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碳纳米管和氧化铝晶须原位复合增强树脂材料及其制备方法
小试阶段/n树脂基复合材料是以有机高分子材料为基体、高性能连续纤维为增强材料通过复合工艺制备而成的具有明显优于原组分性能的一类新型材料。但树脂具有脆性，其复合材料一般要引入具有一维特征的增强相，如纤维、晶须和纳米管等。这种增强相有两种引入方式：一种是外加引入，另外一种是原位生成。往树脂基体中单独添加碳晶须、碳纳米管或氧化铝晶须等一维增强相时，材料的性能在一定程度上有提高，但增强相在树脂解题中的分散问题没有解决；在树脂基体中原位生成碳纳米管等一维增强相时，有助于常温性能的改善，但是仅有碳纳米管的存在，
武汉科技大学
2021-01-12
一种用于增强激光亮度的光学组件及高频脉冲激光光源
本发明公开了一种用于增强激光亮度的光学组件及高频脉冲激光光源；光学组件包括用于将多路激光光线合成一束的棱镜组、用于将合束后的激光转换为片激光的柱面透镜组以及用于将片激光进行多次反射使得激光亮度增强的反射镜腔。高频脉冲激光光源包括第一激光器组、第二激光器组、第一组条纹镜、第二组条纹镜、偏振合束原件、半波片、准直透镜组、导光臂、聚焦透镜、柱面透镜组和反射镜腔；当所有的激光器同时激发发光，则能使发出的激光亮度急剧增强，当激光器依次轮流发出激光，则能使发出的激光工作在一个很高的频率。本发明结构简单，控制简单
华中科技大学
2021-04-14
AIEgens固态发光的增强效应研究及其在多重耐药菌感染的治疗领域的应用
课题组设计并合成了三对平面型AIEgens，基于激发态双键重整（ESDBR）效应的理论基础对其光物理性质进行了详细研究。研究结果表明，通过在芳香环中引入氟取代基，分子间氢键作用可以有效限制在聚集态环境中的分子运动，抑制其非辐射跃迁，进而显著提升了AIEgens的聚集态量子产率。研究结果还表明，该类平面型AIEgens激子可以有效地失活到基态，并且与
南方科技大学
2021-04-14
一种聚集增强发光效率的NIR-II荧光J-聚集体及其应用
本发明提出一种聚集增强发光效率的NIR‑II荧光J‑聚集体及其应用。AS5Br(δ)能够在水介质中轻松形成J‑聚集体，无需复杂的制备过程且具有聚集诱导荧光效率增强特性。经过转化成为J‑聚集体纳米粒子AS5Br(δ)NPs后，实现了迄今为止报道的NIR‑II荧光J‑聚集体中量子产率最高的记录，NIR‑II荧光量子产率达到5.2%。AS5Br(δ)NPs的荧光量子产率甚至超过了AS5Br(δ)在最佳溶剂中的荧光量子产率，克服了将NIR‑II荧光J‑聚集体转化为生物相容性纳米粒子面临的难题，在小鼠的血管和肿瘤部位进行NIR‑II成像以及肿瘤切除实验中，展现了其作为超亮NIR‑II荧光团的潜力。
南京工业大学
2021-01-12
我国科学家揭示压力应激导致焦虑与代谢异常的神经机制
研究发现，长期处于压力应激下的小鼠，出现了焦虑行为，这些小鼠同时出现了摄食减少、能量消耗降低的现象。
科技部生物中心
2022-04-08
基于共变正交和神经网络的网络流量预测技术
可以量产/n该项目公开了一种基于共变正交和神经网络的网络流量预测方法，该方法首先确定神经网络参数，再利用神经网络参数进行网络流量计算。基于共变正交原理的流量预测方法可以有效的预测网络中的流量变化趋势，但对流量数值的精度预测上还有较大差距；基于神经网络的流量预测方法由于其无法准确描述网络流量的特性，因此在预测流量的变化趋势上效果一般，但在流量数值的精度预测上比较有效。该发明将这两种流量预测方法有机的结合起来，设计了一种
华中科技大学
2021-01-12
一种反馈型人工神经网络训练方法及计算系统
本发明公开了一种反馈型人工神经网络训练方法及计算系统, 属于神经网络计算领域。一种人工神经网络训练方法，突触权重根据 神经突出两端的前馈信号和反馈信号调整，当神经突出两端分别为兴 奋前馈信号和兴奋反馈信号时，该突出权重调整到最大值，当神经突 出两端分别为静息前馈信号和兴奋反馈信号时，该突出权重调整到最 小值；一种反馈型人工神经网络计算系统，节点电路包括计算模块、 前馈模块和反馈模块，节点电路通过忆阻器模拟的神经突出相
华中科技大学
2021-04-14
自主神经再平衡防治心律失常的调控策略与临床转化
本项目致力于将“心脏自主神经调控防治心律失常”的创新理念和技术成果进行全球范围内的推广，已在全国40 余家大型三甲医院进行项目成果推广应用，在急性心肌梗死患者中减少了恶性心律失常和心肌损伤的发生，缩短了住院天数和降低了住院费用。
一、项目分类
重大科学前沿创新
二、技术分析
心律失常是最常见的心血管疾病之一，据统计，约80%的心源性猝死与恶性心律失常相关，严重威胁国民健康。项目组长期致力于自主神经调控防治心律失常的创新转化研究，在国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划、中央“万人计划”等项目资助下，取得了系列理论创新和技术突破：
1）构建了自主神经再平衡的理论体系，并阐明心律失常的关键神经机制；
2）研发了系列自主神经调控策略防治心律失常；
3）研发无创迷走神经调控系统，进行自主神经调控防治恶性心律失常的临床转化。
相关成果主要发表在Circulation（IF 39.918）、 J Am Coll Cardiol（IF 27.203 ）、Advanced functional materials（IF 19.924，封面论文）、Nano Energy(IF 19.096，2篇)、 Basic Res Cardiol (IF 17.165)、Cardiovascular Research（IF 13.081）等国际知名期刊，并被Cell、JAMA、Nat Rev Drug Discov、Nat Rev Cardiol等学术期刊引用3100余次。研究成果获2018年湖北省科技进步一等奖，连续两年获美国心脏病学会（ACC）中国原创研究一等奖，被《中华心律失常学》杂志评为当年心律失常领域全球十大研究进展之一。
武汉大学
2022-08-15
一种基于 RBF 神经网络的电缆接头导线温度预测方法
本发明涉及一种基于 RBF 神经网络的电缆接头导线温度预测方法。本发明主要分以下 4 个步骤：1） 样本数据采集：实时测量与电缆接头导线温度有联系的关联因素（环境湿度、环境温度、护套温度、接 头处绝缘层温度、触头温度和各种表皮温度）；2）网络训练：首先对 1）采集的数据进行预处理，划分 训练数据和预测数据，然后设置各种参数，创建网络，最后进行数据预测；本发明将神经网络技术应用 到电缆接头导线温度预测中，对电缆接头导线温度在线实时监测与故障分析有较好的作用。
武汉大学
2021-04-13
一种基于动态哈密顿积的神经网络实现方法
一种基于动态哈密顿积的神经网络实现方法，其特征在于，包括以下步骤：首先，设计输入特征驱动的动态核生成机制，根据样本特性自适应调整卷积核参数，实现多尺度、多方向特征的细粒度提取，充分发挥四元数表示的空间感知优势；其次，构建符合四元数几何特性的整体激活函数，通过超复数空间中的非线性变换保持通道间旋转缩放关系，避免传统分量式激活导致的关联性断裂。本专利提出的动态卷积根据输入样本的特征动态生成卷积核，使得网络能够针对每个输入样本动态调整其卷积核。这种灵活的调整机制不仅增强了模型的表达能力，还使其能够适应不同输入的特征，提取更具细粒度的特征。
复旦大学
2021-01-12