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制备了一种新型温度敏感的单一小分子全光谱(包含白光)发光材料
王湘麟课题组所报道的这种新型温度敏感的小分子有机发光材料(TPETA,图1),在室温至300℃的温度范围内具有发光峰可调的特性(几乎包含整个可见光区域)。基于这种温度敏感特性,通过精准控制基板加热温度与时间,可以得到基于单一材料的白光发光。王湘麟课题组成功制备了单一发光层的白光OLED器件,外量子效率达到3.4%,这是基于单一发光层白光OLED器件达到的最高效率,是有机小分子光电材料领域的重大突破。相比现有技术,其大大节约了原料成本和制作工艺成本,
南方科技大学 2021-04-14
人才需求;技术人才:高分子材料与工程专业;材料化学专业;应用化学专业
技术人才:高分子材料与工程专业;材料化学专业;应用化学专业
山东日科化学股份有限公司 2021-09-07
人才需求:柴油车后尾气处理装置“铜基分子筛催化剂”的研发专家
柴油车后尾气处理装置“铜基分子筛催化剂”的研发专家
山东宇洋汽车尾气净化装置有限公司 2021-08-27
用于室内空气中污染物净化的改性X型小晶粒分子筛及其制备方法
本发明公开了一种用于室内空气中污染物净化的改性X型小晶粒分子筛及其制备方法,包括以下步骤:采取X型小晶粒分子筛为原料,通过破碎,筛分,研磨加工成不规则粒状,加工处理成所需大小颗粒形状,烘箱烘干,再通过微波方法进行改性处理,具体条件为家用微波炉处理,获得成品。X型小晶粒分子筛系天然矿煅烧高岭土制备,X型分子筛粒径在50-80nm,孔径在4-10nm。该改性材料原料成本低,加工工艺简单,使用效果好。使用改性X型小晶粒分子筛去除室内空气中的甲醛、氨、苯系物、TVOC,见效快,无二次污染。 发明人:王银叶; 张宏伟; 肖艳华; 骆永娜; 张凌峰; 王鹏
天津城建大学 2021-01-12
一种含聚偏氟乙烯高分子水凝胶吸附剂的制备方法及应用
本发明公开一种含聚偏氟乙烯高分子水凝胶吸附剂的制备方法及应用。该方法包括以下步骤:(1)将PVDF粉末经KOH/乙醇溶液改性获得含双键的活性基团,(2)通过自由基聚合接枝聚丙烯酸(PAA)形成PVDF‑g‑PAA两亲性聚合物,(3)与丙烯酰胺(AM)交联构建三维互穿网络水凝胶。只需简单的三步就可得到一个高效的锂离子吸附剂,且原料价格低廉,适合大规模制备。该吸附剂实现高效锂吸附,在盐湖卤水碱性环境中对锂离子吸附容量达33.48 mg/g,锂镁选择性系数达45。实验表明该吸附剂在经数次循环后吸附容量仍保持82%,兼具优异机械稳定性和循环再生能力,特别适用于高镁锂比盐湖卤水的锂资源提取。
南京工业大学 2021-01-12
针对肥胖型的 II 型糖尿病药物 1.1 类化药新药分子 CP0269 的开发
本项目基于 II 型糖尿病热门研究靶点 C-Jun NH2-Terminal Kinase(JNK)的蛋白活性口袋的结构为基础,设计与合成了超过 60 个化合物的类似物,通过细胞试验筛选和 II 型糖尿病大鼠动物模型验证,筛选得到候选药物分子 CP0269。该分子与模型对照组和阳性药物二甲双胍给药组相比,显示出来良好的降血糖,降血脂,保护胰岛 B 细胞的药效。通过成药性评价预实验显示 CP0269 具有良好的成药性: CP0269 合成与纯化工艺简单,能得到大量,质量可控的原料药;药物灌胃口服,吸收与起效迅速,长期毒性预实验显示了该化合物具有良好的安全性。 技术创新点: CP0269 是以 JNK 为靶点设计的抗 II 型糖尿病的药物分子,一旦开发成功,将成为首次以 JNK 为靶点的抗 II 性糖尿病的药物分子。属于 First in Class。 市场应用前景: 在当今社会,II 型糖尿病的发病率依然在增长。饮食结构的变化造成了肥胖人数的增加,肥胖可能导致机体炎症,从而影响胰岛 B 细胞的存活于机体的胰岛素抵抗。因此,肥胖已经慢慢成为 II 性糖尿病的发生进展的主要因素之一。针对这种肥胖型 II 型糖尿病的药物,临床上一般采取联合用药的治疗方案。CP0269 一旦开发成功,将会针对这一日益增长的适应症占据市场,表现出良好的开发前景。 合作方式: 可采用多种方式进行合作,既可与企业联合研发后续工作,也可通过技术转让方式进行合作,或是其他方式均可。 已获得的知识产权: 一种化合物及其用于制备 II 型糖尿病治疗药物的应用(专利号:201710941613.9)
南开大学 2021-04-13
一种单激发可见及近红外双区发射小分子荧光探针及其制备方法与应用
本发明提供了一种单激发可见及近红外双区发射小分子荧光探针及其制备方法与应用,属于有机荧光分子探针领域。在本发明中,制备了二苯乙烯和大环多胺基团偶联的单激发可见及近红外双区发射小分子荧光探针:其中,R选自‑基团中的任意一种。本申请提供的荧光探针制备成本低且溶解性好,在单波长激发下,其荧光发射光谱中含有两个发射峰,其最大发射波长分别在380nm左右的可见区和730nm左右的近红外区,光谱无重叠,最大发射波长间距约350nm,可以有效消除探针浓度、仪器及外界环境因素的影响,提升检测信噪比。依据两个最大发射波长处荧光强度比值响应,本申请提供的荧光探针可用于比率检测Fe<supgt;3+</supgt;。
南京工业大学 2021-01-12
利用分子酶学、酶工程、基因工程和发酵工程开发新型酶制剂 及功能性食品
酶制剂产品包括角质酶、磷脂酶 A1、α-葡萄糖苷酶、β-葡萄糖苷酶、木聚糖酶、普鲁兰酶、异淀粉酶、生麦芽糖淀粉酶、β-淀粉酶等;功能性食品包括-环糊精、β-环糊精、γ-环糊精、大元环糊精、2-O-D-吡喃葡萄糖基抗坏血酸(AA-2G)、低聚半乳糖、D-阿洛酮糖、异麦芽酮糖、海藻糖、L-茶氨酸、L-瓜氨酸、γ-氨基丁酸、短链芳香酯、 -熊果苷、低聚异麦芽糖、低聚龙胆糖等。 功能性食品的作用: 增强免疫力,抗衰老;防癌、抗癌;降低血脂和血压;保护肝脏;调节肠道菌群,改善肠道功能;促进维生素合成与吸收。
江南大学 2021-04-11
中国大鲵子三代全人工繁殖和苗种规模化培育技术研究及健康养殖示范
1 .掌握大鲵子二代亲鲵生殖生理特点和生殖调控机理,创建大鲵子 二代生殖调控技术和大鲵子三代全人工繁殖和苗种规模化培育技术;2 .选育和培育出体质健壮子二代亲 鲵400多组(1尾雄亲鲵+3尾雌亲鲵为一组),诱导性腺发育与雄雌同步成熟,使用高活性催产剂进行人 工催产,催产率达72%,受精率90%,孵化率33%,苗种存活率90 .5%,三年(2007-2009年)共繁育大 鲵子三代苗种44800尾;3 .实现大鲵子三代苗种规模化生产,能提供大批量子三代苗种供养殖部门发展 大鲵养殖产业,并在自然保护区放养,还进行子三代健康养殖示范,具有显著的经济效益、社会效益和 生态效益
中山大学 2021-04-10
理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理领域发表系列高水平研究成果
我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展,研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速,但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷,设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型,有效改善了上述不足,提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》(Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy)的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者, 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士(印度统计研究所)参与指导,中国石油大学(华东)为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择,是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程,它是人工智能数据预处理环节的重要步骤,也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制,在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时,控制所选特征子集的冗余程度,以达到降维的最优效果,从而使模型的泛化能力更强,降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》(Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization)的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者,王健副教授为通讯作者,我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士(印度统计研究所)参与指导,中国石油大学(华东)为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力,提出两种神经网络结构优化学习模型;本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法,同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力,适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。
中国石油大学(华东) 2021-02-01
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