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超临界水的传热查询表的开发
项目概况 以较宽参数范围内超临界压力下竖直上升管内对流换热为研究对象，通过数据搜集与数据库整理，完成了超临界传热查询表的构建，并作了相应的评价。主要特点 与传统的传热预测关系式相比，查询表具有高预测精度、宽应用范围、正确的参数趋势、使用方便、计算时间少以及便于更新等优点。市场前景 本文在国内首次提出了一种新的超临界传热预测方法，并建立了国内首张具有自主知识产权的用于超临界传热预测的查询表，随着第四代核能系统超临界水冷反应堆(SCWR)研发的展开，超临界水的传热查询表必将有更广阔的用武之地。
南京工程学院
2021-04-13
视觉动态识别算法的售卖系统的开发
项目背景：近年来，我国自动售货机蓬勃发展的最佳时 期已经到来，从零售行业的视角来看，随着线上流量红利的 衰退，线下流量的价值越来越突出，但线下门店业态也面临 着高昂的人力成本和租金成本压力。而智能化升级引入自动 售货机，通过网络实现移动支付功能以及货物管理功能，使 得自动售货机运营效率得以提升，业务模式上也有了无限的 想象空间。随着移动支付的兴起，国内自动售货机市场近几 年可谓遍地开花，发展迅猛。近些年自动售货机行业一直朝 着低成本、多功能、更便利、售货广的方向发现。所以一款 造价低、性能稳定，运营简单，购物便利，售卖商品范围广 阔的机器越来越受到运营商的青睐。目前智能视觉柜采用静 态识别系统将非常好的满足上述条件，将来的发展潜力巨 大。目前消费者扫码后开门，取走商品后，关门，通过录制 取走商品的视频进行解析消费者取走的什么商品，从后进行 自动结算流程。核心技术是视觉识别，能通过人工智能 AI 进行识别商品类别及数量。
所需技术需求简要描述：扫码开门，采集视频或图片， 关门后通过算法自动识别消费者购买的商品明细，目前算法 准确度只有 90%，尚需突破。希望能基于视频、图像等媒体 资源，针对工厂质检、智能识别商品明细、智能补货统计等 场景，提供整体 AI 算法解决方案，全面提升智能售货机开 门取货自动识别商品的准确率达到 100%，带来更便捷的购物体验。
对技术提供方的要求:1.具有成功的自动化控制实施案 例，承担过国家重点研发计划项目。2.熟悉产品结构设计， 熟悉产品信息化、自动化设计。3.具有工学博士学位或高级 工程师职称，技术方案成熟可靠稳定有创新思维，不涉及知 识产权侵犯。
青岛易触科技有限公司
2021-09-09
效应蛋白的分泌机制和功能的研究
近日，上海交通大学生命科学技术学院、微生物代谢国家重点实验室董涛团队发现细菌Ⅵ型分泌系统（T6SS）可以分泌一种新型的具有分子内伴侣的核酸酶毒素，并揭示了该毒素蛋白的分泌和自剪切机制。相关研究成果以“Intramolecular chaperone-mediated secretion of an Rhs effector toxin by a type VI secretion system”为题发表于Nature Communications杂志上。上海交通大学博士研究生裴同同、李浩和硕士研究生梁小夜为共同第一作者，董涛研究员为通讯作者，该文作者还包括谢志平研究员、于明特别研究员、林双君教授和许平教授等。本文是董涛团队自2019年11月在PNAS和2020年2月在Nature Microbiology上发表的研究结果的延续和扩展，深化了领域对效应蛋白的分泌机制和功能的研究，并为下一步对T6SS进行合成生物学工具化改造和应用有重要的推动作用。
微生物广泛存在于自然环境中或寄主体内，相应也进化出了多种与其他物种竞争的策略。Ⅵ型蛋白分泌系统（T6SS）是大多数革兰氏阴性致病菌与环境中其他微生物竞争及感染宿主的重要“武器”。T6SS 能够通过直接接触将具有抗菌活性或细胞毒性的效应蛋白注射到受体细胞内。T6SS效应蛋白往往具有不同的大小、结构和功能特性，因此对其分泌机制的解析一直是领域内的热点和难点。
本研究在致病性气单胞菌Aeromonas dhakensis中发现了首个能够自我剪切的T6SS效应蛋白TseI。通过多种生化和遗传突变实验，作者发现TseI表达时能够自剪切为三个片段（N、 Rhs 和 C）。C端是一个核酸酶毒素，而N端和 Rhs在剪切后能够作为伴侣蛋白与C端毒素非共价结合。在N端和Rhs的辅助作用下，C端毒素能够通过T6SS分泌到受体细菌内至其死亡。此外，该研究还在包括铜绿假单胞菌、丁香假单胞菌和副溶血弧菌等多种病原微生物中发现了具有类似特性的T6SS效应蛋白。因此，作者将TseI及其同源蛋白定义为一类新型的含分子内伴侣的自剪切效应蛋白。
A：纯化后的 TseI 显示蛋白剪切为三段；
B：TseI同源蛋白的序列对比显示保守氨基酸序列和N/C端自剪切位点；
C：TseI同源蛋白在致病菌中的分布；D：分子内伴侣介导的TseI分泌模型。
该研究获国家重点研发项目(2018YFA0901200)和国家自然科学基金委(31770082)等项目的支持。
上海交通大学
2021-04-11
一种绿色催化合成N-(苯基亚氨基)吲唑-1-硫代酰胺类化合物的方法
（专利号：ZL 201410066913.3） 简介：本发明公开了一种绿色催化合成N-(苯基亚氨基)吲唑-1-硫代酰胺类化合物的方法，属于有机合成技术领域。该合成反应中芳香醛、双硫腙与5，5-二甲基-1，3-环己二酮的摩尔比为1：1：1，多磺酸基布朗斯特酸性离子液体催化剂的摩尔量是所用芳香醛的20～50%，反应温度为80～100℃，反应时间为25～60min，反应后冰水冷却，抽滤，滤渣经硅胶色谱柱分离得到纯N-(苯基亚氨基)吲唑-1-硫代
安徽工业大学
2021-01-12
一种利用钴掺杂磁性氧化还原石墨烯协同过硫酸盐去除水中内分泌干扰物的方法
一种利用钴掺杂磁性氧化还原石墨烯协同过硫酸盐去除水中内分泌干扰物的方法，它涉及一种去除水中内分泌干扰物的方法。本发明的目的是要解决现有去除水中内分泌干扰物的方法去除效果差，成本高和产生有毒副产物的问题。方法：一、将过硫酸盐与预处理的水混合；二、调节反应pH值；三、制备钴掺杂磁性氧化还原石墨烯；四、投加钴掺杂磁性氧化还原石墨烯；五、采用外磁场分离钴掺杂磁性氧化还原石墨烯，即完成一种利用钴掺杂磁性氧化还原石墨烯协同过硫酸盐去除水中内分泌干扰物的方法。使用本发明的方法去除水中内分泌干扰物的去除率可达88％～95％。本发明可以去除水中残余内分泌干扰物。
四川大学
2016-09-13
一种表柔比星诱导建立的乳腺癌多药耐药性细胞株及其 构建方法和应用
乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，据统计，全球每年乳腺癌 的发病人数约有 120 万人，约 50 万人死于乳腺癌。乳腺癌属全身性 疾病，综合治疗非常关键，其中化疗是不可替代的重要手段之一。然 而多药耐药常导致治疗失败及后期肿瘤的复发和转移，严重威胁患者 生存。肿瘤细胞在化疗中产生的耐药性常表现为多药耐药，即同时对 多种结构和作用机制不同的化疗药物产生交叉耐药的现象，它是化疗 失败的主要原因。近年来，肿瘤耐药细胞株已成
兰州大学
2021-04-14
一种在微流控芯片中同时利用抗原抗体特异性识别和 细胞尺寸差别分选肿瘤细胞的方法
本发明公开了一种在微流控芯片中同时利用抗原抗体特异性识别和细胞尺寸差别分选肿瘤细胞的 方法。本发明方法包括如下步骤:先在二氧化硅微球表面包裹一层明胶，再修饰上 anti-EpCAM，然后 与含有肿瘤细胞的样品混合孵育，孵育后的混合样品通过可进行尺寸分选的微流控芯片分选收集后，用 明胶酶降解二氧化硅球表面的明胶即可释放收集的肿瘤细胞。本发明通过抗原抗体特异性识别选择性的 扩大了吸附肿瘤细胞的微球与其他细胞的尺寸差别，分选效率及纯度更高，并且分选出来的肿瘤细胞能 够被释放及培养，活性不受影响。
武汉大学
2021-04-14
一种基于高频信号注入的双三相永磁电机系统故障诊断方法及系统
本发明公开了一种基于高频信号注入的双三相永磁电机系统故障诊断方法及系统，通过分析故障前后基波分量、谐波分量和零序分量之间的关系，准确定位故障；然后，采用高频信号注入来区分开路与电流传感器故障；最后，判断故障位置和类型，并输出；上述过程中设计了基于遗忘因子的最小二乘法对故障定位指数进行预处理，利用频率跟踪算法提取高频电流响应的幅值，用于判定故障类型。本发明解决了双三相永磁同步电机开路故障与电流传感器故障诊断与识别的问题，仅利用控制系统中现有的电流信号进行故障诊断，无需安装额外的硬件。方法简单且具有很强的鲁棒性，为故障后提高硬件利用率和容错性能提供了可能。
南京工程学院
2021-01-12
基于DED增材制造的喷射成形7xxx系合金粉末副产物回收再利用方法及其应用
本发明公开了一种基于DED增材制造的喷射成形7xxx系合金粉末副产物回收再利用方法及其应用，属于材料制备技术领域，包括喷射成形7xxx系铝合金粉末副产物多级筛分、干燥处理、混粉、DED激光增材制造和热处理；本发明的方法将喷射成形过程中产生的7xxx系废粉转变为用于增材制造高附加值的粉体，既降低铝粉制备能源损耗和生产成本、又减少了喷射成形铝粉副产物的环境污染，利用该方法制备的合金块体抗拉强度可达487±23MPa，延伸率达5.8±0.1％，合金致密度至少99.14％，合金时效后峰值硬度至少171HV<subgt;0.2</subgt。
南京工业大学
2021-01-12
清华团队提出多孔膜中催化剂取向生长策略，制备碱性电解水的有序化膜电极，将1m³氢气电耗降至3.83度
清华大学王保国教授团队从事膜分离和电化学工程的交叉领域科学研究，迄今已有近 20 年时间。他们从降低能耗角度出发，提出了“一体化”膜电极的概念，其核心是通过在多孔膜中，电催化剂原位取向生长策略，降低电子/气体/离子的传递阻力，从而提高电解水产氢速率。
清华大学
2023-08-09