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基于生物转化和膜谱技术制备植物源氨糖关键技术及产业化
以工业发酵柠檬酸的废弃玉米渣（含菌丝体）和食用菌工厂化栽培产生的大 量菌根、菌渣为原料，采用高效生物转化和膜谱分离技术制备新一代植物源氨糖 产品，具有高纯度、无甲壳致敏源、无腥味、无重金属污染的特点，能够促进关 节软骨恢复、缓解骨关节痛、辅助治疗骨关节炎，是重要的医药和功能食品原料。 项目申报专利 13 件，其中授权发明专利 3 件，授权实用新型专利 2 件；获得省高新技术产品 5 个；获国家星火计划 1 项、江苏省重大成果转化 A 类项目 1 项、国际科技合作计划（中以合作项目）1 项、江苏省重点技术创新计划项目 1 项江苏省绿色制造清洁生产及工业循环经济项目 1 项；获具有国际先进水平的省级鉴定成果 2 项；获中国发明创业银奖 1 项。项目实施应用单位建立了新型氨糖柔性生产线，生产的产品总量占国内生产总量的 20%以上，近三年来新增销售 11.3亿元，新增利润 1.22 亿元，税收 5088 万元，出口创汇 5947 万美元。项目解决了原料几丁质含量低、提取效率低、精制工艺难等瓶颈问题，提升了氨糖产业的技术水平和综合效益。
江南大学
2021-04-13
成果简介：本项目是在长期的学术研究和工程实践基础上，结合计算机技术、 模式识别技术和 DSP 技术研
成果简介：氨式法 HCN 固定床反应器是当前应用较多的由天然气生成 HCN 的生成装置，利用金属铂作催化剂，在 1600℃高温下反应合成 HCN。该反应器 对反应温度、气体纯度、气体配比和流速等都有很高的要求。国际上先进的 氨式法反应器的收率一般都在 78~82％，而国内该种反应器在 2000年之前的 收率基本都只有 45％左右，操作稳定性差，存在一定的安全隐患。低收率造&nbs
北京理工大学
2021-04-14
应用于 5G/6G 的高性能无线通信器件及自检测设备的研发及产业化
目前市场上缺乏能够成套交付新要求的毫米波天线、集成度高的滤波器等无源器件、以及其相应的检测设备的综合性企业，特别是具有从设计，加工，调试到性能检测认证的全产业链能力。基于我们朗普达创始团队的核心技术，我们不但能够提供业界最领先的毫米波天线模组，高性能的滤波器和其他无源器件产品，还可以交付针对这些器件的测试检测设备。这两方面的产品能力互相补充，互相促进，互相拓展，使得朗普达的产品具有客户群体广泛，客户类型多样，能够快速适应市场变化等特点。
我们的毫米波的人工电磁材料技术可以让5G基站天线具有比4G基站天线更小面积和更多的天线数及接口，极大地提高系统容量和频谱效率；天线阵列宽角扫描技术，可以在不增加天线数目的基础上将手机的覆盖能力提高70%以上；是满足新一代无线通信产业对多天线系统小体积、高容量、广覆盖的需求的重要保障，显得尤为迫切和重要。我们基于矢量拟合法的滤波器特性提取和诊断算法，能够更精准的设计高良率的无源器件；同时结合神经网络和人工智能算法，可以适用于我司的滤波器自动检测设备和产线，实现滤波器的无人调试和高效检验交付。
西安电子科技大学
2022-06-10
国际河流与生态安全研究院孙璟睿副教授在Nature Water发文综述河流障碍物检测的发展历程
研究团队全面对比了现有的河流障碍物检测方法（记录、计数和分类），包括实地调查、建模模拟、自动化检测等。研究表明，不完整的障碍物数据库，特别是当大量的小型障碍物数据缺乏时，会导致水资源管理不可靠和低效的生态修复效率。
云南大学
2025-02-07
国家网信办等七部门联合公布《生成式人工智能服务管理暂行办法》
旨在促进生成式人工智能健康发展和规范应用，维护国家安全和社会公共利益，保护公民、法人和其他组织的合法权益。
网信中国
2023-07-13
南京理工大学智能制造学院一体化产品试验台采购招标公告
一体化产品试验台采购招标项目的潜在投标人应在线上获取招标文件，并于2022年06月29日09点30分（北京时间）前递交投标文件。
南京理工大学
2022-06-09
东南大学杨洪教授课题组在拓扑学和智能材料交叉领域取得重要进展
近日，东南大学智能材料研究院、化学化工学院杨洪教授课题组在光控软驱动器研究领域取得重要进展，将拓扑学设计与液晶弹性体材料相结合，开发了一种具有多模态、自维持、可调谐运动的软驱动器。研究成果发表在国际顶级期刊《德国应用化学》上，并被选为VIP论文。
东南大学
2023-05-19
广东省人民政府关于加快建设通用人工智能产业创新引领地的实施意见
为贯彻落实习近平总书记关于人工智能的系列重要论述精神，落实国家发展新一代人工智能的决策部署，抢抓通用人工智能发展的重大战略机遇，充分发挥广东在算力基础设施、产业应用场景、数据要素等方面的优势，加快建设通用人工智能产业创新引领地，现提出以下意见。
广东省人民政府
2023-11-14
由生成对抗网络（GAN）驱动的进化多目标算法 为计算智能与深度学习的结合开辟新路
随着计算智能方法得到更广泛的应用，其从问题本身学习的能力亟待增强。为此，越来越多研究提出使用机器学习模型来驱动计算智能。通常，这种基于模型的进化算法的性能高度依赖于所采用模型的训练质量。而传统机器学习方法需要大量训练数据进行模型训练，而且受维度灾难的影响，这类方法通常很难解决维度较高的问题，约束了计算智能方法的应用范畴。课题组在IEEE Transactions on Cybernetics上发表了一种由生成对抗网络（GAN）驱动的进化多目标算法。
南方科技大学
2021-04-14
天然纤维素蒸汽闪爆改性及其在新型溶剂中溶解与绿色湿纺技术（技术）
成果简介：项目针对目前粘胶纤维工业生产过程存在的污染严重问题，采用 自行设计的高压热蒸汽闪爆（Steam Explosion，简称 SE）技术，在超分子水平实现对天然木纤维素快速、安全可靠、低污染物理改性并固化其构象， 同时利用环保、廉价的新型纤维素溶剂体系，实现温和条件下纤维素的溶解， 通过真空脱泡、充氮、喷丝、凝固等工艺的优化获得了纤维素纤维的绿色湿 纺技术，丝性能达到或超过粘胶丝。 技术领域：工业材料 应用范围：粘胶纤维工业生产 技术创新：1）建立了
北京理工大学
2021-04-14