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人才需求：新材料、高分子材料专业
新材料、高分子材料专业
山东绿森塑木复合材料有限公司
2021-09-02
人才需求:研发工程师（高分子专业）
研发工程师（高分子专业）
山东天迈化工有限公司
2021-09-06
人才需求、高分子应用化学、汽车电路
1、高分子应用化学专业1人
2、工程设计人员2人
3、汽车电路设计应用专业2人
山东新祯电子科技有限公司
2021-06-16
构筑近红外发射的超分子人工光捕获体系
东南大学化学化工学院青年教师陈旭漫博士在国际顶级期刊《Angewandte Chemie（德国应用化学）》上发表题为“Efficient Near-Infrared Emissive Artificial Supramolecular Light-Harvesting System for Imaging in Golgi Apparatus”的学术论文。
光捕获过程作为将自然光进行捕获、能量转化并利用的步骤，是植物光合作用中第一个也是十分重要的过程。构筑人工光捕获体系对于光能的利用具有重要意义，但目前构筑具有高效人工光捕获体系仍存在很大挑战。
东南大学研究团队利用“杯芳烃诱导聚集”策略，设计合成两亲磺化杯芳烃和阳离子型萘基吡啶衍生物作为荧光给体在水溶液中自组装，并引入尼罗蓝作为荧光受体分子，成功构筑了近红外发射的超分子人工光捕获体系。
东南大学
2021-04-11
高性能3D打印高分子材料
博理3D打印高分子材料的研发与生产，解决了传统光固化3D打印材料性能单一的应用局限性问题，从分子设计和合成出发，实现了材料性能的强度可调、硬度可调、颜色可调、韧性可调等主要技术指标。目前博理已研发5000多种材料配方，可替代大部分传统的塑料类制品，为3D打印打开了广泛的应用场景，开启了“3D打印+行业应用”新局面。
ELASTO 弹性体材料，具有优异的力学性能和耐弯折疲劳性能，是一种快回弹性的3D打印材料，通过欧盟RoHS和美国加州CP-65检测认证，具有良好的安全性，被大量应用于鞋中底、汽车坐垫、防震头盔、文物囊匣、防震晶格等领域；
PLASTO 塑性体材料，一种具有高延伸率和卓越柔韧性的类聚丙烯树脂，它可用来坚韧性部件，广泛用于汽车工业、医疗器械、消费电子、家居用品等领域；
医疗专用材料，医疗专用系列材料具有更高成型精度，更高强度，符合医疗等相关安全标准，在齿科模型等领域有着广泛的应用；
定制材料，博理可根据用户的产品性能要求定制研发相应的材料。
苏州博理新材料科技有限公司
2022-07-19
关于“重大病虫害防控综合技术研发与示范”和 “主要作物丰产增效科技创新工程”重点专项2023年度项目正式申报的通知
根据国家重点研发计划重点专项管理工作的总体部署，农业农村部科技发展中心已完成2023年度项目预申报书形式审查工作。其中，“重大病虫害防控综合技术研发与示范”和“主要作物丰产增效科技创新工程”重点专项通过形式审查的项目将直接进入项目正式申报书（含预算申报书）填报阶段。
科学技术部
2023-07-25
基于持粘喷涂高分子材料的地下工程“皮肤式”防水及渗漏水治理新技术
环保型喷/涂持粘高分子防水涂料是一种采用特殊工艺，将超细、悬浮的改性阴离子乳化沥青和合成高分子聚合物配制而成(A 组分)，再与特种固化剂(B 组分)，在设备喷口外雾状混合、在结构表面发生破乳反应后生成的一种性能优异的无氯离子、持粘型防水涂料。
北京交通大学
2023-05-08
一种基于风电场数据预处理的风电功率组合预测方法
一种基于风电场数据预处理的风电功率组合预测方法，包括以下步骤：利用小波去噪原理对风电场的历史风速数据和历史功率数据进行处理，分别得到光滑的风速序列和功率序列；对风速序列和功率序列的特征指标分别进行频繁项集分析和关联规则挖掘，得到风速强关联规则和功率强关联规则，利用强关联规则找出与待修正的当前预报相似的历史预报；并利用历史相似预报对待修正的当前预报进行误差修正；利用统计方法对修正后的当前风速预报进行训练并建立预测模型；利用预测模型进行功率预测，并利用历史相似预报对预测后的功率进行二次预测，最后得到最终的组合预测结果。
中国农业大学
2021-04-11
一类蛋白质二级结构智能预测模型构造方法
本发明公开了一类蛋白质二级结构智能预测模型构造方法，利用多层递阶、逐步求精的结构模型集成。此模型CPM融合了原创型KAAPRO方法、新型同源性分析方法、改进型SVM方法等;CPM打破了传统的单一物化属性分析或单一结构序列分析的技术线路，而是采取了结构序列分析与物化属性分析相结合的优选线路，确保了模型整体的优化与预测精度的同时具有更好的普适性; CPM 采用高起点的alpha/beta库挖掘;并以领域知识与背景知识贯穿;CPM能够很好地对偏alpha/beta型蛋白质的二级结构进行预测，取得86%的最高精度(同类最高达81%)。
北京科技大学
2021-04-11
一种基于大风气象分类的风功率爬坡预测模型切换方法
本发明属于风功率爬坡预测领域，涉及一种基于大风气象分类的风功率爬坡预测模型切换方法，按 以下步骤进行：首先根据指定地理范围内的历史大风波动天气提取出可以明显表征大风天气的特征量和 特征指数，并形成判别表达式。进而采用 Fisher 判别法中的判别准则计算出判定范围以及特征量和特征 指数的加权系数，得出判别结果，并通过统计检验进行验证分析。通过判别法进一步得出大风天气分类 结果，依据不同大风天气的时空尺度的特征，最后形成对不同统计预测模型之间的切换机制。本发明将 数值天气预报的结果进行爬坡天气判别研究，在风功率爬坡的综合预测方法上为不同的统计预测方法提 供了更准确的切换机制。
武汉大学
2021-04-13