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化学品及废弃物户外暂存柜
欧洲TUV测试通过的化学品户外暂存柜,可用化学品集中存储或废弃物暂时存放,阻燃、防爆等配置齐全
江苏君源环保科技有限公司 2021-12-08
表面活性剂增溶洗脱-强化微生物修复OCPs污染土壤的方法
本发明公开了一种表面活性剂增溶洗脱-强化微生物修复OCPs污染土壤的方法,本发明首先利用表面活性剂的增溶洗脱作用,清洗土壤一次,去除土壤中85%以上的有机氯农药(OCPs);经清洗后的土壤在工棚通风处直接堆放,利用残留的表面活性剂改善土著微生物的群落结构和活性,强化土著微生物降解土壤中残留的OCPs,最终使土壤达到环境安全标准;该技术操作简单、经济高效、绿色安全,可大规模应用于OCPs等有机污染场地/土壤的修复。
浙江大学 2021-04-11
基于发动机动力传动件强化用 Al-P 晶种合金
Al-Si 合金具有低膨胀系数,良好的耐磨性及铸造性能,在内燃机活塞、缸 体压等发动机动力传动件制造领域广泛应用。过共晶 Al-Si 合金的微观组织中 通常存在五瓣星状、板片状、八面体和其他复杂相貌的初晶 Si,这些分布在该 合金基体中的较粗大初晶 Si,严重割裂了合金基体,在外力作用下,合金中的 Si 相尖端和棱角部位易引起局部应力集中,从而明显降低了合金的力学性能, 尤其是影响其塑性、强度、耐热性和热疲劳性能的提高。与此同时,在过共晶 Al-Si 合金中,初晶 Si 易出现集聚现象,严重降低了合金的各项性能。要改善 过共晶 Al-Si 合金的性能,必须同时对共晶 Si、初晶 Si 进行良好的细化处理,细 化、球化初晶 Si,才能使其得以广泛应用。目前国内外实际生产中通常采取加 磷(P)的方法,亦称磷变质(细化)处理。含磷变质剂主要包括磷盐或赤磷复 合变质剂及含磷中间合金。其主要存在问题如下: (1)磷盐或赤磷复合变质剂:处理过程中产生大量有害气体,环境污染严重, 效果不稳定,废品率高。 (2) Cu-P 中间合金:熔点高,加入后难熔化;密度大,易沉淀偏析。 基于上述行业背景,本课题组研制开发了一种应用于发动机活塞、压铸合 金熔体变质处理的新型 Al-P 晶种合金
山东大学 2021-04-13
教育部召开直属系统传达学习党的二十大精神大会
10月25日,教育部召开直属系统传达学习党的二十大精神大会。教育部党组书记、部长怀进鹏全面传达了党的二十大会议总体情况、大会报告主要精神、党章修正案和党的二十届一中全会精神。
教育部新闻办 2022-10-26
学习二十大|来看《焦点访谈》“科教兴国 人才强国”专题报道
10月28日,中央广播电视总台《焦点访谈》“奋斗 新的伟业”系列节目推出“科教兴国 人才强国”专题报道,教育部党组书记、部长怀进鹏,科学技术部党组书记、部长王志刚,中国科学院院长、党组书记侯建国接受了采访。
央视新闻 2022-10-31
一种基于深度增强学习的代数应用题自动求解器
高校科技成果尽在科转云
电子科技大学 2021-04-10
一种基于极限学习机的慢盘检测方法及系统
本发明提供了一种基于极限学习机的慢盘检测方法及系统,通过对历史磁盘数据进行特征提取,从中选择特征向量进行训练,实现了基于神经网络检测慢盘的方案,优化了慢盘检测过程,提高了慢盘检测准确性并降低了计算复杂度;同时在实际使用过程中,随着历史磁盘数据数量的增加,越来越多的样本被不断训练,模型精度越来越高,进一步提升了准确率,保证了数据存储系统始终处于最佳工作状态。
曲阜师范大学 2021-05-07
利用自学习系统实现逼近理论极限的光学手性材料设计
随着纳米光子学的发展,具有超颖性质的人工微结构吸引了众多研究。针对日益增长的研究和设计需求,北京大学物理学院方哲宇及其研究团队实现了一种自洽的框架——BoNet,其结合了贝叶斯优化(Bayesian optimization)和卷积神经网络(convolutional neural network),实现了纳米结构对于超强光学手性的自学习。基于此框架,他们将纳米结构设计表示为图形,并输入卷积神经网络进行电场分布和反射光谱的学习,此过程不需要将纳米结构参数化为向量,因此最大化的保留了其几何信息和边界条件。同时,利用贝叶斯优化以实现对纳米结构远场光学手性的优化,并运用其采样样本反复训练神经网络实现自学习。利用BoNet,他们针对远场反射光谱的圆二色性进行优化并逼近了其理论极限(CD = 1),同时利用神经网络匹配预测的近场电场分布,对获得的强光学手性进行分析解释。 此框架能够被直接推广用于其他光学性质的自学习优化,例如实现反常透射,偏振态调制和相位调制。更进一步的,此方法论能够帮助设计更多的,具有良好光学性质和运用价值的纳米光子学器件,比如消色差超透镜,超灵敏的微传感器以及智能超表面等。此研究同时能够启发更多数据驱动的研究,通过利用人工神经网络和其他机器学习的方法,实现对传统科学研究的新探索,在制药,引物设计,固体结构分析上启发新突破。 该工作于2019年11月19日在线发表于学术期刊《PHYSICAL REVIEW LETTERS》上,题为“Self-Learning Perfect Optical Chirality via a Deep Neural Network”(DOI: 10.1103/PhysRevLett.123.213902)。北京大学物理学院方哲宇研究员是本文的通讯作者,李瑜,徐优俊,姜美玲为该文的共同第一作者,北京大学定量生物学中心来鲁华教授为合作者,北京大学为唯一通讯作者单位。该工作得到得到了科技部、教育部、国家自然科学基金委、北京大学人工微结构和介观物理国家重点实验室、北京大学纳光电子前沿科学中心、量子物质科学协同创新中心、北京大学高性能校级计算平台、北京大学生命科学中心高性能计算平台等单位的支持。用于近远场计算的神经网络结构表征实现了逼近理论极限的高手性,并利用神经网络对近场分布进行分析
北京大学 2021-04-11
一种数控加工状态自学习的刀具磨损监控系统
本发明公开了一种数控加工状态自学习的刀具磨损监控系统,结构为:刀具磨损规律学习库存储刀具学习磨损规律;数据获取与判断模块将伺服驱动电流数字信号提供给数据处理模块,进行格式转换并保存为监控电流信号;特征提取与选择模块选择与刀具磨损强相的信号特征;拟合预测趋势曲线模块建立信号特征与刀具加工寿命关系曲线;刀具磨损规律模块从刀具磨损规律学习库中获得刀具学习磨损规律;将趋势信号特征带入刀具学习磨损规律中得出刀具磨损量;刀具磨损补偿及换刀模块根据刀具磨损量作出刀具磨损补偿及换刀决策,提供给数控系统接口输入模块。
华中科技大学 2021-01-12
一种基于在线学习跟踪监控视频中多个运动目标的方法
本发明公开了一种基于在线学习的监控视频中运动目标跟踪方法,其首先利用离线训练的特定类别测器检测出视频序列中目标区域;然后结合外观特性,采用双阈值保守关联思路关联相邻两帧之间的目标,得到可靠保守的短跟踪片;再在得到的跟踪片上,利用时空域分布约束信息,定义正负样本集,分别提取颜色、纹理外观特征相似度以及运动信息,作为在线学习器训练特征集,通过机器学习在线学习算法的训练过程,得到轨迹片分布规律上基于运动和外观特性的概率
华中科技大学 2021-04-14
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