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一种二硒化钴/碳纳米材料及其制备方法与应用
本发明公开了一种二硒化钴/碳纳米材料，包括基底、厚度为 1 μm～2μm 的 CoSe2 层以及厚度为 1nm～10nm 的无定形碳层，所述 CoSe2 层生长于所述基底表面，呈现三维片状结构，所述无定形碳层 附着于所述 CoSe2 层表面，且所述 CoSe2 层与所述无定形碳层的质量 比为 90:1～1800:1，所述基底为钛片或钛丝。本发明通过将无定形碳 层附着于 CoSe2 材料表面，从而提高了纳米材料的循环稳定性，从而
华中科技大学
2021-04-14
天津大学团队发表高水平论文给“多肽仿生材料与应用”画像
“多肽”，这个常出现在药品或者美妆品上的名词，即便对于普通人来说也并不陌生。“多肽”是由氨基酸通过肽键连接而成的聚合物，是生命体的基本组成部分。仿生矿化，则是模拟自然界中生物的矿化过程，如骨骼、牙齿、贝壳等的形成，利用生物分子在温和条件下合成无机矿物。
天津大学
2023-03-15
炭基负载α-FeO(OH)土壤与地下水修复材料及其制备方法
本发明公开了炭基负载α‑FeO(OH)土壤与地下水污染修复材料和制备方法，将秸秆、凹凸棒土、高岭土、沸石粉在Na6
中国农业大学
2021-04-14
一种丝素蛋白与海洋贻贝粘附蛋白复合材料的制备方法
本发明涉及一种丝素蛋白与海洋贻贝粘附蛋白复合材料的制备方法，公开了一种丝素蛋白与海洋贻贝粘附蛋白复合的多功能材料的制备方法，制备步骤为将再生丝素蛋白和一定比例的海洋贻贝粘附蛋白溶解于一定量的有机溶剂中，不断搅拌使其混合均匀，配成一定浓度，即可制得丝素蛋白与海洋贻贝粘附蛋白的混合溶液，一定量的混合溶液制膜或者支架。本发明在整个处理过程中具有耗能低，生物安全性高，价格低廉，操作简单方便，对环境无污染等优势；通过该发明制得的生物丝素与海洋贻贝粘附蛋白复合纳米纤维膜具有较强的力学性能。
浙江大学
2021-04-13
配位聚合物多孔材料在化工吸附分离领域的研究与应用
丁二烯是产量最大的化工产品之一，其生产过程中需要耗费大量的能量和有机溶剂对成分复杂的C4烃类混合物进行蒸馏分离。利用多孔材料进行吸附分离是一种潜在的高效分离提纯方法，但分子较小、极性较大的丁二烯容易被吸附，在脱附过程中不但容易被残留的其它C4烃类污染，而且容易受热聚合。我们前期已经发现可以利用合理设计的超微孔亲水多孔材料对C2烃类实现反常的极性选择。针对丁二烯分子柔性显著小于其它链状C4烃类的特点，我们希望能进一步通过特殊的孔道形状控制这些柔性客体分子的构型，利用构型变化的能量差获得反常的吸附选择性和最优的C4烃类吸附分离顺序。形状尺寸合适的离散孔洞最有利于控制柔性客体分子的构型和并反转吸附选择性，而连续的孔道对客体分子的吸附扩散又是必须的。通过模拟计算,发现具有准离散孔洞的柔性多孔材料MAF-23在两种要求中取得平衡，实现了反常而且最优的C4烃类混合物吸附分离顺序。常温常压下将丁二烯、丁烯、异丁烯和丁烷混合物通过MAF-23填充的固定床吸附装置后，吸附最弱的丁二烯最先流出而且纯度很容易达到99.9%，同时可避免常规纯化方法中因加热而产生的丁二烯自聚问题。
中山大学
2021-04-13
一种测定甲胎蛋白的电化学免疫传感器及其制备方法与应用
本发明公开了一种测定甲胎蛋白的电化学免疫传感器及其制备方法与应用，基底电极由MWNTs?CS溶液修饰，甲胎蛋白第一抗体溶液共价结合到修饰后的基底电极上，甲胎蛋白抗原溶液特异性结合到甲胎蛋白第一抗体上，CdTe@SiO2?GO?甲胎蛋白第二抗体溶液特异性结合到甲胎蛋白抗原上，所述基底电极为玻碳电极。本发明还提供了一种基于CdTe QDs信号放大的电化学免疫传感器的人血清中甲胎蛋白的检测方法，所述检测方法灵敏度高、特异性好、具有很宽的线性范围和较低的检测限且成本低廉。
东南大学
2021-04-11
人才需求：应用化学，化学分析等专业专科以上学历
1.应用化学，化学分析等专业专科以上学历2.有实验室相关工作经验；3.参与中试生产线工艺优化实验；4.执行实验工艺方案，及时反馈状况及结果；5.跟踪产品工艺在生产线的执行状况，及时反馈并纠正；6、跟进样品的制作和工艺参数调整和修改。
山东三岳化工有限公司
2021-09-10
中国科学技术大学首次实现谷光子的长距离保真传输与定向分发
近日，由中国科大陈杨研究员、吴东教授、褚家如教授课题组，华中科大王凯教授、陆培祥教授课题组与新加坡国立大学仇成伟教授课题组组成的联合团队在谷电子学与微纳光子学交叉领域取得重要进展，首次实现了基于混合纳米波导的WS2谷光子的长距离保真传输与定向分发。
中国科学技术大学
2022-10-17
清华大学地球系统科学系发布新一代地球观测数据与制图成果
清华大学地球系统科学系举行新一代地球观测数据与制图成果发布会。清华大学理学院院长、地学系主任宫鹏教授和博士研究生刘涵一起，对外发布了清华大学基于亚马逊云服务（AWS）完成的新一代中国地区地球观测数据集（Seamless Data Cube，简称SDC）——2000——2018年30米分辨率逐日无缝遥感观测数据，以及在此基础上研制的中国逐季节地表覆盖和逐年土地利用制图成果。
清华大学新研制的无缝数据集，填补了高空间分辨率和时间频率观测的空白。
目前世界上主流的地球观测卫星Landsat每16天才能对全球扫描一遍，所获得的数据集是不完整的。宫鹏团队采用时空遥感技术手段和MODIS图像辅助研发的无缝遥感观测数据集Seamless Data Cube，使得每一天都有一套完整的全球30米分辨率的观测数据。正是这些逐日数据，使得地球长时间观测序列有了很好的时空一致性。基于无缝数据集，宫鹏团队提取了30米空间分辨率土地覆盖变化的情况，设计和训练了一套适应遥感大数据的深度遥感特征学习和分类模型，最终得到了世界首套中国逐季节土地覆盖和逐年土地利用制图（从2000年到2018年）。
无缝遥感观测数据集SDC以及逐季节土地覆盖和逐年土地利用制图，开辟了中国卫星遥感数据处理和信息提取的新范式。它能够服务于国民经济众多行业，比如农业集约化和土地闲置的监测、城市化与自然植被丧失的识别、土地退化和粮食安全、环境变化与健康、造林和土壤含水量的关系、城市扩张与热岛效应等研究以及碳储备等。
无缝遥感观测数据集SDC有助于打造世界顶级的在线制图服务的平台，并产生新的数据产品。例如，清华大学地学系依靠这个数据集研发了全球粮食估产模型，输入不同地方的作物种植和气候预测数据，就可以提前两个月估算出全球粮食产量情况。
无缝遥感观测数据集（Seamless Data Cube）得到了亚马逊云服务（AWS）的大力支持。据AWS技术人员介绍，宫鹏团队采用AWS云服务算力，相当于全世界现在TOP200的高性能计算机所能提供的能力。AWS并不简单地提供储存和数据服务，而是在云服务里就包括了人工智能与机器学习的计算框架，采用AWS云服务后，地表覆盖制图的精度提高了10——20%。
清华大学
2021-04-11
脑科学赋能教育
本项目致力于将当前国际上脑科学的前沿研究成果用于学生多维脑认知功能的精准鉴别和潜力的挖掘。 本项目利用权威技术与先进算法，并通过整合国内外 科研机构闲散脑科学平台和扫描资源，建立全球最大的脑认知功能数据库，为教育机构和其他行业需求提供基础服务
中国科学技术大学
2021-04-14