本发明公开了一种基于 g-氮化碳复合的二氧化钛光触媒活性炭的制备方法，包括：(a)将钛酸酯和醇的溶液，向该溶液中加入 g-氮化碳颗粒，搅拌均匀后获得混合溶液；(b)将混合溶液放置到高压釜中执行反应，接着自然冷却至室温并收集反应产物，由此制得负载有 g-氮化碳颗粒的二氧化钛颗粒；(c)将该复合二氧化钛颗粒分散在去离子水中并配置乳浊液，然后将椰壳活性炭浸泡在该乳浊液中，摇荡烘干即得到具备可见光响应特性的二氧化钛光触媒活性炭产品。通过本发明，可制得拥有可见光响应特性、平均粒径为 5～7 纳米的二氧化钛颗粒

本发明公开了一种微波改性Ｃａ?Ｚｒ／Ｈ?ＺＳＭ?５酸碱催化剂的制备方法，采用预热?微波辐射?煅烧三步法对ＨＺＳＭ?５分子筛预处理，并配置氢氧化钙溶液对其碱处理以得到等级孔前驱体。配置一定容积的分子筛悬浊液，加入锆的硝酸盐溶液用于离子交换并浸渍２４小时，随后加入由碳酸钙，进行搅拌、烘干、三步法微波?热处理等操作。利用该方法设计并制备的酸碱催化剂具有特定的等积孔与骨架结构，能够有效促进ＣＯ２气体分子扩散与吸附、气化或热解过程中重油裂解，轻质油分的定向合成等多功能，煅烧后的催化剂，其活性组为ＣａＯ，可用于

公开了一种化合物2‑羟基‑3‑氟‑5‑硝基‑1‑苯基丁酮及其制备方法和农用生物活性。在反应器内加入硝酸、乙酐及甲醇，搅拌一段时间后将反应液降温至0到20℃，加入2‑羟基‑3‑氟‑1‑苯基丁酮，反应一段时间向反应混合物加入水，再加入乙酸乙酯萃取多次，从有机相获得目标化合物。该化合物对苹果腐烂、白菜灰霉、柑橘炭疽、棉花枯萎、小麦全蚀等植物病原菌具有较高的抑制作用。

    myCobot 320 M5是myCobot产品进阶版，主要适合创客及科研人员，能够根据用户的需求进行二次开发，实现用户个性化定制。整体精巧构思，all-in-one设计，具有易用性、安全性和经济性三大优势，是高性价比之选。 myCobot 320 M5本体重量3kg，负载1kg，工作半径320mm，体积相对小巧但功能强大， 操作简单、能与人协同、安全工作。          产品特性 性能强大，搭载两块显示屏 采用无刷直流舵机，可以达到±0.5mm的重复定位精度 机身搭载两块显示屏，支持M5生态应用，有效拓展协作应用空间 操作便捷，开源易用 借助拖动示教以及myblockly简单的可视化编程，用户可迅速上手操作 支持ROS/moveIt等开发系统及大象机器人自主研发的roboflow操作软件 经济适用，超高性价比 标准8小时工作制，能够替代重复性、标准性的工作 万元级机械臂，有效为需要高性能＆低成本的科研降本增效 一体化设计，安全协同作业 精巧结构设计使其能够充分利用空间，完美融入实际环境 兼备基于精确动力学模型的防碰撞检测功能使其能与人安全协同作业 应用场景     myCobot 320 M5是生产力工具也是想象力边界的拓展工具，既可搭配多种末端执行器适配多种应用场景，如科学研究、教育场景、展示场景等，目前客户反馈极佳。   联系我们： 深圳市大象机器人科技有限公司   官网：https://www.elephantrobotics.com 淘宝官方旗舰店：https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7URShvv 电话：+86 (0755) 8696 8565​ / +86 181 2384 1923 地址：深圳市福田区华强北电子科技大厦D座智方舟国际智能硬件创新中心D403、D504、D505室

“全面感知、深度融合、多维服务”的淮阴工学院智慧校园建设与应用实践近十年来累计投入 1.98 亿元，围绕新型基础设施、数据中台、智慧教学、智慧科研、智慧管理、智慧服务等方面建成了高水平智慧化数字校园，在学科与信息化融合、网络安全等方面形成鲜明特色。

（一）项目背景 当前，智慧教育具有智能导学、精准推荐、定制辅导、精细评价等特点，已成为国际国内教育信息化发展的趋势。智慧教育的研究主要聚焦于智慧学习环境建设的研究、智能技术支持下的智慧教学研究和机器学习技术支持下的个性化学习研究。智慧教育的出现极大地促进了当前教育中学习空间的重构。在“学习空间”之前，人们通常使用“教学空间”来指代这种场所，将有教学活动的场所均称作教学空间。随着人们对学习过程的理解变化、智慧教育的快速发展以及人们对非正式学习的重视，学习空间逐渐由单一的物理教学空间向包含物理空间、网络空间、移动空间的多元学习空间转变。多元学习空间的提出虽然更多地体现出了“以学生为中心”的倾向，但如何具体衡量多元学习空间对学生学习效果的影响是评价多元学习空间的重要步骤。同时，在多元学习空间具体构建时，面对空间中来源不同、结构多样、数量庞大的多模数据如何进行处理存储、并在保证数据有效性的前提下对教育数据进行隐私保护是多元学习空间需要解决的另一个难点。 （二）项目简介 本项目主要目标是针对信息技术支撑下学习空间多元化、场景复杂、需求多样化，学习者及学习行为呈现出新的特点和规律，研究多元学习空间中学习行为数据化关键技术，构建“云-边缘-物联网”架构的多模态数据存储与处理平台，实现混合式学习环境下学习行为智能感知和数据化，优化学习行为模型，基于实际应用与不同学习目标函数及内容，建立可重复、可预测、可验证的对比数据集，为数据驱动的智慧教育生态构建和教育应用提供核心技术与数据支撑。 （三）关键技术 我们面向智慧教育中准确认知学生的学习状态和行为的大数据需求提出研究方案。本项目实施方案涉及教育学、物联网、云计算、人工智能、隐私保护等多个领域，主要技术路线如图所示： 图 1 技术路线图 其中，项目包括的关键技术主要有以下三点： 1.基于物联网的多模态数据实时智能感知和多时间域数据采集技术 该技术针对学习状态的数据化、特征参数量化问题，设计能够采集多 重学习空间下的智能数据感知物联网系统。主要技术难点在于抽样频率与 识别准确度的平衡、人机交互的变化规律等全新科学问题。 2.学习状态多模态数据解析和智能处理技术 利用智能感知物联网采集实时性的原始学习状态数据，包括面部表情、 脑电信号、头部姿态、交互行为等原始数据，这些数据具有数据量大、模 态多、冗余度高等特点，需要通过智能化的预处理方法转换成可以量化的 状态数据。 3.多层次数据差分隐私保护技术 学习行为数据是学习者被动采集的多方面行为数据，受到日益增长的 具有争议性的数据伦理的制约。该项技术通过数据隐私保护机制实现数据 多层次化的差分隐私安全算法；在保证学习者最大数据隐私性的前提下， 研究满足学习行为分析所需要的数据颗粒度。

本发明公开了一种基于大数据的智慧变电站实时监控系统及方法，具体涉及电力设备监控技术领域，包括多源采集处理模块、动态拓扑更新模块、设备状态监测模块、故障诊断预测模块、设备寿命预测模块、能效分析优化模块以及远程运维调度模块；本发明能够实现高精度故障检测及隐性关联挖掘，提高变电站异常检测能力，有效优化变电站各电力设备的寿命管理；能够确保维护资源分配合理，提高设备可靠性，提升综合能效，减少碳排放，无需人工干预调整运行模式，提高优化效率，实现变电站智能化运行。

产品详细介绍