研发阶段/n本发明提供了一种铝合金表面反应喷涂Ａｌ2Ｏ3／Ａｌ－Ｓｉ复合涂层及其制法，采用热喷涂方法，在铝合金表面反应合成Ａｌ2Ｏ3／Ａｌ－Ｓｉ复合涂层，热喷涂粉末组成的质量百分比为：６０％～９５％共晶成分的Ａｌ－Ｓｉ合金粉末、５％～４０％ＳｉＯ2粉末，各组分之和为１００％；粉末粒度５～２０μｍ。涂层经过激光或等离子重熔后，使涂层中熔化的金属原子和基体表面的金属原子具有足够的能量冲破界面上的Ａｌ2Ｏ3薄膜层，原子之间发生剧烈的混合作用，生成一个冶金结合区，形成冶金结合界面。获得的Ａｌ2Ｏ3／Ａｌ－Ｓ

TZCS-4坐位体前屈计通过对被试者躯体、腰、髋等关节活动极限幅度的测定，反映个体相关部位的关节、韧带和肌肉的伸展性和弹性，及身体柔韧性的发展水平。 刻度尺显示。 量程：-20～35CM 精度：±0.2CM 分度值：0.1CM 相关产品： 电子肺活量计-电子肺活量测试仪 坐位体前屈测试仪 身高计 台阶测试仪 电子握力计-电子握力测试仪 本文中所有关于坐位体前屈测试仪http://www.xinman8.com/291.html的文字、参数、图片等如有产品更新换代、参数变动请联系我们的销售、技术工程师。

研究了管道气固两相流动过程的微观机理、瞬变机制及降耗措施，形成了较完善的高浓度气力输送的理论体系，开发出上引式正压流化浓相气力输送粉体成套设备，克服了传统粉体输送装备连续性差、动力能耗高、团聚效应大、易磨损等问题，具有气源设备简单、输送浓度高、输送速度低、输送距离远、输送管径小、节能效果好、投资费用少、运行费用低、操作与维护简单、工作运行可靠等特点，可广泛应用于电力、化工、建材、钢铁、食品等行业的粉体输送中。 本项目成果依托山东省管道气力输送工程技术研究中心、山东省颗粒学会等科研平台，研发过程陆续得到了国家自然科学基金、山东省科技发展计划、山东省自然科学基金、济南市科技明星计划的资助，从而使该成果更加成熟并走向市场，成果在工程推广应用中创造了良好的经济和社会效益，为国民经济的发展作出了贡献。经山东省科技厅组织专家鉴定，本项目成果达到国际先进水平。该成果曾获得获山东省科技进步二等奖2项，其他省部级奖励3项。

1 成果简介新材料产业的发展带动了纳米粉体技术的发展，如何合理分散和使用纳米粉体材料已经成为制约该技术应用的瓶颈。因此，各类纳米粉体根据用途而进行二次加工处理，制备用户方便使用的“功能性微纳米复合粉体材料” 也就逐渐形成了市场。 该技术的特点是：借助微米级母粒子与纳米级子粒子的复合，完成对纳米粉体的有序分散和实现纳米颗粒对微米颗粒的包覆；或者是将不规则的颗粒整形处理，从而制备不同类型的功能性复合粉体，满足新材料功能的需要。这一新成果已经实现产业化，解决了许多航空、航天、电子、生物、材料、医药、涂料、冶金等行业对新一代粉体材料的需求。2 应用说明 图 1 生产功能性微纳米复合粉体材料的技术路线 采用我们研制的 PCS-II 型粉体复合机，借助机械冲击的方法对粉体颗粒进行表面处理，有目的地改变其物理化学特征、表面结构和颗粒的形貌特征。 产品的特点是：功能性：根据需要制备具有特定新性能的复合粉体材料，如导电导热粉体、高流动性粉末、球形化石墨粉体、氧化铝弥散铜粉、碳化硅弥散铝粉等；以壳代核：节约贵重原料，如包覆银的聚合物（铜、铝）粉体、包覆铜的铁（铝）粉体等；以微米颗粒为载体分散纳米粉体，如包覆碳纳米管的聚合物（铜）粉体、包覆纳米二氧化硅的橡胶粉体、包覆纳米氧化铝的聚合物粉体等。3 效益分析不同产品的市场背景和成本都有不同，需根据具体情况系统分析。4 合作方式技术服务、新产品开发、装备提供。

本技术涉及一种纳米陶瓷/微米金属复合粉体的机械制备方法。它是以已建立的微、纳米粉体为原料，首先采用理论模型建立微、纳米粉体的质量配比关系，并将纳米陶瓷粉制成均匀稳定的悬浮液，然后将按计算好的配比称量的纳米悬浮液和微米粉混合，再通过机械复合法制备纳米陶瓷/微米金属复合粉体。该方法具有工艺简单、处理时间极短、反应过程容易控制、能连续批量生产等特点，可供推广和工程应用。该技术的有益效果如下：(1) 该方法具有工艺简单、处理时间极短、反应过程容易控制、能连续批量生产等特点，可切

（专利号：ZL 201410219036.9） 简介：本发明公开了一种二硼化钒粉体的制备方法，属于陶瓷粉体制备技术领域。该制备方法是将摩尔比为3：11的偏钒酸铵和单质硼粉及一定量的熔盐混合均匀后，在惰性气体保护下在800～1100℃下热处理0.5～4h得到二硼化钒粉体。反应产生的副产物三氧化二硼和熔盐可通过用热水浸润溶解的方法去除。本发明方法采用的钒源无毒害，生产工艺简单，适合批量生产。本发明方法引入的熔融盐环境加速了固相物质的扩散速度，

（专利号：ZL 201410611888.2） 简介：本发明公开了一种纳米氧化锆粉体的制备方法，属于材料制备技术领域。该制备方法包括下述步骤：在真空或氩气气氛下，对氯化锆+硼氢化钠混合粉末进行5～10h球磨处理；然后，在0.5～1atm氢背压下，将球磨产物加热到300～400℃，并保温1～2h后自然冷却；接着，将加热产物倒入蒸馏水中，过滤出固体物，再用蒸馏水清洗；最后，用乙醇对水洗固体产物清洗后干燥，即可获得所述的纳米氧化锆粉体。本发明的

通过材料的三维点阵结构的几何构型设计(如负泊松比结构、细长杆屈曲结构等)，使其在变形过程中产生能量耗散是目前3D打印实现吸能结构的主要手段。但是，目前3D打印吸能结构的材料多为弹性材料，而粘弹性材料本身优越的能量耗散属性并未在三维吸能结构中得到很好的利用。 液晶弹性体作为一种受光或热刺激能产生大体积收缩的功能软材料，目前主要用于制作软体驱动器或者机器人。同时，液晶弹性体展现了非线性大变

3D电子心理沙盘 （一）、软件功能1、3D场景：①提供10个不同样式的沙箱场景，根据沙盘主题进行自由选择，包含草原、沙漠、湖畔、雪地等，沙箱场景与实际沙盘高度逼真。②场景编辑功能：在场景中，可以升降地面，调节水位高度，改变天气状态，比如晴天、多云、阴天、日出、日落、黄昏、黑天。提供60个地表画刷，可以对地面进行背景替换和填充。2、3D沙具①10类沙具，包括人物类，动物类，植物类，建筑物类，景观类，交通运输类……，其他种类。总计不少于1500个3D沙具。②任一沙具不仅可以进行拖动、旋转、移动，还可以删除，同时系统自动记录沙具编号、名称、位置。某些动物类沙具可以设置为动态，如甩尾、踏步、抬头、眨眼等微动作；沙漠或草原可以有明显的刮风、下雨天气。③自定义沙具属性：管理员可以自定义沙具属性，支持沙具的左右、上下、大小、发转等操作，该属性能够为沙具意义分析报告提供参考根据。 3、可外接硬件：具有支持眼动仪的接口。支持眼动追踪功能：系统预留外接眼动仪接口，一旦链接眼动仪即可实时记录游戏者沙盘制作过程中眼动注视情况，回放时可以与沙盘画面同步呈现，给老师提供眼动信息作为咨询参考依据。对于心理沙盘游戏过程中的眼动与心理分析及研究提供客观性数据支持。【眼动仪非标配】 4、沙盘环境操作与设置①通过地形编辑器（地形刷）对场景地形进行上升（凸起造山）、下降（洼陷造湖）、平坦（回填复原）等创造性制作场景，也可以通过控件进行地表切换（变色、草地沙地雪地等地形变换、调整明亮度），进行地形填充与批量化场景创设。②多种天气切换：晴天、多云、阴天、日出、日落、黄昏、黑天等天气与时间设置控件，将选择后的场景更加丰富多彩。③水面设置具有调整水位高低、风吹波浪、水面浑浊、风向角度等4个功能，让场景中的水面更具生气。④根据不同来访者自己的爱好与心理偏向，提供40多种场地颜色切换功能。 5、加载功能。将一次沙盘制作分为若干次，每次均在上次基础上进行沙盘制作，适合多次连续咨询。6、回放功能。系统提供实时回放，将沙盘制作过程重新呈现，可以作为学习资料进行存档留存。 7、报告功能。 ①自动出具心理沙盘分析报告，报告内容分为基本信息、来访者评价、作品截图、移动/摆放列表、沙具使用数量统计图、沙具意义分析、沙具布局热点图、不同象限眼动注视分布图(加载眼动仪则呈现，不加载不呈现)、整体分析记录表等信息。沙盘组织者可以对其中的内容进行编辑。②沙盘报告是根据内部沙具意像智能化出具，是千人千面的智能动态化（非套用静态模板）。

项目负责人：唐杰，清华大学计算机系WeBank讲席教授、大模型研究中心主任，国家级人才，ACM/AAAI/IEEE Fellow。研究兴趣包括人工智能、知识图谱、数据挖掘、社交网络、大语言模型等。曾获ACM SIGKDD Test-of-Time Award（十年最佳论文）、IEEE ICDM研究贡献奖、国家科技进步二等奖。 运营团队：2019年，智谱AI成立，迅速形成以清华大学计算机系98级张鹏为CEO、高文院士弟子刘德兵为董事长、清华创新领军博士王绍兰等为核心的运营团队。 清华大学计算机系知识工程实验室李涓子、唐杰、许斌等人建立了完全自主知识产权的科技情报挖掘与智能服务平台，申请专利40余项。2019年，通过科技成果转化，北京智谱华章科技股份有限公司（以下简称“智谱AI”）成立，致力于打造新一代认知智能大模型，与学校合作研发了双语千亿级超大规模预训练模型GLM-130B，并基于此千亿基座模型打造了对话模型ChatGLM，具有双语、高精度、快速推理、可复现、跨平台等核心优势，在此基础上开源单卡版模型ChatGLM-6B，全球下载量已超过1000万次。 2024年1月，新一代基座大模型GLM-4正式推出，整体性能相比上一代大幅提升，比肩世界先进水平。它支持更长上下文，具备更强多模态能力，推理速度更快，支持更高并发，大大降低推理成本。同时，GLM-4的智能体能力得到大幅提升，可根据用户意图，自动理解、规划指令以完成复杂任务。GLMs个性化智能体定制功能亦同时上线，用户用简单提示词指令即能创建属于自己的GLM智能体，由此任何人都能实现大模型的便捷开发。