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FMECA和FTA中的若干新方法及其应用
科学、有效地分析和评估复杂系统可靠性已成为装备可靠性共性基础研究中的重要科学问题。在国防科技工业技术基础科研项目、国防科技工业民用航天科研项目、国家高技术研究发展计划（863计划）、成都飞机工业（集团）有限责任公司等资助下，我们开展了“FMECA 和FTA中的若干新方法及其应用”项目的研究。项目针对现有FMECA和FTA在实际工程
电子科技大学
2021-04-14
THz光纤扫描近场成像系统在癌症临床诊断中的应用
该诊断方法是基于癌症组织切片吸收常数的THz近场光纤扫描成像，系统传输的图像易于量化，且无需H&E染色，即可实现病理诊断自动化。因此，该系统在临床癌症检查中具有重要的潜在应用价值，有望在快速、简便、准确地鉴别胃癌上发挥重要作用，可以节约大量医院和人力资源的使用，具有重要的社会经济价值。
东南大学
2021-04-11
ZmCCT9在调控玉米开花期性状中的应用
本发明公开了ZmCCT9在调控玉米开花期性状中的应用。实验证明。本发明公开的ZmCCT9为如下A1)、A2)或A3)：A1)氨基酸序列是序列3的第1‑275位的蛋白质；A2)将序列表中序列3的第1‑275位所示的氨基酸序列经过一个或几个氨基酸残基的取代和/或缺失和/或添加且具有相同功能的蛋白质；A3)在A1)或A2)的N端或/和C端连接标签得到的融合蛋白质。实验证明，本发明的ZmCCT9及其编码基因可以调控植物的开花期，导入ZmCCT9编码基因并表达ZmCCT9的植物开花期延长，敲除ZmCCT9编码基因的植物开花期缩短，表明，ZmCCT9及其编码基因可以用来调控植物开花期。
中国农业大学
2021-04-11
无机陶瓷超滤膜在食品和饮料行业中的应用
无机陶瓷超滤膜在食品和饮料行业中的应用已经开发出相应的果汁浓缩和澄清技术，牛奶工业中的应用技术，啤酒酿造过程中的澄清和分离技术，葡萄酒工业中的应用技术，大豆深加工技术。
南京工业大学
2021-01-12
无机陶瓷超滤膜在化工行业中的应用
无机陶瓷超滤膜在化工行业中已经开发出催化剂回收技术，超细粉体陶瓷膜处理技术，化工产品的净化与回收技术。
南京工业大学
2021-01-12
金松双黄酮在制备防治糖尿病药物中的应用
【发 明 人】陈建伟；李祥；薛平；汤彬；姚晓【技术领域】本发明涉及一种金松双黄酮，具体涉及金松双黄酮在制备防治糖尿病药物中的应用。【摘要】本发明公开了金松双黄酮在制备防治糖尿病药物中的应用。经实验研究表明，金松双黄酮具有很好的治疗糖尿病的作用，对糖尿病及其糖尿病合并心脏病和糖尿病合并高脂血症等相关性疾病均具有非常好的治疗效果，且实验过程中，未表现出副作用等不良反应，有望开发成为新一代安全有效，用于防治糖尿病及其并发症的药物。
南京中医药大学
2021-04-13
无机陶瓷超滤膜在食品和饮料行业中的应用
果汁生产中，在处理压榨过的或预过滤过的果汁澄清方面，微滤和超滤都已达到规模化应用水平。传统的果汁处理工艺包括浆果的粉碎、压榨、粗滤液的过滤和精加工，这些过程需要添加处理剂，如压榨助剂、过滤助剂等。
南京工业大学
2021-01-12
无机陶瓷超滤膜在化工行业中的应用
在石化和化工生产中，催化剂的应用非常广泛，反应后一般需要对产物和催化剂进行分离。由于无机陶瓷膜具有良好的耐热、耐化学溶剂和较好的机械强度，在石化和化工生产的催化剂回收方面显现了突出的优势，已经在多个厂家得到应用。
南京工业大学
2021-01-12
消症饮在制备治疗乳腺增生病药物中的应用
【发 明 人】高月平【技术领域】本发明涉及消症饮在制药中的新用途，具体地说是涉及消症饮在制备治疗乳腺增生病药物中的应用。【摘要】一种消症饮在制药中的新用途，即在制备治疗乳腺增生疾病药物中的应用，消症饮是由鹿角片、白芥子、桃仁、熟地、淫羊藿、生薏苡仁、三棱、醋柴胡、大血藤、延胡索、按一定重量配比制成，该药物可制成汤剂、胶囊剂、片剂、冲剂、口服液、糖浆或合剂等，经临床试验结果表明150例乳腺增生病患者，分为治疗组100例和对照组50例，对照组用乳癖消，治疗组用消症饮汤剂，试验结果治疗组和对照组的总有效率为100％和74％；其中100例治疗组中痊愈64例(64％)，显效21例(21％)，有效15例(15％)，无效0例；总有效率100％，而50例对照组中痊愈19例(38％)，有效8例(16％)，无效13例(26％)，总有效率74％。
南京中医药大学
2021-04-13
图像自动标注和模型训练技术在工业视觉中的应用
1. 痛点问题
工业视觉场景下普遍存在缺陷样本数量少、难采集，已有标注方案无法完全发挥样本数据效用等问题。在工业视觉应用场景中，产线整体生产良率均已达到相当水平，人工可识别的缺陷样本数量相对较少，且采集难度较大。制造生产环节对产线效率要求较高，模型训练难以实现精度与效率上的平衡。
2. 解决方案
本项目将最新的少样本学习、连续学习、模型压缩与优化技术，与工业场景中的缺陷检测需求深入结合，致力于工业视觉自主知识产权软硬件一体化装备研发。针对玻璃深加工与半导体晶圆宏观缺陷检测，本项目已完成工业视觉全流程视觉感知算法、人工智能算法研发平台、玻璃智能一体检测设备、晶圆宏观缺陷检测设备等智能设备的原理验证和装备试制，同时有多项智能设备在研。
本项目在玻璃与半导体缺陷检测中，基于图像自动标注方法完成少样本场景下的数据采集与标注，通过弱监督学习和连续学习方法完成有效模型构建，并针对长尾数据集设计模型训练和优化方法，实现高效工业视觉感知计算。针对工业视觉场景，本项目集成视觉感知算法能力，研发人工智能算法研发平台，该平台秉承低代码化、可视化等原则，打造包含数据采集与标注、算法训练与评估、模型压缩与优化、应用部署与管理的数据闭环。
合作需求
寻求浮法玻璃深加工、半导体加工与制造等行业企业合作。
清华大学
2021-12-23