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項目背景及主要用途： 氫氣是一種清潔的可再生能源，其熱值是甲烷的 2.5 倍。目前，氫氣的工業化生產主要有烴類的高溫催化裂解和水的電解兩種方法，這兩種方法的缺點是能耗較高。而厭氧發酵制氫可以在降解有機物的同時獲得氫氣能源，是一種經濟環保的方法。 技術原理與工藝流程簡介： 兩相厭氧發酵產氫產甲烷技術先利用產氫產酸菌，在酸性厭氧條件下將有機污染物轉化為氫氣和有機酸，再利用產甲烷菌將有機酸轉化為甲烷和二氧化碳。分別從兩相反應器中回收氫氣和甲烷，氫氣和甲烷可進一步提純作為替代燃料。 技術特點：生物質能產率比單相工藝提高 30%以上，運行費用較低。該技術目前已完成實驗室小試。 應用領域： 該技術適用于高濃度有機廢水、污水處理廠剩余污泥、有機固體廢棄物、農業廢棄物的處理。

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產品詳細介紹Inertsil CN-3:Inertsil CN-3是在高純度球狀硅膠上鍵合了氰丙基的色譜柱，基于氰基三鍵的π電子作用以及氮的孤對電子作用力，對極性化合物有獨特的選擇性，適合應用于正相分離。當用于反相系統時，其選擇性與C8和C18不同。在藥學領域和復雜混合物的分離中應用廣泛。Inertsil CN-3一般保存在正己烷/乙醇溶液中，當作為反相色譜柱使用時，務必用能與兩種流動相互溶的溶劑，如異丙醇進行過渡置換，再用流動相進行平衡。 --------------------------------------------------------------------------------色譜柱參數：※基體：3系列高純度硅膠※粒徑：3μm，5μm※微孔徑：100?※化學鍵合基團：氰丙基※端基封尾：無※含碳量：14%※USP號：L10 --------------------------------------------------------------------------------訂貨信息： 5μm 長度/內徑(mm) 2.1 3.0 4.0 4.6 33 5020-05311 5020-05321 5020-05331 5020-05341 50 5020-05312 5020-05322 5020-05332 5020-05342 75 5020-05313 5020-05323 5020-05333 5020-05343 100 5020-05314 5020-05324 5020-05334 5020-05344 150 5020-05315 5020-05325 5020-01942 5020-01940 250 5020-05316 5020-05326 5020-01943 5020-01941 【保護柱】 填料名 粒徑 長度(mm) 目標色譜柱的內徑(mm) 內徑(mm) 更換用小柱E（2根一組） 更換用小柱E套件（小柱E2根+小柱保護柱套） Cat.No. Cat.No Inertsil CN-3 3μm、5μm 10 1.0 1.0 5020-08517 5020-08527 1.5、2.1 1.5 5020-08518 5020-08528 2.1、3.0 3.0 5020-08515 5020-08525 4.0、4.6 4.0 5020-08510 5020-08520 20 2.1、3.0 3.0 5020-08565 5020-08575 4.0、4.6 4.0 5020-08560 5020-08570 --------------------------------------------------------------------------------

發明專利 “ 一種基于小波差分算法的電纜故障測距方法應用于電力電纜在線故障定位 ” ，證書證號 955827 ，專利號 ZL 2010 1 0235507.7 。該方法用于電力電纜的在線故障測距。

本發明公開了一種基于類相似性測量的實時目標跟蹤算法，目標跟蹤對實時性要求非常高，在目前 主流的基于檢測跟蹤的框架下，根據測試樣本與目標類和背景類的相似度比較來確定目標在新幀中的目 標位置。本方法首先在當前幀采集目標類和背景類集合，計算出它們的統計特征，并在下一幀采集測試 樣本集合。本方法定義了一種計算測試樣本與類之間相似度的量化標準，通過找出與目標類相似以及和 背景類不相似的測試樣本來確定目標位置。本方法明顯提高了跟蹤的實時性以及跟蹤精度。

物流調度、航班規劃等復雜應用場景中，設計方案的評價隨著時間動態改變。這類優化問題在現實中廣泛存在并且求解困難。為了推動該領域的發展，亟待提出能反映動態優化問題復雜特性并且可控的測試集，從而推動動態優化算法在現實問題中的應用。課題組在

本發明公開了面向大規模圖像視覺特征的多維倒排索引與快速檢索算法，包括：利用圖像的視覺特征訓練增強型殘差量化所需的多層碼書，并利用所訓練的碼書構建多維倒排索引；根據已訓練完成的碼書，對圖像視覺特征進行量化和編碼，同時根據計算得到的編碼將其插入到倒排索引中對應的倒排列表；利用查詢圖像視覺特征對所構建的多維倒排索引進行查詢，獲得查詢候選集；利用自適應超球體過濾對查詢候選集進行優化，對過濾后的查詢結果排序，從而完成圖像視覺特征的檢索。本發明的方法通過對圖像特征進行量化和編碼，提高圖像特征的量化效率；利用所生

1.痛點問題 協作機器人與人類共享工作空間，通過直接（即物理上）或間接地與人類交互共同開展操作任務。相比傳統工業機器人，協作機器人有更高的安全性和更易于編程的特點，能夠通過人類示教部署于各種不同的任務并靈活地與人類配合。隨著傳統工業機器人帶來的效率提升趨于飽和，能夠安全配合人類的協作機器人能夠進一步提高制造業的生產效率，帶來可觀的經濟效益。然而，現有的協作機器人存在以下兩大痛點問題。 問題一：安全和效率之間的權衡一直是人機交互中未系統解決的開放性問題。當存在人機直接接觸時，為了保證人的安全，現有的協作機器人是通過中止正在進行的任務、順從人的干預以保證安全；然而，不論人是有意地干預（即工人直接抓取機械臂來引導其任務）還是無意地接觸機器人，都將造成機器人暫停手頭工作；直到人類停止干預，機器人才能繼續執行它的任務。雖然這種人機協作方式能夠保證機器人與工人合作的安全，但因為機器人需要在不同的工作模式之間切換，其工作效率將會受到影響。 問題二：如何提高人的示教效率為協作機器人的另一大痛點問題。協同機器人多用于能夠靈活拆裝的生產線，以適應新的任務，因此新任務的編程效率很大程度上決定了工作效率?；谌祟愂窘痰木幊谭绞骄哂凶匀?、本能的優勢，能夠直接傳遞人類的操作技巧與經驗。其中，將示教軌跡參數化為可以編輯修改、適應不同任務的形式是提高效率的核心問題。該示教軌跡不光應該包含機器人末端的運動數據，而且應該包含同時調整的冗余關節運動數據，從而同時完成末端主任務與關節避障任務，以適應工作環境。現有的示教方式未能結合離線示教與在線介入，因此無法適用于需要同時記錄機器人末端和關節的示教任務。 2.解決方案 本項成果基于增強現實-觸覺感知技術，開發了混合交互接口與人機互補操作算法，以解決上述痛點問題。 ①對于問題一，本項成果提出了自適應視覺控制與零空間阻尼控制的協作框架：在有限視場、未校正相機、關節奇異的情況下，保證了機器人在整個工作空間內的全局穩定性；在不影響機器人末端任務的前提下，允許人類專家隨時、安全地介入以改變機器人關節姿態，以應對環境動態變化或突發事件，從而實現了安全與效率并重的人機協作方式。 ②對于問題二，本項成果構建了增強現實-觸覺感知的混合接口，讓人類專家可以在任務和冗余聯合空間進行雙手演示，同時記錄機器人末端與機器人關節的數據。示教軌跡基于DMP方法進行參數化，能夠根據不同任務所需的末端位置、關節角度、運動速度進行自適應調整，在保證末端任務精度的同時完成關節的避障任務。 技術核心： ①基于增強現實-觸覺感知的混合交互接口; ②用于雙手示教的機器人軌跡學習方法; ③自適應全局穩定控制算法。 預期產品：用于人機互補協同操作的設備與軟件 3.合作需求 1)資金需求：本項成果開發的人機互補協作平臺，在硬件與軟件研發階段需要資金投入，需約250-500萬元人民幣； 2)孵化資源：公司研發所需辦公及研發場地、實驗室、分析與測試實驗室等； 3)團隊：協作平臺開發團隊、商務開發與合作團隊、財務、法務等支持團隊； 4)生產制造企業合作：提供人機協同操作的場景與需求，開展工廠真實環境的測試與部署； 5)基礎研究合作：與協作機器人、增強現實、觸覺感知方向的國內外基礎研究團隊合作，開發新的交互設備與算法。

中國科學技術大學生命科學與醫學部瞿昆教授課題組通過設計一整套分析流程，系統性評估了16種空間轉錄組和單細胞轉錄組數據整合算法在預測基因或細胞類型空間分布方面的性能。