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全隔离防护头罩及呼吸系统
成果与项目的背景及主要用途：正压式防护头罩及全隔离呼吸系统有两种形式，一种是“寻诊型”，另一种是“抢救/手术型”，均采用全隔离密闭防护头罩，便携和托载两种形式的独立纯净压缩空气，实现呼吸系统与现场污染空气及环境的全隔离，并有效地与全身防护服进行连接，实现包括呼吸在内的全隔离防护。防护头罩采用正压式供气方式，配合全隔离呼吸系统，避免了采用现场空气过滤方式和使用污染现场供汽管道等具有潜在污染可能的方式，做到真正的全隔离防护。
该项技术有四种：一体式软头罩、硬质（分体）头罩、一次性软头罩、披肩式头罩。技术原理与工艺流程简介：正压式防护头罩具有软体型和硬体型两种，整个系统均具有气压预警和报警、加湿装置、冷却装置、调压调流量装置，并配有全身隔离服。整套防护头罩和全身隔离服为防水设计，满足液体喷淋消毒和热风烘干的使用环境和要求。本研制项目采用便携式纯净压缩空气和混合式氧气作为气源，与现场的环境空气不发生接触。在全隔离头罩内用纯净压缩空气实现正压，气体只从头罩正向溢出，保证环境空气不能负向进入，做到真正的全隔离。重量：轻质铝合金气瓶；巡诊型和抢救手术型。容量：25Mpa，2Lx2/10Lx2，24%氧含量，可以达到实用。 配套技术措施：余气压报警、加湿装置、气体冷却装置、调压调流量装置。技术水平及专利与获奖情况：处于国内同类型先进技术水平，已申请专利（专利号：ZL03257795.8）。应用前景分析及效益预测：在医学、化工、生物、环保、卫生等需要对人员进行保护和与环境进行隔离等应用行业和领域将有巨大的应用前景。目前该技术的成熟程度达到可工业化批量生产。如初期月产 200 套，生产成本 800～1200 元/套（含随身呼吸系统），市场售价 1800～2600 元/套，年销平均1000 套，产值 260 万，利润近 140 万。
应用领域：在医学、化工、生物、环保、卫生等需要对人员进行保护和与环境进行隔离等应用行业和领域。技术转化条件（包括：原料、设备、厂房面积的要求及投资规模）：所需原
材料：
均为市场上可采购原材料，无特殊要求，例如：铝气瓶、医用呼吸管、调压及过滤加湿组件等等；
设备及环境要求：AC220V 电源、塑料压合机等；
所需厂房面积：普通厂房 100 平方米；
人员要求：相关初级专业人员；
初期投资规模：除以上条件外需流动资金 20 万。
合作方式及条件：技术转让，转让费：人民币 20 万元。
天津大学
2021-04-11
通用技术学生桌(无防护网)
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温州市育人教仪制造有限公司
2021-08-23
防火服热防护性能测试仪
产品详细介绍防火服热防护性能测试仪由传导热源和辐射热源组成，采用计算机控制，屏幕显示，测试结果（包括数据和曲线）打印输出。防火服热防护性能测试仪主要用于测定阻燃防护服面料暴露于辐射热源和对流热源的隔热性能的测试。防火服热防护性能测试仪是美国精密制造（Precision Products)的产品，美国杜邦使用的是该款防火服热防护性能测试仪产品。防火服热防护性能测试仪的基本组件：样品夹具组件对流热源：喷火头辐射热源：红外石英灯水冷遮板传感器：铜热量计，4cm，18g.数据采集系统燃料控制调节器气体旋转式流量计：测量范围6L/min台式计算机，含热流数据软件（传感器热流响应/人体组织忍受曲线）
上海图新电子有限公司
2021-08-23
Web挖掘中若干理论与算法的研究
Web挖掘技术属于信息科学领域，涉及自然语言处理、模式识别、知识工程、机器学习和随机过程等多个研究领域，并需要使用概率统计、矩阵理论以及其他软计算方法作为研究工具和手段。本项目主要针对Web挖掘中的Web数据模型、文本分类和信息检索等基本问题进行理论和算法上的研究，并就这些问题提出了潜在语义结构模型、基于投影寻踪的中文网页分类算法和基于Markov网络的信息检索等模型。同时，在理论上对这些方法进行了深入的研究和探讨，从理论上证明了其正确性。在实验方面，我们将分类模型应用于大规模的标准测试文档集（REUTER-21578语料库、复旦大学中文文本分类语料库），进行了大量的实验，结果表明这些方法均表现出了较好的性能，接近甚至优于SVM和KNN的分类效果，并应用检索模型在标准测试文档集（CACM、CISI、CRAN、MED）上进行了多次对比实验，其性能与BM25相当在某些指标上甚至更优。另外，课题组在北大天网测试文档集上应用上述模型，在近几年的全国搜索引擎和网上信息挖掘学术研讨会（SEWM）的中文WEB信息检索评测中均取得了优异的成绩。
江西师范大学
2021-05-05
图书馆信息共享与信息集群研究
本书首先分析目前存在的图书馆信息资源共享模式存在的弊端, 指出迫切地需要建立一个打破现有的体制和形式, 按照不同的地域组成一个个更具竞争力的信息资源共享服务系统。这种将各种系统和区域的图书馆联合起来, 从而在更大范围内建立一个信息资源共享统一体, 业界称为图书馆信息集群。
江苏海洋大学
2021-05-06
换热器性能评价与高效化改进研究应用
在石油、化工、冶金、热能动力等工程领域中，管壳式换热器被广泛地用于物料的蒸发、冷凝、加热及冷却等过程。传热效率低、体积大、操作费用高是普通管壳式换热器普遍存在的缺点。 华东理工大学机械与动力工程学院化工机械研究所受中国石化扬子石油化工股份有限公司的委托, 对扬子公司催化、芳烃、乙烯装置中的1978台换热设备进行性能标定、评定与高效化改进研究。在广泛调研的基础上从各类设备中发现90多台换热效果差，能耗大的换热设备。根据工艺条件和传热方式，对部分设备采用改善内部壳程结构和采用强化传热管的方法，进行高效化改造。对换热设备的管外采用杆式支撑等纵向流形式，或采用螺旋折流板支撑的螺旋流形式来替代传统的弓形挡板结构；换热管则根据不同的传热形式采用经多年自主研发或经测试性能优良的多孔表面管、波纹管或螺旋槽管等高效特型换热管，二者结合形成复合强化传热的结构。
华东理工大学
2021-02-01
新型磁功能材料特性与应用研究
一、 项目简介新型磁功能材料目前主要有超磁致伸缩材料、磁性液体材料、硅钢材料、电磁流变液、压电和铁电材料等，这些材料都具有优异的性能和广泛的应用前景，为电工及相关行业的发展起到巨大的推动作用。在磁功能材料性能测试方面，测试了硅钢单片及叠片直流偏磁下的磁化特性和磁致伸缩特性，测试了磁性液体的磁化特性、磁粘特性和表面张力等。在磁功能材料数学建模和求解方面，从材料的应用特性着手，以超磁致伸缩材料、磁性液体、硅钢材料和电磁流变液为例，考虑机械效应、温度效应、电场效应、磁场效应等因素，利用能量变分原理建立电-磁-机械耦合模型，编制材料应用特性模型与分析软件。在磁功能材料应用方面，研究了超磁致伸缩力传感器、加速度传感器，研究了磁性液体加速度传感器、倾斜角传感器、微压差传感器等，研究了磁性液体在物体比重测试技术和减振技术中的应用。二、 技术指标（包括鉴定、知识产权专利、获奖等情况）在国内外学术期刊和国际会议上发表相关论文100余篇，被三大检索收录70余篇。参加相关科研项目16项，其中国家自然科学基金2项，省部级项目11项，技术开发项目1项。授权发明专利2项。三、 高清成果图片3-4张
河北工业大学
2021-04-11
非对称多孔陶瓷结构与性能研究
上海交通大学
2021-04-11
稀土荧光粉体的研究与开发
成果描述：稀土元素的发光是由于稀土离子的4f电子在不同能级之间的跃迁产生的。所以稀土元素所拥有的这种独特的电子层结构就决定了它所具有的特殊的发光性能，现已成为现代照明和显示材料的重要研发对象，并具有广阔的应用市场。 其中LED半导体照明已确定为21世纪的节能照明技术， 实现发光的方法之一是利用LED芯片与荧光粉组合实现高效的不同颜色的发光效果，因此，开发新型高效的LED荧光粉已成为一项十分重要的工作。 本项目组已成功研发了用于LED照明用的硅酸盐基质的不同颜色的荧光粉体，并成功研发出硅酸盐基含氮固溶体型的荧光粉体，并具有较高的发光强度、颜色纯度高，制备方法简单，并已申请发明专利。为有效利用攀西地区丰富的钒资源，我们也开发出来稀土钒酸盐及荧光材料，可用以相关照明，已获得专利3项。市场前景分析：稀土元素的发光是由于稀土离子的4f电子在不同能级之间的跃迁产生的。所以稀土元素所拥有的这种独特的电子层结构就决定了它所具有的特殊的发光性能，现已成为现代照明和显示材料的重要研发对象，并具有广阔的应用市场。与同类成果相比的优势分析：本项目组已成功研发了用于LED照明用的硅酸盐基质的不同颜色的荧光粉体，并成功研发出硅酸盐基含氮固溶体型的荧光粉体，并具有较高的发光强度、颜色纯度高，制备方法简单，并已申请发明专利。为有效利用攀西地区丰富的钒资源，我们也开发出来稀土钒酸盐及荧光材料，可用以相关照明，已获得专利3项。国内领先。
四川大学
2021-04-11
在量子物理与机器学习研究的进展
生成模型的研究重点是如何从给定的数据集合中学习到数据的联合概率分布，以及从学习到的概率分布中高效地生成新的样本。研究团队提出将数据的联合分布概率编码成量子多体态的概率幅的模平方。进一步地，他们提出在经典计算机上使用矩阵乘积态(Matrix Product States)来模拟学习的过程。矩阵乘积态的参数，即张量网络的张量元，可以通过类似密度矩阵重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法进行学习，最终形成一个具有泛化能力的生成模型。这个学习算法结合了量子物理与机器学习各自的优点：它不仅可以利用GPU高效地学习到模型参数，还可以利用张量网络的灵活性动态地调节模型表达能力。此外，与传统的基于统计物理的生成模型（例如玻尔兹曼机）相比，玻恩学习机还具备直接生成无关联样本的强大能力，从而可以高效地生成新的数据。 基于量子态的概率生成模型融合了量子物理与机器学习的思想，是一个崭新的研究领域。玻恩学习机借助量子态内禀的概率解释及其强大的表达能力，意在为机器学习和人工智能提供更为先进的生成模型和学习算法。此外，这类模型在量子信息处理，量子计算以及多体物理中具有应用潜力。展望将来，最令人兴奋的前景应该会是在一台量子计算机上实现玻恩学习机，从而以全新的方法进行概率型的学习和建模。这项工作用使用张量网络模拟量子计算机的运行，向无监督量子机器学习迈近了一步。作用在一幅MNIST图片上的矩阵乘积态以及它的纠缠谱
北京大学
2021-04-11