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丝光佛石二甲胺催化剂的改性方法
技术特点 :本发明采用化学修饰(化学修饰剂:铵的磷酸盐、磷酸三 甲脂、亚磷酸三甲脂等)改性丝光佛石用作胺反映催化剂的改性方法未见 报导。二甲胺催化剂指标中其催化活性达到 95%以上,二甲胺的选择性达 到 85%以上的研究未见报道。这是本项目的特点和创新要点。 技术原理 :该项目由甲醇与氨在高温加压下可由气相催化合成制得甲 胺,即一甲胺、二甲胺、三甲胺的混合物。它们都是重要的化工原料,其 中一甲胺主要用于
南昌大学 2021-04-14
二进制递归网络的随机多故障条件诊断性分析
项目简介: 随着并行计算系统中处理器数目的快速 增加,  系统
西华大学 2021-04-14
二元RuS2多相催化剂的制备方法
(专利号:ZL 201310571564.6) 简介:本发明公开一种二元RuS2多相催化剂的制备方法,属于钌催化剂制备技术领域。该催化剂由载体和活性组分构成,载体为ZSM-5、SBA-15、γ-Al2O3以及SiO2中的任一种,活性组分为Ru,将RuCl3·3H2O溶于乙醇中,将载体放入其中,搅拌混合均匀后烘干,然后放入高压反应釜中程序升温至200~220℃进行预硫化,将预硫化后得到的黑色固体放入真空干燥箱烘干制得二元RuS2催化剂。本发
安徽工业大学 2021-01-12
环己胺二环己胺生产近零排放
环己胺二环己胺生产近零排放技术2012年获江苏省科技厅产学研前瞻资助,2011年获南京市科技局资助。苯胺加氢为环己胺,尾气为H2与NH3混合气,该技术利用吸收-吸附联合分离技术分离循环氢气中的氨,提高苯胺转化率的同时实现气相零排放。将NH3从尾气中有效地分离,可获得高纯度H2用于再生产,分离的NH3以氨水的形式用于硫酸铵等肥料工业生产。
南京工业大学 2021-01-12
可穿戴的第二代智能石墨烯人工喉系统
01. 成果简介 世界上有数以百万的语言障碍患者,其中有的是由于先天缺陷导致其存在语言功能障碍,也有的是后天的一些疾病致使其丧失语言功能,语言功能障碍给他们的生活带来了极大的困难和不便。电子人工喉是一种简易的语言康复方法,其通常需要安装在口内喉部,由肺部发出的气流经过舌、唇的调制,引起人工喉膜片振动,使其发出语音信号。然而,现有电子喉助音器无法清晰还原患者声音,发音模糊,训练周期长,并且需要患者自己手持助音器于喉部,造成极大不便,所以亟需便于失语者携带、操作简单、性能优异的新型人工喉的器件及系统研究。 本成果团队研究的第二代石墨烯智能人工喉(WAGT)在器件柔性可贴附、声音收发系统集成、动作监测系统、轻型可穿戴等方面有了重大突破。首先,第二代石墨烯人工喉采用了更贴合人体皮肤的纹身式薄膜作为衬底,无需胶带粘贴,可直接贴敷在人体喉咙,极大地提高了佩戴舒适感;其次,第二代石墨烯智能人工喉在收发声系统方面有了双重突破,实现了石墨烯的器件级应用至系统级应用的跨越。通过专用电路对声音信号的放大和转换,第二代石墨烯智能人工喉首次将收声系统和发声系统连接起来,实现了声音输入到输出的闭环,并可以通过示波器实时观测喉部运动情况。接着,通过与单片机的结合,该器件可以将人体喉部的不同动作“翻译”成不同的声音,实现了动作发声系统。通过连接解码器,该器件还可以播放任意音乐。最后,第二代石墨烯智能人工喉系统可通过臂包穿戴在胳膊上,首次实现了石墨烯人工喉的可穿戴功能。未来将进行体积更小及功能更多的集成,有望实现像“创可贴”一样贴附在人体喉部并帮助失语者“开口说话”。图1. 可穿戴的第二代智能石墨烯人工喉系统02. 应用前景 第二代智能石墨烯人工喉集收声和发声于一体,可直接贴附于失语者喉部,并将喉部的不同动作转化为对应声音,有望帮助失语者正常与他人“交谈”。在未来,该器件将与声纹识别、机器学习等技术结合,在语音识别、家庭医疗等领域具有广阔前景。03. 知识产权 已获得国家发明专利授权2项。04. 团队介绍 本成果项目团队负责人为任天令教授,清华大学信息科学技术学院副院长,教育部长江学者特聘教授,国家杰出青年基金获得者,清华大学环境与健康传感技术研究中心副主任。担任IEEE电子器件学会副主席(中国大陆首次)、国际微电子领域顶级学术会议IEDM执委(中国大陆首次)、IEEE电子器件学会教育委员会主席(中国大陆首次)、中国微米纳米技术学会理事等。近年来,承担国家自然科学重点基金、国家重大科技专项、国家公益性行业科研专项、国家重大仪器专项、国家863计划、国家973计划等多项国家重要科技项目,做出一系列具有重要国际影响的创新学术成果。主要研究方向为智能微纳电子器件、芯片与系统,包括:智能传感器与智能集成系统,二维纳电子器件与芯片,柔性、可穿戴器件与系统,智能信息器件与系统技术等。在国内外重要学术期刊和会议发表重要SCI期刊论文400余篇,国际微电子领域顶级学术会议IEDM论文11篇;获国内外发明专利70余项,入选2018年爱思唯尔(Elsevier)“中国高被引学者”(微电子领域唯一入选者)。获2018年电子学会自然科学一等奖,“石墨烯智能人工喉”荣获科技导报评选的2017“中国十大重大技术进展”,“人工智能微纳电子器件”荣获2017“清华大学十大重大学术成果”,石墨烯“人工喉”在2018年全国科技活动周被评为“最受公众喜爱项目”,还入选2018年中国国际智能产业博览会十大“黑科技”创新产品(从1082项创新产品中脱颖而出)。团队成员有副教授、助理教授、助理研究员等7人。05. 合作方式 技术许可。06. 联系方式 邮箱:qyc16@mails.tsinghua.edu.cn、liuyi2017@tsinghua.edu.cn
清华大学 2021-04-13
天为IL2综合二级过程控制系统
以ERP/MES为代表的管理信息系统和以PLC/DCS为代表的自动化技术,在钢铁企业己经大规模应用,尽管这两类系统的推广取得了一定效果,但却容易忽略了两者之间的有效配合,导致企业上层计划缺乏有效的实时信息支持、下层控制环节缺乏优化的调度与协调。计划层与执行层无法进行良好的双向信息交互,企业难以实时反应,也就是管理和控制脱节的矛盾越来越突出。天 为IL2综合二级过程控制系统正立足于此,妥善解决基于PLC/DCS的钢铁行业面临着“信息孤岛”和“全局实时信息流”集成的两个难点问题。系统通过数据采集传输功能实现生产实绩数据的采集、生产指令的下达。系统采用全景图的形式对生产物流状态进行实时监控,在采集大量实时生产数据基础上,通过数据综合管理模块完成生产数据的统计、分析、存储,并为生产管理决策提供依据。
大连理工大学 2021-04-13
金属负载五氧化二钒催化剂及其制备方法和应用
本发明公开了一种金属负载五氧化二钒催化剂及其制备方法和应用,该催化剂以五氧化二钒为活性组分,添加铂、钯、钌、铜中的一种或几种金属为负载金属组分。制备方法为:将钒盐、金属盐和络合剂依次溶于水中,制成溶胶,搅拌加热蒸发水分形成凝胶,烘干,焙烧、研磨即可得到。催化剂能够在200?300℃,氢气压力1?10MPa条件下高效降解微晶纤维素,制得小分子醇类物质。本发明的催化剂的制备方法简单,成本低廉,工艺绿色环保,易于大规模生产;加氢反应条件温和,纤维素转化高,选择性良好,产物为重要的化工原料。
东南大学 2021-04-14
超导 HGMS 耦合尾矿制备高纯二氧化硅技术
本技术提出以超导HGMS技术分离提取高纯SiO 2 ,SiO 2 品位可达99%以上,低成本、高效、绿色。 该提取产品可用于生产高纯SiO2(白炭黑)、微晶玻璃、耐酸、阻燃、轻质保温或耐火材料、SiC复相材料及复相导电陶瓷材料等。纳米级高纯SiO2甚至可作储能、修饰材料等等;SiO2 ≥99~99.5%产品可用于制造玻璃、保温或耐火材料、冶炼硅铁、冶金熔剂、研磨料及耐酸工程;SiO2≥99.5~99.9%的高纯石英可用于航空、航天、电子、机械及IT等行业,耐火材料、铸造等行业以及油漆等理想的化工填料。
北京科技大学 2021-04-13
碳酸二甲酯下游系列精细化工产品
天苯胺基甲酸甲酯广泛用于多种优良杀虫剂的合成中间体,还可用于其他各种农药、医药、精细化工等领域中;目前其制备方法都直接或间接使用剧毒的光气作为原料,对环境污染严重,而且生产成本较高。本技术直接采用碳酸二甲酯与苯胺进行酯交换合成,反应条件温和,收率较高,是一条清洁生产工艺。 肼基甲酸甲酯是医药卡巴、卡巴多司、卡巴氧、阿苯达唑等的中间体,还可用于合成碳酰肼等。由碳酸二甲酯与水合肼一步合成,产率高、无三废,过程清洁无毒。年产1000吨规模,投资90万元。 三氯甲基碳酸酯替代光气及双光气,在有机合成、高分子材料、医药、农药、香料和染料等领域应用极其广泛。年产1万吨规模,投资2200万元。 碳酰肼是一种方便、安全的水处理剂。目前碳酰肼的合成方法都采用剧毒的原料来合成,环境危害较大。本课题组采用碳酸二甲酯生产碳酰肼,反应条件温和,设备简单,工艺安全,无三废。整个过程转化率达95%以上,而选择性几乎100%。是绿色清洁工艺。国际先进。 呋喃唑酮是一种具有较广抗菌谱的呋喃类杀菌剂,对多种革兰氏阳性及阴性大肠杆菌、炭疽杆菌、副伤寒杆菌和痢疾杆菌等均有效,主要用于治疗细菌性痢疾、肠炎等,也可用于治疗尿道感染;近年来用于治疗伤寒,疗效较好。 目前,国内呋喃唑酮的生产厂有十多家,但其合成方法主要为乙醇胺、尿素路线,该法工艺流程长、三废严重。本课题组采用碳酸二甲酯羰基化路线合成呋喃唑酮,反应路线短、条件温和、操作简易。整个过程基本无三废、收率高,为清节生产工艺。年产3000吨,设备投资约1000万元。
华东理工大学 2021-04-13
应用二次IoU损失函数的无锚框目标检测方法
本发明提供一种应用二次IoU损失函数的无锚框目标检测方法,其特征在于,包括:将待检测图像进行预处理再输入至预先训练好的目标检测模型进行推理得到对应的图像检测结果,其中,目标检测模型预先通过如下训练得到:获取训练用图像数据集以及监督信息;构建初始目标检测模型,并将训练用图像数据集以及监督信息输入至该模型;使用二次IoU损失函数求定位损失,并使用Focal Loss损失函数求分类损失;分别用定位损失以及分类损失对初始目标检测模型的模型参数进行求导,再使用反向传播对模型参数进行更新;判断更新后的模型参数是否达到终止条件,当判断为是则进入下一步,否则进入训练过程第二步;保存更新后的模型参数并进行加载得到目标检测模型。
复旦大学 2021-01-12
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