|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
催化臭氧氧化与微生物降解近场耦合技术
对于难降解工业废水的处理，单独催化臭氧氧化技术存在臭氧剂量大、气体回收难、出水毒性高等问题，而单独生物降解处理难降解有机废水周期长、设备成本高。催化臭氧氧化与微生物降解近场耦合工艺则将按序进行的催化氧化装置和生物挂膜装置两个处理单元合并，利用催化臭氧技术提高难降解有机废水的可生化性，同时采用生物膜技术减少后续处理成本，能够实现低成本提高COD、色度和浊度去除率的效果，同时降低出水毒性，减少环境生物风险。
东北师范大学
2025-05-16
大容量、长寿命的柔性可穿戴全固态锂硫电池
本项目开发质量体积小、续航时间长、循环寿命高、安全性好、更适合柔性穿戴应用的新型全固态锂硫电池系统。该电池系统充分结合锂硫电池的高容量特性和全固态电池的高安全特性，在性能上具有显著的优势
南京大学
2021-04-10
高能量、长寿命的水系可充放 镍铋电池
利用三维高结晶度的Bi纳米结构抵消储能转换反应引起的结构内应力，成功构筑了首款可充放的Ni//Bi电池（Adv. Mater., 2016, 28, 9188–9195．）。为了进一步提高镍铋电池的能量密度和寿命，该团队在前期基础上最近通过原位活化的策略制备了一种高载量的三维多孔的铋-碳复合材料，作为水系镍铋电池的高性能负极材料。这种多孔氮掺杂的碳三维结构不仅可以实现高载量铋的均匀负载，而且可以提供快速的电子传输和离子扩散的通道，有利于提高电极的容量和倍率性能。因此，制备的铋-碳复合电极具有很好的润湿性和活性面积，表现出较高的容量（2.11 mAh cm-2和166.2 mAh g-1）和优异的倍率性能（2.11 mAh cm-2和120 mA cm-2）。更重要的是，基于这种铋-碳复合材料为负极，Ni-NiO为正极组装的柔性镍铋水系可充放电池具有很高的能量密度（16.9 mWh cm-3）和出色的循环寿命（充放电5000次后仍有94%的容量保持率），优于很多研究报道的水系电池。
中山大学
2021-04-13
一种高压陶瓷电容器的充放电寿命检测装置
本发明公开了一种高压陶瓷电容器的充放电寿命检测装置，包 括可调高压直流电路、脉冲形成电路、放电电路和检测电路；可调高 压直流电路是用于将交流电压转换成直流电压，提供可调的高压直流 电压；脉冲形成电路用于在试品电容器两端产生脉冲高压；放电电路 用于试品电容器的放电；所述检测电路用于判断试品电容器是否失效， 当放电电路中的陡化开关连续导通失败，试品电容器放电电路无电流， 且通过检测试品电容器的充电电压和放电电流显著减小时，判断试品 电容器失效。本发明可以检测高压陶瓷电容器在高电压、大电流、陡 脉冲的条件
华中科技大学
2021-04-14
10A 44Ω BX8D五路开关寿命测试负载变阻器
产品详细介绍 10A 44Ω BX8D五路开关寿命测试负载变阻器 滑线变阻器（又叫滑动变阻器，同一种产品） BX7D/BX8D系列滑线变阻器本产品适用于50Hz、380V以下，直流440V以下的电路中，在电气机械设计阶段中作变更电流、电压和作为代替未定阻值的可变电阻器应用，在实验室中作研究试验或教学演示用的电流、电压调节器，以及作为发电设备和直流电动机的励磁、调速电阻等之用。 本产品采用经过氧化绝缘处理的康铜丝，密绕于瓷管上，并固定于金属保护支架上，通过接触系统的导电电刷，在康铜丝表面移动，以达到改变阻值的大小。10A 44Ω BX8D五路开关寿命测试负载变阻器 其主要特点：1、选用优质黑色康铜材料,传统工艺，可靠性强。2、在连续工作状态下，温漂较小。3、阻值/电流连续可调，精度高。4、内部结构布局合理,操作简便实用。5、通过串并联的方法，可以任意组合，以适应电压、阻值等各种参数的要求，替换方便。 订货选型须知：BX7D手推式滑线变阻器/滑动变阻器 BX8D 手摇式滑线变阻器/滑动变阻器 确定电流和阻值；具体规格型号表可询问销售人员，BX7D单管手推式滑线变阻器，也能做成单管手摇式的产品，具体可咨询。 10A 44Ω BX8D五路开关寿命测试负载变阻器 具体可咨询销售人员 以服务为基础！以质量为生存！以科技求发展！
上海文顺电器有限公司
2021-08-23
优质稻谷收储作业5T管理技术规程
5T管理”理念，即基于农作物及果实生长的自然通道特性，按时间敏感性将收储过程界定为熟收 (T1)、田场 (T2)、干燥 (T3)、收仓 (T4)以及仓储 (T5)等5个事件，进一步围绕5个事件优选管理目标因子和控制因子、制定管理指标体系和配套先进适用技术装备。在吉林省粮食和物资储备局的支持下，依据“5T管理”原理，制定了《吉林优质稻谷收储作业5T管理技术规程》。依托吉林省粮食和物资储备局、吉林大米联盟、九台贡米联盟、益海嘉里金龙鱼等大米相关产业组织在省内外进行推广，减损效果显著，可以显著延长大米的保鲜期，特别是探明了不当管理导致的7.16%“隐性”损失，同时也减少了粮食微生物毒素危害，为稻谷的持久鲜活保驾护航。
吉林工商学院
2025-05-19
一种基于关联分析与关联分类的蛋白质二级结构预测技术
发明公开了一种基于关联分析与关联分类的蛋白质二级结构预测技术，以双库协同机制为基础，将KDD*过程模型引入蛋白质二级结构预测问题中，KAAPRO方法以数据挖掘(知识发现)为主体，采用基于KDD*过程模型Maradbcm算法以及关联规则分类D-CBA方法。KAAPRO方法所取得关联规则在一定程度上揭示了氨基酸物化属性对蛋白质二级结构的影响关系，从而提高了预测的精度。其中Maradbcm算法挖掘意外规则的特性对纯度较高的α蛋白质库与β蛋白质库进行关联规则的挖掘，由此获得的挖掘结果是精化的规则。D-CBA关联分类方法使用可信度与支持度的测度作为一个复合型度量来进行蛋白质关联分类。在保证预测精度的同时，为生物学家对二级结构进一步分析提供了依据。
北京科技大学
2021-04-11
新冠肺炎动态感染过程建模与预测分析
面对疫情，北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”，开始收集疫情数据，交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人，组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组，全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上，结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点，采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果，应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份，直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份，向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份，为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。
北京航空航天大学
2021-04-10
新冠肺炎的疫情评估与预测报告
面对国家在疫情防控决策方面的重大战略需求，北京航空航天大学计算机学院王静远副教授，联合经济管理学院吴俊杰教授、部慧副教授，计算机学院软件开发环境国家重点实验室孙磊磊老师等，快速反应，在1月22日开始陆续组织了一支包括20余名师生在内、跨学科、跨专业的疫情应急研究团队，开展基于大数据的疫情预测与大数据分析科研攻关工作。
团队经过连续不眠不休的集中攻关，于1月25日完成了第一个针对新冠肺炎疫情预测的模型，并最早具备了对外提供疫情预测服务的能力。该模型具备优秀的预测精度和疫情解释能力，为上级部门的疫情防控决策提供了重要的支撑。尤其是在疫情拐点尚未出现、全国发病走势尚不明朗的疫情早期阶段，为防疫决策提供精准的数据参考。预测模型基于王静远老师在2014年深圳H7N9流感爆发和季节性流感流行期间使用市民活动大数据与Meta-Population动力学模型相结合的方式设计的面向城市的呼吸道类疾病传播分析与预测模型，曾应用于深圳流感防控。
北京航空航天大学
2021-04-10
新冠病毒传播建模预测和模拟推演平台
近日，南科大“人流大数据和AI驱动的新型冠状病毒（COVID-19）传播建模预测和模拟推演平台”内测版本正式推出（下简称“推演平台”）。该平台可实现在城市尺度上，基于人流移动的新型冠状病毒传播感染情况的细粒度预测和模拟，为有关部门制定不同的隔离和公共防疫政策（如封闭特定城市区域或道路）提供参考。新型冠状病毒的感染传播与人流移动存在密不可分的关联。现阶段的多数研究只停留在简单的相关性分析以及基于全国地图的数据可视化阶段，缺乏在城市尺度上、针对人流移动的细粒度深度分析，更缺乏基于人流移动的传播模拟推演模型以及潜在感染源和风险区域的挖掘模型。随着复工潮的来临，战“疫”面临新的挑战。南方科技大学科研部、工学院、计算机科学与工程系（下简称“计算机系”）和南方科技大学-东京大学超智慧城市联合研究中心紧急组织科研力量，成立“新型冠状病毒传播建模预测项目组”，由计算机系副教授宋轩担任负责人，迅速启动针对新型冠状病毒传播感染的“大数据分析和AI建模推演平台”研发工作。该平台是一个针对新型冠状病毒传播的大数据分析和AI建模平台（如图1），其中预测和模拟推演模型完全由数据驱动，需要使用人流大数据进行训练和优化。数据拥有单位只要将人流大数据输入平台，平台即可以自动完成模型迭代训练，并输出相关的预测和模拟推演的可视化结果。其预测和模拟推演的精度由模型训练数据的质量、精细度和覆盖度决定。平台后续期待更多单位（如GPS轨迹数据、CDR数据等人流大数据拥有单位）参与进来，共同完善该平台。推演平台通过整合、处理和分析各类多模态人流移动和出行大数据，结合新一代的人工智能技术，完成对新型冠状病毒的传播和感染人群细粒度建模，从而实现在城市区域内细粒度预测、模拟和动态推演传播感染情况。平台可实现的基本功能主要有以下几个方面：一是建立新型冠状病毒和人流移动的映射模型，包括传染概率确定/潜伏期分析/传染代数分析等；二是分析隐藏病患，由于疾病传播为链式，可以根据缺失轨迹链反推出尚未确诊的疑似病患；三是分析风险人群，可根据病患轨迹寻找可能有接触的风险人群，提前预警；四是挖掘潜在病原地，分析病人间的轨迹交叉点确认潜在的未知病原地（如图3）。在以上功能基础上，平台可以实现设定不同的公共防疫政策（如封闭城市内的高风险感染区域），在城市尺度上，动态推演和模拟在这些政策下的城市传播感染情况，从而帮助相关部门制定更为高效的隔离和公共防疫政策（如图4）。
南方科技大学
2021-04-10