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燕山站/资环学院肖康团队在污水处理工艺的技术经济研究方面取得进展
该研究采用污水处理厂改造前后的运行数据，对传统活性污泥法和膜生物反应器（MBR）两种污水处理工艺进行技术经济上的严格配对比较研究，对比分析污水处理厂采用两种工艺时的成本能耗、净利润和技术效率，采用敏感性分析评价计算结果的可靠性，为污水处理工艺的选择和应用提供技术经济方面的理性参考。
中国科学院大学
2022-06-01
《国家科学技术奖异议处理办法》发布
本办法自发布之日起施行，2020年公布的《国家科学技术奖异议处理办法》同时废止。
国家科学技术奖励工作办公室
2025-09-25
一种用于放置放射性检测器探头的流动池
本实用新型公开了一种用于放置放射性检测器探头的流动池，包括筒状铅身、铅盖、筒状的铅制底座以及塑料垫片；该装置可将放射性检测器的探头封闭在由所述的铅盖、筒状铅身、铅制底座形成的空间内，且在铅制底座内底面沿径向开有贯穿铅制底座筒壁的凹槽供液相色谱的出口管穿过，采用该装置使得放射性检测器探头只探测流过流动池的管路中的放射性，能很好的屏蔽外部的放射性对放射性检测器探头的影响，有利于放射性物质的分析和分离。
浙江大学
2021-04-13
一种基于多尺度池化的卷积神经网络人脸识别方法
本发明公开了一种基于多尺度池化的卷积神经网络人脸识别方法。该方法利用多尺度池化的卷积神经网络来提取人脸图像的特征以实现人脸识别。在构建卷积神经网络的过程中，采用卷积和最大值采样交替的方法对特征进行深度提取，另外对每层卷积层采用了多尺度池化的策略和步骤，一并输入到全连接层，使其具有多尺度的、固定大小的特征列向量。本发明不需要对输入的人脸图像做截取或调整尺寸，不同尺寸的图像都能使用同一个网络进行训练和识别。基于多尺度池化的卷积神经网络不但解决了输入图像尺寸可以不固定的问题，使得网络能够提取多尺度的人脸特征，而且对网络性能带来极大的提升，将会促进多尺度池化的卷积神经网络在人脸识别中的广泛应用。
浙江大学
2021-01-12
低磷多官能团水处理剂甲叉膦酸基羧甲基二乙烯三胺三甲叉磺酸
我国水处理技术起步较晚，大部分是剖析、仿制或依据国外专利研制的，再加上我国水处理剂工业发展历史较短，科研经费有限,因此具有基础薄弱、技术比较落后、整体水平不高的特点。虽然经过“八五”、“九五”攻关在水处理药剂开发方面达到了较高水平，但是随着环保和节水意识的加强，在水处理药剂的低磷化、环保化方面，在水处理药剂生产的连续化、自动化、标准化方面，水处理药剂
南京工业大学
2021-04-14
解吸池及分子印迹搅拌棒微萃取-高效液相色谱在线联用装置
本技术成果研发了一种微波辅助提取-高速逆流色谱联用方法及其装置。首先采用微波辅助提取模式 本技术成果研发了一种适于装载分子印迹搅拌棒的解吸池，包括一上部池体及一下部池体。上部池体 提取物料；然后提取液浓缩预分离；最后通过高速逆流色谱纯化制备得到目标组分或分析天然产物提取液 的底部连接于下部池体的顶部且两者内部形成一上下贯通的解吸腔，上部池体顶部设有一液流出口，下部 中的目标组分；上述步骤通过接口及转换控制实现微波辅助提取、分离、纯化、高速逆流色谱制备或分析 池体下部圆周对称地均布有三个液流入口，液流出口及液流入口与所述解吸腔连通；还包括一分子印迹搅 于一体，可直接从天然产物中提取得到毫克级高纯度对照品，具有快速高效、高选择性的特点，实现天然 拌棒，放置于所述解吸腔中；还包括一密封圈，密封所述上部池体及下部池体的连接部。上述解吸池配以 产物快速高效的在线提取分离、纯化制备或分析。“天然物质提取分离纯化的实验室制备微波装置”集微 微量注射泵可实现对分子印迹搅拌棒的高效流动加热解吸。另外在该解吸池的基础上，通过与高效液相色 波辅助提取快速高效分离的优势和高速逆流色谱高效纯化、制备
中山大学
2021-04-10
多氯化物废物的处理方法和处理设备
Ø 多氯化物废物是生产氯代烃的副产物，氯碱工业是基础化工，产量大，产生的多氯化物废物也较多。多氯化物废物是氯化物蒸馏残液，是纯的有机多氯化物的混合物，难溶于水，不燃烧，比水中重。有刺鼻的气味，较大的挥发性，毒性大，诱发癌症，污染环境；大气中的氯化物还破坏臭氧层。该处理技术和处理设备能够快速有效地降解多氯化物，使其转化为有价值的工业材料，不产生二次污染物。该技术填补国内和国际空白，能够高效地处理多氯化物废物，具有实用性和广阔的应用范围。
北京理工大学
2021-01-12
医学影像处理
通过研究注意力机制、多尺度卷机和数据增强方法（随
机掩盖、真假数据融合等），解决医学影像中个体差异大的
病灶或病例难以有效识别的难题，突破微小病灶或细胞等小
目标难以被识别的瓶颈。
浙江工业大学
2021-05-06
智能热处理技术
上海交通大学
2021-04-11
边缘计算处理平台
随着物联网设备的指数型增长，传统云计算的集中式处理方法已不能满足数据处理和数据安全等需求，边缘计算应运而生。边缘计算可以提升物联网的智能化，促使物联网在各个垂直行业落地生根。但是，一般的应用都默认只支持一种物联网组网协议或使用一种边缘计算框架，且组网协议跟边缘计算框架的接入十分繁琐，用户使用操作不便，耗时长。 一种集成多组网协议多边缘计算框架的边缘计算处理平台可同时兼容多种组网协议和集成多种边缘计算框架，简化接入步骤，大幅度降低用户的操作步骤和时长。同时，部署简单快捷，通过配置文件执行一键启动脚本即可实现平台的自动化部署及统一管理。 与现有技术相比，该平台配置变更灵活。针对不同的服务器，不同的设备，只需要修改配置文件就可以直接部署生效。无须重新编译代码，无须重新创建镜像。此外，该平台具有良好的扩展性，极高的并发处理能力和很强的稳定性。可利用硬件加速数据处理，通过对FPGA、GPU和ASIC等的加速算法实现对数据的加速处。
北京大学
2021-02-01