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培养架(铝合金结构)
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温州市育人教仪制造有限公司
2021-08-23
CL建筑保温结构体系施工
山东巨能兴业新型材料科技发展有限公司
2021-09-01
一种卡宾-重氮化合物-烯醛的三元共聚物及其 作为双向转换荧光材料和抗癌药物的用途
本发明公开了一种卡宾-重氮乙酸乙酯-烯醛的三元共聚物及其制备方法，即以重氮化合物和烯醛为 聚合反应单体，反应后经过重沉淀、离心、真空干燥沉淀物即可得到产物。该类聚合物主要通过 C1/C1N2/C2 的共聚合反应获得，主链主要由卡宾、重氮化合物和烯醛组成。该聚合物既具有下转换荧 光性质，又具有上转换荧光性质，同时具有很强的光稳定性，可广泛用于光学和光学检测领域;同时， 该聚合物具有抗癌活性，可应用于医药领域。
武汉大学
2021-04-14
安徽大学谢峰老师课题组在宽禁带半导体紫外探测和激光器研制方面取得新进展
近期，信息材料与智能感知安徽省实验室谢峰老师课题组在宽禁带半导体日盲紫外探测器和白光激光器研究方面取得新进展，相关研究成果相继发表在国际知名期刊Opt.Express和IEEETrans.ElectronDevices上，三篇论文均以安徽大学信息材料与智能感知安徽省实验室为第一单位，谢峰老师为论文第一作者。
安徽大学
2022-08-26
一种利用莱赛尔生产废料制备工业葡萄糖的方法
本发明公开一种利用莱赛尔生产废料制备工业葡萄糖的方法，包括：以莱赛尔废胶经NMMO溶剂回收步骤产生的固渣为原料，将所述原料与纤维素酶的溶液混合，在50~55℃、pH 4.8~5.5条件下酶解，得到含有工业葡萄糖的溶液；将所述含有工业葡萄糖的溶液分离纯化，获得工业葡萄糖产品，或将所述含有工业葡萄糖的溶液作为外加碳源直接用于污水处理系统。该方法不需要预处理步骤，酶解速率快、产糖量高。本发明可节约过程成本，同时解决莱赛尔生产废料处置问题，实现经济性和环保性的双重效益，具有良好的工业应用前景。
南京工业大学
2021-01-12
极光尔沃工业高精度3D打印机Z-603S
深圳市极光尔沃科技股份有限公司
2021-08-23
一种能区分小麦初生根、次生根的分根套管装置
本实用新型涉及一种能区分小麦初生根、次生根的分根套管装置，包括内PVC管和外PVC管，内PVC管设置在外PVC管内部纵向中心线位置；内PVC管顶部设有分根锥形帽，分根锥形帽顶部中间位置设有填土注水孔，分根锥形帽上部锥形侧面上分布有多个种植孔；内PVC管管壁侧面分布有多个水分平衡孔。该实用新型的优势在于内管顶部锥形帽的设计，既可以实现更好的初生根、次生根分离，又可以填土，注水；内管壁有水分平衡孔，可以保证初生根、次生根的生长环境一致，具有分离彻底，操作方便，干扰少，苗存活率较高等优点。
青岛农业大学
2021-04-11
中药液体制剂的陶瓷膜分高在线耦合超声方法
【发 明 人】潘林梅；郭立玮；黄敏燕；朱华旭【技术领域】本发明涉及一种陶瓷膜分离的技术，特别涉及一种适用于陶瓷膜微滤中药液体制剂的膜分离方法。【摘要】 本发明公开了一种中药液体制剂的陶瓷膜分离在线耦合超声方法，步骤为：药液加压至膜组件中，调节陶瓷膜工作压力与温度，打开渗透液阀门，测定单位时间内渗透液流出量，截留液循环流回原料罐，陶瓷膜管处于功率为5～20W的超声中，工作压差为0.1～0.5MPa，药液温度范围为5～85℃。所述的超声由探头式超声发生器发生，超声探头进入陶瓷膜管的深度占陶瓷膜管总长的10～90％。药液为中药酒类液体制剂或以水为溶剂的中药液体制剂。可以在线控制膜污染、降低清洗频率、显著提高膜的分离效率。
南京中医药大学
2021-04-13
基于光谱拟合与差分算法的光纤传感动态信号解调方法
本发明公开了一种基于光谱拟合与差分算法的光纤传感动态信 号解调方法，包括：扫描得到光谱纹波；对光谱纹波进行拟合获得静 态光谱；将光谱纹波与静态光谱进行差分处理获得差值信号；对光谱 纹波的极值点进行拟合获得上下边缘包络曲线；对上下边缘包络曲线 进行差分处理获得光谱变化函数，将差值信号与光谱变化函数进行归 一化处理，获得去包络后差值信号，根据扫描速度和初始波长将波长 换算为时间，获得去包络后时域动态信号。本方法对纹波光谱及其拟 合曲线进行差分获得动态信号，可以消除诸如温度、湿度等环境干扰， 且恢复的动态
华中科技大学
2021-04-14
基于空谱差分辅助核联合稀疏表示的高光谱图像分类
该成果提出了一种基于空谱差分辅助核联合稀疏表示分类的高光谱图像分类方法。本章方法的主要创新性在于：1）能够将光谱的差分辅助信息和原光谱特征信息有效结合。2）能够考虑不同光谱属性间的高阶空间相关信息。3）原空谱和差分空谱核特征字典的信息通过具有混合正则的核联合稀疏表示分类方法得到充分利用。通过在真实高光谱图像数据上的实验表明，该成果提出的方法能够有效地提高高光谱遥感图像的分类效果。
主要技术指标
不同数据集下的训练样本与测试样本数参阅表 1. 在该训练样本集数量下的分类结果表现参见表 2. 相比于传统分类器 SVM，OA 提高了约 20%；相比于 SOMP，OA 提高了约20%。
该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果，同时在较少训练样本条件下仍能得到较好的分类精度和分类效果。
表 1. 不同数据集下的训练样本选取数量
表 2. PaviaU 大学数据下不同方法的正确率比较
西安电子科技大学
2023-03-22