本发明公开了一种 Ni 纳米线、NiO/Ni 自支撑膜及其制备方法和应用。所述 Ni 纳米线为平均长度 50,000 至 200,000nm 的超长纳米线；其制备方法为：首先配置 Ni 纳米线液相生长液；然后在外加磁场下制备 Ni 纳米线单质；最后分离纯化 Ni 纳米线。所述 NiO/Ni 自支撑膜包括所述 Ni 纳米线及其煅烧制得的表面为 NiO 的 Ni 纳米线；其制备方法为：首先将所述 Ni 纳米线分散在表面活性剂溶液中；然后抽滤将 Ni 纳米线转移到微孔滤膜上，制得 Ni 自支撑膜；最后将

本发明公开了一种负载型银纳米网及其制备方法和应用，该负载型银纳米网由两步合成，即先以硫 酸铜和正丙醇的混合液为电解液，以 Ag|AgCl 为参比电极，铂片为对电极，ITO 为工作电极，用恒压法 制备负载在 ITO 基板上的氧化亚铜纳米立方体，清洗表面后，在真空干燥箱中进行干燥，然后以负载在 ITO 基板上的氧化亚铜纳米立方体为模板剂和还原剂，在加入硝酸银之后充分反应，取出后经去离子水 清洗、真空干燥即可获得负载在 ITO

为从根本上治理杨、柳飞絮污染，克服杨树和柳树产业发展的瓶颈问题提供了创新解决方案。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 （1）阐明了杨树和柳树的遗传分化机制，建立了杨柳科植物大遗传系统研究平台，创建了木本植物遗传研究的新模式体系。本项目首次在基因组水平明确了杨属和柳属两个姊妹属的进化关系，比较基因组学结果表明：杨柳科植物的共同祖先经过二倍化形成了杨树，杨树的两条染色体发生了断裂与重新融合，染色体重新融合的结果导致柳树的产生。以前杨树和柳树是作为独立的体系进行遗传研究的，由于两者基因组有高度的相似性，本项目建立了将两者作为一个大遗传系统进行研究的分子平台。 （2）阐明了杨树和柳树的性别决定系统以及杨柳科植物性染色体演化的分子机制。发现杨树性别决定基因定位在19 号染色体近端粒区域，为XY 性别决定系统；而柳树性别决定基因均定位在15 号染色体的着丝粒附近，为ZW 性别决定系统。杨柳科植物虽然起源于同一个古四倍体祖先，但这两个姊妹属的性染色体分别由两条不同的常染色体进化而来，并且常染色体向性染色体的转变发生在杨树和柳树物种分化之后，性染色体在这两个姊妹属中独立起源和进化，分别演化形成XY 和ZW 两种完全不同的性别决定系统。 （3）发现了飞絮发生发育过程，揭示了杨树性别决定基因及其作用机制。发现美洲黑杨性别决定区的2 个Y染色体特有的基因FERR-R 和MSL。FERR-R 基因具有抑制雌蕊发育的功能，该基因是由一个在雌花发育早期特异表达的促雌基因（FERR）复制产生。杨树雄株中，FERR-R 基因通过产生small RNA 对FERR 基因的启动子进行甲基化，同时降解FERR 基因的转录产物，在杨树雄株中关闭了FERR 基因的表达，从而导致雄株中雌蕊不发育；而雌株中没有FERR-R 基因，FERR 基因表达不受抑制，雌蕊可以正常发育。MSL 基因转录产生长片段非编码RNA，具有促进雄蕊发育的功能。杨树雄株由于存在MmS 促雄基因，所以雄花原基发育，但雌株中没有MmS 促雄基因，所以雄花原基不发育。 （4）建立了杨树和柳树的性别早期鉴定和标记辅助选择育种技术体系。选育雄株品种在生产上进行推广，可以有效的解决杨、柳飞絮问题，因此苗木性别的早期鉴定至关重要。然而苗木性别的早期鉴定一直存在可靠性低、误检率高等问题。本项目利用杨树Y 染色体特异序列和柳树W 染色体特异序列开发了用于杨、柳性别鉴定的特异分子标记，分别在美洲黑杨、山杨和簸箕柳苗木性别的早期鉴定工作中实现100%准确率。杨、柳性别早期鉴定技术在“国家林草局南方林木种子检验中心”开展的杨、柳种苗抽检工作中得到应用。 本项目取得的原始创新性研究成果，不仅使我国在相关研究领域处于国际领跑地位。通过解决技术瓶颈背后的核心科学问题，促使基础研究成果走向应用，为从根本上治理杨、柳飞絮污染，克服杨树和柳树产业发展的瓶颈问题提供了创新解决方案，为通过科技创新服务生态文明和美丽中国建设提供了典型案例，将带来巨大的经济效益、社会效益和生态效益。

近日，天津大学胡文平教授团队与斯坦福大学鲍哲南教授团队合作，在可拉伸电子与显示领域取得突破性研究成果，论文于3月24-25日在国际顶级学术期刊《科学》、《自然》刊发。

可以量产/n成果简介：1995年以来，华中农业大学一直致力于日本甜柿品种引进、筛选、栽培示范和推广工作，筛选出系列综合性状优良、熟期配套的完全甜柿品种：‘早秋’、‘阳丰’和‘太秋’；选育出具自主知识产权的完全甜柿新品种‘鄂柿1号’。其中，‘阳丰’原产日本，系富有×次郎杂交而成（1991年11月登记），果实10月中下旬成熟（武汉），单果重250克，糖度16-17％；单性结实能力强（一般不需配置授粉树），生理落果少，适宜在长江流域及其附近地区规模推广；‘早秋’成熟早（武汉地区8月底上市），‘太秋’食用品

研发阶段/n随着经济发展、科学技术的进步和人民生活水平不断提高，塑料玩具的用量与日俱增。可是，塑料制品发展到今天，面临两大难题，一是塑料原料来自石油，石油为非再生资源，几十年后面临着枯竭；二是现行塑料难于在自然界中分解，给生态环境造成了严重的"白色污染"。随着时间的推移，这两大难题面临着巨大的挑战。首先，随着世界石油量的减少，以石油为原料的塑料树脂价格一度上涨；其次，以聚氯乙烯（PVC）、聚甲醛（POM）等通用塑料制备玩具，由于它们在高温条件下分解对人体有毒的单体绿化氢、甲醛等造成污染。因此，发达国

本发明公开了一种油茶蒲提取物及其制备方法和用途。以提取物总量计,所述提取物中含有5-70w/w%总黄酮(以芦丁计);所述油茶蒲是山茶科(Theaceae)山茶属(Camellia?L)木本植物油茶的果实的果壳。

悬赏金额：15万元 发榜企业：中科软件测评（广州）有限公司 需求领域：图形图像处理 数据库系统及数据处理 软件开发 检测分析技术及服务 信息技术及系统服务 产业集群：新一代电子信息产业集群 技术关键词：图像,识别,准确率

项目背景：1.夹层玻璃是由两片或多片玻璃，之间夹了一层 或多层有 PVB 膜，经过特殊的高温预压及高温高压工艺处理后， 使玻璃和中间膜永久粘合为一体的复合玻璃产品。2.夹胶玻璃因 其所具有的安全性、防盗性、隔音型、防紫外线、节能等性能广 泛应用于国内外汽车安全玻璃、建筑安全玻璃、太阳能光伏等领 域。 所需技术需求简要描述：1.PVB 膜片：①汽车前挡风玻璃用 夹层 PVB 膜的抗穿透性。试样规格 2mm 玻璃+0.76mm 胶片+2mm 玻 璃，300mm*300mm.用 2260 克的钢球在一定高度自由落体砸玻璃， 目前可以承受 3.5 米高度，目标需求胶片可以承受 4.2 米高度； ②汽车前挡风玻璃用夹层 PVB 膜的低温抗冲击性。试样规格 2mm 玻璃+0.76mm 胶片+2mm 玻璃，尺寸 300mm*300mm，在零下 20 摄 氏度条件下，用 227 克钢球在一定高度以自由落体方式砸玻璃， 目标需求可以承受 11 米高度。2.聚乙烯醇缩丁醛“PVB”：聚乙 烯醇缩丁醛的生产过程中第一步 PVA+丁醛的缩合反应，目前是 采用盐酸作为催化剂。寻找替代盐酸的催化剂或者无催化剂的方 法，要求替代材料低成本且无污染。  对技术提供方的要求:具有开展项目研发的能力及人员设备支持，以及验证和判断的科研能力，能够提供完整的解决方案。 

项目背景：2021 年国务院政府工作报告中指出，扎实做 好碳达峰、碳中和各项工作，加大新能源技术研发。据研究 公司 Frost＆Sullivan 发布的一项新报告指出，预计到 2030 年，全球电池储能市场的复合年增长率将达到 23％。由此可 见，未来十年储能电池数量将大幅增加。另一方面，储能电 池安全性引起广泛关注，2019 年 4 月 19 日，美国亚利桑那 州 McMicken 电池储能项目发生火灾爆炸事故；2021 年 4 月 16 日，北京集美家居大红门的储能电站起火。因此储能电池 安全性显得尤为重要。通过人工智能和机器学习等手段预测 电储能电池的安全性已经成为研究热点，英国剑桥大学和美 国斯坦福大学等顶尖高校和科研院所都有相关的实验室。在 国内，中科院、比亚迪、宁德时代、国家电网等企业院所已 经开展了各种类型储能电池和技术的研发。然而，目前国内 外还没有成熟的电储能电池远程管控系统，储能电池数据传 输协议没有公认的标准。由于不同类型的电储能数据指标差 异较大，需要采集的数据缺乏规范标准。另外，何种指标的 变化会引起潜在的储能电池安全问题尚未明确，目前基本是 通过人工经验判断，效率不高，并且准确率较低。如果能够 通过机器学习，深度学习等人工智能手段，结合储能电池实 际工作过程中的电流、电压的变化数据，学习并分析其运行 规律，挖掘出数据变化导致的潜在安全风险，电储能电池的 安全性能将大幅提高。 所需技术需求简要描述：1.研发储能电池故障预测模 型，利用人工智能等手段，通过机器学习的方法对采集的电 池运行状态及参数数据进行分析，实时监控电池运行状态， 对可能出现的潜在储能电池安全问题进行评估，实现对即将 出现的电池故障和安全问题的预判。2.建立储能电池的远程 安全传输协议，对电池运行状态及参数数据进行周期性采 集，并实现多终端异构网络环境下的储能电池数据实时传 输。建立安全传输机制，有效防止数据伪造和恶意攻击。3. 开发电储能电池数据远程管理系统，对不同种类的储能电池 安全问题采取相应的措施，通过网络实现对储能电池的远程 管理，从而延缓或避免由于电池故障产生的安全问题。数据 通信应建立在安全可靠的传输机制上。  对技术提供方的要求:1、建立电储能电池的远程数据采 集和安全传输协议。2、开发研究电储能电池数据远程智能 分析和管理系统。3、在相关领域经验丰富的技术团队的院 校或科研单位。