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1800X12600-8000织物芯输送带硫化机
钢丝绳/织物芯输送带生产线是目前公司的主要产品之一,其中2项荣获国家发明专利。先后有4种产品获得了青岛市经信委2017年度/2018年度青岛市企业技术创新重点项目计划的立项。公司几年来已经为国内外客户生产各种输送带生产线达100多条,其中:为青岛环球公司生产了15条输送带生产线;为浙江三维公司生产了9条生产线;为山东隆源公司生产了6条生产线;并已经出口到国外生产线达11条。 2017年,公司研发生产的XLB-Q3200*12600/182MN钢丝绳输送带生产线,通过全面研究创新,使得生产工艺能够满足ST10000新强度标准要求,突破了目前国内高标准ST7500的水平。该项目经专家评定。 用途/性能特点: 全条生产线:锭子架、张力站、固定分梳、成型车、前夹持、主机、多功能拉带机组、切带机、卷曲包装机等装置。
青岛祥杰橡胶机械制造有限公司 2021-09-13
出口土耳其4100X750-1500吨侧板式硫化机
与青岛科技大学联合研发的侧板式硫化机,也是公司的主导产品之一,共获得了3项国家专利。产品生产规模及研发技术水平稳居同行业前茅。近几年来,先后为河北泰威公司一次生产33台各种规格的侧板硫化机;为卡摩拉--速立达公司一次生产20多台侧板式实芯胎硫化机为美国几家公司生产20多台大吨位的侧板硫化机。 技术参数: 1.压力 (T):1500 2.板面  ( mm ):5000×400×70 3.间距 ( mm ):150 4.层数:4 5.行程  ( mm ):450 6.液压缸直径 ( mm ):285 7.数量:8 8.电机功率  ( Kw ):11+5.5 9.重量 ( KG ):4500
青岛祥杰橡胶机械制造有限公司 2021-09-13
拓世智能_动态人脸识别智能门禁一体机
产品特征 主机内置人脸识别系统,实时高效识别人脸信息 独有的人脸识别算法,精准识别人脸 人脸识别时间小于1s 内置智能人脸识别抓拍,支持复杂光环境下人脸抓取 人证合一,读取身份证信息,进行人脸实时比对 主机支持有线以太网络和无线WiFi协议  主机支持外接身份证读卡器 主机支持通过韦根接口与人员道闸、门禁主机连接,充当人脸识别读卡器使用 摄像机采用H.265 Main Profile编码,最高分辨率1920*1080 逐行扫描210万像素CMOS传感器,捕捉运动图像无锯齿 码流平滑设置,适应客户不同场景下对图像质量、流畅性的不同要求 支持机器视觉光学宽动态≥120dB,适合逆光环境监控 集成内置补光灯,更好的适应光线不足的环境 支持透雾,3D降噪,强光抑制,电子防抖,并具有多种白平衡模式,适合各种场景需求 支持背光补偿,自动电子快门功能,自动光圈 ,适应不同监控环境 内嵌Web Server,支持通过IE设置参数配置、添加管理名单、设备升级、用户权限管理等
江西拓世智能科技股份有限公司 2021-11-01
Epson CO-W01 爱普生3LCD商务投影机
全新12,000小时长寿灯泡(ECO模式下)*1 WXGA(1,280x800)宽屏分辨率 标配HDMI高清接口 支持水平/垂直梯形校正 USB-A接口支持5V/2A供电 白色亮度:3000流明(ISO标准)*2*3 色彩亮度:3000流明(ISO标准)*2*3 分辨率:WXGA(1,280x800)宽屏分辨率 重量:约2.4kg 显示技术:3LCD
爱普生(中国)有限公司 2022-09-27
科技部公开通报又一批高校医学科研诚信案件调查处理结果
5月24日,科技部公开通报“部分高校医学科研诚信案件调查处理结果情况汇总”。其中,包含终身取消科技计划项目申报资格、取消评审专家等资格9年、取消职称晋升资格2年等措施。
科技部 2022-05-25
“大气环境与生物能源团队”在挥发性有机污染物(VOCs)吸附处理领域取得重要进展
近年来,大气污染问题日益严重,尤其是雾霾、光化学烟雾、臭氧等问题已经引起国内外广泛关注。挥发性有机气体(VOCs)是造成雾霾及臭氧(O3)的重要污染物。吸附法是去除VOCs高效简便的方法之一,但在实际应用中,水蒸气的存在与VOCs产生竞争吸附,因此设计具有高VOCs吸附性能的疏水性吸附剂具有重要意义。近日,天津大学环境学院“大气环境与生物能源团队”(http://catalysis.tju.edu.cn/)针对分子筛表面亲水性及其在含湿条件下VOCs吸附应用存在的问题,利用多孔有机聚合物疏水性等特征,设计合成了一系列分子筛与多孔有机聚合物核壳结构的新型吸附材料,所开发的吸附剂有效提高了分子筛表面疏水性,并且大大提升了其在干燥和潮湿条件下的甲苯吸附性能。相关研究成果《Core-shell structured Y zeolite/hydrophobic organic polymer with improved toluene adsorption capacity under dry and wet conditions》已发表在环境类国际高水平期刊Chemical Engineering Journal(IF: 10.652)上。该系列吸附剂的研发为制备一系列疏水性吸附剂提供了新的思路。
天津大学 2021-02-01
“大气环境与生物能源团队”在挥发性有机污染物(VOCs)吸附处理领域取得重要进展
项目成果/简介:近年来,大气污染问题日益严重,尤其是雾霾、光化学烟雾、臭氧等问题已经引起国内外广泛关注。挥发性有机气体(VOCs)是造成雾霾及臭氧(O3)的重要污染物。吸附法是去除VOCs高效简便的方法之一,但在实际应用中,水蒸气的存在与VOCs产生竞争吸附,因此设计具有高VOCs吸附性能的疏水性吸附剂具有重要意义。近日,天津大学环境学院“大气环境与生物能源团队”(http://catalysis.tju.edu.cn/)针对分子筛表面亲水性及其在含湿条件下VOCs吸附应用存在的问题,利用多孔有机聚合物疏水性等特征,设计合成了一系列分子筛与多孔有机聚合物核壳结构的新型吸附材料,所开发的吸附剂有效提高了分子筛表面疏水性,并且大大提升了其在干燥和潮湿条件下的甲苯吸附性能。相关研究成果《Core-shell structured Y zeolite/hydrophobic organic polymer with improved toluene adsorption capacity under dry and wet conditions》已发表在环境类国际高水平期刊Chemical Engineering Journal(IF: 10.652)上。该系列吸附剂的研发为制备一系列疏水性吸附剂提供了新的思路。
天津大学 2021-04-11
王绍金教授团队在低水分食品致病菌射频与熏蒸联合处理技术取得新进展
近日,机电学院王绍金教授团队在学校G2期刊《InternationalJournalofFoodMicrobiology》上发表题为“Combinedeffectsofintermittentradiofrequencyheatingwithcinnamonoilvaporonmicrobialcontrolandqualitychangesofalfalfaseeds”的论文。博士研究生徐渊美为论文第一作者,王绍金教授为论文通讯作者。
西北农林科技大学 2022-07-11
贵州省科技厅关于印发贵州省科研失信行为调查处理工作指引的通知
为贯彻落实科技部等20个部委印发的《科研失信行为调查处理规则》(国科发监〔2022〕221号),进一步规范我省科学技术活动中科研失信行为的调查处理工作,提高我省科技管理部门科研失信行为调查处理工作的统一性与规范性。
贵州省科学技术厅 2022-10-11
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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