高等教育领域数字化综合服务平台
云上高博会服务平台 高校科技成果转化对接服务平台 大学生创新创业服务平台 登录 | 注册
|
搜索
搜 索
  • 综合
  • 项目
  • 产品
日期筛选: 一周内 一月内 一年内 不限
一种快速检测柑橘采后防腐保鲜液中抑霉唑浓度的方法
研发阶段/n一种快速检测柑橘采后防腐保鲜液中抑霉唑浓度的方法。  成果简介:抑霉唑是柑橘等水果采后防腐保鲜处理中常用的化学药剂,但生产中无法在使用过程中对药剂的有效浓度实时快速检测,对保鲜效果和保鲜剂使用缺乏科学定量。本发明公开了一种快速检测柑橘采后防腐保鲜液中抑霉唑浓度的方法,该方法不仅快速、低成本,而且简单、易操作,适合在产区、企业推广使用,具有广泛的应用前景。本检测使用常规药剂和滴定分析,检测方法安全,成本低廉,结果可靠。这是首次运用滴定方法来检测柑橘商品化处理生产线上杀菌体系中抑霉唑的含量。
华中农业大学 2021-01-12
一种基于目标一致性的车载相机快速行人车辆检测方法
本发明公开了一种基于车载双目相机道路场景的行人车辆快速检测方法。方法通过构建道路场景柱状模型,在柱状模型限定范围内对行人车辆目标搜索检测。同时,对前后帧左右帧的检测结果进行匹配,利用前后匹配对、左右匹配对对当前帧左幅图像的检测结果进行优化。本发明针对基于单目方法的行人车辆检测不够准确的问题,利用前后帧与左右帧的匹配结果,优化检测结果。针对基于双目图像的行人车辆检测不能够实时的问题,利用道路场景的柱状模型,减少检
华中科技大学 2021-04-14
水体中主要病原微生物特异分子标识库德建立和快速检测技术
课题进展按计划进行,完成了240株检测范围内和检测范围外近缘菌株的收集;对29株军团菌、17株钩端螺旋体和32株克雷伯的靶基因序列破译和序列分析;完成了探针筛选及终型芯片点制;进行了105份模拟样品的检测实验;进行了芯片判读系统Bactarray软件的初步开发;初步建立了芯片生产质量控制体系;课题组额外进行了嗜肺军团菌3,6,13型的O抗原破译,并完成了其序列分析;申请发明专利2项,发表SCI 论文2篇。
南开大学 2021-04-14
水体中主要病原微生物特异分子标识库的建立和快速 检测技术
水是生命得以存在的必要条件,它使我们人类得以繁衍生息,人类的生活、生产、娱乐都离不开水。它同时也是许多病原微生物滋生、传播的场所和载体,这些病原微生物一旦进入人体则将可能使人患病、甚至导致死亡,严重威胁着人类健康。随着社会的发展和生活水平的提高,人们越来越关心自身的健康问题,而各种水体(包括生活饮用水,江河湖泊,游泳场馆等)的安全问题也日益成为人们关注的热点。 因此,为了保护人们的身体健康,对各种水体尤其是饮用水中病原微生物的检测是十分必要和亟需的。本项目旨在建立水体中主要病原微生物特异分子标识库,并以此为基础建立快速检测技术,以实现对包括生活饮用水在内的各种水体中主要病原微生物(致病性细菌和原生动物等)的迅速、准确的检测,为人们的用水安全和水质状况的评估提供依据。 应用价值: 根据我国现行饮用水水质标准及 WHO、USEPA 和欧盟的相关规定,确定芯片的检测范围为 12 种细菌、1 种钩端螺旋体和 2 种原生虫:金黄色葡萄球菌,嗜肺军团菌,粪肠球菌,屎肠球菌,肺炎克雷伯氏菌,铜绿假单胞菌,亲水气单胞,大肠杆菌/志贺氏菌,小肠结肠炎耶尔森氏菌,霍乱弧菌,副溶血弧菌,沙门氏菌,钩端螺旋体,贾第鞭毛虫,隐孢子虫。
南开大学 2021-04-13
200 种重要危害因子单克隆抗体的制备及食品安全快速检测 技术
本项目获 2017 年国家科技进步奖二等奖。 本技术围绕食品危害物低成本、快速发现为核心,将生物识别与结合新型纳 米标记材料相结合,针对目前生物快速检测中存在的稳定性和可靠性问题,利用 自组装技术将多种光、电、磁学信号集于一体,构建具有良好体系相容性和稳定 性的纳米-生物传感界面,提出了基于等离子手性信号的高灵敏检测新技术,发 展了集快速富集与多信号同时测定于一体的多功能传感检测新方法和新器件。 (1)综合运用了化学和生物体系的多尺度模拟和计算,提出了基于粗粒化 模型的抗原抗体亲和性定量分析新方法,设计并研制了 200 余种高亲和性和高特 异性抗原和抗体。 (2)研究了抗体与载体成分(纤维素、磁性纳米材料、硅球等)的表界面 性质,创制了基于相分离的新型分离富集介质,并研制了相关快速富集和分离产 品,大大提高了复杂基质中痕量成分的提取效率。 (3)研制了新型标记材料,解决了“高标记效率”和“生物分子高活性” 无法兼顾的难题,研制了系列高特异性检测探针,为复杂体系中痕量物质的快速 甄别提供了有力手段。 本项目共获得国家发明专利 87 项,实用新型专利 5 项,获美国授权发明专 利 1 项,制订国家食品安全标准 2 项。
江南大学 2021-04-11
电动汽车电池管理系统算法及测试平台
成果介绍针对采用比例积分观测器法,结合电池荷电状态估计,设计能够同时对模型参数和电池荷电状态同时进行估计的算法,可应用于整车的BMS软件算法设计。搭建的软硬件平台可应用于BMS算法测试。技术创新点及参数(1)采用比例积分观测器法,结合电池荷电状态估计,设计能够同时对模型参数和电池荷电状态同时进行估计的算法;(2)在观测过程中模型参数可实时更新,算法满足李雅普诺夫方程,估计计算时可保证收敛;(3)更好的动态特性与电池充放电周期整体估计精度,且在电流信号有噪声时仍有较好的估计精度;(4)基于STM32芯片主控,AD7280芯片采集数据,μC/OS-III系统完成了控制系统软硬件设计。台架实验表明,系统信号采集精度良好,性能实现成功;(5)采用OCV法对Ah法进行纠正,获得新的综合SOC估算值,针对性地设计了初值确定方法,得到改良的SOC估计算法。*明该算法能在整个电池恒流放电过程中稳定估算SOC;(6)为考虑电池工作过程中的产热,对传统的SOC估算方法,引入温度约束,建立改良的SOP估计算法。*明该算法能很好地考虑电池温度对SOP估测影响而提升估算精度;(7)采用STM32F103芯片主控,AD7280A芯片采集信息,μC/OS-III系统建立了BMS软硬件系统,并进行了实车试验。结果表明改良后的估计算法精度良好可靠,所设计BMS具备出色的控制性能。市场前景本项目的涉及的算法设计及软硬件架构,可以采用成果授权、成果转让或者技术服务的形式与汽车零部件供应商产生合作。
东南大学 2021-04-13
研发Visionome技术算法可智能高效诊断多种眼病
与传统图片级分类标注方法相比,Visionome技术可多产生12倍标签,而这些标签训练出来的算法显示了更好的诊断性能。基于此技术,团队训练出可准确识别多种眼前段病变的裂隙灯图像智能评估系统,可应用于大规模筛查、综合分诊、专家级评估、多路径诊疗建议等多个临床场景。不仅在回顾性数据集中表现出眼科专家级别的诊断水平,在前瞻性数据集中也表现出色。使用者通过在Visionome诊断系统中上传眼前段图像,即能一次获得多个部位的全方位诊断,与传统的人工智能算法相比,Visionome系统可生成更加全面、精细、具体的报告,真正让医学人工智能应用揭开神秘的面纱,成为一个接地气的“医生”。
中山大学 2021-04-13
自适应谐波电能计量算法与应用研究
谐波电能计量及其仪表用以定量描述电能生产、 传输、消费的全过程,广泛应用于包括光伏、风电、电动汽车、 充电站在内的新能源及传统电力系统。 项目主要功能包括:自适应迭代分解电压和电流信号得到 谐波与间谐波成分,计算其谐波含量;计量各个谐波/间谐波成 分的四象限电能计量参量;具有有功、无功能量脉冲输出,记 录参数设定、开盖检测以及电压不对称、过压、过流、超限等 事件,具有液晶循环显示功能,可通过 RS-48
合肥工业大学 2021-04-14
自动化机器学习算法研究与系统实现
研究目的和意义机器学习和人工智能已成为当今最热门的技术之一。2017年,国务院印发了《新一代人工智能发展规划》,正式将人工智能作为国家重要发展战略之一。人工智能已经成为信息技术时代的又一波浪潮。在这波浪潮的推动下,互联网行业、金融行业、传统制造业、政务民生、公安警务等各行各业都在积极向人工智能领域转型升级,利用人工智能先进技术提升智能分析和辅助决策能力,
南京大学 2021-04-14
基于分层智能探索算法的玻璃切割优化软件
本软件的主要用途是针对玻璃切割的场景提出求解多约束的矩形切割问题的分层智能搜索算法,为玻璃切割方案提供全局优化,实现原料利用率的最大化,在节约资源的同时提高产量。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 切割问题和装填问题在学术界属于一类经典的NP 难问题,它们有着众多的变种,例如:一维的背包问题,二维的矩形切割问题,三维的装箱问题等。其中以二维的场景应用最为广泛,相关求解算法可以作为玻璃、板材、管材、服装切割套料智能制造的算法内核。 本软件的主要用途是针对玻璃切割的场景提出求解多约束的矩形切割问题的分层智能搜索算法,为玻璃切割方案提供全局优化,实现原料利用率的最大化,在节约资源的同时提高产量。 对于玻璃切割问题约束复杂的特点,本软件有针对性的提出了一种局部解的表示方法,它使算法的分布式部署成为可能,并且大大减少了程序运行时的内存开销。为了提高算法的效率,软件采用了贪心随机的基本搜索框架,并结合问题特点,将搜索过程分为多层嵌套进行,以提高搜索的灵活性和精确性。
华中科技大学 2022-07-27
首页 上一页 1 2
  • ...
  • 14 15 16
  • ...
  • 178 179 下一页 尾页
    热搜推荐:
    1
    云上高博会企业会员招募
    2
    64届高博会于2026年5月在南昌举办
    3
    征集科技创新成果
    中国高等教育学会版权所有
    北京市海淀区学院路35号世宁大厦二层 京ICP备20026207号-1