天然铁矿石的化学链制氢过程具有广阔的应用前景，然而其深度还原反应活性相对较低，严重影响了氢气产量。釆用草木灰对铁矿石进行修饰，以提咼深度还原和制氢能力，并以C0为燃料，在流化床中进行了化学链制氢试验，考察了草木灰种类、含灰量、反应温度、循环次数等参数对铁矿石性能的影响。结果表明，草木灰改性铁矿石的性能主要取决于灰型，Si含量较高的稻秸灰引起载氧体颗粒严重烧结,导致氧载体活性下降；其他草木灰则产生新的K-Fe-0化合物的形成,促进了修饰氧载体的深度还原，提高了H2产率。

本发明公开了一种生物质裂解制备富含氢气的合成气的方法，以生物质颗粒(≤2mm)为原料，以 0.005-0.01t/h 速率通过螺旋进料器进入流化床反应器，流化床 N2 进量为1.0-1.5m3/h，压力 0.01-0.08MPa，在 450-550℃的条件下进行裂解，裂解反应产生的高热蒸汽通过微波催化床，在催化剂表面发生催化重整，生物油蒸汽进一步转变为合成气，微波催化床通入少量氧气抑制催化剂表面结焦生成。本发明通过第一阶段流化床裂解后的生物油蒸汽接着在微波固定床发生催化重整反应，降低了能耗，提高了氢气和生物质转化率。

本发明公开了一种基于超材料的远红外单谱信号探测器，包括·798·自下而上依次设置的衬底层、N 型砷化镓层、二氧化硅层与超材料层、欧姆电极和肖特基电极。超材料层为具有周期性微纳米结构的金属开环共振单元阵列，所述金属开环共振单元阵列包含了一种图形及其特征尺寸参数，该图形对于远红外电磁波具有完全吸收特性，通过改变金属开环共振单元的结构和尺寸参数可以调控对应的电磁波吸收频段，通过改变 N 型砷化镓的耗尽层宽度可

本发明公开了一种基于超材料的太赫兹单谱信号探测器，包括自下而上依次设置的衬底层、N 型砷化镓层、二氧化硅层与超材料层、欧姆电极和肖特基电极；其中超材料层为具有周期性微纳米结构的金属开环共振单元阵列，金属开环共振单元阵列包含了一种图形及其特征尺寸参数，该图形对于太赫兹电磁波具有完全吸收特性，通过改变金属开环共振单元的结构和尺寸参数可以调控对应的电磁波吸收频段，通过改变 N 型砷化镓的耗尽层宽度可以调控超材料层中金属开环

本成果提出的基于超像素样本扩充的空谱全卷积高光谱图像分类方法有效的利用高光谱图像的超像素分割结果指导伪样本扩充增加了训练集样本数量，解决了高光谱图像有标记样本的稀缺问题，同时空谱的全卷积分类网络也充分利用了多尺度的空间特征和光谱特征实现了较高的分类精度。 成果非涉密，专利申请已经提交。 实验采用反射光学系统成像光谱仪（ROSIS）传感器获取意大利北部帕维亚大学（Pavia  University）的高光谱图像数据。该数据集由 103 个光谱带组成，共 610×340 像素，光谱覆盖范围从 430nm 到 860nm，空间分辨率为 1.3m。该数据集一共含有 9 个类别的 42776个有标记样本，选取每类 30 个有标记样本作为训练集，其余作为测试集。 由下表可以看出，在每类选取 30 个样本的情况下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 数 比 DFFN 模 型 高 出20.8%，17.4% 和 26.5%；比CNN 高 出 23.1%，18.8% 和29.2%。并且下表证明了使用了伪标签样本扩充的空谱全卷积网络的本方法在小样本情况下每个类的分类准确性均优于 DFFN 和 CNN，达到了较好的分类效果。 表 1 PaviaU 数据集上对比实验结果

该成果提出了一种基于空谱差分辅助核联合稀疏表示分类的高光谱图像分类方法。本章方法的主要创新性在于：1）能够将光谱的差分辅助信息和原光谱特征信息有效结合。2）能够考虑不同光谱属性间的高阶空间相关信息。3）原空谱和差分空谱核特征字典的信息通过具有混合正则的核联合稀疏表示分类方法得到充分利用。通过在真实高光谱图像数据上的实验表明，该成果提出的方法能够有效地提高高光谱遥感图像的分类效果。 主要技术指标 不同数据集下的训练样本与测试样本数参阅表 1. 在该训练样本集数量下的分类结果表现参见表 2. 相比于传统分类器 SVM，OA 提高了约 20%；相比于 SOMP，OA 提高了约20%。 该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果，同时在较少训练样本条件下仍能得到较好的分类精度和分类效果。 表 1. 不同数据集下的训练样本选取数量 表 2. PaviaU 大学数据下不同方法的正确率比较

南科大医学院教授张文勇、研究助理教授栾合密等在国际著名生物信息学与计算生物学期刊Bioinformatics上发表题为“CPVA: a web-based metabolomic tool for chromatographic peak visualization and annotation”的论文。该研究创新提出了以色谱中心策略算法（CCS）提高基于质谱的组学数据质量，并搭建了R-Shiny的Web应用CPVA，实现了组学数据在线交互式的处理。 该论文提出了色谱中心策略算法（CCS），并开发了在线互动工具来解决该领域普遍存在的问题。色谱中心策略是指通过对组学数据中提取的色谱峰形状进行数字化描述，包括对称性（Symmetry）、锯齿度（Jaggedness）、形态（Modality）、色谱质量指数（MCQ）等，并以在线互动的方式直接展示色谱峰的形态特征。

产品详细介绍         谱诚博阅原卷留痕阅卷机，独创的原卷留痕阅卷新模式，能够切实解决师生存在的不同困境，提高教师阅卷效率，给广大学子增效减负。          我们的原卷留痕智能阅卷机，具体优势有以下几点：      1.无需答题卡。省时省钱      2.无需人工干预。减轻教师负担      3.原卷答题。学生原卷答题无需答题卡，省时便捷      4.原卷批改。方便学生复习，教师掌握学生学情。      5.高效阅卷。一键阅卷，操作简单；客观题自动批阅、主观题得分自动识别、总分自动统计、错题标准答案自动打印；双面同时阅卷，效率优于人工批阅。                                                                       阅卷机产品展示图 谱诚博阅的原卷留痕阅卷机AYJ800针对网上阅卷系统的不足，做出创新改进，实现了学生原卷作答，教师原判批改，所有的批改原卷留痕，阅卷机本身负责主观题的批改，客观题的批改读取，可以与原有的共享资源平台对接形成闭环，更有针对性的服务于基础教育阶段的师生，因材施教。                                                                                                                              阅卷机批改后的卷面效果   此外，谱成博阅科技有限公司基于大数据的准确分析给学生提供专家级学情分析报告，可以真正的促进学生的学习，针对性提高学习效率，具体有以下优势： 1.纸质试卷自动电子存储 2.学生答题分析 3.易错知识点分布统计 4.平台利用学情报告完成针对性教育与个性化学习 5.自动生成学生错题本，学生提高成绩有捷径 6.自动生成高频易错题集，老师定位重点有方向 7.学生各人知识点掌握情况分析表，补齐短板有目标 8.每人一张个性卷，数据分析有反馈 如今，教育行业，越来越多的教学内容期待高效的传播，越来越多的基础教育阶段的学生希望节约时间，更注重自己全方位的发展，越来越多的教育培训服务更多的依赖大数据的分析来快速指导实践，谱诚博阅原卷留痕阅卷机AYJ800就可以很好地满足教育行业师生的各种需求，无论从教学、考试还是各大培训都会相得益彰共同发展，未来在原卷留痕阅卷机的广泛普及下，必将极大地促进基础教育的发展，为学生学习开辟更加恢宏的康庄大道。 杭州谱诚博阅科技有限公司——教育信息化服务理念的倡导者,我们专注于教育，致力于实现创新技术与传统教学模式的最佳融合，倾注全部的心血和激情，发展互联网教育服务产业，开创中国教育现代化的未来。我们创造并实践崭新的服务模式和商务模式，打造产业生态圈。在智能阅卷、智慧课堂、云端针对练习、云端个性考试服务、K12互联网信息化教育等领域，博阅科技的创新理念和技术将推动行业的蓬勃发展。 公司现已拥有独立的研发团队、生产基地，以及遍布全国的销售网络渠道。公司开发的爱阅卷原卷留痕阅卷机系统，多项技术通过了国家有关部门的严格测试，技术处理水平先进。博阅爱阅卷原卷留痕阅卷机系统是将现代先进的图像压缩、分割技术与高速图像扫描设备相结合而产生的一项高效数字化信息系统。系统经过严密设计，并结合传统的阅卷模式，成功地将先进的计算机网络技术同教师阅卷工作结合在一起。在充分考虑用户的需求和使用状况的基础上，优化、整合设计流程，实现了灵活方便的阅卷、大数所分析、试卷管理过程，充分体现了本阅卷系统的实际效益和推广意义。博阅科技正成为广大师生及家长的好伙伴。

本项目开发出具有我国独立知识产权的动物专用新型抗炎镇痛 国家三类新兽药美洛昔康注射液，建立制剂的质量检测标准，通过处方筛选和 优化，将制剂的生产放大到中试生产规模。完成制剂的稳定性试验及药理、毒 理研究、药物动力学试验、靶动物安全性试验、临床药效试验。获得美洛昔康 注射液新兽药证书 1 个，申报国家发明专利 1-2 项，其有效性和安全性可达到 甚至超过国外同类产品，具有国际竞争力；本项目填补了国内市场抗炎镇痛药青岛农业大学科技成果介绍 2017 －32－ 物的空白并打破了国外对我国该类产品的垄断；研制的美洛昔康注射液具有较 大的市场前景。 生产条件及市场预期：本项目完成后，将所研制产品进行推广应用，预算 将完成销售收入 3000 万元，累计带动经济效益 1.5 亿元，并可推动新增就业 人员 300 名，推动动物生产的发展。