根据用户需求订制工艺，工艺段分预处理、单级反渗透、电子级混床等。全自动运行、自动正反洗，水质在线监测，液位及压力等在线显示，系统模块化一体化设计，产水量范围0.5T/H---500...T/H

根据用户需求订制工艺，工艺段分预处理、单级反渗透、二级反渗透、EDI电除盐、电子级混床等。全自动运行自动正反洗，水质在线监测，液位及压力等在线显示，系统模块化一体化设计，产水量范围0.5T/H---500...T/H

E-SUR®技术面层处理：地板面层经英利奥E-SUR®特殊保养技术处理，形成大分子量高致密结构，极其抗污染及抗击化学物质侵害，易于鞋底黑胶印的清洁，降低维护成本；极其抗划痕，可画线，水性环保。 超级耐磨：1.8mm厚度以上的纯PVC耐磨结构，使地板耐磨性达8万转以上，形成坚固耐用保护，正常使用寿命10年以上。可有效抗刮痕，符合大型赛事的耐磨强度与标准。 抗滑安全：精纯的PVC材料，使地板面层可长期保持良好的弹性及柔韧性，“防湿滑性”优良；专业“雨花石”防滑纹路设计，同时可提供充足且适度的摩擦力，有效止滑，同时保证移动及原地转动的灵活性。 缓震安全：高致密的双层发泡结构，确保舒适的运动体感及卓越的冲击吸收性，有效降低运动反作用力对于脚、踝、膝关节等造成的震动伤害，为运动者提供专业运动保护。 动力支持：加厚耐磨层及韧性面层及发泡结构，使地板具备稳定的回弹动力，优秀的能量返还，为运动者提供十足的动力支持，可助力运动者最佳状态的发挥。 便于清洁维护：“雨花石”纹路面层，凹痕均衡，糙而平整，不利于藏污纳垢，便于场地的清洁与维护。

伴随着5G、大数据、人工智能、物联网、工业4.0、国家重大战略需求等领域的技术发展，电子器件正朝着高功率、高集成化和便携式的方向发展，这亟需高效、轻质和高稳定性的热管理材料和方案来保证电子产品的效率、可靠性、安全性、耐用性和持续稳定性。如何大幅提高导热材料的热导率一直是热管理材料行业的技术痛点，也是促进消费电子、5G设备、高功率芯片、集成电路、电池等突破功率限制的关键。由于传统导热材料如金属、无机导热材料存在质量大、柔性差等缺点，导热聚合物的应用正在不断向高导热材料领域渗透。聚合物导热材料在成本、可加工性、柔韧性及稳定性等方面更有优势。但绝大多数的聚合物自身的导热性很差（一般导热系数为0.2 ~ 0.5 W/mK），无法满足高导热的需求，开发高导热的聚合物复合材料已经成为该领域的一个研究热点。采用复合高导热填料（如石墨烯、碳纳米管、氮化硼、金属氧化物等）是一种简单而高效的方式来提高聚合物基体的热导率，目前在工业生产已经有了广泛的应用。现有的大量研究表明，在聚合物材料内部构建导热网络可以在低添加量的条件下实现热导率的大幅度提高，这种三维渗流网络（如图1所示）可以为声子的快速传递提供通道，从而加速热量沿着三维网络进行传递。 封伟团队在综述中重点介绍了不同三维导热网络的构建及在制备聚合物导热复合材料方面的最新进展，如石墨烯三维网络、碳纳米管网络、氮化硼网络、金属三维导热网络等。讨论了不同导热材料三维网络的构建方法、结构取向调控方法及影响导热性能的关键因素（取向性、界面连接性、网络密度等）。同时，比较了不同的填料形式（分散颗粒填料与三维连续填料网络）对复合材料热导率的影响。相比于共混法制备的导热复合材料，基于三维填料网络的复合材料在填充比、分散性、取向控制及热导率提升率上都具有明显的优势。毫无疑问，三维连续导热网络的形成对于提升聚合物热导率至关重要。可以预见，三维导热填料网络的设计将作为一种实现聚合物高导热率的重要手段，成为新一代热管理系统的研究热点。 极端环境热管理系统在能源化工、通讯卫星、高速飞行器及人工智能等领域都发挥重要作用。导热复合材料作为热管理系统的关键材料，直接影响着其在不同环境内的热传导方向和效率。近年来，天津大学封伟教授团队以高导热碳复合材料为研究基础，针对其存在的导热各向异性、易损伤、压缩回弹性差以及与高弹性难以兼顾的问题，提出了通过微观结构设计、界面优化、分子级相互作用优化，分别实现复合材料的定向高导热、弹性高导热及自修复高导热，探索其在复杂界面和极端环境热传导领域的应用。

网络化服务集成平台是设计、实施网络化服务系统的基础。本成果建立了通用的网 络化服务与工程支持信息集成平台，集成企业相关的服务资源，为企业实现网络化服务 系统提供技术的支持。本项目涉及信息技术、自动化技术、制造技术和管理技术等多个科学研究领域，成 果来自于多个相关的理论研究和工业实施项目。成果已经应用于上海大众汽车有限公司、 沈阳机床集团、无锡机床集团等企业，相关成果正在机床、电气等行业推广。 同时，本项目通过中德合作，探索了一条高校、企业和外国高校以及外国企业之间 合作研究开发项目的新模式，打开了中德交流合作模式的另一扇窗口。

本发明提供一种电话通信网络中节点敏感性排序的方法

本发明通过挖掘无线传感器网络中利用MIMO中发射信号的空间相关特性对其进行预编码，在同等的功率限制条件下，相比传统的方法即预编码没有考虑空间相关性或者没有进行预编码，本发明能够获得更高的信道容量。而且相比于对MIMO发射信号非线性编码，线性编码具有更强的实际操作性。

本系统致力于无线传感器网络理论、方法和技术在分布式温度监测方面的应用，自主设计并研制了基于无线传感器网络的分布式温度监测系统。本系统可用于粮情监测、桥梁和建筑物健康状态诊断等场合。/line项目产品构建了由具有一线式多温度测量点的无线传感器网络节点、网络基站和监控终端等所组成。无线传感器网络节点的多温度和湿度采集点按国家相关行业的规范要求分布在相关监测区域中。系统的实时性高、稳定可靠、扩展性强、成本低、安装维护方便。系统监测终端人机操作界面采用层次结构、数据及状态显示多样、调用和查询及管理方便、直观。

阿尔茨海默病（AD）是一种不可逆的神经退行性疾病。大量基于功能磁共振影像的研究提示AD可能是一种失连接综合征。但是由于缺乏大样本、多站点的数据集交互验证，迄今为止与AD脑功能活动、脑连接的异常模式还没有得到一个清晰一致的结论，脑功能活动是否可以作为AD的早期影像学标记也有待进一步验证。为准确刻画AD的脑活动、脑连接和脑网络异常模式，并探索功能磁共振影像指标作为AD早期识别标记的可行性，中国科学院自动化研究所脑网络组研究中心联合中国人民解放军总医院、首都医科大学宣武医院、天津环湖医院和山东大学齐鲁医院等国内外多家单位的研究人员组成的研究团队，共同利用多中心、大样本的功能磁共振影像数据(N=688)，使用荟萃分析的方法找到了AD中稳定的、可重复的功能异常模式，并从标记的泛化性、个体化精准诊断可行性与生物机制解析等方面进行了系统的研究。该研究成果近日在《Human Brain Mapping》在线发表。本研究首次使用多中心、大样本的静息态功能磁共振数据集对AD患者的功能异常进行了全面系统的研究，并评估了与AD有关的功能异常作为AD诊断的生物标记物的有效性和泛化性。更具体地说，研究发现脑内默认网络(DMN)、扣带回、基底神经节以及海马的异常功能连接和局部活动可能是AD认知能力、脑内信息交流受损的基础。脑网络异常的严重程度的个体间差异与认知损害程度、β淀粉样蛋白累积程度显著相关，这进一步加深了我们对AD的神经生物基础和脑功能活动异常之间关系的理解。跨中心独立验证的个体识别准确率和临床评分预测的结果表明脑功能活动异常可能作为AD发生发展可能的影像学标记物。后续独立验证数据集和一系列的对比实验证实了结果的可重复性和泛化性，夯实了本文的结论。这也是该团队继基于多中心的功能磁共振阿尔茨海默病脑活动改变研究和基于海马影像组学的AD早期识别的研究之后，在AD的脑影像异常表征上取得的又一重要进展。团队后续的工作将集中在更多独立中心、纵向跟踪的高危人群的验证工作，并希望和更多的团队建立进一步的合作。该研究受到国家重点研发计划课题、国家自然科学基金委面上项目、中国科学院先导项目和模式识别国家重点实验室开放课题等项目的支持。相关论文信息：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/hbm.25023