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一种有压快速逆气流热脱附热氧化修复高浓度多环芳烃污染土壤的方法
本发明公开了一种有压快速逆气流热脱附热氧化修复高浓度多环芳烃污染土壤的方法，包括制备有压氧气，并对有压氧气进行升温；取污染土壤并预处理，然后将升温后的有压氧气从底部向上通过污染土壤，使得污染土壤与有压氧气逆流接触，形成含有气态有机物的热氧气；将含有气态有机物的热氧气减压后燃烧，彻底燃烧氧化残余的有机物，形成含颗粒物的废气；将含颗粒物的废气降温、净化，最后排放，得到净化土壤；将净化土壤冷却后回填场地，完成修复。本发明优点在于工艺与装置相对不复杂，设备费用合理；处理能力强；有机污染物的理论去除率高；土壤
安徽建筑大学
2021-01-12
一种核磁共振可视化可注射 pH 敏感型自修复水凝胶 及其制备方法和用
本发明提供一种核磁共振可视化可注射 pH 敏感型自修复水凝胶，凝胶由经 DTPA 修饰的壳聚糖(组分 A)和两端醛基化的聚乙二醇(组分 B)构成，络合 Gd3+后的组分 A 溶液与组分 B 溶液在室温下短时间 混合即可形成原位凝胶，该凝胶具有 pH 敏感自修复特性，且无需反复给病人注射显影剂就能够保证在较长的时间内用 MRI 显影，从而降
武汉大学
2021-04-14
面向高性能人机交互的脑-机-体复合神经感知与反馈的系统解决方案
天津大学神经工程团队针对人机交互面临的神经系统层面交互信息复杂共性挑战，历时十余年，发明了一套面向高性能人机交互的脑-机-体复合神经感知与反馈的系统解决
天津大学
2021-04-14
脂质体包裹bFGF微粒影响牵张性脊髓损伤后神经细胞凋亡的蛋白质组
独自拥有。
四川大学
2016-04-26
Edu.报道华东理工大学多功能自修复材料本科教学实践成果
自修复材料是近年来发展迅速的一类新型功能材料,它能够通过物理或化学作用自动修复损伤并恢复其功能，为主动预防材料的潜在危害并延长其使用寿命提供了一种新的智能方法。
华东理工大学
2022-09-28
天津医科大学艾玎课题组Circulation Research文章揭示心肌后修复过程的关键分子机制
基础医学院生理学与病理生理学系艾玎教授课题组近期在《Circulation Research》发表题为Macrophage MST1/2 disruption impairs post-infarction cardiac repair via LTB4文章，揭示了巨噬细胞激酶MST1/2在急性心肌梗死炎症损伤修复过程中的作用及分子机制，并为相关疾病的治疗提供了新的思路以及靶点。
天津医科大学
2021-09-15
一种基于RBF神经网络预测控制的双进双出球磨机控制系统及控制方法
本发明公开了一种基于RBF神经网络预测控制的双进双出球磨机控制系统及控制方法，控制系统包括基于RBF神经网络模型的预测控制器、控制量初始化模块以及被控对象，被控对象为双进双出球磨机模型，其输出连续被控量经离散化后生成的离散被控量和被控量当前设定值输入控制量初始化模块和预测控制器，控制量初始化模块输出控制量初始值输入给预测控制器，预测控制器输出离散控制向量经零阶保持器转换为连续控制量输出给双进双出球磨机模型。控制方法采用RBF神经网络正向模型和RBF神经网络逆向模型实现对被控对象的预测控制。本发明可以对系统进行提前控制和调节，适用于大滞后系统的控制，被控量响应快、超调量小，同时具有良好的鲁棒性。
东南大学
2021-04-11
中山大学附属口腔医院陈泽涛研究员团队在口腔种植免疫再生修复方面取得新进展
基于获得的构效关系，升级改造口腔骨再生材料，成功赋予骨再生材料、屏障胶原膜、种植体优秀骨免疫调控性能，实现巨噬细胞极化转变的精准调控，解决了骨再生效能不足的难题，部分成果已启动临床转化进程。
中山大学
2022-05-31
一种具有流感病毒神经氨酸酶抑制活性的环己烯化合物及其制备方法以及其应用
本发明提供了一种由以下通式I表示的化合物，或其药学上可接受的盐，以及解析的对映异构体与纯化的非对映体，其中：R1是H或C1-12烷基；R2是H，-C(O)R1a，-C(O)OR1a或-S(O)2R1b，其中R1a是H或C1-6烷基，R1b是选自H或C1-6烷基，卤代烷烃，苯基或芳基的基团；R3是可选被C1-4烷基取代的氨基，卤素，羟基，巯基，胍基，硝基或氰基；以及R4是-(CH2)nCO2H，-(CH2)nP(O)(OH)2，-(CH2)nCO2R1a，-(CH2)nP(O)(OR1a)2，其中R1a是H或C1-6烷基，n是0到4的整数，或以上基团的盐。本发明还提供了新的通式I表示的环己烯化合物的制备方法，以及它们作为流感病毒神经氨酸酶抑制剂在用于制备预防或治疗流感疾病的药物中的应用。
中山大学
2021-04-11
清华大学集成电路学院钱鹤、吴华强团队提出基于旋转神经元的新型储备池计算硬件架构
随着摩尔定律的放缓，基于硅晶体管和冯诺依曼架构的传统计算硬件系统在人工智能时代面临严峻的性能瓶颈。受大脑启发，基于新原理器件的类脑计算致力于充分挖掘电子器件自身的物理属性作为计算资源，从而在硬件层面高效实现各种人工神经网络。
清华大学
2022-04-08