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本發(fā)明公開(kāi)了應(yīng)用混合型噴嘴噴印制造有機(jī)場(chǎng)效應(yīng)晶體管的方 法，包括以下步驟：1)噴印 Gate 極；2)噴印介電層；3)成形導(dǎo)電單元： 混合型噴嘴噴出的液體在接收基板上沉積形成導(dǎo)電單元及覆在導(dǎo)電單 元上的油層；4)轉(zhuǎn)印；5)制造連接電極層；6)組合封裝。本發(fā)明工藝簡(jiǎn) 單，在混合型噴嘴制備完成的情況下，靜電紡絲工藝實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，對(duì)環(huán) 境要求也較低；成本低，設(shè)備成本低，同時(shí)制造過(guò)程中均只需要一定 濃度的溶液，損耗少；精度、分辨率高，不需重復(fù)定位，而且靜電紡 絲所得纖維器件均在微納尺度，集成度完全滿足電路要求；

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于廣義量子超聲陷阱的顆粒物聚集方法、聚集處理方法和聚集處理系統(tǒng)。本發(fā)明顆粒物聚集方法首先通過(guò)向空間中發(fā)射超聲波生成超聲陷阱；然后，超聲陷阱使和超聲陷阱感應(yīng)的顆粒物，向超聲陷阱的中心聚集，在超聲陷阱中心形成高濃度顆粒物聚集處，即超聲陷阱中心。本發(fā)明所述的顆粒物聚集處理方法在經(jīng)過(guò)前面所述的步驟形成高濃度顆粒物聚集處后，對(duì)高濃度顆粒物聚集處的顆粒物進(jìn)行吸附處理，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境中顆粒物的收集。進(jìn)一步地，本發(fā)明還提出了一套基于上述方法的系統(tǒng)，來(lái)配合本發(fā)明所述方法的特定需求。本發(fā)明所述的方法和系統(tǒng)可應(yīng)用于對(duì)各類與超聲陷阱感應(yīng)的顆粒物的收集處理，比如對(duì)環(huán)境空氣中PM2.5、PM10等顆粒物的聚集、吸附和處理。

本發(fā)明涉及一種藥膳燒鵝的加工方法.該方法包括下列步驟:(1)原料整理;(2)中藥材料液的配制;(3)腌制;(4)煮制;(5)撈出鵝淋干冷卻,待中心溫度冷卻到室溫真空包裝得到藥膳燒鵝.該方法根據(jù)鵝肉的藥理作用使其與各種藥食同源的中藥進(jìn)行復(fù)配,生產(chǎn)出的藥膳燒鵝風(fēng)味獨(dú)特且具有保健功能.并且香味濃郁,表面干爽,嫩度高,咀嚼性好.

本發(fā)明涉及的是玉米降血壓肽的分離純化方法,屬于從玉米蛋白粉中分離玉米肽的方法,這種玉米降血壓肽的分離純化方法是將去掉玉米黃色素的玉米蛋白粉用堿性蛋白酶進(jìn)行水解,采用板框過(guò)濾器過(guò)濾去掉雜質(zhì),再經(jīng)膜過(guò)濾,然后通過(guò)高效液相色譜分析確定目標(biāo)產(chǎn)物分子量,選取出具有降血壓活性的水解產(chǎn)物,對(duì)具有降血壓活性的水解產(chǎn)物采用模擬移動(dòng)床色譜分離系統(tǒng)進(jìn)行分離純化,得到玉米降血壓肽,分離純化采用等度洗脫的方式進(jìn)行,其中進(jìn)料流速為5ml/min～100ml/min;流動(dòng)相流速為6.5ml/min～130ml/min,流動(dòng)相濃度為40%乙醇;產(chǎn)品出口流速為4.5ml/min～90ml/min;循環(huán)泵流速為10ml/min～200ml/min,切換時(shí)間6min～120min.本發(fā)明在達(dá)到工業(yè)化水平的基礎(chǔ)上,可以分離出純度相對(duì)較高的玉米降血壓肽.

本項(xiàng)目研究成果產(chǎn)生了極其突出的國(guó)際學(xué)術(shù)影響，發(fā)表SCI論文109篇，包括信息科學(xué)領(lǐng)域國(guó)際一流期刊IEEE Transactions論文53篇，其中，8篇代表性論文他引2091次，SCI他引共計(jì)875次。獲IEEE電路與系統(tǒng)協(xié)會(huì)頒發(fā)的2011年度IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology最佳期刊論文獎(jiǎng)，以及3項(xiàng)國(guó)際會(huì)議最佳論文獎(jiǎng)。經(jīng)四川省科技廳組織省內(nèi)外專家進(jìn)行成果鑒定，一致認(rèn)為該項(xiàng)目的研究成果創(chuàng)新性強(qiáng)，“達(dá)到國(guó)際領(lǐng)先水平”。 相關(guān)技術(shù)成功應(yīng)用于國(guó)家火星探測(cè)項(xiàng)目“螢火一號(hào)”。

成果描述：本專利建立一種基于線性判別分析和獨(dú)立成分分析的車輛分類方法，首先利用線性判別分析提取特征進(jìn)行第一次大小車型的分類，再利用獨(dú)立成分分析的第二種結(jié)構(gòu)與線性判別分析的結(jié)合，進(jìn)行特征提取，實(shí)行第二步將車輛分為不同的詳細(xì)車型。市場(chǎng)前景分析：車輛分類技術(shù)有著非常重要的現(xiàn)實(shí)意義，車輛分類技術(shù)在自動(dòng)收費(fèi)系統(tǒng)、車輛圖像檢索如市場(chǎng)統(tǒng)計(jì)、流量分析及公安交通監(jiān)控偵稽系統(tǒng)等領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用。本發(fā)明著重根據(jù)車輛視頻圖像的特點(diǎn)，即其具有較大噪聲，且光照強(qiáng)度變化較大，同類型的車輛形狀顏色等外在相似程度也較低的特點(diǎn)，將獨(dú)立成分分析第二種結(jié)構(gòu)的改進(jìn)方法（FICA2）作為細(xì)分類的特征提取方法，構(gòu)建特征空間進(jìn)行細(xì)分類。經(jīng)研究表明，本發(fā)明的方法處理速度可達(dá)到15幀每秒，滿足實(shí)時(shí)處理需求，準(zhǔn)確率達(dá)到96%以上。與同類成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：本專利將獨(dú)立成分分析的第二種結(jié)構(gòu)與線性判別分析的結(jié)合方法，即FICA2應(yīng)用到車輛圖像的特征提取中來(lái)，F(xiàn)ICA2通過(guò)尋求稀疏的編碼表示，來(lái)構(gòu)建一個(gè)分離度更高的子空間。 本專利提出二次分類方法，首先利用線性判別分析進(jìn)行特征提取，將車輛按車型大小分為大型車與小型車兩大類，然后利用FICA2進(jìn)行第二次分類來(lái)達(dá)到將車型分為具體類別的目的。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，與現(xiàn)有的基于圖像的分類方法比較，獲得了更好的分類準(zhǔn)確率。

本發(fā)明提供一種圖像分割方法及裝置，方法包括：獲取相同的第一和第二待處理圖像；對(duì)第一待處理圖像進(jìn)行預(yù)處理后轉(zhuǎn)化為梯度圖像；獲取梯度圖像上各第一區(qū)域上的標(biāo)記點(diǎn)集合以及梯度圖像的像素點(diǎn)的坐標(biāo)值和灰度值；根據(jù)上述各參數(shù)、預(yù)先構(gòu)建的前景灰度直方圖和背景灰度直方圖，確定待分割的目標(biāo)區(qū)域的輪廓線上各個(gè)像素點(diǎn)的坐標(biāo)值，并據(jù)此在第二待處理圖像上將除所述待分割的目標(biāo)區(qū)域外的區(qū)域的顏色設(shè)置為與待分割的目標(biāo)區(qū)域不同的顏色，以實(shí)現(xiàn)對(duì)待分割的目標(biāo)區(qū)域的分割。本發(fā)明可達(dá)到了快速且準(zhǔn)確的分割目的。

本發(fā)明公開(kāi)了一種紡織印花滾筒的制版方法及其制版裝置；本發(fā)明先將滾花輪或滾花輥滾壓表面包覆形狀記憶材料的印花滾筒，從而在印花滾筒表面上形成均勻分布的凹點(diǎn)；經(jīng)激光加熱裝置或者熱敏打印裝置加熱后，受熱的凹點(diǎn)恢復(fù)其原始平整形狀，剩余未受熱的凹點(diǎn)在印花滾筒上形成分色圖案。多個(gè)這樣的形狀記憶印花滾筒安裝在現(xiàn)有的紡織滾筒印花機(jī)上即可實(shí)施滾筒印花過(guò)程，從而獲得紡織印花產(chǎn)品；由本發(fā)明的形狀記憶印花滾筒實(shí)施的紡織滾筒印花過(guò)程工藝合理、工序簡(jiǎn)短、生產(chǎn)成本低、節(jié)能環(huán)保、兼容了傳統(tǒng)印花和數(shù)碼噴墨印花兩大主流印花方法的優(yōu)點(diǎn)。

成果介紹隨著電子科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展及其應(yīng)用范圍的不斷擴(kuò)大，特大復(fù)雜電磁問(wèn)題的求解逐漸成為計(jì)算電磁學(xué)領(lǐng)域的世界性難題。區(qū)域分解方法在應(yīng)用于特大電磁問(wèn)題時(shí)能夠大幅度地降低內(nèi)存，提高計(jì)算效率，已成為國(guó)際研究熱點(diǎn)。本項(xiàng)目組是國(guó)際上較早從事電磁場(chǎng)區(qū)域分解算法的研究組之一，并系統(tǒng)深入地研究了電磁場(chǎng)Lap丨ace方程、Helmholtz方程、頻域和時(shí)域Maxwell方程以及電磁場(chǎng)積分方程的區(qū)域分解方法技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)及參數(shù)（1）針對(duì)Laplace方程，首次建立了基于重疊型和非重疊型區(qū)域分解方法的超大規(guī)糢集成電路互連參數(shù)提取算法.（2）針對(duì)特大三維目標(biāo)的電磁散射問(wèn)題，首次建立了表面枳分方程的重疊型區(qū)域分解算法，并結(jié)合多層快速多極子算法于2007年在普通工作站上實(shí)現(xiàn)了未知量超過(guò)1000萬(wàn)的特大電磁散射問(wèn)題的求解。（3）針對(duì)大規(guī)糢有限周期陣列電磁問(wèn)題的三維Maxwell方程，提出了部分基礎(chǔ)解向量非 重疊型區(qū)域分解算法，論文發(fā)表在IEEE Trans, on AP等刊物上，并在個(gè)人計(jì)算機(jī)上求解了 上千單元微帶陣列、光子晶體波導(dǎo)等電磁問(wèn)題，在普通工作站上求解了未知量達(dá)85億的有限周期陣列問(wèn)題。（4）針對(duì)時(shí)域Maxwell方程，提出了局部坐標(biāo)系時(shí)域有限差分(FDTD)重疊型區(qū)域分解算 法和遠(yuǎn)距信息傳遞FDTD非重疊型區(qū)域分解算法，并解決了 E-面等相位扇形喇叭電磁輻射、 稀疏多物體電磁散射等問(wèn)題。針對(duì)SIW結(jié)構(gòu)，提出了基于T-L校正的FDTD重疊型區(qū)域分解算法。（5）針對(duì)頻域Helmholtz和Maxwel丨方程，首次建立了頻域有限差分重疊型區(qū)域分解算 法，論文發(fā)表在IEEETrans.onMTT等刊物上，并在個(gè)人計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)了特大導(dǎo)體柱電磁散 射分析和復(fù)雜多層微波電路與天線的精確仿真。市場(chǎng)前景項(xiàng)目組基于以上研究成果正在發(fā)展針對(duì)電磁散射、輻射、電波傳播預(yù)測(cè)和多層電路參數(shù) 提取等問(wèn)題的仿真軟件。

超高純氨是LED行業(yè)、微電子行業(yè)中重要的原料氣體，主要應(yīng)用于金屬有機(jī)化學(xué)淀積法(MOCVD)制造外延芯片或氮化硅薄膜。過(guò)量的水分會(huì)嚴(yán)重影響工藝產(chǎn)率和產(chǎn)品質(zhì)量。氨氣中痕量水分析是氣體分析領(lǐng)域的難點(diǎn)之一，目前國(guó)內(nèi)外可以穩(wěn)定、準(zhǔn)確測(cè)量超高純氨氣中痕量水的方法只有光腔衰蕩法、紅外光譜吸收法和熱分解露點(diǎn)法。國(guó)標(biāo)中已將熱分解露點(diǎn)法列為檢測(cè)高純氨氣中痕量水分的方法，但國(guó)內(nèi)目前采用該種測(cè)定方法的單位為零，而且對(duì)熱分解露點(diǎn)法的研究也鮮有報(bào)道。本技術(shù)主要通過(guò)改進(jìn)熱分解露點(diǎn)法可以穩(wěn)定、準(zhǔn)確、快速的測(cè)量超高純氨氣中痕量水分。本技術(shù)主要設(shè)計(jì)、制作出氣密性良好的超高純氨進(jìn)樣器、氨分解反應(yīng)槽、熱分解露點(diǎn)裝置。制作了氨分解催化劑d并考察了分解槽溫度、氣體流速對(duì)所選用的四種氨分解催化劑在測(cè)試中的水分基線的影響及分解槽溫度、氣體流量對(duì)氨分解率的影響，篩選出最適合的氨分解催化劑d用以測(cè)量超高純氨中痕量水。采用熱分解露點(diǎn)裝置分析高純氮?dú)庵泻哿克?、超高純氨氣中痕量水，并用配有氦離子放電檢測(cè)器的氣相色譜檢測(cè)超高純氨中的痕量氧，折算出超高純氨中痕量水。與光腔衰蕩法、紅外吸收光譜法測(cè)試結(jié)果的比對(duì)分析證明熱分解露點(diǎn)法測(cè)試值準(zhǔn)確度較高，成本低，可用以分析超高純氨氣中痕量水分，最低檢測(cè)限約80ppb?？疾榱税狈纸鉁囟?、氣體流量對(duì)高純氨中痕量水分析的影響，從而確定熱分解露點(diǎn)裝置最佳工作條件?？疾榱俗儔褐脫Q、變流置換對(duì)縮短測(cè)試時(shí)間的影響，采用新的置換方式的測(cè)試時(shí)間是只平速吹掃所用時(shí)間的一半。比對(duì)了不同冷源的精密露點(diǎn)儀通過(guò)熱分解露點(diǎn)裝置測(cè)試高純氮?dú)狻⒏呒儦錃?、超高純氨氣的檢測(cè)限，制冷機(jī)為冷源的精密露點(diǎn)儀檢測(cè)限最低。