|
搜索
搜 索
高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺
.jpg){kind=logo}
一種具有接觸性引導(dǎo)功能的神經(jīng)導(dǎo)管及其制備方法和裝置
本發(fā)明公開了一種具有接觸性引導(dǎo)功能的神經(jīng)導(dǎo)管，包括中空薄膜管體，內(nèi)壁上具有縱向溝槽結(jié)構(gòu)；本發(fā)明還公開一種制備裝置，包括底座、安裝在底座上的升降平臺、安裝在升降平臺頂面的兩臺微量注射泵和噴絲頭以及位于噴絲頭正下方的凝結(jié)池；噴絲頭包括：噴頭，內(nèi)部開設(shè)有與其中一臺微量注射泵連接的噴腔；位于噴頭內(nèi)的雙層噴孔，外層噴孔頂端與噴腔連通，內(nèi)層噴孔頂端外接另一臺微量注射泵、底端延伸出外層噴孔外，內(nèi)層噴孔外壁上具有沿內(nèi)層噴孔軸向延伸的溝槽。本發(fā)明還公開一種制備神經(jīng)導(dǎo)管的方法。本發(fā)明制備得到的神經(jīng)導(dǎo)管內(nèi)壁上的縱向溝槽結(jié)構(gòu)在制備過程中與神經(jīng)導(dǎo)管同時形成，且結(jié)構(gòu)形狀均勻穩(wěn)定，避免了二次加工等額外程序。
浙江大學(xué)
2021-04-13
魚類NKEF-A重組蛋白對適應(yīng)性體液免疫的活化效應(yīng)及其應(yīng)用
本發(fā)明公開了一種魚類NKEF-A重組蛋白對適應(yīng)性體液免疫的活化效應(yīng)及其應(yīng)用，所述的應(yīng)用為用于制備能夠促進魚類體液免疫能力的免疫增強劑，所述魚類NKEF-A重組蛋白的氨基酸序列為SEQID?NO:1所示；本發(fā)明提供的NKEF-A重組蛋白作為適應(yīng)性體液免疫增強劑，其優(yōu)點在于：(1)使用劑量小，效率高；以1:100(NKEF-A蛋白:抗原)的NKEF-A重組蛋白劑量即可發(fā)揮顯著的免疫促進作用；(2)易于制備免疫混合液：NKEF-A重組蛋白是可溶性蛋白，容易與抗原混合，克服了傳統(tǒng)礦物油乳劑類制劑不易乳化抗原的缺點；(3)安全性高；與細菌毒素或化合物制劑不同，NKEF-A是宿主自身的蛋白，不存在外源物質(zhì)導(dǎo)入產(chǎn)生的潛在毒副作用。
浙江大學(xué)
2021-04-13
.jpg){kind=logo}
基于 FPGA 的紅外焦平面陣列條帶狀非均勻性校正系統(tǒng)和方法
本發(fā)明公開了一種基于 FPGA 的紅外焦平面陣列條帶狀非均勻性校正系統(tǒng)和方法，屬于紅外成像技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明以中值紅外均衡算法(MIRE)為核心，針對算法以及 FPGA 的特性進行了優(yōu)化，包括圖像緩存模塊、參數(shù)計算模塊、非均勻性校正模塊與數(shù)據(jù)輸出模塊。參數(shù)計算模塊根據(jù)上位機指令得到加權(quán)系數(shù)，原始圖像經(jīng)過緩存后，按列方向順序輸入非均勻性校正模塊得到每一列圖像的直方圖、累計直方圖與逆直方圖，然后通過對累計直方圖和逆直方圖進
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種基于憶阻器的非易失性 SR 觸發(fā)器電路
本發(fā)明公開了一種基于憶阻器的非易失性 SR 觸發(fā)器電路；包括憶阻器 ME、定值電阻 Rd、第一 MOS 管、第二 MOS 管、第三 MOS管、第四 MOS 管、第五 MOS 管、第一反相器 N1、第二反相器 N2、第三反相器 N3 以及第四反相器 N4，以及將憶阻器與定值電阻串聯(lián)構(gòu)·721·成的分壓電路讀取模塊。主要是利用了憶阻的非易失和阻值隨流經(jīng)本身的電荷大小改變的特性，實現(xiàn)了 SR 觸發(fā)器的鎖存以及置位和復(fù)位功
華中科技大學(xué)
2021-04-14
.jpg){kind=logo}
高可靠長壽命航天器機構(gòu)可靠性軟件系統(tǒng)V1.0
成果簡介： 該軟件以航天器機構(gòu)為對象，集成了研究所在高可靠性、長壽命技術(shù)裝備的可靠性分析和優(yōu)化設(shè)計方面研究的最新成果。軟件包含了FMECA/FTA/FRACAS分析、可靠度校驗、機械/機構(gòu)可靠性優(yōu)化設(shè)計、拓?fù)淇煽啃詢?yōu)化設(shè)計和多學(xué)科可靠性優(yōu)化設(shè)計等功能模塊。 本課題研制了面向全壽命周期的復(fù)雜技術(shù)裝備可靠性設(shè)計自動化平臺—“高可靠長壽命航天器機構(gòu)可靠性軟件”，集成了本課題中針對我國自主研制的國防技術(shù)裝備的可靠性優(yōu)化設(shè)計提出的新方法和新技術(shù)，以提高裝備的全壽命周期可靠性為目標(biāo)。該平臺包括了可靠性仿真分析部分和可靠性優(yōu)化設(shè)計部分。其中，可靠性仿真分析部分包括FMECA/FTA/FRACAS、機械強度/機構(gòu)可靠性仿真、拓?fù)鋬?yōu)化可靠性仿真和時間域混合仿真四大模塊；可靠性設(shè)計部分則包括可靠性定性設(shè)計和可靠性定量設(shè)計兩大模塊。可靠性仿真分析部分和可靠性優(yōu)化設(shè)計部分在裝備全壽命周期下多種可靠性數(shù)據(jù)庫資源的支持下與多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計部分進行各自信息的交互和共享。軟件平臺可以協(xié)同三維建模工具（如ProE，Solidworks等），有限元分析工具（如MSC，ANSYS等）和動力學(xué)分析工具（如MSC，ADAMS）進行復(fù)雜裝備的可靠性分析，可利用平臺的可靠性優(yōu)化設(shè)計和多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計模塊，或結(jié)合iSIGHT多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計軟件，實現(xiàn)復(fù)雜裝備的可靠性優(yōu)化設(shè)計。
電子科技大學(xué)
2017-10-23
.jpg){kind=logo}
苯酐選擇性硝化制3-硝基鄰苯二甲酸技術(shù)
該技術(shù)是以苯酐、硫-硝混酸為原料，在催化劑作用下選擇性硝化生產(chǎn) 3-硝基鄰苯二甲酸。在不高于 1000C 條件下苯酐轉(zhuǎn)化率大于 95%， 3-硝基鄰苯二甲酸選擇性大于 98%。催化劑可以多次循環(huán)使用，成本低廉。
揚州大學(xué)
2021-04-14
高效率高均勻性微波能應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)及產(chǎn)業(yè)化
項目針對高效率、高均勻性微波能應(yīng)用及其產(chǎn)業(yè)化的需求，深入開展了連續(xù)波高效率民用磁控管及微波能應(yīng)用系統(tǒng)的研究，提出了磁控管中非工作電流的概念，構(gòu)建了三維磁控管粒子模擬模型，突破了高效磁控管的關(guān)鍵技術(shù)，產(chǎn)業(yè)化磁控管效率從74%提高到80%。發(fā)展了多物理場耦合模型改進了微波加熱的均勻性，在此基礎(chǔ)上首創(chuàng)了微波食品加熱的高效保濕技術(shù)，形成了價格提高30%以上的同類產(chǎn)品高端品牌。創(chuàng)立了“名校+名企”的分層次協(xié)同創(chuàng)新、技術(shù)開發(fā)與推廣應(yīng)用模式。經(jīng)過10年的工作，國內(nèi)市場占有率從7.9%提高到44%。獲授權(quán)發(fā)明專利4
電子科技大學(xué)
2021-04-14
.jpg){kind=logo}
一種基于光伏預(yù)測誤差模糊性的電力系統(tǒng)調(diào)度方法
本發(fā)明涉及一種基于光伏預(yù)測誤差模糊性的電力系統(tǒng)調(diào)度方法。步驟：本發(fā)明將獲取光伏預(yù)測出力 和實測出力的歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)，及氣象預(yù)測信息，估計未來一天光伏預(yù)測誤差的概率分布參數(shù)。針對光伏 預(yù)測誤差的不確定性，引入模糊理論，并利用信息熵轉(zhuǎn)換法將光伏預(yù)測誤差隨機變量轉(zhuǎn)換為光伏預(yù)測誤 差模糊變量。根據(jù)光伏功率短期預(yù)測的結(jié)果，并考慮光伏預(yù)測誤差的模糊性，建立含光伏發(fā)電的模糊機 會約束調(diào)度模型。將所建立的模型中含有模糊變量的約束條件轉(zhuǎn)化為清晰等價類。最后利用 C
武漢大學(xué)
2021-04-14
一種兩性鍵合硅膠固定相及其制備方法和應(yīng)用
本發(fā)明公開了一種兩性硅膠固定相及其制備方法和在及其在樣品分離中的應(yīng)用。本發(fā)明以無水甲苯 作為溶劑，將硅膠與叔氨基硅烷偶聯(lián)劑和羧基硅烷偶聯(lián)劑混合，在三乙胺存在下回流或室溫反應(yīng)，即得 到鍵合有叔氨基官能團和羧基官能團的兩性硅膠固定相。本發(fā)明液相色譜硅膠固定相的制備方法簡單，
武漢大學(xué)
2021-04-14
一種基于形狀相關(guān)性活動輪廓模型的超聲圖像分割方法
本發(fā)明公開了一種基于形狀相關(guān)性活動輪廓模型的超聲圖像分割方法，包括以下步驟：步驟 1：針 對連續(xù)超聲圖像中病灶區(qū)域形狀變化之間的相關(guān)性信息進行挖掘并構(gòu)建形狀相關(guān)性的低秩模型；步驟 2： 構(gòu)建基于低秩約束的活動輪廓模型；步驟 3：構(gòu)建基于增廣拉格朗日的優(yōu)化算法用于快速計算分割結(jié)果。 本發(fā)明解決了傳統(tǒng)的基于有監(jiān)督統(tǒng)計學(xué)習(xí)的分割方法在訓(xùn)練集不足和面對超聲圖像中病灶區(qū)域邊緣模 糊和病灶區(qū)域形狀形變的情況下分割結(jié)果不準(zhǔn)確的結(jié)果。
武漢大學(xué)
2021-04-14