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烷基糖苷表面活性剂的开发
本项目是以脂肪醇与葡萄糖为原料，生产新型绿色表面活性剂——烷基糖苷，本合成工艺先进，产品质量好。产品可应用于日用化工、农药等行业中，具有较好的发展前景。
创新要点：采用一步法合成工艺，产品质量好，成本降低。
推广情况：已与江苏东泰精细化工公司合作，完成了小试工作。
江南大学
2021-04-13
酯基季铵盐柔软剂生产技术
酯基季铵盐属阳离子表面活性剂，主要涉及牛羊油脂肪酸、植物基的棕榈油脂肪酸或油酸酯基季铵盐，它是作为织物柔软剂的理想选择，它具有双烷基季铵盐的柔软性、抗静电性，引入酯基后使产品的生物降解性、相容性、分散性、可再润滑性得到极大的改善，而且织物不泛黄，更适于配成浓缩产品。作为双烷基季铵盐的替代品，酯基季铵盐同样用于毛纺、棉纺、麻纺、合成纤维、造纸等行业。本项目工艺路线简单可行，原料易得．而且以独特的催化与生产技术，使得本项目在设备投资、生产成本方面具有明显的优势。因此，本项目无论从环保方面、市场方面、还是经济效益方面，均具有广阔的发展前景和积极的推广价值。
关键技术
1、高活性催化剂技术；
2、低成本制造工艺与工程化设备的集成技术；
3、色度 Gard 值不大于 3。
获得成果
1、发表论文 3 篇；
2、申请专利 3 项，授权 2 项;
3、产业化：已完成 10 升/批的放大试验
江南大学
2021-04-13
高性能燃料电池钳基催化剂
本成果针对燃料电池催化剂长时间运行过程中因碳载体腐蚀、Pt 溶解、迁移团聚长大及Pt中毒等原因而逐渐退化的技术难题，发展了多种提高 燃料电池催化剂稳定性和活性的新方法、新技术，研制出了一系列低成本、高性 能、长寿命燃料电池催化剂。目前，该项目已经具有完全自主知识产权，所开发的燃料电池催化剂已经完全能够满足动力电池的性能要求，属于国际一流国内领 军的高科技技术。
重庆大学
2021-04-11
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
基于神经网络模型BP算法的嵌入式矿压检测方法
本发明公开了一种基于神经网络模型 BP 算法的嵌入式矿压检测方法法，首先根据根据待检测区域的地域情况，采用多个振弦式压力传感器进行测量；然后 ARM7 处理器根据系统任务个数建立相应的进程；最后在建立的任务中打开定时器，输出一个固定在某一频率范围内的脉冲，经过驱动激振电路，产生一个能对振弦式压力传感器内部振弦起振的信号，同时使用 ARM7处理器对振弦式压力传感器返回的脉冲信号进行频率测量，计算得到压力值，最后，利用温度传感器采集振弦周围区域的温度，采用 BP 算法建立神经网络模型，利用神经网络模型对得到的各组压力数据及采集的温度数据进行学习，并根据神经网络模型找出压力随温度的变化规律，对振弦式传感器进行温度补偿。
安徽理工大学
2021-04-13