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氧化铁石墨烯复合材料在电化学能源存储和转化领域的研究
氧化铁石墨烯复合材料目前涉及的电化学方面的应用包括锂离子电池、超级电容器和燃料电池。氧化铁（包括Fe3O4，α-Fe2O3和γ-Fe2O3）是制作电化学器件非常有前途的材料，不仅具有成本低、无毒性、化学稳定性好等优点，还具有较高的理论电容量。但在实际使用时又因为自身导电性的不足以及反应的循环稳定性差等问题受到了限制。石墨烯因其具有超高的比表面积，较高的导电性，优异的化学和热力学稳定性，以及独特的光、热、机械性能，成为了非常合适作为制作电化学能源存储和转化器件的材料。负载氧化铁在石墨烯上，不仅能够弥
天津大学
2021-04-14
一种非易失性三维半导体存储器的栅电极及其制备方法
本发明公开了一种非易失性三维半导体存储器的栅电极及其制 备方法；栅电极包括 n 个依次成阶梯状排列的栅电极单元，每个栅电 极单元为柱状结构，由连通电极和包围在连通电极周围的绝缘侧壁构 成；所述连通电极的上表面用于连接栅层，下表面用于连接字线。本 发明适用于在字线等前道工艺完成后制备连接栅层的电极结构。此电 极结构呈阶梯状连接不同堆叠层且相对应的栅层，对叠层中非相对应 的栅层与栅电极之间通过绝缘层隔离
华中科技大学
2021-04-14
一种非易失性高密度三维半导体存储器件及其制备方法
本发明公开了一种非易失性高密度三维半导体存储器件及其制 备方法，包括由多个垂直方向的三维 NAND 存储串构成的存储串阵列； 每个三维 NAND 存储串包括半导体区域以及围绕半导体区域的四层包 裹结构；半导体区域包括沟道以及分别与沟道两端连接的源极和漏极； 源极与漏极串联连接；沟道为方柱形结构；四层包裹结构从里到外依 次为隧穿电介质层、电荷存储层、阻隔电介质层以及控制栅电极；阻 隔电介质层在不同的方向具有不同的厚度，
华中科技大学
2021-04-14
收割机、基于物联网的收割机智能控制方法、系统、存储介质以及电子设备
本发明公开了收割机、基于物联网的收割机智能控制方法、系统、存储介质以及电子设备，该收割机包括收割机主体，所述收割机主体的上端安装有储料小车，储料小车与收割机主体之间通过两组连接组件连接，且在收割机主体的尾端转动安装有斜板，斜板通过驱动机构实现旋转，斜板的一端旋转至与地面接触时，储料小车得以将内部储存的粮食运输。本发明通过在收割机主体上安装可灵活运作的储料小车，对收割后的粮食进行储存，并在斜板与地面接触时使储料小车得以与收割机分离，通过这种模块化的设计优化了现有收割机额外停工出料的步骤，提高了收割的效率，储料小车配备了自动钩挂解锁装置，简化了小车与收割机主体之间的连接和分离过程。
南京工程学院
2021-01-12
云上高博会寄语—浙江大学校长吴朝晖
浙江大学校长吴朝晖寄语云上高博会，积极推进中国高等教育博览会“线上+线下”融合发展。
云上高博会
2020-09-22
云上高博会寄语—哈尔滨工程大学校长姚郁
哈尔滨工程大学校长姚郁寄语云上高博会，积极推进中国高等教育博览会“线上+线下”融合发展。
云上高博会
2020-09-22
云上高博会寄语—海南大学校长骆清铭
海南大学校长骆清铭寄语云上高博会，积极推进中国高等教育博览会“线上+线下”融合发展。
云上高博会
2020-09-22
云上高博会寄语—中国地质大学(北京)校长孙友宏
中国地质大学（北京）校长孙友宏寄语云上高博会，积极推进中国高等教育博览会“线上+线下”融合发展。
云上高博会
2020-09-22
第三方超大规模云灾备中心
项目简介：一种新的基于云计算的第三方超大规模云灾备中心，突破了传统容灾备份系统对线路稳定性以及可靠性要求高等技术难题，提供基于Internet的共享备份中心数据容灾，支持完全备份、差异备份、数据镜像以及基于差异的快速恢复等功能，可满足超过10万个Windows、Linux以及Unix等用户对逻辑卷、数据库、文件等的容灾备份需求，支持公共灾备中心的建设及运营；单个文件最大可达2TB，备份中心存储容量超过24PB，提供数据动态迁移、数据加密等功能，提供灵活的统计和计费管理。本项目研究前后历时16年，具有完全的自主知识产权和自控权，拥有28项国家发明专利，通过了由金怡濂、沈昌祥、李德毅、朱中梁、黄先祥院士等参加的技术成果鉴定，专家认为“突破了传统容灾抗毁系统依赖高速专线这一长期困扰业界的技术难题，显著地降低了容灾抗毁系统的建造成本和使用成本”，“具有独创性和开拓性”。产品已小规模推广应用，用户单位包括四川省财政系统（21个地市州、183个县）等，经济效益、社会效益显著，获2008年四川省科技进步一等奖、2010年中国人民解放军科技进步一等奖。
四川大学
2021-04-11
基于 LiDAR 点云辅助的立体影像密集匹配方法及系统
一种基于 LiDAR 点云辅助的立体影像密集匹配方法及系统，将投影获取立体像对重叠范围内的 LiDAR 点云并滤波处理；将滤波后的点云投影到核线立体像对上，确定后续密集匹配的视差范围；建立 金字塔，从金字塔顶层开始，采用三角网约束改造代价矩阵，进行 SGM 密集匹配，并进行左右一致性 检测，得到顶层最终的视差图；将金字塔当前层的视差图传递到下一层作为初始视差图，根据当前层的 视差图相应确定下一层的视差范围，将下一层作为新的当前层；基于新的当前层，同样处理得到当前层 最终的视差图，直到金字塔的底层，输出原始影像的视差图，根据视差图，得到立体像对的同名点，生 成密集匹配的点云。
武汉大学
2021-04-13