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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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導(dǎo)電金屬墨料--低成本功能性電子漿料
在金屬材料研究及有機(jī)高分子材料研究基礎(chǔ)上，結(jié)合納米顆粒包覆技術(shù)大規(guī)模制備研發(fā)出六種以上的復(fù)合功能墨料1）銀包覆的銅納米顆粒導(dǎo)電墨料2）銀包覆的磁性鎳納米顆粒導(dǎo)電墨料3）石墨烯包覆的金屬納米顆粒導(dǎo)電墨料4）經(jīng)功能化修飾后的納米顆粒導(dǎo)電墨料5）可用于柔性印刷的鋰電池膠體電解質(zhì)墨料6）可用于柔性印刷的高含能有機(jī)墨料。 應(yīng)用領(lǐng)域：057.納米材料成熟度：已有樣品
哈爾濱工業(yè)大學(xué)
2021-04-14
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一種注塑機(jī)料筒溫度控制方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種注塑機(jī)料筒溫度控制方法，其包括如下步驟： S1 計(jì)算獲得當(dāng)前采樣周期 k 實(shí)測(cè)溫度與目標(biāo)溫度 T 之間的溫度偏差的 模糊量 E，以及當(dāng)前采樣周期實(shí)測(cè)溫度與上一采樣周期實(shí)測(cè)溫度間的 溫度偏差變化率的模糊量 EC；S2 對(duì)當(dāng)前采樣周期進(jìn)行 PID 模糊推理 運(yùn)算，在運(yùn)算中對(duì)當(dāng)前采樣周期的模糊規(guī)則進(jìn)行修正；S3 計(jì)算獲得當(dāng) 前采樣周期的 PID 控制量，按照當(dāng)前采樣周期的控制量進(jìn)行當(dāng)前加熱 控制；S4 在下
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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高性能低溫?zé)Y(jié)BZN基高頻電介質(zhì)瓷料
具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的BZN系材料具有高性能與低溫?zé)Y(jié)兼優(yōu)的特點(diǎn)，介電常數(shù)高（e: 80～150），介質(zhì)損耗小（tgd<6 ′10-4），介電常數(shù)溫度系數(shù)可系列化（ae: +200～-750ppm/℃），瓷體致密，絕緣電阻和抗電強(qiáng)度高(r31013w?cm; ev310kv/mm)，化學(xué)組成和相組成簡(jiǎn)單，燒結(jié)溫度低（900～940℃），工藝簡(jiǎn)單，溫度穩(wěn)定
西安交通大學(xué)
2021-01-12
LF-3015MB自動(dòng)卷料激光切割機(jī)
安全無(wú)污染
全封閉式設(shè)計(jì)；觀察窗口采用歐洲CE標(biāo)準(zhǔn)防護(hù)玻璃；切割產(chǎn)生煙塵內(nèi)部過(guò)濾處理，達(dá)標(biāo)排放，無(wú)污染；
PAD設(shè)計(jì)顯示屏
采用高清鋼化玻璃使屏幕更加精致細(xì)膩，操作更順暢。反應(yīng)速度快，對(duì)比度高，視角廣，功耗低，分辨率高，具有更高亮度，更低的反射率，鋼化玻璃面板堅(jiān)固耐用。
濟(jì)南金威刻科技發(fā)展有限公司
2021-06-16
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基于復(fù)雜煤質(zhì)條件的脫硝催化劑配方及制備技術(shù)
授權(quán)專(zhuān)利《一種添加SiO的脫硝催化劑及其制備方法》通過(guò)共沉淀法制備 TiO-SiO復(fù)合載體，一步浸漬法負(fù)載V0和W0,再經(jīng)過(guò)焙燒得到的催化劑具有低 溫脫硝率高、能夠明顯增加催化劑整體的機(jī)械強(qiáng)度和抗磨損性等特點(diǎn)，采用硅溶 膠作為SiO硅源不僅成本低廉，在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中可以很好地改善其加工、擠出、 成型等工序的機(jī)械性能。 授權(quán)專(zhuān)利《一種具有抗硫氧化特性的脫硝催化劑及其制備方法》包括浸 漬液的制備、活性組分的負(fù)載和焙燒三個(gè)步驟；該發(fā)明中的脫硝催化劑由于加 入了 BaO改性，使該改性后的脫硝催化劑具有良好的孔隙結(jié)構(gòu)，酸性中心位置沒(méi) 有明顯變化,催化劑表面的S0的氧化反應(yīng)得到了抑制，并可保證N0的脫除率在 95%以上，該發(fā)明適用于我國(guó)燃煤含硫量高的特點(diǎn)，有利地提高了催化劑的使用 壽命,降低煙氣脫硝成本。市場(chǎng)及經(jīng)濟(jì)效益分析： 以上兩項(xiàng)發(fā)明的原料價(jià)格低廉且來(lái)源豐富，生產(chǎn)制備工序簡(jiǎn)潔，批量生 產(chǎn)可行性高，具有一定的市場(chǎng)價(jià)值。
重慶大學(xué)
2021-04-11
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一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的空間數(shù)據(jù)匹配方法
本發(fā)明涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的空間數(shù)據(jù)匹配方法，包括四個(gè)步驟:1)自動(dòng)生成匹配訓(xùn)練樣本，2) 通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)建立分類(lèi)器模型及其參數(shù)，3)應(yīng)用分類(lèi)器模型對(duì)輸入空間數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)匹配，4)顧及邏 輯和領(lǐng)域約束對(duì)匹配結(jié)果的過(guò)濾和改善。其中機(jī)器學(xué)習(xí)采用以空間目標(biāo)的位置、大小、形狀和方位等多 種指標(biāo)作為特征提取。具有如下優(yōu)點(diǎn):可避免量綱標(biāo)準(zhǔn)化和多指標(biāo)加權(quán)中的主觀任意性，匹配精度較加 權(quán)平均方法更高;匹配模型基于樣本數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)建立，數(shù)據(jù)的自適應(yīng)性較高;建立模型的典型樣本數(shù)量少， 可大規(guī)模應(yīng)用;利用空間數(shù)據(jù)的內(nèi)在幾何信息，無(wú)需額外屬性信息，使用準(zhǔn)入性低。
武漢大學(xué)
2021-04-13
基于 LiDAR 點(diǎn)云輔助的立體影像密集匹配方法及系統(tǒng)
一種基于 LiDAR 點(diǎn)云輔助的立體影像密集匹配方法及系統(tǒng)，將投影獲取立體像對(duì)重疊范圍內(nèi)的 LiDAR 點(diǎn)云并濾波處理；將濾波后的點(diǎn)云投影到核線(xiàn)立體像對(duì)上，確定后續(xù)密集匹配的視差范圍；建立 金字塔，從金字塔頂層開(kāi)始，采用三角網(wǎng)約束改造代價(jià)矩陣，進(jìn)行 SGM 密集匹配，并進(jìn)行左右一致性 檢測(cè)，得到頂層最終的視差圖；將金字塔當(dāng)前層的視差圖傳遞到下一層作為初始視差圖，根據(jù)當(dāng)前層的 視差圖相應(yīng)確定下一層的視差范圍，將下一層作為新的當(dāng)前層；基于新的當(dāng)前層，同樣處理得到當(dāng)前層 最終的視差圖，直到金字塔的底層，輸出原始影像的視差圖，根據(jù)視差圖，得到立體像對(duì)的同名點(diǎn)，生 成密集匹配的點(diǎn)云。
武漢大學(xué)
2021-04-13
基于光譜抽樣直方圖的超光譜降維匹配方法及系統(tǒng)
本發(fā)明提供一種基于光譜抽樣直方圖的超光譜降維匹配方法及系統(tǒng)，包括對(duì)待匹配光譜和光譜庫(kù)中 的所有光譜分別進(jìn)行歸一化處理，分別獲取歸一化后的待匹配光譜和光譜庫(kù)中所有光譜的抽樣直方圖， 計(jì)算待匹配光譜的抽樣直方圖與光譜庫(kù)中所有光譜的抽樣直方圖的歐氏距離，在光譜庫(kù)中選取與待匹配 光譜抽樣直方圖歐氏距離最小的一條光譜作為匹配對(duì)象。本發(fā)明通過(guò)對(duì)歸一化后的光譜使用等間距的窄 帶進(jìn)行抽樣，從而獲得維數(shù)遠(yuǎn)小于原始光譜的抽樣直方圖，完成了光譜的降維，然后使用降維后的抽樣 直方圖代替原始光譜進(jìn)行匹配，顯著降低了后續(xù)匹配時(shí)的運(yùn)算量，同時(shí)在抽樣時(shí)利用分段提取的方法保 留了光譜圖中的相對(duì)位置信息，提高了匹配的精度。
武漢大學(xué)
2021-04-13
業(yè)大學(xué).jpg){kind=logo}
胭脂魚(yú)營(yíng)養(yǎng)與飼料配方及其養(yǎng)殖模式與技術(shù)研究
研發(fā)階段/n本項(xiàng)目研究了胭脂魚(yú)飼料適宜蛋白質(zhì)需求量,并篩選出胭脂魚(yú)適宜飼料配方（華胭3號(hào)）。進(jìn)行了池塘主養(yǎng)、池塘混養(yǎng)、網(wǎng)箱養(yǎng)殖和網(wǎng)箱套養(yǎng)等4種養(yǎng)殖模式與養(yǎng)殖技術(shù)研究。池塘主養(yǎng)投放75g大規(guī)格魚(yú)種，池塘混養(yǎng)投放50g大規(guī)格魚(yú)種，網(wǎng)箱養(yǎng)殖和網(wǎng)箱套養(yǎng)投放100g大規(guī)格魚(yú)種。經(jīng)7-8個(gè)月生長(zhǎng)，平均體重為598-635g，均可達(dá)到上市規(guī)格。技術(shù)水平：鑒定成果（鑒定證書(shū)號(hào)：鄂科鑒字2009第93262號(hào)）應(yīng)用前景：胭脂魚(yú)在武漢的價(jià)格約為70元/kg，在上海的價(jià)格約為90-110元/kg。已解決了從苗種到成魚(yú)養(yǎng)殖
華中農(nóng)業(yè)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