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物理实验室各设备
产品详细介绍
四川省绵阳市英才教学设备有限责任公司 2021-08-23
生物观察实验室设备
产品详细介绍
深圳长海现代实验室设备有限公司 2021-08-23
新型储氢材料 、 全固态锂离子电池材料
本团队先后承担了北京市自然科学基金项目二项、国家自然基金项目二项以及国际合作项目一项。针对氢燃料汽车的氢储存问题,目前研发出了新型镁基复合储氢材料,其储氢量(达 6.0wt.%以上)已经超过美国能源部所要求的储氢量指标(5.5wt.%),具备了实际应用价值。在全固态锂离子电池材料研究领域,本团队还与加拿大西安大略大学孙学良院士合作,开展新型全固态锂离子电池材料研究。目前通过界面改性显著提高了全固态锂离子电池的高倍率放电性能及寿命,相关成果发表在《ACS AppliedMaterials & Interfaces》等期刊上。一种高容量储氢材料;一种高容量长寿命全固态锂离子电池材料的改性技术。
北京科技大学 2021-04-13
人才需求:新材料、高分子材料专业
新材料、高分子材料专业
山东绿森塑木复合材料有限公司 2021-09-02
Fe-MOF/Fe3S4复合材料及其作为纳米酶在检测马拉硫磷中的应用
本发明属于污染物检测技术领域,涉及一种Fe‑MOF/Fe<subgt;3</subgt;S<subgt;4</subgt;复合材料及其作为纳米酶在检测马拉硫磷中的应用。将六水合三氯化铁溶液和富马酸溶液混合,得到混合液A,然后进行回流反应,得到Fe‑MOF前驱体;将硫源加入到Fe‑MOF前驱体的乙醇分散液中,超声处理后,密封并进行水热反应,制得Fe‑MOF/Fe<subgt;3</subgt;S<subgt;4</subgt;复合纳米材料。本发明所提供的制备方法流程简便、原材料价格低廉、资源丰富,合成成本低,且产品性能稳定,适合大批量合成。通过溶液颜色变化可实现对马拉硫磷的可视化检测,具有高灵敏度、低检测限、宽线性响应范围和较好的选择性及稳定性。
南京工业大学 2021-01-12
连续油管作业现场检测系统
应用于连续油管作业现场,实现油管壁厚减薄、裂纹等损伤和椭圆度的实时检测。系统主要由高精度磁矢量传感器、高分辨率涡流探头、机械支架、电路机箱和上位机(笔记本电脑)组成。该项目于2012年完成验收,受到专家好评。 图1 连续油管现场检测系统   图2 检测软件界面   图3 探头            图4 现场检测
南昌航空大学 2021-05-04
偏光片缺陷检测系统
偏光片缺陷检测系统用于对切割、研磨、喷码后的偏光片进行外观检查,可检测标记、脏污、气泡、缺角等缺陷,采用轻量化深度学习检测算法,无需手动设计缺陷特征,提高算法设计快速性,满足在线检测的实时性要求,检测速度3片/秒,精度99.5%。系统包括8K彩色线扫相机、光电传感器、伺服电机、控制系统等。
太原科技大学 2021-05-04
纳米孔靶向测序检测方法
介武汉大学联合团队创新性开发了纳米孔靶向测序检测方法,能大幅提升病毒阳性检出率,并能实现当天同时检测新冠和其他10大类、40种常见呼吸道病毒并监测病毒突变。既往新冠病毒诊断依赖于qPCR核酸检测,但是该方法显示出较高的假阴性率和低敏感性,阳性检出率仅为30%至50%,从而导致临床高度疑似新冠感染患者或低病毒潜伏的“假痊愈患者”检测“假阴性”现象频发。此外,qPCR核酸检测无法同时检测其他秋冬季高发、症状与新冠相似的其他呼吸道病毒,给疫情防控和患者分流管理带来极大挑战。
武汉大学 2021-04-10
快速检测试剂盒
新型冠状病毒的检测时间将有望缩短至1个小时内。29日,记者从重庆市科技局获悉,由重庆大学牵头承担的项目“研制2019-nCov快速检测试剂盒”,已成功研制出样品并在医院开展临床验证。 目前,新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控形势依然复杂严峻,能否快速、准确地检测到新型冠状病毒,成为防控的关键。由重庆大学牵头承担的项目“研制2019-nCov快速检测试剂盒”,主要是研究基于新型冠状病毒核酸的快速提取、快速检测、高通量(即单次可完成几十乃至上百个样品的处理)方法,建立用于病人快速初筛的检测体系并开发试剂盒。目前,项目组已成功研制出2019-nCov快速检测试剂盒样品,已在重庆市疾控中心和重庆市公卫中心开展临床验证。 据介绍,核酸检测包括核酸提取和检测两个步骤,目前提取这一步骤仍然是制约整个检测流程的瓶颈,大约2~3小时才能完成一轮检测。该项目研制的核酸提取试剂最快可实现9分钟32人份批量提取,检测时间缩短至1小时以内,且操作简单。与此同时,该试剂盒还具有提取通量高、方便快捷等特点,其配套的全自动核酸提取系统,单次可提取96人份样本,每台设备12小时可完成1000人份以上的检测需求。
重庆大学 2021-04-10
人脸三维视觉检测
成果介绍人脸三维识别,工业产品的三维检测技术创新点及参数自适应,“拟人”;深度学习(神经网络);模糊逻辑和逻辑推理;进全局优化化计算。市场前景人脸识别,工业产品的外观三维检测
东南大学 2021-04-11
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