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一种医疗垃圾焚烧飞灰微波烧制多孔陶粒的方法
本发明公开了一种医疗垃圾焚烧飞灰微波烧制多孔陶粒的方法,包括如下步骤:(1)将医疗垃圾焚烧飞灰与辅料充分混合,混合物中加入少量水并经成型机造粒成型;(2)造粒成型并干燥得到颗粒生料,在颗粒生料周围填充微波耦合剂粉末;(3)将填粉后的颗粒生料进行微波烧结,烧结后冷却至常温得到多孔陶粒。本发明能够借助飞灰中高含量活性炭在微波场中的“热点”效应将飞灰中二恶英即时彻底分解,同时将大部分重金属包裹固化在烧结产物网格中,并将飞灰快速烧结成多孔陶粒,该陶粒可用于建筑集料或废水滤料,在实现医疗垃圾焚烧飞灰无害化处理的同时进一步将其资源化利用,一举多得。
天津城建大学 2021-04-11
生态村污水和垃圾处理实用技术与示范工程
国家环境保护部颁布的《国家级生态村创建标准》(试行)中规定了十五项考核指标,15个指标中8个指标都直接或间接与污水和垃圾处理有关。 南开大学可根据不同地区文明生态村建设的实际情况制定污水处理技术规范和垃圾处理技术规范,推广与当地经济技术水平相适应、现实可行的文明生态村最佳污染防治技术和生态保护技术。 生态城镇建设的重点和难点是农村生态环境建设中的垃圾处理问题。农村生态环境建设的基础是自然村生态环境建设。随着城乡一体化建设的深入开展,作为生态城镇建设的重要组成部分―污水及
南开大学 2021-04-14
生态村污水和垃圾处理实用技术与示范工程
研究方向:再生水处理、废水处理及回用、给水处理,污泥处理与处置,恶臭及废气处理。 项目简介: 国家环境保护部颁布的《国家级生态村创建标准》(试行)中规定了十五项考核指标,15 个指标中 8 个指标都直接或间接与污水和垃圾处理有关。 南开大学可根据不同地区文明生态村建设的实际情况制定污水处理技术规范和垃圾处理技术规范,推广与当地经济技术水平相适应、现实可行的文明生态村最佳污染防治技术和生态保护技术。 生态城镇建设的重点和难点是农村生态环境建设中的垃圾处理问题。农村生态环境建设的基础是自然村生态环境建设。随着城乡一体化建设的深入开展,作为生态城镇建设的重要组成部分―污水及垃圾处理工程建设,是能否建设成为生态城镇的重要内容。 目前,农村采用的小型污水处理工艺主要有:活性污泥法、化粪池、污水的土地处理、分离膜法和生物膜法等,但在推广应用方面仍然存在许多要解决的技术问题。 农村垃圾主要来源于居民生活、家庭畜禽养殖垃圾、规模化养殖业固体废物、乡镇工业废弃物及少量危险废弃物。这些都为目前农村垃圾的集中整治处理提出了新的挑战。 本项目工作目标: (一) 符合国家产业政策、技术政策; (二) 工艺成熟、技术先进、经济合理; (三) 已有两个以上应用实例; (四) 技术适应性强,覆盖面广,可广泛推广应用; (五) 对防治环境污染、改善环境质量和保护生态环境具有重要作用; (六) 专有技术权属明确。
南开大学 2021-04-13
维坤智能科技(上海)有限公司
维坤智能科技(上海)有限公司 2025-12-18
珠海康拓智能技术有限公司
珠海康拓智能技术有限公司 2025-06-09
人工智能应用创新实训平台
人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具,它集科研教学、实验实训和项目实践于一体,提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心,支持本地化编程开发,使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外,平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架,便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源,包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型,为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用,也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台,学生能够在实践中深化理论知识,提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体,并配备了一系列场景化实体组件,包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。
江苏学蠡信息科技有限 公司 2025-07-15
多模态多特征融合的脑电信号分类与定位模型
北京工业大学 2021-04-14
基于同质块均值核类内协同表示的高光谱图像分类
该成果提出了一种基于同质块均值核类内协同表示分类方法。同质块均值核能够有效地为目标样本确定其邻域区域内的同质样本,并将目标样本和同质块内的样本与训练样本之间的相似度作为新的特征向量,在有效提高类别区分度和空间表征能力的同时,提升了特征生成的效率。其后在分类过程中,利用类内协同表示分类中的吉洪诺夫正则项加强测试样本和各个类别训练样本之间的相关性的同时进一步提高分类效率。 主要技术指标 不同数据集下的训练样本与测试样本数与在该训练样本集数量下的分类结果表现参阅表 1。 (1)相比于传统分类器 SVM,OA 提高了约 15%;相比于 JCR 方法,OA 提高了约 2-4%。 (2)该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果,同时在较少训练样本条件下仍能得到较好的分类精度和分类效果。同时有效降低了离散错分样本的数量,改善了过平滑的分类效果。参见表 1 与图 1。 (3)同时该成果特征提取方法有效提高了特征提取效率,参见表 2。 表 1.PaviaU 大学数据的训练样本选取与分类结果 表 2. 不同窗口大小下的特征生成时间比较
西安电子科技大学 2023-04-19
一种基于随机蕨的自举学习方法及其分类器
本发明提供了一种基于随机蕨的自举弱学习方法及其分类器,本发明属于计算机图形识别技术领域。图形识别通常采用弱分类器的加权、高斯概率分布的均值距离来判别正负样本。或采用分类树作为弱学习器,用误差测度减少最大化的划分准则划分节点,然后将这些弱分类器提升为强分类器。但是,这些弱学习方法要么收敛速度慢,要么准确率不够高,要么计算效率低。本发明选择图像特征和构造随机蕨、基于随机蕨的弱学习方法、基于随机蕨的弱学习方法、构建弱分类器、结果分类器等步骤可以很好地解决成像环境复杂且对运算量要求严格的图像模式识别,实现快速收敛和高效的自举弱学习方法,得到实时处理且准确率高的分类器。主要用于各种模式识别场合。
西南交通大学 2016-10-20
一种以智能物流叉车为载体的碳排放智能监控和减排系统
本发明公开了一种以智能物流叉车为载体的碳排放智能监控和减排系统,包括能读取物流中心订单数据库中订单信息的碳排放智能减排监控系统、设于智能物流叉车上的智能物流叉车硬件终端,智能物流叉车硬件终端包括:碳排放检测装置、GPS定位装置及能控制智能物流叉车动作的中央处理器,中央处理器能将碳排放量信息与位置信息发送给碳排放智能减排监控系统;碳排放智能减排监控系统能根据碳排放量信息与位置信息、并以低碳节能的执行原则将订单分配给中央处理器,又能自动规划出叉车最优作业路径,中央处理器会根据最优作业路径及分配订单进行作
东南大学 2021-04-14
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