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化学实验室（全花岗岩）
产品详细介绍
广西师范大学电子设备总厂
2021-08-23
高中化学教学投影片
产品详细介绍 全套影片75幅均为彩色单片，全面展现实物照片、图表、原理示意图、实验装置图，涉及化学基本概念和原理、典型实验装置、环境保护、化学史等。
江苏省兴化市曙光教学用品有限公司
2021-08-23
普通化学实验室
产品详细介绍
深圳长海现代实验室设备有限公司
2021-08-23
化学品泄露应急物资
包含整套个人防护用品和应急泄露防护装备物资
江苏君源环保科技有限公司
2021-12-08
人才需求：从事化学或医药制造行业，具有较高技术水平
1.从事化学或医药制造行业，具有较高技术水平；
2.教授、博导，获得省部级科技奖，多论文著作等
山东科源制药股份有限公司
2021-09-13
一种可有效降阻的在线自激式自稳定管式换热器清垢及强化换热技术
针对火电机组汽轮机组凝汽器管式换热器、管式空预器易结垢与积灰、换热 端差大，清洗较困难，且运行成本高等问题，提出并设计了一种以带平衡孔的旋 流叶片为核心的清垢、清灰及强化换热装置，其能依靠循环水、烟气的流动实现 旋流叶片自激旋转，强化扰流，实现在线自动清垢清灰及强化换热，且在平衡孔 的作用下，能防止旋流片的偏斜而实现自平衡稳定。应用本方法与装置应用本方 法与装置于火电机组凝汽器，端差可降低为1~3C,应用于火电机组管式烟气换 热器，可提高热力发电厂热效率该装置还可广泛应用于电力、化工、制 药、印染等表面式换热过程，节能减排效果显著。
重庆大学
2021-04-11
《科学技术活动违规行为调查处理规定》发布！3月20日起施行
这些违规科技活动将被严惩！
科技部
2026-02-11
强化淹没生物膜活性污泥复合生物处理工艺
在国际水科学院终身院士王宝贞教授主持下，哈尔滨工业大学（深圳研究生院与水污染控制研究中心）自主研发成功国内外首创的专利技术——强化淹没生物膜-活性污泥复合生物处理工艺（简称EHYBFAS工艺，专利号200620017991.5）。参与研发人员主要有：金文标、曹向东、王淑梅，以及哈工大深圳研究生院2005级部分研究生、2006级部分研究生。该技术不仅实现了污泥停留时间跟水力停留时间的分离，且实现了悬浮态活性污泥的停留时间与附
哈尔滨工业大学
2021-04-14
植物化学物在防治过敏性鼻炎及过敏性哮喘中的应用
项目所涉研究公开了大量植物化学物，如姜黄素及其代谢产物四氢姜黄素、花色苷及其代谢产物原儿茶酸、鞣花酸及其代谢产物尿石素A以及甜菜苷等于防治过敏性气道疾病方面的良好改善效应。其中尿石素A与四氢姜黄素相关研究现已获国家专利授权(专利号:ZL202210101559.8，ZL201810569066.0)。上述植物化学成分经研究均可缓解过敏性气道疾病小鼠气道病变程度，显著改善气道炎症反应，并调节氧化应激及 Th细胞比例失衡状态，表现出良好的防治过敏性气道疾病效应，未来可应用于开发相关药物或营养补充剂。
中山大学
2025-05-08
基于AI 机器学习的影像组学模型研究
2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。
东南大学
2021-04-10