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一种基于缺陷磁泄漏域反向场的漏磁检测方法与装置
本发明公开了一种基于磁真空泄漏原理的漏磁检测方法及其装置。该方法为①将待检测导磁构件磁化；②在上述被磁化的导磁构件外围，剔除已有背景磁场，形成磁真空区域；③采用磁敏元件布置于磁真空区域，拾取无磁压缩效应的缺陷漏磁场并转化为电压信号，如果电压信号中存在突变，则说明待检测导磁构件中存在缺陷，否则无缺陷。装置采用穿过式线圈对被检测导磁构件实施局部磁化，以便激发出该磁化区域内导磁构件上缺陷的漏磁场；在其内腔布置永磁体对，产生反向磁场与原背景磁场叠加抵消，形成磁真空区域以供缺陷的漏磁场泄漏扩散进来，同时消除由
华中科技大学
2021-04-14
中国石油大学（华东）高温超高压多尺度可视化开采模拟系统采购项目公开招标公告
中国石油大学（华东）高温超高压多尺度可视化开采模拟系统采购项目招标项目的潜在投标人应在liuxiaojiao@sdhyha.com获取招标文件，并于2022年06月21日14点30分（北京时间）前递交投标文件。
中国石油大学（华东）
2022-05-31
面向太空服务机器人感知的多模式微型化人机交互接口技术研究
本课题针对太空服务机器人感知系统开展研究工作，重点研究基于脑电、肌电生物电信号及语音信号的多模式、微型化、智能化的人机交互接口系统，以快速、可靠地提取并识别脑电、肌电、语音信号，将之转换为太空服务机器人的作业任务和动作指令，并通过已开发的服务机器人验证模拟航天特因环境下该系统的可行性，探索多模式人机交互接口技术的实用化方法，为我国出舱活动机器人未来可在载人航天工程中应用提供可行性技术依据。 课题组在系统的研发和测试过程中，同中国人民解放军航天员科研训练中心进行卓有成效的合作，项目所开发的多模式微型化人机交互平台在航天员科研训练中心航天特因模拟环境下进行各项测试。测试结果表明，项目开发的样机已经具备航天特因模拟环境所要求的技术特征。该系统的研发成功，将推动多模式脑机接口技术在航空航天领域的应用。
天津职业技术师范大学
2021-04-10
一种钙载体循环H2-CO-C2H2多联产协同CO2捕集方法
本发明公开了一种钙载体循环H2?CO?C2H2多联产协同CO2捕集方法，将工业生产的电石渣浆进行超声?除杂?煅烧工艺后，作为钙基吸附剂重新用于煤气化并制制备高浓度氢气，煤气化反应后的固体混合物主要成分为CaCO3与未转化的焦炭，将其在O2气氛下煅烧炉后捕集CO2气体，生成的CaO部分继续用于煤气化制氢，另一部分作为电石原料炼制CaC2，同时得到富CO合成气，将其分别作为1）煤气化原料以提高氢气产量；2）燃烧以提供系统热量；3）经除杂等处理后，储存。生成的电石进一步与水反应得到C2H2气体与电石渣浆，
东南大学
2021-04-14
用于检测卡巴氧和喹赛多代谢产物的单克隆抗体及酶联免疫技术和试剂盒
该技术研制了一种能识别多种卡巴氧和喹赛多代谢产物的特异性单克隆抗体和一种用于检测卡巴氧和喹赛多代谢产物的酶联免疫方法及试剂盒。与现有技术相比，本成果制备的单克隆抗体可以同时识别脱二氧卡巴氧、脱二氧喹赛多和N4-脱一氧喹赛多，而且具有较高的灵敏度和特异性。建立的ELISA技术和试剂盒能同时检测卡巴氧和喹赛多代谢产物在肉类食物中的残留，具有检测效率和灵敏度高，精密度和准确度好等优点。
现已发展了多种用于检测该类药物残留技术，在这些残留分析技术中，由于其所需仪器昂贵、操作复杂、检测费用高，而不利于大批量样品的筛选及现场检测。目前，针对喹噁啉类脱二氧代谢物的检测技术鲜有报道，所以建立一种特异性较好、灵敏度较高的单克隆抗体以检测动物体内或肉类食物中卡巴氧和喹赛多代谢产物显得十分必要。
成果完成时间：2017年
华中农业大学
2021-01-12
【央视网】一大批高校最新科技创新成果亮相第63届高博会
第63届高等教育博览会5月23日到25日在吉林长春举行，吸引了全国6000多家高校、科研机构和企业携前沿科技成果参展、参会，为各方搭建人才供需对接和科技成果交易合作平台。
央视网
2025-05-26
【新华网】新华独家·聚焦高博会｜发挥长春科教优势，助力东北全面振兴——与会嘉宾眼中的高博会
【新华网】新华独家·聚焦高博会｜发挥长春科教优势，助力东北全面振兴——与会嘉宾眼中的高博会
新华网
2025-05-25
教育部办公厅关于开展市域产教联合体建设的通知
到2025年共建设150家左右的市域产教联合体。
教育部
2023-04-24
科技部：多措并举稳增长稳市场主体保就业促创业和支持高校毕业生就业创业
科技部将各国家高新区、自创区开展稳增长稳市场主体保就业促创业和支持高校毕业生就业创业工作情况作为绩效考核的重要内容。
科技部
2022-06-02
安徽大学陈杰及黄志祥教授团队主导的“大规模多类SAR目标检测数据集-1.0”正式发布
为推动合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar，SAR)目标识别等前沿技术发展，安徽大学电子信息工程学院陈杰及黄志祥教授团队联合中国电子科技集团公司第三十八研究所对地观测研发中心邬伯才研究员团队、天地信息网络研究院（安徽）有限公司盛磊研究员团队共同发布一套大规模多类SAR目标检测数据集-1.0（简称为：MSAR-1.0）。
安徽大学
2022-06-01