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经纱泡沫上浆关键技术研发及产业化应用
本项目创新性地对经纱泡沫上浆技术进行系统研究并实现产业化应用。在保证浆纱质量和织造效率的前提下，经纱泡沫上浆技术可显著降低浆纱过程中浆料用量和蒸汽能耗，使得织物后加工容易退浆而减少退浆用水量和污水排放，实现浆纱工序的资源节约和低耗减排。
关键技术
（1）经纱泡沫上浆系统的研发：包括浆液发泡装置、浆泡供给装置、泡沫施布装置和泡沫浆纱装置，率先实现了经纱泡沫上浆技术的产业化应用；
（2）泡沫上浆发泡原液的制备：包括发泡助剂优选、发泡参数优化、高性能淀粉浆料研发和浆料配方优化，所制备的发泡原液及其发泡泡沫满足了经纱上浆的要求；
（3）经纱泡沫上浆工艺的研究：包括浆纱工艺参数优化、经纱上浆前的预处理以及预处理与泡沫上浆工艺的协同，确保经纱上浆质量，满足后道加工要求。
知识产权及项目获奖情况
已授权发明专利 6 项，实用新型专利 3 项。
2015 年中国纺织工业联合会科学技术一等奖。
项目成熟度
采用泡沫上浆协同经纱预湿性能调控上浆，可在保证浆纱质量以及织机效率的前提下，降低纱线上浆率2个百分点，可节约浆料26.93%，节约标准煤21.62%，退浆工序退浆助剂用量减少 34.4%，用水量减少 25.38%，退浆废水处理费用减少10.6%，每台浆纱机每年可累计节约资金 393.13 万元。
投资期望及应用情况
本项目自 2011 年开始在鲁泰纺织股份有限公司实施产业化应用，上浆品种为 100/2 及以下的合股品种和 50 支以下单纱品种，实现泡沫浆纱的常态化，每月在改造的祖克双浆槽浆纱机上采用泡沫上浆技术生产订单数量在 120 多万米，织机效率与非泡沫上浆相当，成品织疵率也保持在正常水平，质量稳定，实现了泡沫浆纱由试验阶段到产业化推广的突破。七年多的生产实践表明：与传统浆纱方式相比，该技术具有室温上浆、低上浆率、易退浆等特点，显著降低了浆纱工艺的原料消耗、能量损耗以及污水排放量，在色织行业具有较高的研究和推广价值。
江南大学
2021-04-13
基于机器视觉的智能拉力试验机
一、 项目简介通过机器视觉进行电缆护套拉伸长度测量，用于“电线电缆”产品检验设备，通过数字图像处理技术测量电缆护套上两个标志点之间的长度，来分析电线电缆绝缘层材料的抗张强度和断裂伸长率。该检测装置无需人工干预，可自动完成电缆护套试件拉伸长度的测量，检测过程中样品无接触压痕，可实现5个实验样本一次装卡，同时作拉伸长度检测试验，并进行智能数据分析，缩短了试验时间，极大地提高了实验效率和检测精度。二、 项目技术成熟程度已完成样机研制，获专利1项。三、 技术指标（包括鉴定、知识产权专利、获奖等情况）1、最大试验力：500N ； 2、测力示值准确度：≤±1.0%；3、试验速度范围：10-500mm/min； 4、速度示值准确度：≤±1mm；5、移动台最大位移：600mm ； 6、位移示值准确度：≤±1mm。四、 市场前景（应用领域、市场分析等）产品可用于电材生产及相关质检部门，目前国内无类似产品，属国内首创，市场前景看好。五、 规模与投资需求（资金需求、场地规模、人员等需求）机械部分可以自行加工或外协加工，计算机电控部分组装与调试需2~3人。除机械部分外，厂房40平方米左右即可。规模生产需要流动资金100万左右。六、 效益分析 按每年生产200台计算，可获利约1500-2000万，七、 合作方式 技术入股，技术转让等形式。或面谈。八、 项目具体联系人及联系方式（包括电子邮箱）项目负责及联系人：高振斌，电话：022-60436758邮箱：gaozhenbin@hebut.edu.cn九、高清成果图片2-3张
河北工业大学
2021-04-11
在量子物理与机器学习研究的进展
生成模型的研究重点是如何从给定的数据集合中学习到数据的联合概率分布，以及从学习到的概率分布中高效地生成新的样本。研究团队提出将数据的联合分布概率编码成量子多体态的概率幅的模平方。进一步地，他们提出在经典计算机上使用矩阵乘积态(Matrix Product States)来模拟学习的过程。矩阵乘积态的参数，即张量网络的张量元，可以通过类似密度矩阵重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法进行学习，最终形成一个具有泛化能力的生成模型。这个学习算法结合了量子物理与机器学习各自的优点：它不仅可以利用GPU高效地学习到模型参数，还可以利用张量网络的灵活性动态地调节模型表达能力。此外，与传统的基于统计物理的生成模型（例如玻尔兹曼机）相比，玻恩学习机还具备直接生成无关联样本的强大能力，从而可以高效地生成新的数据。 基于量子态的概率生成模型融合了量子物理与机器学习的思想，是一个崭新的研究领域。玻恩学习机借助量子态内禀的概率解释及其强大的表达能力，意在为机器学习和人工智能提供更为先进的生成模型和学习算法。此外，这类模型在量子信息处理，量子计算以及多体物理中具有应用潜力。展望将来，最令人兴奋的前景应该会是在一台量子计算机上实现玻恩学习机，从而以全新的方法进行概率型的学习和建模。这项工作用使用张量网络模拟量子计算机的运行，向无监督量子机器学习迈近了一步。作用在一幅MNIST图片上的矩阵乘积态以及它的纠缠谱
北京大学
2021-04-11
MXY9003 机器视觉综合实训平台
一、产品介绍
机器视觉技术综合了光学、电子、机械、计算机软硬件等方面技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。机器视觉方法检测具有非接触、速度快、精度高等优点，特别适用于在线的工业品检测。线阵CCD、面阵CCD和CMOS都在本实验仪中都得到利用，可以充分挖掘学生的潜能，拓宽学生的知识面。可开设光电、测控、机械、自动化专业的本科实验教学课程，也可做为相关高职专业学生的实训课程。
二、实验内容
1、根据不同待测物的特征，分析适用的照明方式：
2、利用线阵CCD相机对物体的尺寸测量实验；
3、利用线阵CCD相机对物体的角度测量实验；
4、利用线阵CCD相机对物体扫描实验；
5、面阵CCD和CMOS相机用于边缘与轮廓检测实验；
6、面阵CCD和CMOS相机颜色识别与变换实验；
7、面阵CCD和CMOS相机对物体尺寸测量实验；
8、面阵CCD和CMOS相机对投影与差影图像分析实验；
三、配套文件资料
1、实验指导书1本；
2、实验软件1套；
客户自行配置电脑
天津梦祥原科技有限公司
2021-12-17
机器视觉系统应用实训平台（初级）
深圳市越疆科技有限公司
2022-06-14
机器视觉系统应用实训平台（中级）
深圳市越疆科技有限公司
2022-06-14
机器视觉系统应用实训平台（高级）
深圳市越疆科技有限公司
2022-06-14
一种利用网关节点缓存优化分布式块存储写性能的方法
"本发明公开了一种利用网关节点缓存优化分布式块存储写性能的方法,具体包括：缓存经过网关节点的数据，并采用计数表对各数据块的访问次数进行计数；对于用户请求，若为读请求，则在读请求命中缓存时从缓存读取数据，在读请求未命中缓存时从本地节点或者副本节点读取数据；并将该请求访问过的节点计数加一；若为写请求，则先写网关节点的缓存，然后在该写请求对应的其他副本节点上做日志备份，用于掉电恢复；在提高系统性能的同时还保证了数据的可靠
华中科技大学
2021-04-14
人社部：2022年就业工作这样干！
人社部就业促进司司长张莹表示，2021年人社部会同有关部门认真贯彻落实党中央、国务院决策部署，深入实施就业优先政策，保持了就业局势的总体稳定，实现了“十四五”就业工作的良好开局。一是就业目标任务圆满完成。
人力资源和社会保障部
2022-02-22
生成式人工智能与虚拟数字人
面向数字人的大规模生成需求，发展生成式人工智能理论，探索机器学习方法从数据中自动化学习数字人建模方法，提出了高精度三维人脸重建技术、表情驱动数字人技术、语音驱动数字人技术三项世界领先的技术，以低成本、高效率生成可驱动的高保真数字人。该技术能够极大提升数字人的生成质量与生成效率，支持大规模高精度的数字人生成，具有广泛的应用前景。
上海交通大学
2023-05-09