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天津大学研发新方法 数秒内合成锂离子电池正极材料
天津大学近日研究发现了一种可以在数秒内合成锂离子电池正极材料的高温热冲击技术，他们通过这种10000℃/分钟的超高升温速率的技术合成了包括锰酸锂、钴酸锂、磷酸铁锂等材料在内的常用的几种锂离子电池正极材料。
天津大学
2022-11-29
上海科技大学DNA编码化合物库技术（DEL）方法专利许可
该项目获得2022年第五届上海科技大学创新创业大赛生命学科赛场教师组三等奖；获得2019年第二届上海科技大学创新创业大会创新组三等奖。
上海科技大学
2023-03-16
东南大学 | “双螺旋、四联动、全链合”双创教育生态体系
东南大学聚焦大学生创新创业能力培养，着力构建“面向全员、贯穿全程、多元引导、知行相辅、科创互哺”的创新创业教育生态体系，不断健全“学做融创、知行合一”的“双螺旋、四联动、全链条”创新创业教育模式。
东南大学
2022-07-22
安大科大学者联合攻关电化学合成氨
安徽大学材料科学与工程学院杜袁鑫副教授、化学化工学院朱满洲教授与中国科学技术大学陈艳霞教授、朱彦武教授课题组合作，通过调控金属纳米团簇的内在活性，合理设计并合成了高效的M4Ni2NCs(M=Au,Ag)催化剂进行N2合成NH3反应。
安徽大学
2022-06-01
安徽大学在烯烃单体的聚合领域取得多项新进展
近日，我校聚烯烃工业研究团队取得了多项新的研究成果。
安徽大学
2022-06-01
首都师范大学受邀参加第61届中国高等教育博览会
4月15日至17日，第61届中国高等教育博览会（简称高博会）在福州成功举办。中国高等教育学会秘书学专业委员会常务副理事长、首都师范大学党委常委、副校长宋军受邀出席，中国高等教育学会秘书学专业委员会秘书长、首都师范大学文学院秘书学系主任张轶楠携教师团队参加。
首都师范大学
2024-04-19
河北工业大学产教融合育人成果亮相第61届高博会
4月15日—17日，第61届中国高等教育博览会（以下简称高博会）在福州举行，河北工业大学“工学并举”的办学特色和产教融合育人的创新成果受到与会者的关注和好评，副校长郎利影和刘炳胜受邀作大会主题报告。
河北工业大学
2024-04-18
关于举办第六届长三角国际创新挑战赛（安徽赛区）赛事的通知
为贯彻落实党的二十大关于推进“长三角一体化发展”的要求，推动科技创新“高质量”、“一体化”开展长三角合作，发挥企业创新主体作用，搭建我省企业与长三角区域高校院所等单位的技术供需平台，深度挖掘我省企业创新需求，激活企业创新潜力，激发高校院所产学研创新动力，提升服务机构服务能力，经商沪苏浙科技厅（委），决定共同举办第六届长三角国际创新挑战赛。为做好第六届长三角国际创新挑战赛（安徽赛区）创新需求挖掘对接、解决方案征集和专场赛、现场赛等工作，现将有关事项通知如下。
科技合作处
2023-07-14
基于知识发现创新技术的专家系统新构造及 在铝电解等领域中的应用
本项目是新兴的自动化系统与计算机技术等多学科交叉领域前沿重大问题的研究，属人工智能、知识工程技术领域。早期专家系统中知识的自动获取与知识匮乏成为其瓶颈问题，一直制约着专家系统的发展。本项目找到了解决这一瓶颈问题的有效途径与方法，即用知识发现创新技术来实现知识的自动获取与解决知识匮乏这一难题；有望将专家系统的发展推向新阶段。 本项目提出了一种基于知识发现创新技术的专家系统，简记作ESKD，它采用了自主研发的知识发现创新技术，实现了ESKD的全新总体架构:第一，把知识发现系统视为认知系统，研究其自身的内在认知机理(涵盖4个机制),由机理的研究导致7个新模型与11种新技法；第二，以知识发现创新技术作成专家系统新的知识自动获取构件,并形成了全新的动态知识库系统；第三，其推理机中集成了多种不确定性推理形式与方法；第四，它以多个知识源、多种知识融合、多抽象级与多知识层次结构为特征形成了具有丰富内涵的专家系统总体构架,提高了实用化功能，推动其向新一代专家系统的发展；第五，通过在铝电解生产等领域中的应用，解决了过去凭经验与简单技法难于解决的控制过程与参数等优化问题。 ESKD突显其技术先进与学科领域促进作用的根源，就是作为其理论基础的KDTICM(我们独立提出的基于内在认知机理的知识发现理论)及其载体（软件系统ICCKDSS）是原创性的与自主的。这一点由2项国际获奖及其评价书、国际著名科学家与国内5院士评价、8项国家发明专利(详见附件)、教育部鉴定、国内外著名刊物发表的论著等证实。
北京科技大学
2021-04-11
基于知识发现创新技术的专家系统新构造及在铝电解等领域中的应用
本项目是新兴的自动化系统与计算机技术等多学科交叉领域前沿重大问题的研究，属人工智能、知识工程技术领域。早期专家系统中知识的自动获取与知识匮乏成为其瓶颈问题，一直制约着专家系统的发展。本项目找到了解决这一瓶颈问题的有效途径与方法，即用知识发现创新技术来实现知识的自动获取与解决知识匮乏这一难题；有望将专家系统的发展推向新阶段。 本项目提出了一种基于知识发现创新技术的专家系统，简记作ESKD， ESKD是将KDTICM与传统的专家系统相融合的结果,它以原创性理论KDTICM为贯穿,以动态知识库为主线,以全新的知识表示和获取方法为依托,构成了多层递阶的独特结构,很好地解决了传统专家系统中极为重要的“知识自动获取”与“知识匮乏”的瓶颈问题;成为新一代专家系统的基本概型(新分支学科)。 它具有多知识源、多知识融合、多抽象级等特征的全新总体架构、全新知识自动获取构件、全新动态知识库系统、全新推理机。(见图5)“科技时报”就“中国科学”发表的此文与产生的重要影响作了报道。ESKD促进与影响着基于KDTICM的其它智能系统新构造的形成。 ESKD全新的构造要素:1)知识获取源除书本知识、专家知识与经验、推理机制外,增加了数据库与知识库的知识源;并利用KDTICM自动获取知识,拓展了知识自动获取的新途径。2)构造了独特的基础知识库--衍生知识库--合成知识库--综合知识库--扩展知识库的动态知识库系统。3)集成了模糊、综合归纳、定性、基于案例等多种推理形式和方法。4)采用我们独立提出的基于语言场的知识表示方法,能够深层次的综合表达具有不确定性与定性描述特征的知识。5）结合了KDD*和KDK*的多项相关专利技术。 ESKD突显其技术先进与学科领域促进作用的根源，就是作为其理论基础的KDTICM(我们独立提出的基于内在认知机理的知识发现理论)及其载体（软件系统ICCKDSS）是原创性的与自主的。这一点由3项国际获奖及其评价书、国际著名科学家与国内5院士评价、10项国家发明专利(详见附件)、教育部鉴定、国内外著名刊物发表的论著等证实。
北京科技大学
2021-04-11