研发阶段/n本发明涉及一种金属材料表面热喷涂涂层的钎焊强化方法，采用热喷涂方法，首先在金属材料表面喷涂熔点低于涂层材料和基体材料的钎料层，再在钎料层表面喷涂所需要制备的涂层，然后对涂层表面进行等离子焰流加热，使钎料层熔化，熔化后的钎料层将涂层和基材焊接在一起，冷却后涂层和基材之间产生冶金结合。本发明通过钎焊方法对热喷涂层进行强化，涂层和基材之间产生冶金结合，获得的热喷涂涂层的结合强度（剪切拉伸强度）大于２５０ＭＰａ。

本发明提供一种新型韧性颗粒强化的铁基非晶基复合涂层，以 铁基非晶合金粉末和韧性金属粉末的机械复合粉末为原料，其中铁基 非晶合金粉末由下述元素和不可避免的杂质组成：Cr10.0-17.0； Mo12.0-20.0；B4.0-8.0；C10.0-18.0；Y0.0-5.0；Fe 余量（原子百分比）； 韧性金属粉末可以采用：不锈钢粉末、镍基金属粉末、钴基金属粉末、 铝基金属粉末或铜基合金粉末；该涂层采用超音速火焰喷涂技术制得。 本发明获得的铁基非晶基复合涂层结构致密，孔隙率低，具有较高的 韧性以及与金属基材良好的结合强度。该复合涂层水力及油气田开发 设施、管道运输、船舶甲板等诸多工业领域有着极大的应用前景

本发明公开了一种强化冬季削减农田面源污染的保温型生态浅沟的构建方法，该浅沟能够在冬季增强生态浅沟在冬季对农田面源污染的治理能力。其构建方法包括以下步骤:步骤1：用板材模拟建造生态浅沟，纵向从上至下分为三层，上层土壤层，为植物种植区；中层填料层，为火山石填充区；下层垫层，为砾石填充区，每层之间用土工布分隔，将生态浅沟沿长度方向用隔板均分为3个隔间；步骤2：对生态浅沟进行保温处置：用厚泡沫保温材料粘贴于浅沟四周及底部外表面；在浅沟四周罩上加厚白色透明农膜,顶部农膜高出浅沟表面1.2m-1.8m，农膜与地面接触处的缝隙用木板压实；每日中午温度较高时揭开农膜对浅沟换气，下午3点后重新覆盖，如此循环。

第三代半导体氮化镓和碳化硅因其禁带宽、稳定性好等优点，已广泛应用于电子和光电子等领域。各种氮化镓和碳化硅基器件是5G技术中的关键器件。将半导体晶片制成器件，其中的一个关键加工步骤是晶片表面的抛光。然而，氮化镓和碳化硅的化学性质极其惰性，半导体工业目前常用的化学机械抛光方法无法对其实现高效加工。对此，我们从原理上创新发展了一种光电化学机械抛光技术，不仅可快速加工各种化学惰性半导体晶片（如:加工氮化镓的材料去除速率可达1.2 μm/h，比目前的化学机械抛光的高约10倍），而且可加工出原子台阶结构的平滑表面。设备简单，技术具有完全的自主知识产权。

随着首个RNA修饰N6-甲基腺嘌呤（m6A）的去修饰酶FTO的发现，RNA表观遗传学/表观转录组学开始兴起并成为表观遗传学新的研究热点。m6A作为首个被发现的可逆RNA修饰，广泛存在于mRNA，依赖修饰酶、去修饰酶和结合蛋白发挥调控功能。已发现m6A具有调控mRNA剪接、出核、稳定性和蛋白翻译等功能，可以参与发育、配子发生、细胞重编程、生物节律、疾病等多种生理和病理过程的功能调控。为了更好地研究m6A生物功能和临床病理研究，开发m6A高通量测序技术一直是研究的热点。 现有m6A测序技术主要依赖于m6A抗体富集技术，包括低分辨率的m6A-seq/MeRIP-seq和联用iCLIP或PAR-CLIP技术的高分辨率m6A测序技术miCLIP 或PA-m6A-seq。抗体存在对特定RNA序列或结构的潜在非特异性结合，为了解决抗体方法的种种问题，研究者们做出了各种尝试，近期开发了两类无需抗体的m6A测序技术，一类为利用对特定甲基化序列（m6ACA）敏感的RNA核酸内切酶MazF辅助的测序方法（m6A-REF-seq or MAZTER-seq），此类方法只能检测16~25%的m6A位点；另一种是在细胞内表达融合m6A-binding domain（YTH）与胞嘧啶脱氨酶（APOBEC1）的融合蛋白实现的m6A测序（DART-seq），但该方法依赖于细胞转染效率且受限于体外样品的使用。 贾桂芳课题组一直致力于开发和利用核酸化学生物学技术研究RNA化学修饰在动植物中的生物功能研究。在本课题中，贾桂芳课题组巧妙地利用m6A的去甲基酶FTO蛋白作为催化剂，将mRNA上化学惰性的m6A转化为高反应活性的中间态产物N6-羟甲基腺嘌呤（hm6A），然后利用二硫苏糖醇（DTT）的巯基与hm6A发生亚胺1,2加成反应，将不稳定的hm6A转化为更稳定的巯基加成产物dm6A。dm6A上的自由巯基可以与甲烷硫代磺酸（methanethiosulfonate，MTSEA）快速反应，实现在mRNA上m6A的位置标记生物素Biotin，最终可被链霉亲和素珠捕获，从而富集含有m6A修饰的RNA片段供后续高通量测序使用。

1.应用化学，化学分析等专业专科以上学历2.有实验室相关工作经验；3.参与中试生产线工艺优化实验；4.执行实验工艺方案，及时反馈状况及结果；5.跟踪产品工艺在生产线的执行状况，及时反馈并纠正；6、跟进样品的制作和工艺参数调整和修改。

光学领域顶尖期刊《自然·光子学》报道了浙江大学信息与电子工程学院陈红胜教授课题组的一项最新研究：在国际上率先实现基于深度学习的新一代智能隐身器件。在不依赖任何人为操控的情况下，快速地动态适应变化的背景环境，从而与背景电磁环境特征融为一体，实现自适应隐身。论文审稿专家认为：“这是一项激动人心的、及时而杰出的工作，它连接了变换光学、电磁超材料和人工智能等领域，为智能光子材料和器件这个新兴领域树立了很好的标杆，也将大大促进其他智能电磁器件的发展。”自然界存在两种“隐身”策略。一种是在变色龙和章鱼生物中常见的拟态隐身，使自己融于周边环境；另一种是透明隐身，即光透过物体时不产生任何散射，例如海樽和水母。科学家近年来提出的变换光学隐身方法则区别于上述两种策略，它利用坐标变换的方法来控制电磁波，使其绕过被隐身的区域，按照原来的方向传播，从而使物体完全隐形。与自然界的“隐身衣”相比，人类的“隐身衣”多数只能工作在单一的环境背景和既定的入射波条件。如果稍加改变外界环境或者入射波，隐身效果便会大幅度降低。“理想的隐身衣应该和章鱼和变色龙一样，能够快速自动地适应于变化的外界刺激和背景环境。”陈红胜说。如何才能实现这一点？“章鱼有色素细胞，我们有可重构的新型人工电磁材料单元；章鱼有中枢神经，我们有深度学习方法；章鱼有光敏细胞，我们可以搭建电磁波和环境探测器。”论文第一作者、课题组成员钱超说。当前，深度学习已经开始渗入电磁材料领域，但是主要偏重于理论上设计优化人工电磁材料。如何在实验上实现新型的智能电磁材料、构建新一代智能隐身系统并实现快速有效的自适应隐身，是一个极具挑战的课题，在此之前还未见成功实验的报道。经过三年多的不懈努力，陈红胜研究团队组在充分研究隐身领域关键技术瓶颈的基础上，在微波段成功实现了智能自适应隐身器件。研究团队设计了一项小车智能隐身实验——小车身披一层超薄的可重构的超表面隐身材料，这件“隐身衣”由智能芯片控制，集成了训练好的深度学习模型，能够根据输入的电磁信息快速做出决策，改变“隐身衣”的电磁响应。探测雷达随机改变着入射波的频率、极化和入射角，而小车的任务就是动态适应变化的探测信号，对雷达“隐身”。当环境发生变化，变色龙大约需要6秒时间过度到环境色；而当电磁环境发生变化时，披着智能隐身衣的小车只需要15毫秒就能自动地实时“换装”。陈红胜教授表示，智能隐身成功地融合了新型电磁材料和人工智能等领域，其采用硬件手段实现用于隐身调控的深度学习模型，在应用中只需单次前向计算即可做出合理的决策，大大地缩短了响应时间，这一方法对于实时性要求很高的其他应用也有很好的借鉴意义

本发明公开了一种基于表示学习的星图识别方法，该方法利用端对端的、基于表述学习的神经网络模型RPNet，用于快速高效且鲁棒性强的全天星图识别任务

已有样品/n1）主要技术特点：该成果的特点是针对生物质燃料的光谱图像,利 用深度特征学习方法,建立生物质燃料的水份和灰份含量的传感函数模 型，然后,针对现场获取的生物质燃料光谱图像,利用训练好的传感函数 模型,自动检测和评估生物质燃料成份和品质。与现有生物质燃料成份检 测系统相比，具有生物质燃料品质检测速度快、精度高等优点。 2）主要技术指标：(1)水份和灰份含量检测误差：<1%； (2)水份和 灰份含量检测速度：<2 秒/样本； 3）应用范围：可用于生物质发电厂生 物质燃料品质评估，提