成果描述：对苯二酚和邻苯二酚是重要的化工产品，在医药、染料、橡胶和有机合成等领域都有广泛的用途。近年来，随着经济的发展和人民物质生活水平的提高，苯二酚的应用领域得到扩展，市场需求巨大。合成苯二酚的方法由于操作过程复杂、生产过程能耗大和环境污染严重等原因基本濒临淘汰。苯酚直接羟基化法由于反应副产物主要是水、原子利用率高符合绿色化学的观点。在温和条件下由苯酚羟基化一步合成苯二酚对于实现化工产品的清洁化和节能化生产意义重大。已经工业化的Brichem法所用的TS-1催化剂制备过程复杂，使得催化剂成本很高，因此仍需寻找能够替代TS-1的催化剂。 本成果提供价廉易得、制备成本低、性能稳定的苯酚羟基化催化剂。碳分子筛进行改性处理后对苯酚一步氧化制取二酚具有很好的反应活性，重复使用6次活性基本不下降，具有很好的稳定活性。其中经氢氟酸和盐酸混合液处理碳分子筛后再用过氧化氢浸泡处理得到的催化剂，具有最好的反应活性，苯酚的转化率为29.6%，二酚的收率为23%，过氧化氢的利用率达到80%。 盐酸处理后的活性炭浸渍硝酸铁，烘干后在400℃焙烧后，用于苯酚的羟基化，在温和条件下（30℃，接近常温）反应2小时，可获得36%的二酚收率，二酚选择性85-90%，过氧化氢的利用率达到40%。市场前景分析：该项技术可应用于化工生产企业，使用该项技术，可以避免副产物，二酚单程收率高，原料可回收进一步使用，生产过程更容易达到环评要求。与同类成果相比的优势分析：催化剂活性评价： 30 °C、苯酚:H2O2为 1:1、载铁催化剂用量0.1g、反应时间1~2h，苯二酚收率 36 %。 30 °C、苯酚:H2O2为 3:1、碳分子筛用量0.1g、反应时间1~2h，苯二酚收率23%. 催化剂稳定性评价： 30 °C、苯:H2O2为 1:3、载铁催化剂用量0.5g、反应时间4~7 h，催化剂重复3次，活性保持基本不变。 国内先进。

半芳香族尼龙是耐高温聚合物的一个重要的新兴品种，由于其性能优异价格相对低廉近年来得到了学术界和产业界的广泛关注。目前国际上半芳香尼龙的主要供应商有法国的Rhone-Poulenc Chfmfe、意大利的Eniricerche、日本的三井化学、美国的Amoco、Dupont、比利时的Solvay、荷兰的DSM公司等。随着我国经济建设的不断发展，国内对半芳香族尼龙的需求不断增加，其市场潜力十分巨大。但国内由于在半芳香尼龙领域起步较晚，目前只有少数单位开展了相关的研究工作，还没有企业真正实现半芳香尼龙（PA6T）的产业化生产。四川大学聚芳硫醚课题组是一个具有多年高性能聚合物合成及加工经验的科研团队。课题组依托着四川大学高分子材料985平台，长期承担863、国家科技支撑计划、国家自然科学基金、教育部省部产学研项目等国家级、省部级的科研项目，并在在高性能高分子材料合成、改性、成型加工及产业链建设方面做出了很多重要的贡献。本课题组为国内目前唯一的研究开发PA6T树脂的单位，研究工作取得了较大进展突破，并已经达到了进行产业化工作的水平。PA6T的产业化生产将对我国高性能聚合物领域及相关后续产业产生重大的影响，其前景十分巨大。

本实用新型公开了置物箱，属于置物箱技术领域。置物箱，包括底座，底座底面上固定安装有万向滚轮，万向滚轮上固定连接有锁紧装置，底座上方设置有封闭式置物装置，封闭式置物装置包括有大型置物柜和小型置物柜，大型置物柜和小型置物柜均包括有柜门和置物腔，柜门的一侧竖直棱边上固定安装有铰链，柜门通过铰链与柜体活动连接，另一侧竖直棱边上固定安装有电子锁；封闭式置物装置上端固定连接有置物台，置物台的侧壁上嵌入安装有扫码服务装置；本实用新型有效解决在火车站、机场等场所未设置公共置物设施，旅客临时置物较为不便

农业物联网整体方案 利用各种传感器、摄像头，通过物联网方式，把农业数据汇集到农业物联网平台，为第三方专业应用提供开放、统一的数据管理和分析平台。 通过数据中心大屏、手机App展示农场、草原、沙漠绿化实景，直观感受实际效果,提供大数据分析，为领导或投资人提供决策参考。 通过手机App获取所购买产品的生产过程参数、视频信息,让消费者买的放心。 获取农业、养殖业生产过程中的空气、土壤、水质各类环境参数，让农户在专家系统指导下合理种植、养殖制定正确的自动化控制计划。 让农业厂商及技术人员获取农业生产的第一手数据、评估化肥使用效果，为农业生产提供实时、远程的技术支持。 农田数据采集及分析 通过传感器实时采集农田空气温湿度、二氧化碳含量、光照强度、土壤温湿度，通过自动控制启动浇水灌溉系统；通过视频分析，采集和分析虫害发生情况，为防虫防灾提供预警。 农产品智慧配送 农产品出厂流程标准化，消费者可以通过包装上的二维码了解产品生产日期、产地，全程可追溯；甚至可以访问生产过程参数和视频，让消费者放心。 通过电商平台建立农场和消费者的直接交易，通过智能物流配送柜，及时、低成本的送货上门。 智能配送柜提供到货提醒、空间管理、密码取货等功能，最大程度方便消费者。

产品详细介绍 可根据客户的要求批量定做

物联网作为我国重点发展的战略性新兴产业之一，对于支撑“网络强国”和“中国制造2025”等国家战略具有重要意义。然而，当今高校物联网专业却普遍面临人才培养与产业发展不适配、教育内容与产业技术应用相脱节等挑战。本案例通过构建“多主体参与、多模式共融、多层次渐进”的物联网产业学院，全面推动企业优势与教育资源融合，从人才培养目标重构，产教融合创新平台搭建，以及“专创融合”+“赛教融合”的人才培养模式构建等方面，全面提升物联网专业人才培养质量，着力培养创新能力强、可适应经济社会发展需要的高质量工程技术人才，使学生实践能力显著增强，就业率和创业成功率大幅提升。

本发明涉及硝基苯催化加氢合成对氨基苯酚的一种新型催化剂及其制备方法。该催化剂以活性炭为载体，Pt 为主催化剂，MoS2 为助催化剂。催化剂的制备步骤如下：(1)Pt/C催化剂的制备，即通过浸渍法将 Pt 负载在活性炭上；(2)将助催化剂 MoS2 通过浸渍、焙烧、并在适量 H2 下还原，负载于 Pt/C 上，最终得到用于制备对氨基苯酚的催化剂。使用该催化剂合成对氨基苯酚具有产率高，选择性高的优点，且该催化剂的稳定性较好。经 23 次循环后，催化剂的活性保持良好，对氨基苯酚的收率仍在 83％以上，具有很好的工业应用前景。

我国是钢铁生产和使用大国，目前钢铁材料的生产能力已经连续几年超过１亿吨，但钢铁材料的品种，尤其是高性能钢铁材料以及人均钢铁材料的占有率与世界发达国家相比还十分落后。碳素钢和低合金钢的性能仍停留在低强度水平范围。根据目前的经济发展情况预测，到2010年我国的钢铁材料的需求量将达到2亿吨，面对如此巨大的市场需求，单靠增加产量必然需要大量投入建厂资金。从资金、能源、资源、环保等方面的考虑出发，将现有产品升级换代，用高性能钢材代替传统产品，可大幅度节约钢材使用量，从而从根本上解决问题。   孙祖庆教授及其研究小组在国家科技部“攀登B”及“973”项目的支持下，开展了对新一代钢铁材料的基础性研究。在低碳钢过冷奥氏体形变过程中发生的相变特征、组织演变规律及基本力学行为等方面开展了系统研究，明确提出并证实了利用 “形变强化相变”及铁素体动态再结晶细化铁素体晶粒的创新学术思想，在国内外一流杂志发表相关论文近二十篇。已有的工业性生产试验表明，在不添加任何合金元素的前堤下，通过合理的控制工艺，可以使低碳钢长型材与热连轧薄板在保持原有塑性水平的基础上，强度提高一倍。

光学领域顶尖期刊《自然·光子学》报道了浙江大学信息与电子工程学院陈红胜教授课题组的一项最新研究：在国际上率先实现基于深度学习的新一代智能隐身器件。在不依赖任何人为操控的情况下，快速地动态适应变化的背景环境，从而与背景电磁环境特征融为一体，实现自适应隐身。论文审稿专家认为：“这是一项激动人心的、及时而杰出的工作，它连接了变换光学、电磁超材料和人工智能等领域，为智能光子材料和器件这个新兴领域树立了很好的标杆，也将大大促进其他智能电磁器件的发展。”自然界存在两种“隐身”策略。一种是在变色龙和章鱼生物中常见的拟态隐身，使自己融于周边环境；另一种是透明隐身，即光透过物体时不产生任何散射，例如海樽和水母。科学家近年来提出的变换光学隐身方法则区别于上述两种策略，它利用坐标变换的方法来控制电磁波，使其绕过被隐身的区域，按照原来的方向传播，从而使物体完全隐形。与自然界的“隐身衣”相比，人类的“隐身衣”多数只能工作在单一的环境背景和既定的入射波条件。如果稍加改变外界环境或者入射波，隐身效果便会大幅度降低。“理想的隐身衣应该和章鱼和变色龙一样，能够快速自动地适应于变化的外界刺激和背景环境。”陈红胜说。如何才能实现这一点？“章鱼有色素细胞，我们有可重构的新型人工电磁材料单元；章鱼有中枢神经，我们有深度学习方法；章鱼有光敏细胞，我们可以搭建电磁波和环境探测器。”论文第一作者、课题组成员钱超说。当前，深度学习已经开始渗入电磁材料领域，但是主要偏重于理论上设计优化人工电磁材料。如何在实验上实现新型的智能电磁材料、构建新一代智能隐身系统并实现快速有效的自适应隐身，是一个极具挑战的课题，在此之前还未见成功实验的报道。经过三年多的不懈努力，陈红胜研究团队组在充分研究隐身领域关键技术瓶颈的基础上，在微波段成功实现了智能自适应隐身器件。研究团队设计了一项小车智能隐身实验——小车身披一层超薄的可重构的超表面隐身材料，这件“隐身衣”由智能芯片控制，集成了训练好的深度学习模型，能够根据输入的电磁信息快速做出决策，改变“隐身衣”的电磁响应。探测雷达随机改变着入射波的频率、极化和入射角，而小车的任务就是动态适应变化的探测信号，对雷达“隐身”。当环境发生变化，变色龙大约需要6秒时间过度到环境色；而当电磁环境发生变化时，披着智能隐身衣的小车只需要15毫秒就能自动地实时“换装”。陈红胜教授表示，智能隐身成功地融合了新型电磁材料和人工智能等领域，其采用硬件手段实现用于隐身调控的深度学习模型，在应用中只需单次前向计算即可做出合理的决策，大大地缩短了响应时间，这一方法对于实时性要求很高的其他应用也有很好的借鉴意义