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Φ1500 大尺寸超精密非球面車復(fù)合加工機床及應(yīng)用工藝
激光核聚變裝置、衛(wèi)星用光學(xué)系統(tǒng)、大型天文望遠鏡等國家重大工程及國防尖端技術(shù)對高精度大口徑光學(xué)非球面元件（Φ400mm以上）有極大的需求。該類元件屬于硬脆性難加工材料，對非球面表面加工精度的要求也相當高，當前國內(nèi)精密超精密加工技術(shù)及裝備與國外相比仍然存在階段性差距，技術(shù)整體水平落后于發(fā)達工業(yè)國家。 針對國家對高精度大口徑非球面光學(xué)元件的重大需求，西安交通大學(xué)聯(lián)合國內(nèi)超精密加工領(lǐng)域的優(yōu)勢單位秦川機床、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、北京空間機電研究所、廈門大學(xué)和蘇州大學(xué)，首次采用階梯梁結(jié)構(gòu)成功研制出了國內(nèi)首臺1500mm非球面超精密車磨復(fù)合加工機床，實現(xiàn)了典型加工件（Φ400mm以上）的面型精度優(yōu)于5μm（PV），粗糙度小于10nm（RMS），同時研制出了1500mm大尺寸工件等應(yīng)力支撐夾具和高精度工作轉(zhuǎn)臺（軸跳和徑跳均為0.3μm），開發(fā)了測量范圍可達1000mm的大尺寸非球面測量裝置，重復(fù)測量精度1μm。
西安交通大學(xué)
2021-04-11
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高分辨超細徑多模態(tài)支氣管內(nèi)窺鏡及導(dǎo)航系統(tǒng)
從2003年的SARS到2020年初的新冠肺炎，我國和全球各國人民均面臨呼吸道疫情或疾病的嚴重威脅。研究表明，采用RT-PCR核酸檢測，樣品中病毒含量對診斷準確率至關(guān)重要，若采集的病原學(xué)樣本病毒含量過低（咽拭子或慶液），可能出現(xiàn)假陰性（漏診）的情況。超細徑支氣管鏡可進入肺部支氣管，通過吸引通道采集診斷精準度更高的痰或肺泡灌洗液用千檢測，特異性好，為核酸檢測假陰性率高的問題提供解決方案。
另外，對重癥肺炎患者治療，如果僅僅采用藥物治療，常難以有效控制感染，尤其是痰液黏稠及咳痰無力的病人，痰液容易阻塞支氣管腔，進而易導(dǎo)致肺不張，對機械通氣造成很大影響，從而影響病入脫離呼吸機。超細徑支氣管鏡可有效清除氣管中的分泌物，對病變肺段進行肺泡灌洗，清除分泌物更徹底，有效緩解呼吸道阻塞癥狀，提高療效。因此在急救、病房、手術(shù)室及ICU等各部門均可發(fā)揮最大作用。
肺癌是世界范圍內(nèi)發(fā)病人數(shù)和死亡人數(shù)最多的癌癥，但CT篩查發(fā)現(xiàn)的肺外周結(jié)節(jié)如何活檢確診仍需依賴支氣管鏡的微創(chuàng)活檢。雖然活檢是診斷金標準，但因為這些結(jié)節(jié)位于肺外周，常規(guī)支氣管鏡檢查時鏡下不可見，又因結(jié)節(jié)小，盲取活檢的成功率很低，因此需借助超細徑支氣管鏡及輔助導(dǎo)航技術(shù)引導(dǎo)至目標外周結(jié)節(jié)，來提高診斷準確率，因此高分辨超細徑支氣管鏡在肺癌診斷和治療中同樣發(fā)揮不可或缺的作用。
浙江大學(xué)
2023-05-10
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一種丙烯酸鎂-超細水泥雙液復(fù)合灌漿材料
本發(fā)明公開了一種丙烯酸鎂-超細水泥雙液復(fù)合灌漿材料。灌漿材料主料分為A、B組分，其中A組分的成分及重量配比為：超細水泥：水：活性氧化鎂：粉劑萘系高效減水劑：硅粉=100：50-100：0-5：0.5-1.5：2-5，B組分的成分及重量配比為濃度為36%-40%的丙烯酸鎂溶液：氯化鈣：三乙醇胺：過硫酸鈉=10-30：0.5-3：0.1-0.5:0.01-0.05。本發(fā)明是采用聚合物與超細水泥復(fù)合而成的灌漿材料，具有可灌性好、凝結(jié)時間可調(diào)、漿液結(jié)石強度高等優(yōu)點。本發(fā)明在破碎松散地層固結(jié)、地基改良、建筑物基礎(chǔ)加固等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。
西南交通大學(xué)
2018-09-18
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一種基于磁場觸發(fā)的超晶格相變單元的邏輯門電路
本發(fā)明公開了一種基于磁場觸發(fā)的超晶格相變單元的邏輯門電 路，包括磁場發(fā)生模塊，超晶格相變模塊、分壓電阻以及可控開關(guān)元 件；通過給超晶格相變模塊施加脈沖磁場與電壓脈沖來控制其阻態(tài)切 換；分壓電阻與超晶格相變模塊連接，其連接點作為邏輯門電路的輸 出端；可控開關(guān)元件設(shè)于超晶格相變模塊與分壓電阻之間的連接線上； 通過閉合可控開關(guān)元件，在超晶格相變模塊施加高電壓或低電壓脈沖 信號實現(xiàn)邏輯寫入；通過斷開可控開關(guān)元件，在邏輯門電路的輸出端 讀取邏輯運算結(jié)果；可實現(xiàn)與、或、非、或非、與非、同或、異或、 蘊涵、逆蘊涵
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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超分子納米材料吸附劑在環(huán)境污染治理中的應(yīng)用
本成果將超分子化學(xué)與納米化學(xué)進行有機地結(jié)合，采用冠醚、環(huán)糊精、杯芳烴等超分子主體化合物與與多種納米材料相結(jié)合，制備了一種新型的吸附劑，并應(yīng)用于剛果紅染料的吸附、 解吸； 制得新型的具有捕獲分子功能的 β-環(huán)糊精/聚乙烯醇納米纖維膜（β-CD/PVAnfm）。
揚州大學(xué)
2021-04-14
基于超材料的遠紅外單譜信號探測器及其制備方法
本發(fā)明公開了一種基于超材料的遠紅外單譜信號探測器，包括·798·自下而上依次設(shè)置的襯底層、N 型砷化鎵層、二氧化硅層與超材料層、歐姆電極和肖特基電極。超材料層為具有周期性微納米結(jié)構(gòu)的金屬開環(huán)共振單元陣列，所述金屬開環(huán)共振單元陣列包含了一種圖形及其特征尺寸參數(shù)，該圖形對于遠紅外電磁波具有完全吸收特性，通過改變金屬開環(huán)共振單元的結(jié)構(gòu)和尺寸參數(shù)可以調(diào)控對應(yīng)的電磁波吸收頻段，通過改變 N 型砷化鎵的耗盡層寬度可
華中科技大學(xué)
2021-04-14
基于超材料的太赫茲單譜信號探測器及其制備方法
本發(fā)明公開了一種基于超材料的太赫茲單譜信號探測器，包括自下而上依次設(shè)置的襯底層、N 型砷化鎵層、二氧化硅層與超材料層、歐姆電極和肖特基電極；其中超材料層為具有周期性微納米結(jié)構(gòu)的金屬開環(huán)共振單元陣列，金屬開環(huán)共振單元陣列包含了一種圖形及其特征尺寸參數(shù)，該圖形對于太赫茲電磁波具有完全吸收特性，通過改變金屬開環(huán)共振單元的結(jié)構(gòu)和尺寸參數(shù)可以調(diào)控對應(yīng)的電磁波吸收頻段，通過改變 N 型砷化鎵的耗盡層寬度可以調(diào)控超材料層中金屬開環(huán)
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種用于數(shù)字高程模型的超分辨率方法及其系統(tǒng)
本發(fā)明公開了一種數(shù)字高程模型 DEM 超分辨率的方法，包括：建立高分辨率 DEM 與低分辨率 DEM 的位置映射，對每一個低分辨率DEM 測試區(qū)的子區(qū)域在低分辨率 DEM 搜索區(qū)進行相似塊查找與相似性估計，選取相似性最高的一系列子區(qū)域作為相似塊，將查找到的一系列相似塊映射回高分辨率 DEM 實測區(qū),將這些對應(yīng)的高分辨率 DEM實測區(qū)子區(qū)域塊按其對應(yīng)的相似權(quán)重相加得到一個新的子區(qū)域,將上述超分辨率后的高分辨率 DEM 缺失區(qū)的子區(qū)域拼接起來，加上高分辨率 DEM 實測區(qū)已有的數(shù)據(jù)就為一個完整的高分辨率
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種超痕量鉛鎘離子檢測方法及檢測試紙條
本發(fā)明公開了一種超痕量鉛鎘離子檢測方法及檢測試紙條。所述 檢 測 方 法 ， 包 括 如 下 步 驟 (1) 樣 品 酸 化 處 理 ； (2) 樣 品 去 除Hg<sup>2+</sup>和 Zn<sup>2+</sup>；(3)用緩沖液稀釋，獲得中性樣品；(4)將步驟(3)中獲得的中性樣品與雙硫腙接觸，生成鉛鎘離子-雙硫腙絡(luò)合物(5)添加硫化物溶液，使得鉛鎘離子-雙硫腙絡(luò)合物完全反應(yīng)，生成 PbS 和/或 CdS；(6)將步驟(5)中獲得的含 Pb
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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基于超像素樣本擴充的空譜全卷積高光譜圖像分類方法
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(jié)果指導(dǎo)偽樣本擴充增加了訓(xùn)練集樣本數(shù)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(wǎng)絡(luò)也充分利用了多尺度的空間特征和光譜特征實現(xiàn)了較高的分類精度。
成果非涉密，專利申請已經(jīng)提交。
實驗采用反射光學(xué)系統(tǒng)成像光譜儀（ROSIS）傳感器獲取意大利北部帕維亞大學(xué)（Pavia University）的高光譜圖像數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(xùn)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(shù) 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(wǎng)絡(luò)的本方法在小樣本情況下每個類的分類準確性均優(yōu)于 DFFN 和 CNN，達到了較好的分類效果。
表 1 PaviaU 數(shù)據(jù)集上對比實驗結(jié)果
西安電子科技大學(xué)
2023-03-03