng)的區(qū)域，亮度較高的區(qū)域以及結(jié)構(gòu)化紋理區(qū)域較為感興趣的特點(diǎn)，對(duì)運(yùn)動(dòng)信息，亮度信息和紋理信息 設(shè)置不同的權(quán)重，最終綜合得出人眼對(duì)各個(gè)區(qū)域的感興趣程度。本發(fā)明基于人眼的視覺(jué)特性，根據(jù)人眼 對(duì)視頻圖像中不同區(qū)域感興趣程度的不同，對(duì)視頻中感興趣區(qū)域進(jìn)行分級(jí)提取，從而使提取的感
武漢大學(xué)
2021-04-14