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活性石灰生产项目
活性石灰是得到高性能钢材的重要原料。 采用北京科技大学郭汉杰教授研究的立式预热器—回转窑—冷却器煅烧系统，年产高活性生石灰10－20万吨。 产品质量达国家准（YB/TO42-93）规定的一级品以上。 本项目将由竖式预热器、回转窑、冷却机、烟气处理系统、原料输送系统、成品输送系统等组成一条完整的生产线。 全线采用技术先进，性能可靠的DCS中央控制系统，在主控制室集中操作管理。 粒度10-30mm的合格品经石灰石送入碎石料场，再由NE型斗式提升机送至预热器顶部料仓。 石灰石煅烧系统是由一台立式预热器,回转窑及冷却机组成,产量150－600t/d,热耗5.00GJ/t。物料由预热器顶部料仓经下料溜管导入预热器本体内,同时由回转窑传入的高温烟气将物料预热至800℃以上,使石灰石发生部分分解,再由液压推杆依次推入回转窑尾部,经回转窑高温煅烧后再卸入篦式冷却机内,通过风机强行吹入的进行冷却,将物料冷却至环境温度+65℃以下排出冷却器,冷却器使用的空气作为一次、二次空气进入回转窑参与燃烧。 成品石灰由冷却器卸出后经输送机、NE型斗式提升机输送至成品料仓。 回转窑燃烧产生的高温烟气，在预热器内与石灰石进行热交换后，温度降至300℃以下，再经多管式冷却机将烟气温度进一步降至200℃以下，然后进行入袋式除尘器，除尘后经高温风机排入大气，排放的气体的含尘浓度小于50mg/m3。 燃烧使用焦炉煤气和煤粉或重油。如用焦炉煤气，则耗量为：每吨活性石灰用300立方米焦炉煤气。所有的生产用水均循环使用，考虑到在循环过程中因蒸发、跑冒漏滴、排污等因素造成的水量损失，需每天补充少量新水。需要补新水量为25m3/d。
北京科技大学
2021-04-13
医院集中供氧项目
本系列医用变压吸附制氧设备，用变压吸附法（PSA）将空气中的氧气与氮气分离，并滤除有害物质，从而获得符合医用氧标准的高纯度氧气。整个流程中在常温低压下进行，不需要消耗原料，仅通电即可制取氧气。操作简单，通电后只需按下启动按钮，设备及全自动运行，实现了无人操作。整套装置运行可靠，费用低廉，是各类医院中心供氧系统工程的理想氧源，有着钢瓶氧气、液氧无可比拟的优越性（见附录），并可提高医院的管理等级和档次。 工作原理 本制氧设备的基本原理是以空气为原料，进口沸石分子筛为吸附剂，在常温低压条件下，利用沸石分子筛加压时对氮的吸附容量增加，而大部分氧气不被吸附，减压时对氮的吸附量减少的特性，形成加压吸附、减压解析的循环过程，将空气中的78%氮和21%氧分离而制取新鲜纯净的医用氧气。 空气通过空压机加压，经冷干、过滤后进入制氧主机的吸附塔，由程序控制器控制阀门工作，在吸附塔里氧气和氮气被分离，氧气进入氧气储罐，最后向用氧终端持续供氧，氮气经减压解析后通过阀门排向大气。 主要技术指标 氧气浓度：93%±3%（V/V） 氧气输出压力：0.3~0.55Mpa 电源电压：380V 220V 频率： 50Hz 运行噪音：≤80dB(A) 灭菌过滤性能：Ad级 产品主要特点 先进性。设计先进，操作简便，全自动运行。 经济性。以空气为原料，耗电量小，制氧成本低，比其它供氧方式更经济。 安全性。由于不存在运输氧气，分装氧气的环节，大大减少了安全隐患，而且制氧设备制氧后立即关闭，确保安全。 方便性。随用随制，方便快捷。
北京科技大学
2021-04-13
广东连平项目规划设计
北京工业大学
2021-04-14
工程项目管理系统
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青岛安瑞信息技术有限公司
2021-09-10
广凌项目管理系统
广凌项目管理系统实现项目全生命周期管理，即从项目申报、审批、论证、预算管理到项目实施、项目验收的全过程管理，让项目管理更加合理化、科学化、精细化。
广东广凌信息科技股份有限公司
2022-06-22
关于印发《山东省科技计划项目监督管理办法》的通知
为加强和规范我省科技计划项目监督工作，提高项目组织实施质量和财政资金使用效益，根据国家和省科技计划项目、科研经费管理等有关规定，制定本办法。
山东省科学技术厅
2024-12-02
基于HDFS的在线学习信息管理系统
成果描述：基于HDFS的在线论文管理平台主要用于管理研究生和本科生毕业论文，学生在线提交论文，老师通过本系统下载论文。系统通过邮件将相关修改意见和答辩信息反馈给学生，所有版本论文和评审意见需存储归档。市场前景分析：毕业论文（设计）是高等院校毕业生提交的有一定的学术价值和实际价值的文章或设计。它是高校培养人才的重要实践教学环节， 是对学生四年学的专业知识、研究能力、自学能力以及各种综合能力的检验。目前很多高校对于本科学生毕业论文（设计）的管理均采用传统的手工方式。随着因特网的普及、现代远程教育的发展以及现代本 科教育模式的发展， 继续采用传统手工管理模式对毕业论文（设计）进行管理就显得费时、费力、工作量大、效率低。另外，传统的手工管理模式对于教学管理者来说难以及时准确地把握毕业论文的设计进展情况，给管理带来一定的难度。与同类成果相比的优势分析：本系统使用分布式文件系统HDFS对学生论文进行管理。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上。而且它提供高传输率来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。
电子科技大学
2021-04-10
基于分类学习的图像检索原型系统
本系统采用Core图像数据库51135幅，每幅图像提取纹理与颜色相综合的128维特征值构建特征数据库，采用自行设计的度量距离分类学习算法，在传统的图像检索基础上引入学习机制，系统共分类369个，每一类选取少量有代表性的图像（最多不超过6幅），试验表明，在提供有限的学习样本条件下，能有效提高图像检索的精度。 系统采用两种检索方法进行比较，一种是传统的欧氏距离，另一种是本系统设计的分类距离学习方法，比较两者在图像检索精度上的差异。 该原型系统核心程序在Linux下用C编译实现，图像检索界面由PHP实现，通过Web服务器实现在线检索功能。
东华大学
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
一种安全高效的联邦学习技术
1.痛点问题
在大数据应用领域，当前普遍存在数据隐私安全、数据孤岛和终端设备计算能力受限等问题。如何在保障数据安全、隐私安全和安全合规的条件下，联合使用跨机构或跨设备中的数据，实现数据价值的深度挖掘和流通是亟待解决的行业问题。
2.解决方案
本技术在现有联邦学习框架的基础上提出一系列改进方案，综合提升了联邦学习的安全、效率和模型质量。首先，基于纵向联邦学习具有突破数据孤岛和保护数据安全的优点，采用自编码信息混淆技术实现标签隐私信息的保护，在不影响联邦建模效果的前提下，构建了一种新的数据高效、安全、合规的使用范式，该技术可应用于纵向联邦学习场景中实现多方安全联合建模。其次，通过结合联邦学习打破数据孤岛和保护数据安全，预训练大模型可实现知识持续积累，有选择的知识蒸馏技术可实现保护隐私、模型压缩和知识迁移等方面的优势，构建一种新的数据高效、安全、合规的使用范式。即在服务器端充分利用丰富的计算资源，打造出更为强大的模型，并通过有选择的知识蒸馏策略，实现知识在服务器端的持续正向积累，来提升资源受限的终端设备和拥有大模型的服务器两端模型的整体表现，从而实现一种“数据、模型不动，知识动”的效果。
合作需求
本技术与孵化产品在金融、医疗、制药和政务等数据敏感行业数据合规使用和多方协同建模应用上有合作需求，可服务于政府与企业等机构：
1）金融领域合作
本技术与孵化产品可服务于金融科技各级（部委与地市级）主管单位，以及各类银行、保险等金融机构。可应用于金融领域中高敏感数据的合规使用和跨机构间联合建模应用场景，例如银行征信、反欺诈等应用，以降低金融欺诈、骗保等事件发生，产生积极的社会效益。
2）医疗和制药领域合作
本技术与孵化产品可服务于医疗和制药领域各类政府主管单位、医院和制药企业等。可推动医疗和制药领域数据安全协作利用，为医疗领域有效监管、AI制药和辅助诊疗等智能应用提供数据安全协作基础，提高制药效率，降低制药成本和周期、促进新药研制等。
3）智慧政务领域合作
本技术与孵化产品可服务于科技、工信和大数据等各级（部委与地市级）主管单位。可为政府建立数据要素市场提供数据安全流通技术保障，促进数据要素安全有序流通，也可支撑政务服务水平提升，协同推进地方政府的数字政府建设。
清华大学
2022-05-19