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合成低级羧酸酯的绿色催化技术（技术）
Ø 本发明专利是一种用于生产低级羧酸酯的新型催化剂，该类新型催化剂用于由低级醇和低级羧酸反应生产低级羧酸酯。原料包括脂肪族羧酸、芳香族羧酸、饱和脂肪酸、不饱和脂肪酸等，所用的醇为C1-C6脂肪醇等，可以广泛用于有机羧酸酯的合成领域。该类新型催化剂具有环保、对设备腐蚀轻微、反应条件温和、易于分离、催化活性好、选择性高等特点。并且能够保证反应长时间、稳定、连续地进行。与现有生产工艺流程相适应，本发明不需要在工艺设备方面进行大的改动，可以简化原有生产流
北京理工大学
2021-01-12
合成低级羧酸酯的绿色催化技术（技术）
成果简介：本发明专利是一 种 用 于 生 产 低 级 羧 酸 酯 的 新 型 催 化 剂 ，该 类新型催化剂用于由低级醇和低级羧酸反应生产低级羧酸酯。原 料 包 括 脂 肪 族 羧 酸
北京理工大学
2021-04-14
关于举办第三届全国高校教师教学创新大赛的通知
为深入贯彻党的二十大精神，学习贯彻习近平总书记关于教育的重要论述，落实立德树人根本任务，助力高校课程思政建设和新工科、新医科、新农科、新文科建设，推动信息技术与高等教育教学融合创新发展，引导高校教师潜心教书育人，打造高校教学改革的风向标，中国高等教育学会决定于2022年10月至2023年8月举办第三届全国高校教师教学创新大赛（以下简称大赛）。
中国高等教育学会
2022-11-02
一种 Android 应用程序第三方代码的安全增强方法
本发明公开了一种 Android 应用程序第三方代码的安全增强方 法，包括：在应用程序进程内利用系统异常堆栈数据获取涉及用户隐 私数据的调用链，系统根据调用链信息获取发起调用的主体信息，利 用进程间通信机制将调用发起者的主体信息发送到系统访问控制评估 引擎，评估引擎根据主体信息与第三方代码包列表判断调用来源，根 据调用来源执行相应的用户策略，根据用户选择与应用程序权限实施 该次调用的权限评估，将评估结果进行缓存，根据
华中科技大学
2021-04-14
温州市第三中学“学与做”科学实验室
宁波华茂文教股份有限公司
2021-08-23
温州市第三中学“学与做”科学实验室
宁波华茂文教股份有限公司
2021-08-23
烧结风机模型机三元高效叶轮节能技术
烧结主抽风机的电能消耗约占整个烧结厂电能总消耗的 50%，是能源消耗的 大户。目前烧结风机大多是依据二元理论设计的风机，它制造较为简单，成本低， 技术成熟，但是运行效率偏低，对能源有较大浪费。 本课题组通过对某烧结离心风机模型机叶轮进出口流动状态，子午面流动分 离，叶片成型加载规律，以及蜗舌影响的研究，在不改变原蜗壳几何尺寸，以及 采用直线锥前盘叶轮的条件下，开发了一种高效的三元叶轮烧结风机模型机。 该三元叶轮对工作介质在通过叶轮时能进行有效地控制，减少或消除叶轮内 部的涡流，最大限度地利用叶轮结构尺寸，形成最适合气流通过的叶片流道形状， 能较大幅度提升叶轮作功能力和风机效率。因此，在目前二元叶轮烧结风机应用 还比较普遍的情况下，采用该三元流叶轮风机进行增容改造，具有比较突出的节 能减排意义。
西安交通大学
2021-04-10
三种高效表达人抗体全基因的平台
北京工业大学
2021-04-14
一种超支化聚三唑甲酸酯及其制备方法和应用
本发明公开了一种超支化聚三唑甲酸酯及其制备方法和应用。超支化聚三唑甲酸酯的制备方法为：先合成了含有四苯基乙烯单元的二元叠氮化合物；然后以三元醇和丙炔酸为原料合成了含炔基的三元酯类化合物；最后利用叠氮化合物与含炔基的酯类化合物在极性溶剂中加热条件下进行无金属催化的“点击”聚合反应高产率地得到目标聚合物。本发明制备的超支化聚三唑甲酸酯具有较高的1，4-立构规整性，良好的可加工性，较高的热稳定性，可降解性，可光照图案化和聚集诱导发光性能，本发明还公开了该超支化聚三唑甲酸酯在多硝基芳烃类爆炸物的检测中的应用。
浙江大学
2021-04-11
新一代基座大模型GLM-4
项目负责人：唐杰，清华大学计算机系WeBank讲席教授、大模型研究中心主任，国家级人才，ACM/AAAI/IEEE Fellow。研究兴趣包括人工智能、知识图谱、数据挖掘、社交网络、大语言模型等。曾获ACM SIGKDD Test-of-Time Award（十年最佳论文）、IEEE ICDM研究贡献奖、国家科技进步二等奖。
运营团队：2019年，智谱AI成立，迅速形成以清华大学计算机系98级张鹏为CEO、高文院士弟子刘德兵为董事长、清华创新领军博士王绍兰等为核心的运营团队。
清华大学计算机系知识工程实验室李涓子、唐杰、许斌等人建立了完全自主知识产权的科技情报挖掘与智能服务平台，申请专利40余项。2019年，通过科技成果转化，北京智谱华章科技股份有限公司（以下简称“智谱AI”）成立，致力于打造新一代认知智能大模型，与学校合作研发了双语千亿级超大规模预训练模型GLM-130B，并基于此千亿基座模型打造了对话模型ChatGLM，具有双语、高精度、快速推理、可复现、跨平台等核心优势，在此基础上开源单卡版模型ChatGLM-6B，全球下载量已超过1000万次。
2024年1月，新一代基座大模型GLM-4正式推出，整体性能相比上一代大幅提升，比肩世界先进水平。它支持更长上下文，具备更强多模态能力，推理速度更快，支持更高并发，大大降低推理成本。同时，GLM-4的智能体能力得到大幅提升，可根据用户意图，自动理解、规划指令以完成复杂任务。GLMs个性化智能体定制功能亦同时上线，用户用简单提示词指令即能创建属于自己的GLM智能体，由此任何人都能实现大模型的便捷开发。
清华大学
2025-05-16