该发明公开了一种栽培杏鲍菇的培养料配方及制备方法，它由苎麻麻骨、棉籽壳、麸皮、石膏按一定比例混合制成。其步骤是：A、装袋灭菌：将培养料组分按比例混匀，添加水进行搅拌，直至用手握紧拌好的栽培料，其水分能结成水滴，进行均匀分装、封口，自然冷却至室温；B、接种培养：在接种室超净工作台上用制备好的栽培杏鲍菇的培养料进行接种培养，将接种好的菌袋放入培养室培养架上，进行暗培养；C、出菇管理：整个出菇期要加强保湿，保温，通风，杏鲍菇子实体菌盖即将充分展开之前，菇盖边缘稍内卷，孢子尚未散发时采收。方法易行，操作简便。栽培效果显著，生物学效率明显提高，适合居住在麻园密集区的菇农进行栽培种植。 市场预期：具有良好的经济效应与生产价值，适合居住在麻园密集区的菇农进行栽培种植。 转化条件：场地：适合居住在麻园密集区的菇农进行栽培种植。 成果完成时间：2015年

（1）高强度Cu-Ni-Si系铜合金项目开发的Cu-Ni-Si系铜合金带材最终性能可以达到指标:导电率55-59%IACS，强度σb=551-621MPa，显微硬度153-184HV，延伸率δ≥8%。其强度水平为目前引线框架材料中最高的。 （2）高强高导的Cu-Cr-Zr合金系。在国家自然科学基金的支持下，开展了对Cu-Cr-Zr-Mg和Cu-Cr-Zr合金组织转变规律的研究，首次发现Cu-Cr-Zr-Mg合金在470℃时效形成了具有Fm3m点群的超点阵CrCu2(ZrMg)；同时存在体心的Cr相和面心的Cu4Zr相。高温550℃时效析出相完全转变为Cr和Cu4Zr。Cu-Cr-Zr合金在时效初期形成Cu5Zr相，时效峰值状态析出相为Cu5Zr相和体心立方的Cr，且析出相与基体保持着共格关系。所获带材具有高的硬度、强度及导电率，分别可达190HV、600MPa及84%IACS，而带材的延伸率和软化温度分别可达9.4%及578℃，满足了高强度和高导电引线框架铜合金的性能，为工业化生产提供了重要依据。

纺织加工过程中会产生的大量下脚料，这些下脚料纤维长度短、整齐度差、含杂率高，限制了其回收利用，从而造成了严重的资源浪费。针对这一现象，项目提出利用生物技术对成网后的短纤维进行生物法加固制备非织造布，为纺织生产中产生的下脚料提供了新的再加工方式。该非织造布制备过程绿色环保，成本低廉，在生产过程中不需要使用任何有机溶剂，能耗低，是一种低成本、无污染的纺织原材料生物加工技术。 关键技术 高产菌种的筛选及培养基配方的优化；下脚料非织造布制备关键技术；低克重非织造布制备关键技术；非织造布后处理技术。 知识产权及项目获奖情况 授权专利：一种食药用真菌纳米膜的制备方法及其应用（专利号 :201310527970.2） 项目成熟度 ：试生产阶段 投资期望及应用情况 效益分析（资金需求总额 200 万元） 应用情况：江苏菲特滤料有限公司 

-酮戊二酸是一种重要的有机酸，在食品、医药、化工和化妆品等行业都有 广泛应用。目前，工业上生产-酮戊二酸主要采用化学法，由于化学法合成-酮 戊二酸的过程中存在严重的安全问题，在食品和化妆品的应用中受到限制。而微 生物发酵法正以其独特的优势：高产量、低能耗、可持续发展、环境友好等受到 越来越多的关注。因此，微生物发酵法生产-酮戊二酸在食品、化妆品和保健品 行业具有广阔的应用前景。主要技术性能指标：在 5 M3 发酵罐中-酮戊二酸的平均产量为 64.2 g/L，发酵周期平均为 154.7 hr，提取总收率平均为 89.1%。

合成染料的石油资源日益匮乏及部分合成染料对环境、人体健康具有潜在危害。植物色素以安全、环境友好、资源可再生等优点受到人们的广泛重视，其世界年需求量以 20-30%的速度增加。美国、意大利、日本、印度、韩国等国家纷纷开展了植物染料制备及其染色技术研究。但是，总人口的增加、从事农业劳动人口以及土地资源的减少均使得专门种植植物染料作物以发展植物染料是不可行的。为解决这些问题，江南大学纺织服装学院生态纤维研究室长期致力于以资源广泛、不需专门种植的农作物副产物在纺织品染色中的应用研究，开发出高粱壳、石榴皮、橘皮、葡萄籽、香蕉皮、石榴皮等植物染料的制备及其在毛织品、棉织品等领域的染色关键技术。 关键技术 项目突破的关键技术：膜分离纯化技术在植物染料制备中的应用及其关键技术；HPLC-MS 植物染料有效成分分析技术；采用物理化学吸附理论，研究了高粱壳、石榴皮、橘皮、葡萄籽、香蕉皮、石榴皮等十多种植物染料（色素）对纺织纤维的吸附理论及其相互作用，突破染色关键技术；基于天然色素的抗菌、抗紫外等保健功能的生态纺织品制备技术。 知识产权及项目获奖情况 授权发明专利 4 项，申请 2 项；获中国商业联合会科技进步一等奖. 项目成熟度 现处于试生产阶段 投资期望及应用情况（成果在行业的引领作用，成果在哪些地方推广应用） 已在工厂进行了小批量生产，欲寻求合作，进行产业化开发。 

利用化学方法制备纳米纤维素、壳聚糖及环糊精等改性或交联产物，并用于含染料废水等絮凝和吸附，取得良好效果。 关键技术 （1） 生物质高效絮凝剂制备工艺技术，得到絮凝剂产品。 （2） 生物质高效吸附剂制备工艺技术，得到吸附剂产品。 知识产权及项目获奖情况 一种疏水化 ß-环糊精基阳离子聚电解质的制备方法及应用ZL201310165653.0； 一种有色废水的复合絮凝脱色方法 ZL201410184236.5； 一种反应性纤维素阳离子化改性剂的制备方法及应用 ZL201410184221.9 项目成熟度 部分工艺已中试。 投资期望及应用情况 成果可在印染废水处理领域推广应用。

提出助剂锚式固定机理，开发协同自去污助剂的特效辅助整理技术。研制了以锚式固定机理固定自去污整理剂的嵌段共聚物粘合剂（JNBA-03）。首次提出锚式固定理论，即所开发的双亲共聚物粘合剂分别在助剂和织物表面分别进行锚式吸附，可在不成膜或少成膜的条件下加强自去污助剂与面料的结合，减少粘合剂用量，改善面料手感。 关键技术 （1）新型粘合剂整理织物手感得到改善。 （2）新型粘合剂甲醛释放量为零。 知识产权及项目获奖情况 （1）授权专利 一种核壳型涂料印染粘合剂乳液及其制备方法 ZL200810196677.1 具有抗紫外及自清洁双重效果的改性纳米二氧化钛整理剂的制备方法ZL201310468667.X （2）项目获奖 获得中国纺织工业联合会科学技术三等奖 1 项。 项目成熟度 工艺已中试

成果简介：本项目以聚酰胺-胺型树形分子（PAMAM）为模板制备了粒径可控、 颜色可调的 CdS/PAMAM 量子点溶液，该溶液具有较高的荧光强度；应用于潜 指纹识别时选择性吸附能力优异，发光量子点沉积在纹线上，小犁沟没有吸 附（图 1）；尤其对胶带粘面潜指纹具有非常理想的显现效果，可以通过室温 反射和紫外可见荧光两种形式成像，具有较广的适应性；对陈旧指纹的显现效果良好，大大提高了使用范围。该显现液在公安部物证鉴定中心、北京市 公安局等实战部门进行了实际应用，均取得很好的效果，一致认为其操作简便、显

随着信息技术的发展，平板电脑已经得到了普及，但是平板电脑的性能尤其是触摸屏幕的性能仍待改 进。新装置：具有自主知识产权的光点追踪智能板

随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。 目前被广泛使用的经典冯·诺依曼计算架构下数据存储与处理是分离的，存储器与处理器之间通过数据总线进行数据传输，在面向大数据分析等应用场景中，这种计算架构已成为高性能低功耗计算系统的主要瓶颈之一：数据总线的有限带宽严重制约了处理器的性能与效率，且存储器与处理器之间存在严重性能不匹配问题。忆阻器存算一体系统把传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构，其直接利用阻变器件进行数据存储与处理，通过将器件组织成为交叉阵列形式，实现存算一体的矩阵向量乘计算。忆阻器存算一体系统可以避免数据在存储和计算中反复搬移带来的时间和能量开销，消除了传统计算系统中的“存储墙”与“功耗墙”问题，可以高效、并行的完成基础的矩阵向量乘计算，未来极有潜力成为支撑人工智能等新兴应用的核心技术。 清华大学吴华强教授团队实现了材料与器件、电路设计、架构和算法的软硬件协同等多方面原始创新，解决了系统精度损失等被广泛关注的难题： 材料与器件创新。科研团队选择了电学特性稳定的二氧化铪作为忆阻层核心材料，提出了通过插入少量氧化铝层来固定离子分布、抑制晶粒间界形成的新理论，提出了引入热增强层的新原理器件结构，成功抑制了忆阻器非理想特性的产生。 电路设计创新。开发了一套忆阻器与晶体管的混合电路设计方法，提出“差分电阻”设计思想，采取源线电流镜限流设计，抑制了忆阻器电路中可能产生的各种计算误差。 算法创新。提出了混合训练算法，仅用小数据量训练神经网络并只更新最后一层网络的权重，即可将存算一体硬件系统的计算精度达到与软件理论值相同的水平。 “技术链”创新。从“单点技术突破”拓展到“技术链突破”，开发了针对忆阻器存算一体芯片的电子设计自动化（EDA）工具，打通了从电路模块设计到系统综合再到芯片验证的设计全流程。 上述理论和方法发表于《自然》《自然·纳米技术》《自然·通讯》等国际顶级期刊，以及被誉为“集成电路奥林匹克”的“国际固态电路大会”等顶级学术会议。研究成果被“国际半导体技术路线图”和30多部综述文章长篇幅引用。团队已在该研究方向申请国内外专利72项，其中30项已获得授权，知识产权完全自主可控。 团队已研制出全球首款忆阻器存算一体芯片和系统，集成了8个忆阻器阵列和完整的外围控制电路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了计算设备的算力。全系统的计算能效比当前主流的人工智能计算平台——图形处理器（GPU）高两个数量级。团队还设计了一款基于130nm工艺研制的完整忆阻器存算一体芯片，在MNIST数据集上计算速度已超过市面上28nm工艺的四核CPU产品近20倍，能效有近千倍的优势。