在石化和化工生产中，催化剂的应用非常广泛，反应后一般需要对产物和催化剂进行分离。由于无机陶瓷膜具有良好的耐热、耐化学溶剂和较好的机械强度，在石化和化工生产的催化剂回收方面显现了突出的优势，已经在多个厂家得到应用。

研发阶段/n（1）对于温水性养殖鱼类，按照100~150mg/kgo鱼体重的用量，将复合酵母多糖拌在饲料中投喂，连续投喂15~30天，为一个预防周期。根据疾病流行季节的长短，在间隔15~20天后，可以再用一个预防周期。（2）对于冷水性养殖鱼类，按照150~200mg/kgo鱼体重的用量，将复合酵母多糖拌在饲料中投喂，连续投喂15-30天，为一个预防周期。根据疾病流行季节的长短，在间隔20天左右后，可以再用一个预防周期。（3）对于养殖虾、蟹类水产动物，按照200~250mg/kgo体重的用量，将复合酵

、新型无连杆压缩机（十字滑块压缩机）的研发，该压缩机在制冷空调、天然气等方面具有很好的应用价值。 2、空调制冷方面的研究工作，尤其善长大型集中式空调机组及系统的设计、工艺计算和自动控制等方面的工作。项目概况 十字滑块压缩机的研究在我国开始于九十年代中期，虽然起步较晚，但也取得了一定的成果，本人深入分析了这种压缩机的工作原理、结构特点及其动力特性，设计开发出国内第一台无油十字滑块压缩机试验样机，针对十字滑块压缩机开发中存在的问题,进行了大量的理论和实验研究，提出采用聚醚醚酮(PEEK)材料的直线滑动轴承代替直线滚动轴承，并针对影响PEEK摩擦副寿命的两个主要因素:摩擦副表面温度、工作载荷,采用有限元法对十字压缩机滑道体变形进行了分析,建立了滑道体二维计算模型,建立了滑道-滑块副表面温度计算模型,给出了工作载荷的计算式。依据所取得的理论和实验成果，在高压有油十字滑块压缩机的实际应用方面已经取得了一定的成果，如2005～2007年与安瑞科（蚌埠）压缩机有限公司合作开发H型滑块式空气压缩机，排气压力35MPa,排气量为66 m3/h。该机器运行良好，达到设计要求，已作为定型产品。另外，我们还在高压无油十字滑块压缩机方面做了大量的理论和试验工作，也取得了一定的成果。今后拟在高压有油十字滑块压缩机的推广应用及高压无油十字滑块压缩机的研发方面寻求合作伙伴。 、新型无连杆压缩机（十字滑块压缩机）的研发，该压缩机在制冷空调、天然气等方面具有很好的应用价值。 2、空调制冷方面的研究工作，尤其善长大型集中式空调机组及系统的设计、工艺计算和自动控制等方面的工作。 在滑块压缩机中，将曲轴的回转运动转化为活塞往复运动的运动转换机构，是以正弦机构原理工作的，其特点表现为：①振动小，工艺性好。如上图所示，四个气缸共面使压缩机工作中产生的往复惯性力为定值，方向始终指向曲柄，因而可用两个平衡块精确地加以消除，使压缩机运行平稳，振动小噪声低。四个活塞呈十字形处于同一平面内，加工时易于保证四个气缸孔的相互位置精度。②结构紧凑，机械效率高。装配好的框架-活塞组件在其轴向处于自由状态，靠每一对活塞在气缸中自动对中定位，运动阻力小。由于没有连杆，滑块沿着滑道可以自由移动，故侧向力也很小；加之曲轴与电机轴合为一体，因而结构紧凑，机械效率高。③由于这种压缩机的吸气阀可以位于活塞顶部，气体从活塞内部的吸气通道经气阀直接进入气缸，而排气阀则位于气缸盖上，故吸气预热少，进一步提高了压缩机的效率，吸气阀的开闭靠活塞运动的惯性力完成，不受阀腔内气流脉动影响，转速变化范围广，并且低速性能良好，可得到较高的容积效率，很适于采用变频调速来调节气量。滑块压缩机的发展也是随着各个相关学科的发展而逐步走向成熟。目前，在从微型、中压、有油压缩机发展为小型、高压、无油压缩机的发展过程中，更应对上述诸问题作深层次的研究，以期此种新型压缩机早日在我国获得开发应用。市场前景十字滑块压缩机虽具有上述的优点，但要真正成为产品，必需解决诸如滑块-滑道副、滑块-曲柄销副的摩擦磨损及运动机构受力、受热变形等一系列问题。解决好以上问题要涉及到摩擦学、材料学、力学及机械加工工艺学等许多跨学科的专门知识，并且有些问题的解决，还有待于新材料、新工艺的出现。因此，十字滑块压缩机的发展也是随着各个相关学科的发展而逐步走向成熟。目前，在从微型、中压、有油压缩机发展为小型、高压、无油压缩机的发展过程中，更应对上述诸问题作深层次的研究。该压缩机在航空、航天、舰船、天然气开发利用等诸多领域具有广阔的应用前景。 

本实用新型提供了一种应用于扫描电镜中的加热装置，该装置包括：样品坩埚、加热芯陶瓷、电热丝、热辐射屏蔽结构，样品坩埚布置于所述加热芯陶瓷的上端；电热丝以双螺旋的形式缠绕于所述加热芯陶瓷表面，且对加热芯陶瓷加热，电热丝的材料为掺杂钨丝；热辐射屏蔽结构包括内不锈钢屏蔽层、次外不锈钢屏蔽层、外不锈钢屏蔽层、上不锈钢屏蔽层、次上不锈钢屏蔽层以及屏蔽底座；内不锈钢屏蔽层、次外不锈钢屏蔽层、外不锈钢屏蔽层层与层之间均为真空，上述三层的直径比例由热损失方程确定。本实用新型提供的加热装置加热效率高、体积小、屏蔽效果好，克服了现有技术中加热装置影响扫描电正常工作的缺陷。

本发明涉及一种具有横笛状多孔喷头的高压静电喷雾装置及应用。高压静电喷雾装置包括注射泵、给液器、导液管、横笛状多孔喷头、高压电源以及接收板，注射泵将给液器中的溶液经导液管推压进入横笛状多孔喷头中，横笛状多孔喷头固定在接收板上方，高压电源与接收板共同接地，高压电源正极与横笛状多孔喷头相连；横笛状多孔喷头的出液孔的孔径为大小一致的圆孔，或为不同大小圆孔排列设置。本发明采用横笛状多孔喷头，有效提升了单位时间内微纳米载药颗粒的产量，利用不同大小孔交叉组合的方式，为同时生产多种大小的微纳米载药颗粒提供了解决方案；多个联合组装使用，能够有效提升载药颗粒的生产速度，有望实现微纳米载药颗粒的大规模工业化生产。

相关成果在英国皇家化学学会期刊《Green Chemistry》发表题为“A novel method for screening deep eutectic solvent to recycle the cathode of Li-ion batteries”的底封面文章。随着锂离子电池在移动电子、储能、运输等领域需求的快速持续增长，锂离子电池在 3-6 年内会逐步退役并产生大量的固体废弃物，但落后的废旧锂离子电池回收模式造成了严重的资源浪费。团队基于电化学原理提出了一种新型快速、简单、准确筛选低共熔溶剂（DES）还原能力的方法。经筛选后发现了一种具有较强还原能力的 DES，该结果与密度泛函理论 Fukui 函数计算结果一致。采用该 DES 可大幅降低反应温度和缩短反应时间。经研究发现：1. DES 选择性提取有价金属过程与传统湿法过程不同，主要受电子扩散和溶剂扩散控制。DES 提取过程的反应表观活化能远高于酸法和氨法回收方法，解释了在 DES 提取过程通常需要较高温度。2. 钴离子在负载 DES 中主要以六配位的八面体结构 Co(urea)2Cl2 存在。3. 负载 DES，经“稀释-沉淀-煅烧”简单工艺可得到立方尖晶石型四氧化三钴。 环境学院博士后研究员王树宾博士为第一作者，张作泰教授为通讯作者，材料系卢周广教授及工学院院长徐政和院士为合著作者。该工作得到国家自然科学基金、深圳科学技术创新委员会、广东省高校珠江学者岗位计划等项目的支持。  

该成果 2012 年获中国商业联合会科学技术奖一等奖。本项目软件中间件技术为突破口，重点解决分布式语义集成、领域知识形式化表示及智能推理等关键问题，提出了一种基于自然语言交互方式，并以引导方式使问题确定化，采用基于领域本体的知识库和问题解决方案库，通过推理技术进行问题的自动诊断与解决的基于语义的智能客服与交互系统(KMLC)。

传统荧光指示剂以有机染料和量子点晶体等下转换发光材料为主，而本项目申报的上转换荧光纳米材料是一 种全新的荧光材料。现有基于荧光的成像、检测技术所使用的都是下转换发光材料，与其相比，上转换荧光材料和技术有显著优势：光学性能独特、背景噪音低、灵敏度高、 光学稳定性好。目前对此新型材料的关注越来越多，可在很多领域取代传统发光材料设计新的产品，具有很大的市场发展空间。 

基于语音交互的智慧家庭生态系统旨在提供全新的智慧家庭解决方案。产品秉承“君子动口不动手”的理念，为家人打造专属的“虚拟管家”。家庭的各房间内安装有智能语音交互终端和其分节点，主人可以和她进行简单、自然的语言交流即可获得家佳提供的各种服务和各种资讯，甚至可以通过语言完成家庭内电器的控制。本产品产业化后，属于蓝海市场，利润值较高，投资回报率较高。技术特点：红外学习能力强，所有设备均为无线连接和通讯，安装简单便捷，维护成本低，无需破坏装修和电器，云端具备用户行为模式大数据分析系统能能够给

1. 痛点问题 工业视觉场景下普遍存在缺陷样本数量少、难采集，已有标注方案无法完全发挥样本数据效用等问题。在工业视觉应用场景中，产线整体生产良率均已达到相当水平，人工可识别的缺陷样本数量相对较少，且采集难度较大。制造生产环节对产线效率要求较高，模型训练难以实现精度与效率上的平衡。 2. 解决方案 本项目将最新的少样本学习、连续学习、模型压缩与优化技术，与工业场景中的缺陷检测需求深入结合，致力于工业视觉自主知识产权软硬件一体化装备研发。针对玻璃深加工与半导体晶圆宏观缺陷检测，本项目已完成工业视觉全流程视觉感知算法、人工智能算法研发平台、玻璃智能一体检测设备、晶圆宏观缺陷检测设备等智能设备的原理验证和装备试制，同时有多项智能设备在研。 本项目在玻璃与半导体缺陷检测中，基于图像自动标注方法完成少样本场景下的数据采集与标注，通过弱监督学习和连续学习方法完成有效模型构建，并针对长尾数据集设计模型训练和优化方法，实现高效工业视觉感知计算。针对工业视觉场景，本项目集成视觉感知算法能力，研发人工智能算法研发平台，该平台秉承低代码化、可视化等原则，打造包含数据采集与标注、算法训练与评估、模型压缩与优化、应用部署与管理的数据闭环。 合作需求 寻求浮法玻璃深加工、半导体加工与制造等行业企业合作。