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本發明公開了一種自支撐類石墨多孔非晶碳薄膜的制備方法，包括下述步驟：S1：對金屬鎳片襯底進行超聲清洗，并烘干后放置于管式爐中；S2：向所述管式爐中通入惰性氣體；S3：對所述管式爐進行升溫處理使其達到600℃-720℃，向所述管式爐中通入氫氣，并對所述金屬鎳片襯底進行熱處理；S4：向所述管式爐中通入碳氫化合物，使得經過熱處理后的金屬鎳片襯底催化碳氫化合物裂解后生長非晶碳薄膜；S5：對所述管式爐進行降溫處理，并將生長有非晶碳薄膜的鎳片浸泡在腐蝕液中腐蝕掉襯底鎳片后獲得自支撐類石墨多孔非晶碳薄膜。采用本發明制備方法對環境溫度要求不高，制備得到的非晶碳薄膜具有多孔結構和自支撐結構，可以很方便轉移至任何襯底。

真菌毒素是造成糧食和農作物污染的一個重要因素，目前市場上常用天然蒙 脫石及改性物等吸附脫除真菌毒素，但效果不理想，且重金屬和二惡英等污染物含量偏高，應用與食品或飼料中會造成更為嚴重的食品安全隱患，因此開發更為有效的真菌毒素吸附劑必然有廣泛的市場應用前景和可觀的經濟效益。稻殼是一種木質纖維素材料，經過適當的處理可以制備吸附性能優異的多孔炭材料。本發明采用稻殼為原料經炭化活化后制備的多孔炭對黃曲霉毒素、玉米赤霉烯酮、展青霉素等真菌毒素具有優異的吸附效果，可廣泛用于食品、飼料領域真菌毒素的脫毒處理。本發明原料來源廣泛、廉價，生產工藝簡便，可控性好，便與工業化生產。產品稻殼基多孔炭可用于花生油、玉米油加工過程中脫除真菌毒素以及牛奶中殘余真菌毒素的脫除；也可直接拌入畜禽飼料，真菌毒素在動物胃腸道環境 下吸附率高，解析率低，吸附了毒素的多孔炭隨糞便排出，有效降低了真菌毒素對畜禽的危害。

成果描述：四川大學的高聚合度APP采用常壓新工藝，聚合度可達1000以上，產品性能與德國科萊恩無鹵阻燃劑Exolit AP422APP。市場前景分析：每噸生產成本為10000元。售價為16000元。具有較好的稅利空間。可先建設一個年產200噸規模，需投資200萬元，進行試生產，再根據市場行情擴大規模。與同類成果相比的優勢分析：平均聚合度1208。國際先進。

本發明公開了一種磁場下的原子轉移自由基聚合方法，該方法 是在磁感應強度范圍為 0.1～0.43 特斯拉的磁場環境下，將單體、催化 劑和引發劑混合后進行原子轉移自由基聚合反應，并通過調節磁場的 大小調控反應速率、產物轉化率和規整度，得到所需的聚合產物。磁 場可以由永磁鐵或磁感線圈產生，其大小通過永磁鐵間距或電流大小 來調節。本發明解決了原子轉移自由基聚合無法控制產物構型和規整 度的問題。該發明中所需磁場小，簡單易得。

產品概述 斯科信息RFID智能工具柜是基于物聯網射頻識別技術的專業化資產管理系統，集成了先進的RFID讀寫設備、智能控制終端和多層安全驗證模塊。該解決方案實現了對工具、儀器設備的無人化自助借還、實時庫存盤點和全生命周期管理，大幅提升企業資產利用效率和管理精細化水平。 核心技術特點 1. 智能識別管理系統 采用高性能RFID讀寫器與定制化天線陣列，確保99.9%的識別準確率 支持高頻(HF)與超高頻(UHF)RFID標簽，兼容ISO15693、ISO18000-6C等多協議標準 專利抗金屬標簽技術，有效解決金屬環境下的信號干擾問題 2. 多重安全驗證機制 支持IC卡、指紋識別、人臉識別、密碼驗證等多種身份認證方式 可配置權限管理體系，實現人員-工具-權限三級對應 開門超時報警、非法取用報警、異常操作實時記錄 3. 智能化管理平臺 云端SaaS管理平臺，支持多網點、多柜體統一管理 實時庫存可視化看板，工具狀態一目了然（在庫、借出、待維修、報廢） 自動生成工具使用報表、人員借還統計、工具利用率分析 工作流程 身份認證：用戶通過IC卡/生物識別驗證身份 智能借出：系統自動識別取出工具并記錄關聯信息 自動歸還：關門自動盤點，更新庫存狀態 異常處理：未授權操作實時報警，支持工具追溯查找 數據同步：所有操作數據實時上傳至管理平臺 性能指標 盤點速度：整柜盤點≤3秒（200件工具） 識別準確率：≥99.9% 系統響應：＜1秒 數據存儲：本地存儲≥10萬條記錄，云端無限擴展 環境適應性：工作溫度-20℃~60℃，濕度10%~90% 行業應用解決方案 電力行業 安全工器具定期檢測管理 絕緣工具有效期智能提醒 工器具使用培訓記錄關聯 航空維修 專用工具校準周期管理 航材設備使用記錄追溯 適航要求符合性管理 智能制造 生產線工具智能調度 使用時長統計與壽命預警 工具維護保養自動提醒 客戶價值 管理效率提升：工具盤點效率提升10倍以上，人力成本降低60% 資產利用率優化：工具共享率提高40%，減少重復采購 安全管理強化：實現100%操作可追溯，安全事故降低80% 決策支持：數據驅動管理優化，提供精準的采購和報廢決策依據 技術服務支持 斯科信息提供全生命周期服務： 需求調研與方案定制 系統部署與集成服務 操作培訓與技術支持 系統升級與維護服務 ?? 聯系我們：19925314483獲取行業解決方案詳情與演示體驗斯科信息技術團隊為您提供專業的RFID工具管理咨詢與定制化服務

湖南大學設計藝術學院數據智能與服務協同實驗室（DISCO Lab）發起并聯合湖南大學嵌入式與網絡計算湖南省重點實驗室、國防科技大學高性能計算國家重點實驗室、中山大學大數據與計算智能研究所等科研單位師生，歷時十天，從無到有、響應關切，快速開發上線了“急物幫”疫情公益微信小程序，助力社區居民應急生活物資供需和網格化管理。 解決的主要困難：為民眾提供物資供應信息，助力防疫工作；搜集物價線索，信息透明公開；線上線下結合，實體虛擬融合。基本功能：結合地理位置收集物資信息，構建周邊物資數據庫；搜索周邊物資信息，規劃購買行程；發布物資求助信息，從線上社區中獲得反饋。 

研究團隊擁有可進行污染物分析的氣質聯用儀和塵螨分析儀，可對室內 VOC采樣柱、灰塵取樣等進行 SVOC、VOCs、苯系物、塵螨等過敏原進行分析。

智慧公路物聯網系統通過在公路廣泛部署低成本的集成多種傳感器的具有通信功能的智慧無線信標產品實時獲取路況信息，實現車流量、車速、車型的實時精準時空統計，通過設備的廣泛部署實現高精度、大范圍的精準監測，為智能交通系統高效管理與養護提供交通與環境態勢的精準監測、識別和態勢預測，為交通決策提供科學依據與數據支持。其次針對公路場景下定位誤差較大等問題，采用 GPS 定位、慣性導航與物聯網感知設備結合的新型多重組合定位方法，通過車路協同實現車道級的高精定位，優化車輛偏離預警等功能，為車輛提供準確的位置信息及導航與綜合服務功能。最后通過車路協同環境下車載終端、路側多源異構傳感器協作環境數據采集、多維度感知融合與超視距全局環境態勢構建，實現智能交通系統全息實時交通、路況環境感知及智能網聯汽車超視距精準環境感知與精準定位。智慧公路物聯網系統旨在突破制約高速公路智能車路協同系統集成應用的重大共性關鍵技術，開展典型示范應用，提升高速公路的智能化水平和服務品質，促進全國范圍大規模推廣。 目前，如圖 1 所示，技術成果已經研發出第三版樣機。樣機已經小批量生成并在齊魯高速、長安大學測試場進行了實際部署測試。此外，項目組正在對第三版樣機進行改造升級，全力打造穩定性更強功能更加豐富的第四版樣機。 圖 1 第一版樣機；第二版樣機；第三版樣機 主要技術指標 1. 節能增收 20% 通過對城市邊緣交通環境及流量等數據的智能分析，優化燈光使用場景。該系統在滿足車輛日夜間安全行車條件下，工程綜合節能可達 20%。 2. 交通流量增加 20% 通過對交通運行安全風險預警及控制策略處理模塊將路段監測數據匯總后，根據車流密度、速度、流量、各級風險事件結合其它傳感器數據，包括上游主線流量、匝道流量、公路氣候數據、環境數據、消防系統數據等，進行大數據綜合分析研判。 構建算法模型，自動制定和優化的控制策略，通過智能預警發布及綜合自動管控系統進行預警發布和綜合自動管控。為管理者實時預警的同時，將預警、誘導信息和控制指令自動發布于上游路段、匝道區段的可變信息標志、可變限速標志、車道線主動發光標志等，對交通流速及交通流量進行有效調控及誘導。綜合評估能增加 20% 交通流量。 3. 減少交通事故 30% 任何異常事件報警被觸發時，系統同時依據預案自動將異常事件聯動燈光預警、可變信息標志、可變限速標志、車道指示標志等自動發布預警給司乘人員，實現對車流車速的動態調控和誘導，增加公路通容量，減少交通擁堵，防止二次事故和連環事故的發生。 實踐證明，采用該系統，至少可以降低公路安全事故 30%，同時提高交通流量，進而降低交通污染，均衡交通流平順性，信息的及時推送，降低駕駛員駕駛緊張感，提高了駕駛員的舒適性，可以整體有效提高交通運輸設施安全水平及服務水平。 4. 100% 信息覆蓋 全自動監測傳感器都可以實現對整條公路的全面信息覆蓋。 5. 對接智能網聯駕駛 a. 提供智能網聯車實時交通圖，推薦進場事件和速遞協調； b. 告知智能網聯車輛風險，實時定位公路中的駕駛風險，將這些風險傳達給下游智能網聯車輛； c. 為智能網聯車提供車道級交通數據，警告即將來到的交通擁堵； d. 識別相關車道的駕駛風險，促使智慧駕駛車輛提前做出反應； e. 為智能網聯駕駛提供超視距感知、惡劣天氣環境下的精準感知，促進智能網聯車早日實現大規模商用。

設計了一種應用于煤礦井下的多功能感知器終端，同時實現了對煤礦井下的環境參數的采集、工作狀況的圖像數據采集以及語音通信功能。進行了遠距離低功耗無線感知系統及其在礦井人員定位與避險中的應用研究，提出了一種用于井下特殊環境的無線傳感網技術，即基于 super-zigbee 技術的無線傳感網。 以煤礦物聯網感知層為突破口，對煤礦安全信息感知采集技術、煤礦信息融合、識別與協同技術、煤礦傳感網控制技術、煤礦傳感網絡安全生產等關鍵技術開展了研究，研發了“基于物聯網感知的煤礦設備智能管理系統”和“基于物聯網的工礦企業現場診斷與管理系統”，提高了煤礦設備的可靠性和管理水平。 針對單獨靜態分簇、動態分簇的不足，通過對感知區域進行智能分區并將選擇簇頭及檢測目標等參數進行綜合考慮，提出了一種靜動態分簇技術相結合的網絡策略。基于改進后的自適應卡爾曼濾波器優化的智能分區靜動態分簇方法使得移動目標的監測精度明顯提高，網絡能耗顯著降低，使移動目標的監測性能達到了更好效果。