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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
关于报送中国国际大学生创新大赛（2025）总决赛项目的通知
关于报送中国国际大学生创新大赛（2025）总决赛项目的通知
云上高博会
2025-08-31
植物化学物在防治过敏性鼻炎及过敏性哮喘中的应用
项目所涉研究公开了大量植物化学物，如姜黄素及其代谢产物四氢姜黄素、花色苷及其代谢产物原儿茶酸、鞣花酸及其代谢产物尿石素A以及甜菜苷等于防治过敏性气道疾病方面的良好改善效应。其中尿石素A与四氢姜黄素相关研究现已获国家专利授权(专利号:ZL202210101559.8，ZL201810569066.0)。上述植物化学成分经研究均可缓解过敏性气道疾病小鼠气道病变程度，显著改善气道炎症反应，并调节氧化应激及 Th细胞比例失衡状态，表现出良好的防治过敏性气道疾病效应，未来可应用于开发相关药物或营养补充剂。
中山大学
2025-05-08
基于AI 机器学习的影像组学模型研究
2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。
东南大学
2021-04-10
基于协同尺度学习的行人重识别方法
本发明公开了一种基于协同尺度学习的行人重识别方法，属于监控视频检索技术领域。本发明首先 根据已标注训练样本集 L 中图像的颜色和纹理特征，进行尺度学习得到相应马氏距离中的协方差矩阵 Mc 和 Mt;随机选择查询对象使用 Mc 和 Mt 进行马氏距离度量，得到相应排序结果，从中取得正样本 和负样本生成新的已标注训练样本集 L，更新 Mc 和 Mt，直到未标注训练样本集 U 为空，得到最终的 标注样本集 L*，并融合颜色和纹理特征得到 Mf，就可以使用基于 Mf 的马氏距离函数进行行人重识别。 本发明在半监督框架下研究基于尺度学习的行人重识别技术，通过未标注样本辅助标注样本进行尺度学 习，符合实际视频侦查应用标注训练样本难以获取的要求，能有效提升少标注样本下的重识别性能。
武汉大学
2021-04-13
深度学习处理器研发及产业化
已有样品/n重点突破智能终端深度学习处理器芯片设计，研发并改进CNN、RNN 等深度学 习算法和技术，设计并研发Alex、Caffe、Torch等常用的深度学习架构。深度学习 处理器芯片支持CNN/DNN/MLP等主流深度学习神经网络算法，基于深度学习处理器 芯片的智能设备可运行手写数字识别等任务；深度学习处理器芯片处理imagenet测 试集图像分类任务达到30帧/s，芯片面积不超过60平方毫米，单芯片功耗不超过 20W，所研发的芯片性能功耗比超过目前智能终端所使用的主流CPU的100倍。最终 在
中国科学院大学
2021-01-12