MVR是机械式蒸汽再压缩的英文简称（Mechanical Vapor Recompression），其基本原理是对蒸发过程中产生的二次蒸汽通过机械再压缩，提高二次蒸汽的温度及压力，循环利用，以达到大幅度节能与环保的目的。 从DMF/DMAC废水中回收DMF/DMAC，目前通常采用的节能方法是多效精馏工艺，但能耗还是偏高，而且分解严重，影响了产品收率和环境。采用MVR热泵精馏技术，一方面可以大幅度节能，另一方面降低了操作温度，减少了分解，在提高产品收率的同时

本实用新型涉及一种水泥回转窑余热回收装置，包括窑体和支架，所述窑体上方设有与窑体同轴布置的集热罩，所述集热罩内设置有集热水管，所述集热水管包括上层集热水管和下层集热水管，所述下层集热水管设置在靠近窑体的内层，所述下层集热水管的外层设有不锈钢板，所述不锈钢板靠近窑体的一侧涂有涂层，所述不锈钢板远离窑体的一侧设有上层集热水管，所述上层集热水管的外层设置有彩钢板。上述技术方案中提供的水泥回转窑余热回收装置，其结构简单，设计双层集热水管，上层集热水管吸收有涂层的不锈钢板的热量，起到预热冷水的效果，当水循环进

需要建立便捷高效的再生资源回收交易服务平台，开展信息采集、数据分析、流向监控，通过二维码等物联网技术跟踪产品及废弃物流向，逐步整合物流资源，梳理回收渠道，优化回收网点布局，使供需双方能够快速获得信息匹配，实现上下游企业间的智能化物流，完善再生资源回收体系，促使再生资源交易市场由线下向线上线下结合转型升级

我国的动力电池即将进入大规模的报废期，失效锂离子电池安全处置与循环利用对于解决资源短缺以及保护环境均至关重要。本团队针对当前失效锂电池再利用过程中亟待解决的关键问题展开研究，开发了具有自主知识产权的无需物理分选绿色回收失效锂电池全组份的集成技术。集成技术包括失效动力电池中电解液及有机组份高效脱除与产品化利用技术、有价组元的高效回收与高值化再利用技术、石墨负极废料深度净化与性能修复技术、失效磷酸铁锂电池经济制备磷酸铁锂正极材料技术。 通过该技术，失效锂电池中有机组份脱除率大于 95%，其中氟以化学品形式回收，综合回收率大于 90%，有机组份无害化处置率 100%；以全电池计，对于钴酸锂或三元电池，有价金属镍、钴、锰、铜的综合回收率大于 98%，锂的综合回收率大于 95%，对于磷酸铁锂电池，再生磷酸铁锂材料 1C 放电比容量大于140 mAh/g，生产成本低于国内磷酸铁锂主流工艺的生产成本；再生石墨纯度大于 99.5%，性能满足电池级石墨要求。

智慧教育AIGC信创一体机是集pc端畅学杏林，手机端掌上金课为一体，结合高质量知识图谱、国产通用大语言模型和自主芯片算力的3级全信创AIGC服务器。响应教育部高校教育质量控制建设号召，结合OBE教育理念将BOPPPS教育模式，应用于学生手机端，教师在课堂中把控五步关键环节，激活学生4种互动状态，保障继教课程质量。构建起智学、智教、智管、智评“四位一体”服务平台，推动全终端、全受众、全空域、全时域、全场景、全连接的“六全式”融合教学模式改革。 丰富的课程资源：汇聚成都中医药大学1200门优秀本科课程，包括国家一流课程、省级一流课程、名师讲堂等，全校师生可以选择学习。提供全面的中医药数字教学资源，涵盖电子教材、视频讲座直播课堂和在线测试等功能，方便师生随时访问。 特色AI教学工具：主要特色通过集成的AI教学工具，实现线上线下混合式学习，提高教学效率，并促进教学方法的。允许教师通过AI出题、AI答疑、AI微课功能协助开展教学，提高备课、教学效率。学生则可通过AI助学功能，利用语音或文字输入进行提问和获取智能答疑。 可视化“教学督导”：围绕课程教学质量，搭建“学生画像”、“教师画像”教学评价，提供校内、校外业务相统一的督导巡课平台。创建校外专家评审链接，在外网环境下，点击链接即可访问平台进行督导巡课。 智慧教育AIGC信创一体机一体机集大模型Agent软硬件、算法和数据处理多维层级灵活部署，搭载鲲鹏920处理器，支持8张Atlas300i加速卡超强算力，结合多核高效鲲鹏架构，提供高效AIGC大语言模型推理和数据处理及安全保护体系。 让高校智慧教育快速实现：智慧教育AIGC信创一体机在手，教育创新与数字化转型的蓝图便触手可及。

气浮机刮渣机

本发明公开了一种基于拉曼光谱技术的藻种分类识别方法，包括：取相同藻种的多个样本，每个样本均为当前藻种的活体藻液，采用拉曼光谱仪获取各个样本的拉曼光谱原始信息；对采集的拉曼光谱原始信息进行预处理，得到对应的预处理谱图，然后采用偏最小二乘法从各预处理谱图中提取主因子；更换藻种，获得与不同藻种相对应的主因子；以所有藻种的主因子作为输入，以与各主因子相对应的藻种分类为输出，建立BP神经网络模型；取待鉴别活体藻液，获得该待鉴别活体藻液的主因子并输入所述BP神经网络模型，获得待鉴别活体藻液中所包含的藻种分类。本发明实现了基于拉曼光谱技术的藻种快速准确分类，大大简化了操作步骤，缩短了检测时间。

本发明公开了一种基于被动毫米波极化成像的材料分类方法； 首先利用毫米波辐射计成像系统在无极化照射环境中获取给定入射角 下场景的水平极化图和垂直极化图；再根据水平极化图和垂直极化图 计算得到“线极化比”图像；然后统计分析“线极化比”的分布规律， 利用阈值估计公式估计“线极化比”阈值；最后根据分类准则，实现 对场景中的金属材料和非金属材料的分类。本发明能非接触、被动地 对金属材料和介质材料的进行有效分类，并且不受环境辐射变化的影 响，具有很好的鲁棒性，可用于金属目标的遥感与探测、金属危险品 的安全检测与预警等领域。

本发明提供了一种基于音频信号特性分类的无参考音频质量评价方法和系统，包括步骤：步骤 1， 基于有参考音频质量评价模型建立训练模型，采用机器学习获取不同类型音频信号的音频质量与网络参 数的关系，即无参考音频质量评价模型；步骤 2，在音频信号网络传输中，将当前丢包率、当前延迟时 间和当前丢包数据的音频信号类型输入无参考音频质量评价模型，获得当前音频质量。本发明对不同类 型信号采用不同的质量评价关系式进行质量评价，能更真实地反映用户体验。

1. 痛点问题 2021年12月，生态环境部会同相关部门印发了《“十四五”时期“无废城市”建设工作方案》，指出将在100个左右地级及以上城市开展“无废城市”建设，对提升城市固体废物的全过程管理水平提出了更高的要求。然而，当前我国许多城市固体废物产生量持续加大，无害化处置能力尚未得到有效保障，处理设施布局零散，固体废物精细化、信息化管理水平较低，在构建先进的城市固体废物管理模式中面临顶层设计、基础设施、管理体系等软硬件条件的不足，显著影响“无废城市”建设成效及固废管理领域碳减排目标的实现。亟需改进传统碎片式、分种类、智能化水平较低的固体废物管理模式，依托物联网和智慧支撑技术形成多种类型固体废物分类-收运-协同处置全链条系统性方案，充分发挥固废处置中的减污降碳协同增效作用，提升城市固体废物处理在全环节规划设计、工艺技术集成优化、工程及园区的可持续运营等方面的综合实力。 2. 解决方案 针对城市固体废物全过程管理问题，本项成果发挥清华大学环境学院循环经济产业研究中心在城市固体废物管理理论研究、工艺优化调控和规划决策应用等领域的长期积累，开发“无废城市”建设顶层系统规划工具，研发全链条工艺模拟与优化技术，搭建基于物联网和大数据的城市固废智慧化管理平台，形成能够有效服务于“无废城市”建设的城市固废分类-收运-协同处置全链条系统性解决方案。具体包括： （1）针对城市固体废物处理处置系统存在的现实问题，在整个城市层面构建从源头分类减量到末端处理处置、处理设施协同共生的工程技术体系和管理运营模式，打造处理设施协同共生、碳减排和二次污染集中控制效果显著、实现物质有序循环和能量梯级利用的多源固废协同处置园区，构建无害化、资源化、可持续的城市循环代谢链网； （2）开展多源固废处理处置工艺机理模拟，揭示固废-水-能耦合代谢路径与减污降碳潜力空间，实现工艺参数优化；模拟不同固废管理路径对物流、能流的影响，支撑不同应用场景下涵盖源头分类及减量化、污染处理处置、残余物集中控制全过程的工程技术体系优化； （3）基于物联网、智能监控、在线仿真技术等，构建城市固废管理多源异构大数据系统，形成原创性固废智慧管控技术，支撑建立集固废监测、溯源、预报、应急、调控等功能于一体的可视化管理平台，提供多场景、多效能、智慧化城市固废系统性解决方案。 合作需求 （1）与从事城市固废处理、再生资源回收利用、静脉产业园建设等领域的企业以及绿色金融机构开展业务合作； （2）项目孵化需办公场地500平米，天使轮融资需求约3000~5000万。