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一种高结晶性的二维MWW沸石分子筛及其制备方法
本发明提供了一种高结晶性的二维MWW沸石分子筛的制备方法，包括以下步骤：步骤S1，将二维材料的粉末加入反应容器，滴加有机结构导向剂并混合均匀，得混合液，对混合液依次进行超声处理和离心处理后取上层清液，得液相剥离后的薄层二维材料分散液；步骤S2，将薄层二维材料分散液、去离子水、碱金属源和铝源配制成溶液，在溶液中缓慢加入硅源，搅拌溶解，陈化处理，得溶胶凝胶；步骤S3，溶胶凝胶进行水热晶化后，得反应产物，进行洗涤、离心和干燥处理后，得高结晶性的二维MWW沸石分子筛。本发明中采用六方氮化硼或硫化钼作为外延生长二维沸石的模板，无需额外添加除六亚甲基亚胺或哌啶之外的有机模板剂，合成得到结晶性好且横纵比大的二维MWW型沸石。
复旦大学
2021-01-12
一种形貌控制合成链珠状一维碳化硅纳米晶须的方法
本发明涉及一种形貌控制合成链珠状一维碳化硅纳米晶须的方法，所采取的技术方案是：将清洗干燥后的木粉或竹粉 100～200g，于真空炉中在 500～700℃下碳化 1～2h 得到生物质炭粉；将生物质炭粉和 SiO2 凝胶按 C/Si 摩尔比为 1∶1.5～3.0 机械混合均匀，得到预混料；在纯氮气保护下将所述预混料升温到 1450-1600℃，保温 1～4h。保温时间结束后，以 5～20℃/min 的降温速率降温到 800℃，然后关掉加热电源，自然冷却。本发明合成的一维碳化硅纳米晶须为链珠状，晶须长径比大；合成工艺简单，成本低，生产设备简单。
安徽理工大学
2021-04-13
基于力/力矩传感器的三维力反馈手柄回复力控制结构及方法
本发明公开了一种基于力/力矩传感器的三维力反馈手柄回复力控制结构及方法，结构包括底板、两侧固定架、三角板筋、Y轴电机、X轴电机、内框、三维力传感器、拉伸弹簧、Z轴电机、配重机构、扭转弹簧、力矩传感器和手柄把手；方法为：三维力传感器和力矩传感器对力反馈手柄三个方向上的回复力实时检测；将用户当前期望的回复力值与当前手柄各自由度回复力输出差值作为PID控制器的输入；在调节过程中，利用各个环节对当前的手柄的回复力输出迅速调整；若当前手柄各自由度回复力输出值与用户当前期望的回复力值一致时，将实现当前手柄各自由度回复力稳定跟踪输入。本发明结构简单，采用PID调节方式实时稳定控制手柄的回复力大小。
东南大学
2021-04-11
一种基于有限元的钛合金变齿距铣削三维建模方法
本发明公开了一种基于有限元的钛合金变齿距铣削三维建模方法，包括以下步骤：首先获取刀具系统参数、工件与刀具的材料参数，并制定切削工艺参数；根据工艺参数，按照铣刀各刀齿与前一刀齿的径向夹角之比等于对应的每齿进给量之比的原则进行铣刀几何建模；对铣刀与工件的物理模型、接触关系与运动关系进行建模；提交工作到ABAQUS/Explicit求解器进行求解计算；得到求解结果后，绘制铣削力-时间曲线图，铣削温度-时间曲线图，或某特定节点集合的应力、应变图。由于本发明中考虑了铣刀的螺旋角，更加接近真实的加工状况，而且采用变齿距的几何建模，能够一次性模拟不同每齿进给量的工况，节省了建模与计算时间。
华中科技大学
2021-04-14
创想三维入门级高精度3D打印机CR-100
深圳市创想三维科技股份有限公司
2021-08-23
创想三维LCD光固化3D打印机LD-001高精度
深圳市创想三维科技股份有限公司
2021-08-23
西安交大科研人员揭示疑难皮损炎症类别 研发网络工具助力皮损炎症类型诊治
西安交通大学第二附属医院皮肤科副研究员刘亚乐以“单细胞免疫测序法分类人慢性炎症性皮损”为题，在免疫学领域顶级期刊《科学免疫学》（ScienceImmunology)）发表原创性研究成果。
西安交通大学
2022-04-21
一种基于嵌入式无线网络的多节点电能质量实时监测系统
本实用新型公开了一种基于嵌入式无线网络的多节点电能质量实时监测系统，包括下位机、上位机、无线数据传输模块；所述下位机主要包括无线传感器测量模块、GPS模块、嵌入式模块、人机交互模块、数据存储模块和电源模块；所述上位机包括PC机与智能移动设备。本实用新型通过使用无线传感器模块增加传感器与下位机的物理距离，增加装置的灵活性，实时获取电量数据；易于实现多节点电能质量的实时监测，大大降低了系统的成本，与计算机进行无线互联，同时将移动设备作为上位机接入，增加装置的便捷性，辅以计算机终端软件，不仅可以利用计算机终端的成熟硬件设备，还可以实现软件的高度复用；还可很容易提供高质量的Web服务，实现数据的网络共享化。
浙江大学
2021-04-13
一德壹教喜获网络安全三级等保权威认证，安全保障再升级
三级等保认证的获得，印证了一德壹教具备提供高标准数据安全服务的专业能力。
深圳市一德文化科技有限公司
2023-03-02
基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法
本发明公开了一种基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法，适用于图像处理领域，包括以下步骤：对数据集进行裁剪，将裁剪后原始低分辨率图像输入到预处理模块中，进行图像归一化和数据增强操作，生成预处理后的低分辨率图像；预处理后的低分辨率图像组成失真图像块数据集，构成训练集、验证集和测试集；根据已有的失真图像块数据集，构建一个基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法；将数据集输入到构建的多尺度大核卷积双残差神经网络中分提取语义特征，并用模型的上采样模块对特征图进行放大，生成超分辨率图像。本方法引入多尺度大核卷积与双残差结构，在神经网络中使用视觉注意力机制，提取的特征更符合人类视觉感知特性，使图像超分辨率图像重建更加准确。
南京工业大学
2021-01-12