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氢气纯化膜材料与相关设备
钯膜具有超强氢分离能力且操作简单，已被广泛用于氢气与氢同位素的纯化。为克服传统轧制型钯膜所存在的贵金属消耗多、工艺复杂、能耗高、强度差等缺点，自主研发了负载型管式钯膜，膜厚度仅5μm左右，单位膜面积的高纯氢产量提高了一个数量级。负载型钯膜具有更高膜强度，安装和操作十分方便。除氢气纯化之外，钯膜还可以用于氢同位素的分离与纯化。基于高性能钯膜材料，我们开发了各种氢气纯化器，并将纯化器与电解氢气发生器相结合开发了高纯氢发生器，拥有自主知识产权。
南京工业大学
2021-01-12
人才需求:相关的技术专家
相关的技术专家
胜利通海油田服务股份有限公司
2021-09-07
人才需求：化工及相关专业
1、研发工程师，重点本科及以上学历，化工及相关专业。2、工艺设计员，本科及以上学历，化工机械及相关专业。3、工艺管理员，本科及以上学历，化工化工及相关专业。4、检测工程师，本科及以上学历，环境、化学化工及相关专业。5、销售业务员/采样员，专科及以上学历，环境、化学化工及相关专业。6、专利工程师，硕士及以上学历，化学化工及相关专业。
山东瑞博龙化工科技股份有限公司
2021-09-09
技术需求：腈纶纱线、坯布相关技术
腈纶纱线、坯布相关技术
山东圣润纺织有限公司
2021-08-24
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
数字时代创新创业教育学术活动在福州举办
4月15日，数字时代创新创业教育学术活动顺利召开。
中国高等教育学会
2024-05-09