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提升结晶小分子半导体在n型有机薄膜晶体管柔性方面的研究
该研究提出了聚合物粘合剂的新型策略,通过合成一个柔性的共轭n型聚合物,使其能够作为一种粘合剂粘合小分半导体的晶界,提升其机械性能,实现了柔性有机晶体管器件。这种聚合物能有效地抑制小分子和聚合物之间的相分离,进一步实现了晶粒间的粘合作用。
南方科技大学 2021-04-14
有机磷、磺酰脲类农药高效分子印迹材料的制备技术及 其检测应用
针对我国茶叶、粮谷、蔬菜、水果等具有复杂基质的农产品中有机磷和磺酰脲类农药残留,发展新型预处理方法和材料。应用组合分子印迹技术和溶胶-凝胶分子印迹技术,制备并筛选出高吸附容量、高选择性的分子印迹聚合物材料,包括固相萃取吸附剂和分子印迹整体柱。建立快速、灵敏、准确地从复杂基质茶叶、粮谷、蔬菜、水果中测定有机磷和磺酰脲类农药残留的新方法、新体系。有利于提高我国食品安全检测技术,更好地促进经济发展。
南开大学 2021-04-13
有机磷、磺酰脲类农药高效分子印迹材料的制备技术及 其检测应用
针对我国茶叶、粮谷、蔬菜、水果等具有复杂基质的农产品中有机磷和磺酰脲类农药残留,发展新型预处理方法和材料。应用组合分子印迹技术和溶胶-凝胶分子印迹技术,制备并筛选出高吸附容量、高选择性的分子印迹聚合物材料,包括固相萃取吸附剂和分子印迹整体柱。建立快速、灵敏、准确地从复杂基质茶叶、粮谷、蔬菜、水果中测定有机磷和磺酰脲类农药残留的新方法、新体系。有利于提高我国食品安全检测技术,更好地促进经济发展。
南开大学 2021-04-13
具有交联网络结构无皂含氟聚丙烯酸酯核壳乳液的制备方法
1、成果简介: 本发明属于材料领域,具体涉及一种具有交联网络结构的无皂含氟聚丙烯酸酯核壳乳液的制备方法。具体说,是在没有游离的乳化剂存在的条件下,采用种子(核壳)乳液聚合的方法,使含氟丙烯酸酯单体与交联剂在无皂交联聚丙烯酸酯乳胶粒子表面聚合并交联,形成具有交联网络结构的无皂含氟核壳聚丙烯酸酯乳液。本专利制备的具有交联网络结构的无皂含氟核壳聚丙烯酸酯乳液在建筑涂料加工或汽车电泳漆加工中具有广泛的应用。由于在壳部分引入了含氟丙烯酸酯单体,提高了聚丙烯酸酯乳胶膜的耐水性和自洁性。具有制作工艺
吉林大学 2021-04-14
抗丙肝药物索非布韦关键含氟医药中间体材料的制备 工艺研究及产业化
索非布韦(又译为索氟布韦,英文名 Sofosbuvir,CAS:1190307-88-0)是全球首个丙型肝炎病毒(HCV)NS5B 聚合酶核苷酸类似物抑制剂,用于治疗慢性丙型肝炎,目前国外已有产品在销售,且利润可观。国内还没有此类药物,本项目具有重大的发展前景。 采用本课题组开发的新型氟取代反应,设计和开发了一条经济、绿色和环保的具有巨大临床价值和市场价值抗丙肝药物索非布韦及其关键含氟医药中间体的制备工艺。本项目的目的是对本课题组开发的新颖制备工艺进行中试放大研究,进而实现商业化规模制备,从而产生良好的社会效益和经济效益。 依托南开大学化学院良好的科研平台,以及本课题组多年积累的有机氟化学及合成有机化学的基础研究成果,我们对具有巨大临床价值和市场价值的抗丙肝新药索非布韦及其关键含氟中间体的制备工艺进行优化。小试规模研究结果表明,本制备工艺能以良好的经济性、兼顾环保、安全等考量获得预期质量要求的目标产品。后期通过小试放大研究、中试研究和商业化生产确认等产业化开发程序。 
南开大学 2021-04-13
基于身份证开锁的物联网电子锁系统
基于身份证开锁的物联网电子锁系统,主要由物联网电子锁、云服务器、后台管理软件、客户端软件组成。整个系统是基于无线以太网通信技术,可实现远程无线对电子锁的监控管理,通过RFID射频识别技术识别身份证信息。该系统解决了可用二代身份证刷卡开锁的问题,实现开锁过程实名制,以及利用无线以太网络传输开锁密码、开锁身份证号、门锁状态等信息的问题。
太原科技大学 2021-05-04
吡啶酰胺类化合物及其制备方法与应用
本发明公开了一种吡啶酰胺类化合物及其制备方法与应用。该类化合物的结构通式如式I所示。相关生物活性验证,发现其中某些化合物具有特异的油菜素内酯反应,如促进黑暗中拟南芥突变体det2‑1下胚轴伸长,水稻叶片倾角增大,增强玉米耐盐胁迫的能力等。个别化合物在低浓度就具有很高的响应值,另外在高浓度情况下,还能抑制小麦的株高,延缓生长,提高其抗倒伏的能力。同时在防治野燕麦、节节麦、稗草、狗尾巴草、山羊草等禾本科杂草上具有很好的防治效果。该系列化合物制备容易,成本低廉,农业应用推广价值高,值得后续的深入研究开发。
中国农业大学 2021-04-11
高电阻率金属氧化物材料表面电镀技术
电镀作为金属材料的表面改性技术已经取得了很广泛的应用,近年来电镀也开始在非金属导电材料的表面改性领域取得相当规模的工业应用。但高电阻率氧化物材料表面金属镀覆一直以来不能采用电镀工艺,这是因为这类材料的电子电导小,电镀液中被镀金属离子不能从材料表面得到电子,所以不能沉积下来。传统的绝缘氧化物材料表面镀覆金属的方法有化学镀、真空蒸镀、溅射镀、涂覆金属浆料后再烧结等方法,各方法都有各自的优缺点。如含有氨水的化学镀银溶液不稳定,甚至有可能生成有爆炸危险的叠氮化合物。真空蒸镀和溅射镀有设备投资大、维护费用较高等缺点,涂覆金属浆料后再烧结的方法有金属层厚度不均匀等缺点。 我们发明了一种高电阻率金属氧化物材料表面电镀的技术,解决了多种高电阻率金属氧化物材料表面不能电镀的问题。高电阻率金属氧化物材料电镀的基本过程是首先对氧化物材料表面进行原子氢致电导改性处理,提高其表面电子电导,使材料表面出现半导化甚至金属化,然后在氧化物材料表面直接电镀金属层。我们在这个方向上已经进行了近十年的研究,发表了十几篇学术论文,申请了两项发明专利。      本技术适用于由氧化物功能材料制造的电子元器件表面电镀,也适用于氧化物材料颗粒或块体的电镀等,所得金属镀层厚度均匀,与氧化物材料表面具有良好的结合力。
北京科技大学 2021-04-11
高导热低介电 PFA 聚合物复合材料
本成果涉及一种可用于电子封装领域的高导热低介电复合材料。通过采用不同的技术在常见聚合物基材中添加氮化硼,来制备复合材料,复合材料热导率高于 2 W/(m·K),其介电常数小于 4。该复合材料可作为热界面材料,应用于电子封装领域。
北京科技大学 2021-02-01
基于智能物联网/5G的信息采集与应用
数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度,心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中,以实现加速度、角速度和生理等数据的采集;物体和环境传感器是非接触式传感器,常见的物体传感器基于RFID技术,通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等,实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network,低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前,通信技术已经有多种类别,短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等,长距离的则有2G、3G、4G、5G等,但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺,而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类:一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术;另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术,比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa: 物联网(IoT)应用需要考虑诸多因素,例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等,可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性,也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点,都适合低功耗物联网应用。 LoRa (Long  Range):     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑,由于LoRa的长距离特性,它们之间得以使用单跳传输,终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理,将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT(Narrow Band Internet of Things) NB-IoT构建基于蜂窝网络,只消耗大约180KHz的带宽,可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术,支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点:一是广覆盖,将提供改进的室内覆盖,在同样的频段下,NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB,覆盖面积扩大100倍;二是具备支撑海量连接的能力,NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接,支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构;三是更低功耗,NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年;四是更低的模块成本,企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支,包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后,得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法(深度学习)的出现,人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”,通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法,但由于近几年该领域发展迅猛,一些其特有的学习手段相继被提出(如残差网络),因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术,传感器采集的各类信号,通过卷积神经网络、循环神经网络等分类,识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为,也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。
山东大学 2021-05-11
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