本发明公开了一种铝合金周期性点阵多孔结构的快速成形制造 方法。通过 CAD 软件构建基于点阵单元的周期性点阵多孔结构的三维 模型，将模型以 STL 格式输出，导入到 SLM 成形设备中，激光束根 据切片层的数据选择性地熔化区域内的铝合金粉末得到二维的金属结 构，经层层堆积最终可以得到与 CAD 模型一致的三维铝合金多孔结 构，再经过热处理、分离、喷砂等后续处理即可得到表面光洁、性能 良好的铝合金周期性点阵多孔结构。本

本发明公开了一种具有高粉末原料利用率的高能束增材制造方 法及设备。方法根据待成形金属构件切片轮廓形状确定成型缸的内部 结构，使各铺粉层的金属粉末尽量只处于待成形金属构件切片轮廓形 状对应的区域，以大幅度减少金属粉末的用量，并提高高能束增材制 造的功效。设备包括一个或多个成型缸，该成型缸的内部结构与待成 形金属构件切片轮廓形状相匹配。本发明通过使用镶块以及与金属构 件切片轮廓形状相适应的异形基板，实现了针对不同金属构件

本发明公开了一种梯度温度场主动调控系统及其控制方法，系 统由温度场监控系统、加热系统和控制系统；温度场监控系统用于测 量成形区域 XOY 平面及四周的温度场信息，将获得的温度场信息进行 量化处理后反馈给控制系统，加热系统根据控制系统指令对成型缸的 底部和四周进行温度场的分区独立实时调节，以实现在加工过程中整 个加工区域的温度场恒定，保证已加工区域与未加工区域处于合理的 温度梯度，避免热应力导致构件翘曲、变形、开裂。本

本发明公开了一种光电化学太阳能电池光电极微纳结构制造工艺，包括步骤：1)在洁净硅片上热生长一层 SiO₂薄膜、2)在有 SiO₂层的硅片表面光刻出圆孔阵列图形、3)刻蚀暴露的 SiO₂，将光刻的图形转移到 SiO₂层、4)镀Cu 膜、5)去除表面的光刻胶及光刻胶表面的 Cu、6)生长 Si 微米线阵列、7)在 Si 微

本发明公开了应用混合型喷嘴喷印制造有机场效应晶体管的方 法，包括以下步骤：1)喷印 Gate 极；2)喷印介电层；3)成形导电单元： 混合型喷嘴喷出的液体在接收基板上沉积形成导电单元及覆在导电单 元上的油层；4)转印；5)制造连接电极层；6)组合封装。本发明工艺简 单，在混合型喷嘴制备完成的情况下，静电纺丝工艺实现简单，对环 境要求也较低；成本低，设备成本低，同时制造过程中均只需要一定 浓度的溶液，损耗少；精度、分辨率高，不需重复定位，而且静电纺 丝所得纤维器件均在微纳尺度，集成度完全满足电路要求；

本发明公开了一种光电化学太阳能电池光电极微纳结构制造工 艺，包括步骤：1)在洁净硅片上热生长一层 SiO2 薄膜、2)在有 SiO2 层的硅片表面光刻出圆孔阵列图形、3)刻蚀暴露的 SiO2，将光刻的图 形转移到 SiO2 层、4)镀 Cu 膜、5)去除表面的光刻胶及光刻胶表面的 Cu、6)生长 Si 微米线阵列、7)在 Si 微米线表面镀一层 ZnO 膜、8)在 Si 微米线表面生长 ZnO 纳米线、9)在 ZnO 纳米线表面制备一层 CdS 薄 膜 、 10) 在 ZnO/CdS 结 构 表 面

浙江大学水质自动监测站竞争性磋商

一种树径生长量的自动测量装置，通过无线网络节点远程监测装置实现实时监测树径的实时生长量和生长状态；包括装置固定模块和测量模块；装置固定模块将测量模块固定于树干上需要测量树径变化量的位置上；测量模块包括带有弹簧的直线位移传感器、测头端滑轮、转向滑轮、导向滑轮、无弹性细钢丝绳、卡头和测头端滑轮与带有弹簧的直线位移传感器的连接部分；无弹性细钢丝绳通过转向滑轮、导向滑轮和测头端滑轮后，无弹性细钢丝绳环抱于需要测量树径的位置上，通过卡头将无弹性细钢丝绳两端卡紧；根据带有弹簧的直线位移传感器的位移量来确定树径生长的变化量。

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵

本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。