高等教育领域数字化综合服务平台
云上高博会服务平台 高校科技成果转化对接服务平台 大学生创新创业服务平台 登录 | 注册
|
搜索
搜 索
  • 综合
  • 项目
  • 产品
日期筛选: 一周内 一月内 一年内 不限
深度脱除燃煤烟气硫氧化物的系统及方法
本发明涉及一种深度脱除燃煤烟气硫氧化物的系统及方法,所述系统包括湿法单塔高效脱硫系统、吸收剂喷射系统和湿式静电烟气净化系统,所述湿法单塔高效脱硫系统与吸收剂喷射系统相连通,吸收剂喷射系统与湿式静电烟气净化系统相连通,湿式静电烟气净化系统与烟囱相连通。本发明可以实现燃煤烟气中SOx的综合净化,实现SOx超低排放,达到燃气标准并可进一步实现SO2和SO3的深度净化,实现SOx排放浓度低于20mg/Nm3。
浙江大学 2021-04-11
废水深度处理与回用的生物滤池技术及装备
集功能微生物定向驯培与活性强化、模块化选型与装配、混合营养反硝化及碳源精准添加节能降耗运行等核心技术为一体的生物滤池技术及装备,处理出水达到或优于“TN≤10 mg/L,SS≤5 mg/L,TP≤0.5 mg/L”,吨水运行费(电费和碳源)低于0.015元/去除1 mg/L TN。项目出水可用于景观用水和城市杂用水,在废水深度处理与高质再生回用中前景广阔。 该项目拥有欧盟发明专利: EP2865653,澳大利亚发明专利: AU2015230864,中国发明专利(11项),相关技术成果
南京大学 2021-04-14
基于红外光谱仪的皮肤烧伤深度检测软件系统
本系统为一套基于红外光谱仪的皮肤烧伤深度检测系统软件平台,用于处理红外光谱仪采集的烧伤信号并快速检测出烧伤深度,为后续的烧伤快速分级初筛、干预措施的快速决策、术后疗效评估等措施提供必备的数据支撑,从而实现烧伤的无创精确诊断,提高烧伤分级诊疗、应急救援等水平。 我国每年约有1000万人被烧伤,特别是严重烧伤给患者带来了极大痛苦。伤后早期对烧伤创面深度进行快速和准确的判断和评价,不仅为医生尽早选择治疗手段提供辅助依据, 而且最大程度地避免过度瘫痕增生、功能障碍和治疗费用增加等问题,是提高
重庆大学 2021-04-14
一种磁性污泥深度脱水复合改性剂制备方法
项目简介 本成果以纳米磁性 Fe3O4、阴离子聚丙烯酰胺(PAM)和二甲基二烯丙基氯化铵 (DADMAC)为原料制备了一种用于污泥深度脱水的磁性污泥改性剂。制备方法分为纳米 磁性 Fe3O4 的制备、DADMAC 的制备和磁性污泥改性剂的合成 3 部分。磁性 Fe3O4 颗粒具 有深度污泥改性的能力,DADMAC 为高电荷密度的阳离子单体,具有良好的亲水性,在水 中电离后能跟磁性颗粒很好地吸附, 形成稳定的 DADMAC 离子的单分子吸附层,两者结合
江苏大学 2021-04-14
周玉:推动科技产业深度融合 加快建设世界科技强国
科技创新是国家发展的核心动力。在当今全球竞争日益激烈的时代背景下,科技实力的强弱直接决定着一个国家的综合竞争力和国际地位。
《中国科技产业》2024年第11期 2024-11-27
茶叶综合深度加工关键技术、装备及产业化
采用原料—>连续逆流浸提—>超滤—>反渗透—>溶剂连续逆流浸提 —>国产填料柱层析—>分部收集—>浓缩回收—>干燥—>超临界的最新技术工艺,同时生产速溶茶粉和各种纯度茶多酚,也可以同时得到茶氨酸和茶多糖,提取率 95%以上,茶多酚含量 30%~98%。技术装备居国内外领先水平。
江南大学 2021-04-11
基于AI 机器学习的影像组学模型研究
2019年12月以来,由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病(COVID-19)在全球开始蔓延。报道显示,SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天,而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此,住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前,CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具,主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而,现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述,缺乏对病灶的全定量分析。因此,基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程,团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院,自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料,所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日,研究共纳入31例治愈出院的患者(排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者),并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量,团队将4个中心作为训练队列,另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶,31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后,提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性,团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。​结果发现,6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中,Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89;随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后,研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者,利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。 
东南大学 2021-04-10
基于协同尺度学习的行人重识别方法
本发明公开了一种基于协同尺度学习的行人重识别方法,属于监控视频检索技术领域。本发明首先 根据已标注训练样本集 L 中图像的颜色和纹理特征,进行尺度学习得到相应马氏距离中的协方差矩阵 Mc 和 Mt;随机选择查询对象使用 Mc 和 Mt 进行马氏距离度量,得到相应排序结果,从中取得正样本 和负样本生成新的已标注训练样本集 L,更新 Mc 和 Mt,直到未标注训练样本集 U 为空,得到最终的 标注样本集 L*,并融合颜色和纹理特征得到 Mf,就可以使用基于 Mf 的马氏距离函数进行行人重识别。 本发明在半监督框架下研究基于尺度学习的行人重识别技术,通过未标注样本辅助标注样本进行尺度学 习,符合实际视频侦查应用标注训练样本难以获取的要求,能有效提升少标注样本下的重识别性能。
武汉大学 2021-04-13
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
AI机器学习技术加速功能新材料的研发
1.痛点问题 新材料的设计与研发往往面临挑战:急需的新材料难以快速筛选设计,而设计出的新材料又难以找到高效且低成本的合成配方,拥有合成配方的新材料又会面临规模化的长周期探索。根据国家工业和信息化部对30余家大型骨干企业调查结果显示,130种关键材料中,有32%国内完全空白、54%虽能生产,但性能稳定性较差、只有14%左右可以完全自给,亟需新思路来解决我国新材料研发难题。本项目着眼于新材料研发,希望通过创建目前业内空白的智能化新材料研发范式,引领行业智能材料开发自动化服务与工艺的开发。 在数字化、智能化浪潮中,国家和各行业的产业界都非常看重科研的智能化升级。通过持续的交流与调研,我们发现许多企业和研发团队目前对智能研发存在大量潜在需求,而智能研究服务与工艺的同类竞品极少。因此,清华智研将作为一家高新科技企业,以AI赋能研发(AIEmpoweringResearch&Development)为使命,组建国际顶尖水平团队,向国内引进并自主开发世界前沿的AIforScience技术,打造世界级的AI未来实验室(World-ClassAIFutureLab)。 2.解决方案 本技术为新材料研发数字化智能服务平台,可在材料研发过程中对各个尺度以及不同研发阶段下进行智能化的加速及分析服务。以各种人工智能算法为核心,如主动学习算法,图神经网络,卷积神经网络等,我们根据不同材料体系的尺度包括三大方面:1.针对分子及晶体等微观尺度的功能材料研发,设计智能化的深度学习系统。2.针对二维功能材料及其功能性器件、催化剂、膜材料等宏观尺度,设计智能化的深度学习系统。3.针对功能材料研发的表征仪器等平台尺度,设计智能化的系统解决方案。这些智能化解决方案能极大地加速新材料尤其是碳中和相关材料的研发速度,从而大大地降低研发成本与时间,为企业获得有竞争优势的科研壁垒。 自动化和人工智能助力未来智能实验室的方方面面,从样品制备(称量固体、添加液体、超声处理.等),到合成(分配液体,控制温度,混合,测量pH值,干燥等)、表征(气相色谱,高效液相色谱,分光光度法等),通过自动化/机器人的辅助,可以有效提高可重复性,提高信噪比,加快实验速度。通过人工智能技术,将实验数据转换为可操作的智能指导,快速浏览并利用复杂的数据,提升认知能力。 智能化研发平台 3.合作需求 拟成立公司推动该项成果的产业化进程,希望对接 1)工程化、产品化所需的资源; 2)新能源、新材料领域合作企业。
清华大学 2022-09-23
首页 上一页 1 2
  • ...
  • 78 79 80
  • ...
  • 193 194 下一页 尾页
    热搜推荐:
    1
    云上高博会企业会员招募
    2
    64届高博会于2026年5月在南昌举办
    3
    征集科技创新成果
    中国高等教育学会版权所有
    北京市海淀区学院路35号世宁大厦二层 京ICP备20026207号-1