上海交通大学电子信息与电气工程学院离子束溅射沉积系统 招标项目的潜在投标人应在上海市共和新路1301号C座110室获取招标文件，并于2022年07月06日 10点30分（北京时间）前递交投标文件。

西安交通大学能源与动力工程学院微区X射线荧光光谱仪竞争性磋商

新型单洞双线城市轨道交通类矩形盾构隧道修建成套关键技术产业化及应用。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 我国城市轨道交通建设正面临地下空间资源日渐稀缺的严峻挑战，面对集约型开发要求，常规的圆形盾构隧道法已不能适应， 类矩形截面不同于矩形截面和椭圆形截面，严格的矩形断面空间利用率最高，但其主要面临着机械开挖困难、矩形转角部位管片结构受力不合理等问题；椭圆形隧道可有效避免以上矩形隧道出现的问题，但其空间利用率相对较低。类矩形断面就是对以上两种断面类型的折中，以求综合其优点，规避其缺点。 本项目成果已实现产业化和规模化，形成从技术开发、装备制造、施工工法、配套施工工艺、后评价体系等在内的全套关键技术。目前已生产异形盾构12台套，分别在上海、杭州、南京、郑州、宁波、舟山等地开展了成功应用，累计完成掘进30km，为当地城市轨道交通工程建设提供了有效的技术支撑。

近期，西安交大刘畅研究员等通过将大量间隙氧原子（12 at%）固溶进TiZrNb系中熵合金，将其屈服强度提升至接近理论强度的4.2 GPa（C. Liu et al.Nat. Commun.13, 1102 (2022)）。

产品详细介绍   HD-SDI数字高清音视频矩阵主要特性    HD-SDI系列数字高清矩阵内部采用专用的1.5Gb/s高速开关芯片，图像清晰无误码；输入端采用了自适应均衡专用芯片，提高了输入信号的适应能力；输出带驱动设计，有效增强了输出能力。    机箱全部采用EMI的结构设计，有效的防止电磁辐射及电磁波的干扰，性能更加稳定。    内嵌智能控制，采用了独特的处理方式，大大提高了设备的切换速度，实现了指令之间不需等待的快速控制；具备掉电状态存储保护、开机自动恢复记忆的功能。    除面板键盘和红外遥控（选配）操作外，还提供RS232控制接口，方便用户与各种集中控制设备（如MSEER、快思聪、AMX等）配合使用；通过随机提供的软件，可方便设定设备编号，便于多台同型设备共联控制。    HD-SDI系列数字高清矩阵主要应用于高清广播电视工程、高清可视会议厅、大屏幕显示工程、高清电视教学、指挥控制中心等高清应用场所。产品参数SDI/HD-SDI特性兼容码流 ：143Mbps～1.5Gbps均衡能力 ：100m @1.5G（Belden 1694A）时钟恢复 ：可选SDI/HD-SDI输入信号输入 ：SDI/HD-SDI信号接口形式 ：BNC阻    抗 ：75Ω反射损耗 ：>18dB 5MHz-1.5GHzSDI/HD-SDI输出信号输出 ：SDI/HD-SDI信号接    口 ：BNC输出幅度 ：1500mv±5%直流偏移 ：0V±0.5V信号过冲 ：0V±0.5V信号抖动 ：< 0.2 UI per SMPTE阻    抗 ：75Ω音频特性增率 ：0dB频率响应 ：20Hz~20kHz总谐波失真+噪声 ：0.05% @1kHz（额定电压下）共模抑制比（CMRR）：（CMRR）>75dB@：20Hz~20kHz音频输入信号类型 ：立体声，平衡/非平衡接口形式 ：5PIN接口阻抗 ：>10kΩ最大电平 ：>+21dBu音频输出信号类型 ：立体声，平衡/非平衡接口形式 ：5PIN接口阻抗 ：>470kΩ最大电平 ：>+21dBu控制类型     停止位：1位，无奇偶校验位串行控制口结构：2=TX，3=RX，5=GND规格     电源：100VAC ~ 240VAC, 50/60 Hz, 国际自适应电源     功率：≤40W     存储环境温度：-20°C ~ +150°C     工作环境温度：-10°C ~ +55°C     相对湿度：20% ~ 95%     平均无故障时间：30，000小时

西安交通大学医学院第一附属医院主动脉内球囊反搏泵采购招标项目的潜在投标人应在西安市南二环西段58号成长大厦10层标书发售处获取招标文件，并于2022年06月22日15点00分（北京时间）前递交投标文件。

西安交通大学医学院第一附属医院医疗动力系统(机械血栓切除系统)采购招标项目的潜在投标人应在西安市南二环西段58号成长大厦10层标书发售处获取招标文件，并于2022年06月22日15点00分（北京时间）前递交投标文件。

任何具有温度的物体表面都会产生红外线，利用红外线感应装置和计算机信息处理与成象技术，可以将物体表面的温度场以可视画面形式显示出来——红外图象。采用现代的图象分析与处理技术，结合被检测设备的结果参数和现场可方便采集的一些其它数据，如电信号、压力、流量等参数，利用先进的模糊聚类、神经网络、人工智能等理论可以对热设备的运行状况进行有效的在线检测、故障分析与趋势预测。 设备运行状况的在线评估与故障分析和诊断一直是生产实际中有待解决的问题。本项目的主要特点是：红外图象可以实现非接触的、在线（或离线）检测，也可以做离线普查。基于红外图象的热设备运行状况、故障分析与诊断系统除红外图象以外的其它信息可根据现场实际情况适当提供，并不强行要求。当然信息越多越准则判断的结果越客观，因此具有智能性。目前已有针对催化裂化、加热炉、常用电器设备等多套专用的设备运行状况评价和故障诊断系统通过鉴定，并在多处投入实际使用，受到普遍好评。