（1）能够实现在复杂的管道内的行走和检测，且对管道表面要求较低，能够实现自适应运动模式。 （2）能够适应一定尺寸范围内的管道测量，同时可以在恶劣的管道情况下进行绕管道一圈稳定行走。 （3）在一定情况下可以完成水下的检测作业。 （4）能够实现在线准确测量管壁厚度、裂缝深度及范围及其他管壁质量缺陷，可以实现离线保存功能。 （5）能够解决目前管道等特殊环境下普通测厚方法无法进行厚度测量及管壁质量预测的问题； （6）采用永磁技术，能够实现无源测量，可避免因为电源失电而导致测量失误的问题。

本发明公开了一种基于开放磁路的磁致伸缩导波检测传感器，该检测传感器包括激励线圈、接收线圈和磁性装置，磁性装置包括多 个检测模块，并且这些检测模块周向均匀布置，以用于吸附到被检细 长构件的外侧;每个检测模块均包括外壳、永磁铁和导磁板;相邻两 外壳通过一调节装置连接;激励线圈和接收线圈靠近检测模块并同轴 套设于被检细长构件的外侧，激励线圈输入正弦交变电流，以在接收 线圈中产生感应电压，以使计算机接收到此感应电压的信号并判断被 检细长构件内是否存在缺陷。本传感器结构简单，具有体积小、重量 轻、安装方便的特

应用固态电解质的二次电池有望解决目前商用二次电池的高安全隐患和低能量密度等重要问题。目前固态化的二次电池尚难实现商业化应用，除了材料性能有待提高之外，严格统一的测试标准和规范化的测试技术也是其实用化的主要瓶颈。固态电解质的主要性能参数包括：离子/电子电导率、电化学窗口、界面稳定性和与电极材料的界面兼容性等。本项目将基于电化学原理，应用计算机软件编程和接口技术，结合固态电解质的设计、制备和封装工艺等，将固态电解质的测试技术进行标准化整合为实际测试系统，实现固态电解质

本发明涉及一种用于生物油催化提质的催化剂及制备方法，包括催化剂活性成分和 催化剂载体，其特征在于，按质量百分比计，所述催化剂活性成分及催化剂载体的组成为： NiO 为 10-32wt％；MoO3 为 5-18wt％；CoO 为 5-15wt％；余分为白云石催化剂载体。本发明 的优点在于采用廉价易得的白云石作为催化剂载体，催化活性组分为镍、钴和钼复合组分， 使生物油酸性减弱、含氧量降低。该催化剂制备简单、强度大、催化活性强、可再生，不仅 可用于生物质制备优质生物油，也可应用于生物油催化重整制氢。

本技术提出了基于多尺度理论模拟结合深度机器学习的一整套解决方案，即利用先进多尺度模拟方法精准解析SEI原子结构，建立新一代SEI模型，阐明SEI结构和形成机制，完整构建SEI与电池性能之间的内在联系，定向设计符合不同商用条件的新型电解液配方，为开发新一代高能量密度电池提供可能。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、技术分析 随着智能手机、笔记本电脑等消费电子产品的快速发展，锂离子电池（Lithium Ion Battery, 简写为LIB）已经成为最成功的电化学储能设备之一，并从根本上影响并改变了人们的日常生活方式。随着制造工艺的逐步成熟，LIB的能量密度已经接近其理论极限。另一方面，可移动电子设备的快速普及和汽车电动化的蓬勃发展也不断要求开发具有更高能量密度的充电电池以满足实际使用的需求，而最先进的LIB依然无法完全满足上述需求。因此，寻找更高能量比的锂电池电极材料，加快下一代新型锂电池关键技术的相关研究，已成为制约锂电池技术产业发展进步的关键问题。锂金属电池的能量密度虽足以达到下一代电动车的要求，但其自身的稳定性仍令人担忧，这主要是因为Li金属的反应活性过高，其几乎可与所有的电解液均能自发地发生化学反应。在电池的运行过程中，Li电极和电解液之间通过自发化学反应和电化学反应导致了固体电解质界面（solid electrolyte interphase，SEI）的形成。当所形成的SEI结构不均匀时会诱发电池体积膨胀，此外，充放电过程中锂的不均匀沉积会导致锂枝晶的形成，锂枝晶的不规则生长会刺穿SEI，导致SEI膜发生破裂，并产生死锂，降低锂金属电池库伦效率；更严重的是，锂枝晶的不断生长会刺穿隔膜，造成电池内部的短路，导致火灾和爆炸等安全事故，大大缩短了电池的使用寿命，严重阻碍了其大规模商业化发展。因此，SEI对LMB的性能具有至关重要的影响。良好且稳定的SEI可以阻止（或者大幅度减缓）负极界面上反应的持续发生，起到保护Li电极的作用。针对下一代高稳定性锂金属电池设计中存在的关键问题，结合国际研究进展与本团队前期研究基础，我们提出了基于多尺度理论模拟结合深度机器学习的一整套解决方案，即利用先进多尺度模拟方法精准解析SEI原子结构，建立新一代SEI模型，阐明SEI结构和形成机制，完整构建SEI与电池性能之间的内在联系，定向设计符合不同商用条件的新型电解液配方，为开发新一代高能量密度电池提供可能。本方案已形成完整的工作流，相关自动化软件已开发完成并交付使用，且具有完全的自主知识产权，可用于国内外上游电池生产研发企业积累原始电池性能数据，大范围筛选有效电解液组分，指导下一代高能量密度锂电池研制。 我们的技术优势与创新主要表现在： 1）首次在电池体系中实现了QM与MM的混合模拟与混合加速； 2）在电池体系模拟中实现了开放电子体系对电化学反应的热力学和动力学预测； 3）在保证精度的前提下，实现了在纳米尺度上对真实的实验SEI结构直接模拟； 4）通过耦合深度机器学习，实现了电解液组分大范围筛选与性能优化。

羟喜树碱 (10-Hydroxycamptothecin, HCPT) 是中国特有珙桐科旱莲属落叶植物喜树( Camptotheca acuminata) 中含有的一种生物碱，在同类抗肿瘤单体中抗癌作用最强。临床主要用于肝癌、头颈部肿瘤、胃癌、膀胱癌及白血病。但由于羟基喜树碱特殊的理化性质：水不溶，脂难溶，内酯环结构不稳定等因素，使得目前临床应用 HCPT 的半衰期短，疗效不够理想。已上市使用的 HCPT 水针剂及粉针剂，均是将其在碱性 pH 下水解开环制备成盐来增加其在水溶液中的溶解度。然而，喜树碱类药物的内酯结构是它们作用于靶酶的必要结构，所以 HCPT 羧酸盐型与内酯型相比，活性显著降低，毒性增大。另一方面，生物药剂学研究表明，HCPT 半衰期短，作用维持时间较短，而增加剂量势必会增加与剂量成正比的毒性反应。与其他抗癌药物相似，HCPT 对肿瘤细胞与正常细胞的杀伤力均很大，因此研制高效低毒的HCPT新型给药系统具有重要的意义。 本项目利用磷脂与羟喜树碱有较好亲和性、可形成复合物的性质，以适量磷脂和大豆油为载体材料，制备载药量高、稳定性好的羟喜树碱脂质纳米粒，通过纳米粒的被动靶向性聚集于肝脏，提高对肝肿瘤的治疗效果。目前已经完成制备工艺、质量标准、稳定性研究、药效学研究、非临床药代动力学和体内分布研究和安全性评价，整理撰写申报资料，即将申报。

本发明公开了一种用于等温扩增检测结核分枝杆菌的引物及包含该引物的检测试剂和方法，所述引物包括上游序列和下游序列，其序列分别如SEQ ID NO:1和SEQ ID NO:2所示；包含该引物的检测试剂包括上游引物85BPF1、下游引物85BPR1和探针85BPB1(SEQ ID NO:3)；利用所述检测试剂等温扩增检测结核分枝杆菌的方法，包括以下步骤：将待检测基因样本与所述检测试剂混合，放置在可收集FAM荧光的仪器中，在35?45℃条件下孵育，检测荧光值，根据有无阳性扩增反应，判断待检测基因样本是否属于结核分枝杆菌的基因。相对于现有技术，本发明通过检测结核杆菌中的基因组，可以特异地检测结核杆菌基因，能够有效区分结核分枝杆菌和非结核分支杆菌，特异性高，反应时间短，温度过程简单。

热电材料是能够实现热能与电能直接相互转换的新能源材料，在热电制冷和废热发电等方面有着广泛的应用前景，对于提高现有能源利用率和缓解能源危机有重要作用。然而热电材料大规模商业应用面对着成本高效率低的瓶颈，因此，开发利用原料丰富、廉价、低毒的热电材料越来越受到研究者的关注。SnSe作为近年来热电材料中的研究热点，保持着目前热电材料中最高品质因子 (ZT)的世界记录。其优异的热电性能主要来源于其超高的功率因子和超低的晶格热导率。它的低导热性已经成功解释（何佳清等课题组有报道），然而高的功率因子等电性能都间接地进行解释，没有直接和强有力的实验证据。角分辨光电子能谱仪(ARPES)是研究其电属性最好的实验方法，它是一种可以直接测量单晶样品能带结构的高端仪器。 在本论文中，陆强声等利用我校测试中心的ARPES仪器对无掺杂和空穴掺杂的SnSe单晶在不同温度 (80 – 600 K)下的能带结构作了系统性的测量。根据测量和数据分析的结果，他们认为该体系价带顶的空穴有效质量比理论值要大，并且温度越低，有效质量越大。由这一结论出发，结合简单的单带输运模型，他们发现这种有效质量的异常增加可以定量解释该体系在测量温度下的电属性。因此，论文为解释硒化锡热电材料的电学行为提供了一种新的思路。

主要研究APT 网络攻击全链条的通用表征和威胁模型， 实现攻击的全链条威胁分析；研究跨平台内核数据实时可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技术的高效数据解析、基于 语义恢复技术的关键字段填充；研究多源异构内核数据的重 构方法；研究保持全局依赖的数据压缩方法，实现实时、高 效、普适的数据压缩；研究面向APT网络攻击全链条的智能 检测框架，实现对攻击的全链条高效检测；研究APT网络攻 击的演化模式，实现APT网络攻击的可解释溯源分析。

路面病害分为表面破损（如裂缝）、路面变形（如沉降）和结构病害（如层间脱空）三大类。该技术以路面检测成果为全卷积神经网络的输入信号，对于表面破损，其输入为多功能检测车拍摄的路表图像；对于路面变形，输入为三维检测车测取的三维路面模型；对于结构病害，输入为探地雷达信号图像。通过海量数据的训练、测试，可实现上述三类病害的自动化识别、分类和测量，为路面养护工程提供数据支撑。此外，该技术在保证与人工识别结果相同的精度下，可将数据处理速度提高千倍以上。