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新型高密度存储材料与器件
已有样品/n“新型高密度存储材料与器件”面向大数据时代对海量数据存储和处理的需求，研究相变、阻变、铁电等新型存储材料和器件的设计与制备关键技术，发展用于高密度存储阵列的选通器件及三维集成技术，研制兼具信息存储、逻辑、运算、编解码等多功能的新型原型器件以及柔性阻变存储器原型器件，将为我国发展具有自主知识产权的新型高性能存储材料与器件奠定技术基础。
中国科学院大学
2021-01-12
新型抗病毒和抗菌新材料
已有样品/n可特异性吸附细菌、蛋白、病毒的系列仿生材料，这些材料可根据不同的需求，制备成相应的抗病毒或抗菌产品。例如,特异性吸附病毒的仿生材料,可用于制备具有抗病毒性能的敷料等,在临床、军事等方面均有很好的应用前景。前我们已经成功制备的新型抗病毒材料，可选择性抑制靶病毒的感染，且具有良好的生物兼容性，毒性低。在抑制病毒感染方面有很好的效果，有望向抗病毒药物或抗病毒敷料等抗病毒材料转化。
华中科技大学
2021-01-12
新型轻质夹层结构复合材料技术
传统轻质夹层结构材料，如蜂窝夹层结构，制造过程复杂，质量难以控制，特别是在使用过程中经常会开胶、脱粘，甚至会引起芯子塌陷、面板凹陷、皱褶失稳，耐久性较差。本项目所研发的新型轻质夹层结构可克服传统夹层结构材料的上述不足，包括多层间隔连体织物复合材料和Z向纤维增强的泡沫夹层结构。 多层间隔连体编织物是一种层与层之间由连续纤维芯柱相接而成一体呈空芯结构的编织物，可以单独增强制成空芯连体结构轻质复合材料，也可以在纤维芯柱间填充泡沫材料，制成新型多夹层结构复合材料，具有优异的整体性和耐久性，根据填充的泡沫种类，还可具备阻燃、隔音等功能特性。 Z向纤维增强的泡沫夹层结构复合材料包括Z-pin增强的X-Cor泡沫夹层结构和缝纫轻体材料夹层结构两种。该结构有效改善了夹层结构的平压强度与剪切性能，用于结构复合材料有明显优势，为结构轻量化和低成本化提供了新的思路和解决途径。 北航针多层间隔连体编织物复合材料和Z向纤维增强的泡沫夹层结构进行了大量研究工作，掌握了制造设备、成型工艺、性能评价等方面的全套技术，开发的夹层结构无面芯剥离问题，综合性能优异、可设计性强，在很大层面上可以替代目前的蜂窝夹层结构与泡沫夹层结构复合材料，具有十分广泛的应用前景，已用于建筑、化工、交通、船舶、风能等领域。
北京航空航天大学
2021-04-13
柔性PEDOT基新型室温热电材料
该研究在基于以往使用离子液体处理PEDOT:PSS导电聚合物所取得成果的基础上，进一步优化了材料的塞贝克系数以实现更好的热电转换效率。对于PEDOT/IL复合有机热电材料，仅靠离子液体对PEDOT:PSS的有序性优化，复合薄膜的塞贝克系数并未得到显著改善,功率因子PF提升不明显。为提高复合物薄膜的塞贝克系数，研究人员提出了使用还原剂对PEDOT:P
南方科技大学
2021-04-14
新型能源材料及燃料电池研究
“氢化燃烧合成（HCS）镁基储氢合金”项目，先后获得国家自然科学基金、国家“863”项目和江苏省高技术研究重大项目的资助，并与美国通用（GM）公司开展国际合作。主要研究HCS和高能球磨（MM）复合制备纳米镁基储氢材料的工艺条件；研究高容量、高活性镁基储氢材料的HCS反应过程和MM复合机理；研究HCS＋MM制备镁基储氢材料结构特性，揭示低温高容量高活性储氢机理。纳米镁基储氢材料的主要技术指标：（1）储氢量> 5.5 wt.%，（2）吸氢温度< 100℃，五分钟内吸氢达到储氢量90%，（3
南京工业大学
2021-04-14
基于新型纳米材料的检测分析试剂
南京大学开发了基于新型纳米材料的系列专利技术。通过利用含纳米材料的检测分析试剂，检测的灵敏度，分析准确度等指标大大提高。应用领域包括生物医学检测，环境保护检测，食品安全检测，法医检测等。该系列技术的知识产权涵盖纳米材料的组成，应用方法，规模化生产等各方面。 开发本系列技术的团队领导人阮刚教授（现代工学院）是中组部国家青年千人专家，在美国的科技产业化工作已获俄亥俄州立大学创业计划大赛冠军，俄亥俄州政府科技创业基金奖励，美国家自然科学基金委Innovation Corps pro
南京大学
2021-04-14
42004新型无机非金属材料标本
宁波华茂文教股份有限公司
2021-08-23
物理力学教师台
采用进口弯曲防火板台面，具有防静电、防水、防火、耐刮、耐磨、抗击使用寿命长等特点。铝木框架结构，壁厚1.4㎜，表面采用环氧树脂粉末喷涂，设有抽屉式交直流教师主控电源，分组开关及凋节学生电源。预留可放电教设备功能，设有储物柜。具有防静电、防水、防火、耐刮、耐磨、抗击使用寿命长等特点。
宁波华茂文教股份有限公司
2021-08-23
高中力学演示板
产品详细介绍高中力学演示板
芜湖县易太教育设备有限公司
2021-08-23
加油站风险行为检测
一、项目进展
创意计划阶段
二、负责人及成员
姓名
学院/所学专业
入学/毕业时间
学号
涂然
计算机科学学院/计算机科学与技术
2018/2022
201831061321
三、指导教师
姓名
学院/所学专业
职务/职称
研究方向
张全
计算机科学学院
讲师
计算机视觉、并行计算
四、项目简介
本项目开发的产品主要是针对加油站的一些风险行为进行视频监控监测，监控检测部分包括吸烟、打电话操作等危险行为，当检测到风险行为发生的时候，通过互联网的高效传输，会通过语音报警的形式进行提醒，这样可以有效的避免加油站灾难事故的发生，进一步降低加油站可能的安全隐患，能够更加保证加油站工作人员和附近居民的生命和财产安全。
本项目首先在加油站合理的布置多个监控摄像头，确保能够无死角的监控加油站的完整环境，然后结合计算机视觉和深度学习中的目标检测和目标跟踪算法，对需要监控的的风险行为进行识别，然后利用训练好的识别模型运行在监控设备里面，通过监控摄像头能够对加油站的危险行为进行及时预警，实现有效降低加油站事故发生的概率。本产品将深度学习和实际工程应用相结合，经过实际测试，取得效果非常显著，得到加油站工作人员的认可。
西南石油大学
2023-07-20