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本發明公開了一種摩擦輪行進式的帶自鎖功能的全方向可轉彎攀爬機器人，包括上部分機架(11)、下部分機架(12)、上下部分連接柱(13)、上夾緊驅動單元、下夾緊驅動單元以及后夾緊機構，所述上部分機架(11)與下部分機架(12)通過上下部分連接柱(13)連接固定在一起，所述夾緊驅動單元的個數為兩個，分別為上夾緊驅動單元和下夾緊驅動單元，所述上夾緊驅動單元設置于上部分機架(11)上，而所述下夾緊驅動單元設置于下部分機架(12)上；本發明機械人不限于攀爬固定方向的柱子，具有拐彎功能，能適應變化橫截面積大小的柱

入選國家級一流專業建設點37個，占招生專業比例近60%，省級實現全覆蓋（新專業除外）；通過工程教育認證（住建部評估）專業19個，位列全國高校14位；獲批首批國家級現代產業學院1個，省級3個，成為產業鏈與專業鏈深度融合的典范；獲批工信部“校企協同就業創業創新示范實踐基地”首批重點建設單位，獲批國家級首批創新創業教育實踐基地1個；2019-2021年學生教育收獲和教學滿意度大幅提升，畢業生工作與專業相關度高（79%、74%、76%），能力達成度高（83%、86%、86%），且均優于全國“雙一流”高校；

成果簡介： 微流場技術作為化工行業綠色升級轉型過程中有效的過程強化技術，能夠大幅提升化工過程的三傳一反效率、提升化工體系的個性化和智能化、降低污染排放和生產風險。項目團隊進行了基于尺度效應優化的工程應用研究；開發了高匹配性的微流場裝備；并對微流場中反應-反應及反應-分離耦合的系統集成研究及應用拓展。主要成果如下：

針對廢棄電子電器資源化這一世界關注的環境問題，基于金屬與非金屬間所存在的 顯著密度差以及固體流態化的特點，設計開發了固體流態化氣流輸送分離富集裝置與工 藝。 1. 該工藝為以空氣為介質的干法過程，產品無需干燥后處理，設備簡單、操作方便、 可實現連續操作、過程控制容易且處理能力大； 2．分離過程在密閉設備內進行，空氣中夾帶的難以分離的微量細小飛揚粉塵經袋濾 器進行捕集，整個操作過程基本無粉塵產生； 3．該工藝過程可在一套設備上實現固體流態化分選與氣力輸送回收，配合多側線 出料可便有效地對不同密度組分進行分離回收； 4．本發明以確保輕組份物料得以氣力輸送回收確定風機風量，較重組份物料借助 固體流態化類似液體的特性，經適宜位置側線出料回收確保了通過較小的動力消耗實現 輕重組份的高效分離回收。

技術結合了螺旋式電容傳感器與圓環式靜電傳感器，通過螺旋式電容傳感器的電容獲得管內固相濃度，通過圓環式靜電傳感器檢測管道中的顆粒與管道壁面以及顆粒之間的碰撞、摩擦、分離產生的靜電噪聲，采用互相關法快速獲取固相流動速度；根據濃度與速度獲取質量流量，實現對氣固兩相流的多參數測量。本發明是電容法與靜電法的融合，發揮螺旋式電容傳感器和圓環式靜電傳感器分別在濃度測量和速度測量方面的優勢，簡化了電極結構，提高了濃度、速度以及質量流量的檢測精度和采樣效率。

入選國家級一流專業建設點37個，占招生專業比例近60%，省級實現全覆蓋（新專業除外）；通過工程教育認證（住建部評估）專業19個，位列全國高校14位；獲批首批國家級現代產業學院1個，省級3個，成為產業鏈與專業鏈深度融合的典范；獲批工信部“校企協同就業創業創新示范實踐基地”首批重點建設單位，獲批國家級首批創新創業教育實踐基地1個；2019-2021年學生教育收獲和教學滿意度大幅提升，畢業生工作與專業相關度高（79%、74%、76%），能力達成度高（83%、86%、86%），且均優于全國“雙一流”高校；

蛋白酶體是細胞中用來調控特定蛋白質的濃度和清除錯誤折疊蛋白質的主要機制的核心組成部分，是細胞中最普遍的不可或缺的大型全酶超分子復合機器之一，也是迄今為止發現的最大的蛋白降解機器。人源蛋白酶體全酶包含至少64個亞基，由蓋子 (Lid)和基座(Base)亞復合體組成的調控顆粒RP(Regulatory Particle)所激活。2016年，該課題組與其合作者在《美國科學院院刊》報道了人源蛋白酶體的基態近原子分辨的冷凍電鏡結構，以及三個亞納米分辨的RP-CP亞復合體亞穩或過渡態的共存結構，并首次發現其中一個亞穩態構象的CP的底物轉運通道處于開放狀態（見PNAS 2016, 113: 12991-12996）。這一發現被德國馬普所Baumeister課題組及其合作者在2017年的一篇《美國科學院院刊》論文中通過酵母蛋白酶體全酶的冷凍電鏡亞納米精度分析進一步證實、引用和比較（見PNAS 2017, 114, 1305-1310）。然而，在這些工作中，CP開放態的全酶結構離近原子分辨還有較大距離，未能充分揭示人源蛋白酶體全酶的激活后的運動行為。毛有東、歐陽頎課題組及其合作者在前期工作的基礎上，利用他們自主開發的基于統計流行算法的高性能計算軟件ROME（見PLoS ONE 2017, 12:e0182130）與優化的冷凍電鏡處理方法，對ATP-γS結合狀態下的人源蛋白酶體的全酶冷凍電鏡單顆粒數據展開了深入分析，得到了6個共存的動態結構，其中包括3.6埃分辨率的基態結構，3.5埃的開放態CP結構，和三個CP開放態對應的亞穩簡并態全酶4.2埃，4.3埃和4.9埃的結構。另外兩個中間態結構分辨率為7.0埃和5.8埃。三個CP開放態對應的全酶結構的主要差別在于位于RP的AAA-ATPase激酶馬達模塊，伴隨其不同的構象變化，至少有四個ATP-γS分子穩定結合在不同的AAA-ATPase亞基上，為其在不同核酸結合狀態下形成的非穩定動態構象提供了重要證據。該研究首次觀察到位于AAA-ATPase激酶馬達模塊中心的底物轉運通道呈現從螺旋到鞍形不同的拓撲結構變化，為進一步分析底物和蛋白酶體全酶的相互作用奠定了重要基礎。人源蛋白酶體全酶AAA-ATPase馬達模塊中心的底物轉運通道發生大幅度的拓撲變構

 在本研究工作中，該團隊利用信息論和統計物理兩個領域中熵的相關理論，對網絡結構預測極限進行了研究。直觀地說，一個可以僅用幾個詞描述的網絡結構意味著它很簡單，其邊也很容易預測。例如二維晶格或一維鏈狀結構。相反，如果一個網絡需要很長的語言才能描述清楚，那么它應該具有非常復雜的結構，其結構很難預測。在計算機領域，任何網絡的結構都可以被編碼成二進制字符串。這啟發了團隊探尋最短二進制編碼字符串長度，也就是熵，和可預測性之間的關系。       通過研究，該團隊發現來自不同領域，很多大小不一的網絡，其結構的最短壓縮長度和可預測性之間存在一個普遍的線性關系?；谙戕r信源編碼定理，該團隊在隨機網絡上證明了這種線性關系。       進一步，利用這一線性關系，該團隊推導出網絡結構預測算法的性能上界，揭示出包括機器學習在內的預測算法性能尚存在多大的提升空間。因此，該性能界可用于指導未來在線商業推薦系統、蛋白質相互作用探測等場景中的算法設計。另外，該理論的一個有趣的用途是，可以實現在無需任何預測算法的情況下，通過網絡結構壓縮數據大小來估計一個網絡數據集的商業價值。 

本發明涉及一種可磁性分離回收的石墨烯復合二氧化鈦光催化劑及其制備方法。通過兩步水熱法合成，首先將石墨烯與磁性顆粒復合制備成磁性石墨烯，再與水熱法合成的二氧化鈦納米顆粒復合，制備出三元復合光催化劑，該催化劑由石墨烯、二氧化鈦、納米磁性顆粒三部分組成，磁性納米顆粒負載于石墨烯片層上形成磁性石墨烯，具有較大的比表面積，同時具有磁性；金紅石型二氧化鈦具有三維有序納米結構，負載于磁性石墨烯片層上，形成磁性分離的石墨烯復合金紅石型二氧化鈦光催化劑，該催化劑具有大比表面積，納米顆粒具有磁性，可分離回收，具有高效催化性能。