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材料力学多功能电动试验台
成果描述：电测应力分析实验是材料力学教学中不可缺少的多项目组合性实验，主要包括：压杆稳定实验、等强度梁实试验、悬臂梁实验、弯扭组合受力分析、偏心拉伸实验等，独立分散的实验设备不仅投入大、挤占实验室空间，而且没有必要。目前使用的手摇加载式实验台，学生实验过程中经常出现加载不均、过加载等问题，造成实验数据输出跳变、压力传感器过载损坏、试件超载。针对上述问题，多功能步进电机自动加载试验台在完成材料力学实验项目的基础上，还可满足实验力学中电阻应变片灵敏系数的标定，材料弹性模量E，泊松比μ的测定，电阻应变片横向效应系数测定实验项目。在程序端开放加载模式控制接口，培养学生对电测实验的总体把握能力、学习数据采集与同步加载的编程能力，为创新性开放实验提供基础实验条件。市场前景分析：设备适用于高校材料力学电测实验。材料力学是工科院校中重要的基础课程。材料力学实验教学是基础力学教学的重要组成部分。普通高校每年实验学生人数都在千人以上，按2-3人分组，一般配备台数均在几十台。与同类成果相比的优势分析：（1）加载速度0.01mm~5mm/min （2）最大加载力 8000N （3）最大行程 100mm （4）测试精度 0.5% （5）模数转换 16bit 最大采样速率 5KSPS （6）数据采集及显示软件 国内先进。
四川大学
2021-04-11
软组织生物力学相关辅具
创面压力无线检测器：在烧伤患者的治疗过程中，压力衣或绷带压力分布不均，长时间使用患者会有不适感，甚至出现皮肤溃疡。而如何调整绷带压力一般都是由医师个人经验决定，缺乏科学、精确的手段。针对以上问题，先后设计了两代压力检测装置样机，包括第一代基于 CC2500 的创面压力检测器和第二代基于蓝牙 4.0 的创面压力检测器。本项目所研制的压力测量仪器紧密结合临床需求，操作简单，成本低。该产品投入市场后，可替代目前临床使用的同类产品。据统计 , 烧伤的发病率为总人口的 5‰～ 10‰，工业城市发病率略高，男性、青壮年烧伤较多见，家庭烧伤学龄前儿童多见。我国每年发生烧伤者近千万人，需住院治疗的达数十万人之多，而且严重烧伤的病人死亡率很高。因此市场需求量非常巨大，所产生的经济效益也非常可观。
西安交通大学
2021-04-11
用于竖直面动力学研究的装置
本发明属于用于竖直面动力学研究的装置领域，尤其是研究圆周运动所涉及到的动力学装置。一个细线拴着一个重物在竖直平面做圆周运动，出现了实验现象和理论不符的情况，为了解释该现象并且证明理论的正确，本发明提出一种装置：用于竖直面动力学研究的装置，包括竖直面板，其特征是：竖直面板固定连接一个用于吸附永磁体的吸附板，还包括一个磁柱，磁柱一端吸附于吸附板，磁柱另一端栓接一根细线，细线的上端栓接于磁柱，细线的下端悬挂一个重物，竖直面板设有一个贯穿竖直面板正、反面的孔，孔内设有用于喷火以便在细线偏离平衡位置之后尽早烧断细线的第一喷嘴，且第一喷嘴的喷火方向为：既垂直于竖直面板，又垂直于细线。
青岛农业大学
2021-04-13
人才需求：车辆动力学仿真研究
1.车辆动力学仿真研究，轮胎和悬架匹配，车身稳定系统、制动系统调试分析2.整车车辆动力学研究3.轮胎整车动力学仿真功能开发
1.轮胎整车NVH研究2.整车NVH仿真功能的开发
1.具有高分材料仿真研究背景的高分析材料专业硕士及以上学历人才2.具有高分材料仿真研究背景的力学专业硕士及以上学历人才3.具有AI研究背景相关专业硕士及以上学历人才
电气人才需求：（１）熟练掌握ＰＬＣ、伺服控制、变频控制，能熟练使用各种设备程序；（２）具备自动化物流、ＥＭＳ、立体库、工业机器人、ＡＧＶ、ＲＧＶ等的维护、编程能力；（３）具备设备程序、参数、数据等与大数据通讯的维护、编程能力。
山东玲珑轮胎股份有限公司
2021-08-31
厂家直供 手摇离心转台21038 力学实验 物理
产品详细介绍
1.产品由机座、主动轮（附摇柄）和从动轮等组；
2.产品部件有金属制成，均作防锈处理；
3.行业标准起草单位；
4.省级检测合格报告；
郑州利生科教设备有限公司
2021-08-23
ANSYS Fluent流体动力学软件
产品详细介绍请登录 中国科学软件网 了解更多Ansys Fluent软件信息和报价。ANSYS FLUENT采用计算流体动力学（CFD）的数值模拟技术，为全球范围内各个行业的工程师提供流体问题的解决方案。FLUENT拥有的丰富物理模型使其应用非常广泛：从飞机气动到锅炉燃烧，从鼓泡塔到玻璃制造，从血液流动到半导体生产，从洁净室到污水处理工厂的设计等。另外，软件强大的模拟能力还扩展了在旋转机械，气动噪声，内燃机和多相流系统等领域的应用。LUENT既可以定制化也可以和ANSYS Wrokbench完全集成在一起，并允许用户适当调整集成功能，轻而易举地快速解决一些特殊的挑战。ANSYS Workbench平台可直接耦合CAD软件，自动抽取流体计算域并划分网格，轻松获得高质量的网格，满足CFD仿真精确和快速的需求。FLUENT软件包中包含能够精确模拟日常遇到的各种工程流动问题的求解器，从牛顿流体到非牛顿流体、从单相流到多相流、从亚音速到高超音速。每个求解器都有极高的稳健性，经过充分的测试和验证，并且为节省仿真时间而做过优化。经过时间的验证，在统一环境中的高效求解器展现了高精度和高速度。
北京天演融智软件有限公司
2021-08-23
量子点荧光探针快速检测生物活性分子
完成人简介：樊君，西北大学教授，西北大学化工学院副院长， 陕西省化工过程实验教学示范中心主任，指导博、硕士生研究方向包括反应工程、碳一化工、纳米材料、分离工程、精细化工产品开发研究等。
成果内容：基于量子点的荧光探针分析对推动即时检测（POCT）技术的发展具有十分重要的意义。本项目以制备功能型纳米荧光探针为主，主要包括量子点荧光探针（QDs）和稀土掺杂上转换纳米颗粒（UCNPs），并利用制备的荧光探针实现了对生物活性分子的定量检测。项目设计了基于荧光共振能量传递（FRET）的QDs荧光探针和基于CuMn双掺杂的ZnS QDs比率荧光探针，分别实现了对生物活性分子多巴胺和叶酸的定量检测（图13），结果表明所制备的探针具有较高的选择性和灵敏度，项目成果将为医学检测和POCT技术提供技术支持。
不同反应时间得到的CdTe量子点在紫外灯下的实物图及其吸收和发射光谱
成果优势： 量子点(quantum dots，QDs)是指颗粒半径小于激子波尔尺寸半径的纳米晶粒，属于三维尺度限域的零维纳米材料，其尺寸一般在10nm以下。QDs有许多显著地光学性质：优良的抗光漂白能力； 较宽的吸收光谱；发射光谱窄；较大的斯托克斯位移(Stokes shif)。
成果成熟度：中试阶段。
转化方式：技术转让等。
市场展望：本项目的研究结果对提高疾病诊治水平，推动医学科技前沿发展，形成经济新增长点，带动大健康产业发展等都将具有十分重要的意义。
西北大学
2021-05-11
量子点荧光防伪技术研究成果
福州大学物信学院李福山教授、福州大学化学学院郑远辉研究员与TCL集团工业研究院钱磊博士的合作研究论文“Inkjet-printed unclonable quantum dot fluorescent anti-counterfeiting labels with artificial intelligence authentication” 在Nature子刊《Nature Communications》在线发表。 量子点具有优异的光电特性，其图案化在发光显示，荧光标记和智能传感领域具有广阔的应用前景。量子点薄膜形貌最终决定了其光电器件应用，论文采用高精度喷墨打印技术制作微米级量子点发光图案，创新性的在基板表面构建具有随机分布的聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）微纳米颗粒，作为喷墨打印输运过程中的聚集钉扎点，强化微米级墨滴蒸发流动以及量子点组装过程中的差异性，形成不可复制“花状”发光图案；成功应用于低成本，可柔性化，自然条件下隐蔽，具有多重防伪级别和商业化的价值的不可复制全彩荧光防伪标签。并且首次引入了人工智能（AI）技术对喷墨打印量子点防伪荧光标签进行验证，并成功识别出不同的清晰度、亮度、旋转角度、放大倍率以及这些参数混合的“花状”图案，实现了防伪标签的高效准确识别。
福州大学
2021-04-10
量子点荧光防伪技术研究成果
福州大学物信学院李福山教授、福州大学化学学院郑远辉研究员与TCL集团工业研究院钱磊博士的合作研究论文“Inkjet-printed unclonable quantum dot fluorescent anti-counterfeiting labels with artificial intelligence authentication” 在Nature子刊《Nature Communications》在线发表。 量子点具有优异的光电特性，其图案化在发光显示，荧光标记和智能传感领域具有广阔的应用前景。量子点薄膜形貌最终决定了其光电器件应用，论文采用高精度喷墨打印技术制作微米级量子点发光图案，创新性的在基板表面构建具有随机分布的聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）微纳米颗粒，作为喷墨打印输运过程中的聚集钉扎点，强化微米级墨滴蒸发流动以及量子点组装过程中的差异性，形成不可复制“花状”发光图案；成功应用于低成本，可柔性化，自然条件下隐蔽，具有多重防伪级别和商业化的价值的不可复制全彩荧光防伪标签。并且首次引入了人工智能（AI）技术对喷墨打印量子点防伪荧光标签进行验证，并成功识别出不同的清晰度、亮度、旋转角度、放大倍率以及这些参数混合的“花状”图案，实现了防伪标签的高效准确识别。
福州大学
2021-02-01
在量子物理与机器学习研究的进展
生成模型的研究重点是如何从给定的数据集合中学习到数据的联合概率分布，以及从学习到的概率分布中高效地生成新的样本。研究团队提出将数据的联合分布概率编码成量子多体态的概率幅的模平方。进一步地，他们提出在经典计算机上使用矩阵乘积态(Matrix Product States)来模拟学习的过程。矩阵乘积态的参数，即张量网络的张量元，可以通过类似密度矩阵重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法进行学习，最终形成一个具有泛化能力的生成模型。这个学习算法结合了量子物理与机器学习各自的优点：它不仅可以利用GPU高效地学习到模型参数，还可以利用张量网络的灵活性动态地调节模型表达能力。此外，与传统的基于统计物理的生成模型（例如玻尔兹曼机）相比，玻恩学习机还具备直接生成无关联样本的强大能力，从而可以高效地生成新的数据。 基于量子态的概率生成模型融合了量子物理与机器学习的思想，是一个崭新的研究领域。玻恩学习机借助量子态内禀的概率解释及其强大的表达能力，意在为机器学习和人工智能提供更为先进的生成模型和学习算法。此外，这类模型在量子信息处理，量子计算以及多体物理中具有应用潜力。展望将来，最令人兴奋的前景应该会是在一台量子计算机上实现玻恩学习机，从而以全新的方法进行概率型的学习和建模。这项工作用使用张量网络模拟量子计算机的运行，向无监督量子机器学习迈近了一步。作用在一幅MNIST图片上的矩阵乘积态以及它的纠缠谱
北京大学
2021-04-11