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技术需求：机电液控制技术
1、机电液控制技术；2、流体传动及控制工程技术；3、极端环境测试技术；4、成套装备技术。
太重集团榆次液压工业（济南）有限公司
2021-06-15
花生维生素E合成相关基因APG1、APG2在提高植物α生育酚含量和耐盐性中的应用
本发明提供了花生维生素E合成相关基因APG1、APG2在提高植物α生育酚含量和耐盐性中的应用，两基因APG1、APG2的氨基酸序列的同源性为98.6%。本发明经实验证明，将这2个基因分别在花生中超量表达后，得到活性最高的α生育酚含量明显提高的转基因植株，且可明显增强转基因花生种子和植株的耐盐性；将这2个基因的反义载体转入花生后，转基因植株的α生育酚含量明显减少。本发明的蛋白及其编码基因对于植物维生素E合成机制的研究，提高植物的α生育酚含量，改良植物的抗逆性具有重要的理论及实际意义，应用前景广阔。
青岛农业大学
2021-04-13
【中国日报网】第63届高博会：吉林动画学院原创 IP 以“技术 + 艺术” 点燃数字创意
5月23日至25日，吉林动画学院携“技术 + 艺术” 融合成果亮相第63届中国高等教育博览会，以《疯狂电脑城》赛博朋克美学与裸眼 3D、虚拟角色互动等形式，打造穿越次元的数字创意盛宴，诠释产教融合创新实践。
中国日报网
2025-05-25
《科学技术活动违规行为调查处理规定》发布！3月20日起施行
这些违规科技活动将被严惩！
科技部
2026-02-11
液压无级转向技术和液压复合无级转向技术（技术）
成果简介：从履带车辆的无级转向技术的发展来看，液压无级及液压复合无级转向是上世纪70至80年代发展的具有代表性的新技术。世界各国发展的新型和改进型军用履带车辆的传动装置上，几乎全部采用了这类新型的无级转向机构。在民用工程车辆上也逐渐开始采用。可实现履带车辆无级转向功能。主要技术指标是：车辆吨位：10～50t；可匹配的发动机功率范围：50～600kW；输入转速范围：2000～3000r/min；传动效率：90%～93%。 项目来源：自行开发 技术领域：先进制造
北京理工大学
2021-04-14
关于召开数据驱动高等教育高质量发展暨2021大学校长论坛的通知
为深入学习贯彻习近平总书记关于教育的重要论述和党的十九大和十九届二中、三中、四中、五中全会精神，聚焦大数据技术、人工智能等现代信息技术，推进教育治理方式变革，加快形成现代化的教育管理与监测体系，促进教育决策科学化、管理精准化和服务个性化水平全面提升，助力高等教育管理模式创新与发展，经研究，中国高等教育学会决定举办“数据驱动高等教育高质量发展暨2021大学校长论坛”。该论坛是2021年5月21-23日在青岛举办的第56届中国高等教育博览会的组成部分。
中国高等教育学会
2021-04-21
关于召开数据驱动高等教育高质量发展暨2021大学校长论坛的通知
为深入学习贯彻习近平总书记关于教育的重要论述和党的十九大和十九届二中、三中、四中、五中全会精神，聚焦大数据技术、人工智能等现代信息技术，推进教育治理方式变革，加快形成现代化的教育管理与监测体系，促进教育决策科学化、管理精准化和服务个性化水平全面提升，助力高等教育管理模式创新与发展，经研究，中国高等教育学会决定举办“数据驱动高等教育高质量发展暨2021大学校长论坛”。该论坛是2021年5月21-23日在青岛举办的第56届中国高等教育博览会的组成部分。
中国高等教育学会
2021-04-21
超临界二氧化碳循环流化床燃煤锅炉及其驱动的发电系统
本发明公开一种超临界二氧化碳循环流化床燃煤锅炉，采用超临界二氧化碳代替现有循环流化床锅炉内蒸汽作为吸热做功的工质，工质吸热过程包括一次分流和一次再热。超临界二氧化碳循环流化床锅炉工质受热面包括设置在炉膛内的二氧化碳冷壁屏式加热器和高温再热器；分离器出口处至炉膛在回料器段并行布置以灰作为热源的外置上级省煤器；尾部烟道内沿烟气流动方向受热面包括低温再热器和下级省煤器。本发明还公开了该超临界二氧化碳循环流化床燃煤锅炉驱动发电的发电系统。本发明的超临界二氧化碳循环流化床燃煤锅炉强化了再热器高温段的烟气传热，同时也缓解了尾部烟道热量需求压力，能够有效降低污染物的排放量、排烟温度，增大锅炉效率。
东南大学
2021-04-11
中国海洋大学在海洋微生物驱动有机硫合成机制领域取得新进展
除了海洋沉积物细菌，我们发现古菌、候选门级辐射类群(candidate phyla radiation, CPR)细菌及一些微型动物基因组中都含有有功能的MmtN同源序列，进一步分析表明这些同源蛋白也应该采用我们提出的催化机制。
中国海洋大学
2022-06-02
由生成对抗网络（GAN）驱动的进化多目标算法 为计算智能与深度学习的结合开辟新路
随着计算智能方法得到更广泛的应用，其从问题本身学习的能力亟待增强。为此，越来越多研究提出使用机器学习模型来驱动计算智能。通常，这种基于模型的进化算法的性能高度依赖于所采用模型的训练质量。而传统机器学习方法需要大量训练数据进行模型训练，而且受维度灾难的影响，这类方法通常很难解决维度较高的问题，约束了计算智能方法的应用范畴。课题组在IEEE Transactions on Cybernetics上发表了一种由生成对抗网络（GAN）驱动的进化多目标算法。
南方科技大学
2021-04-14