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本發明涉及一種銅鎘復合污染土壤的修復方法，具體如下：在污染土壤中種植牛筋草，并聯合施加綠木霉F7或滅活綠木霉F7；所述綠木霉F7的分類命名為Trichoderma virens，已保藏于中國微生物菌種保藏管理委員會普通微生物中心，保藏編號為CGMCC No.3.17613。綠木霉F7聯合牛筋草處理污染土壤，提高了銅鎘復合污染土壤的修復效率，微生物與植物之間存在協同促進修復效果的現象；具有良好的生態效應，適用于銅鎘復合污染土壤的修復；綠木霉F7發酵液和固體制劑施用方法簡單，顯著增加牛筋草的生物量，同時可以提高土壤微生物量，改善植物的根際微生態環境。

已有樣品/n該成果主要由污水前端調節與基質處理技術、綠狐尾藻濕地生態治理技術、綠狐尾藻濕地和生物質利用技術及尾端潛流滲濾強化處理技術4項核心技術組成，可有效處理養殖廢水、生活污水和農田排水、富營養化水體等不同以氮磷污染為主的污水。其對COD、氮磷去除率：養殖廢水生態治理為97~99%，生活污水和農田排水為60~80%，富營養化水體為40~60%，治理效果與現行的工程治理模式相當。該成果創新性強，總體居于同類研究國際先進水平，其中在規模化養殖廢水、農田排水和農村生活污水、富營養化水體的生態治理領域處于

近年來，因垃圾焚燒引發的二惡英(Polychlorinated dibenzo-p-dioxins,　Polychlorinated dibenzofurans,　PCDD/Fs)污染問題已引起了全球范圍的廣泛關注。由于二惡英難于生物降解，對熱、強酸、強堿、氧化劑都相當穩定，是典型的持久性有機污染物(Persistent Organic Pollutants, POPs)，對人類健康和環境具有嚴重的危害，各國政府都加大了對二惡英主要產生源－垃圾焚燒廠的監控力度，制定了更為嚴格的廢氣排放標準，歐盟提

以肉類加工、流通、貯藏等下游生產鏈為切入點，以工廠加工生產、超市賣場銷售、冷鏈運輸流通、廚房貯藏烹飪等為主要場景設計，對氣單胞菌、單增李斯特菌、腸炎沙門氏菌等的交叉污染建模理論進行了完善，定量觀測并模擬了食源性致病菌在不同傳遞介質和操作方式影響下的交叉污染情況，并與消費者攝入 后的定量暴露評估、風險管理預警、限量標準制定、軟件參數設置等相結合，特別是提出了采用矩陣的形式對氣單胞菌在不同場景下和不同介質之間的轉移過程進行量化的直觀方法（，模擬了廚房環境下消費者食用不同材質案板處理過的污染

物聯網體系 智能連接家、校、人，實現物聯校園數據的實時采集提高教學、教務、校務、辦公的高效管理，離不開智能物聯設備的支持

產品詳細介紹1、刷卡或密碼開門：支持普通IC卡或學校一卡通，門禁系統或停車場使用的射頻 IC 卡都可以注冊為智能儲物柜的鑰匙卡，擴展一卡通功能，可擴展 ID 卡和身份證刷卡(須選加 ID卡模塊和身份證讀卡模塊)等，一卡支持多箱存取；2、其他方式開鎖：機械鎖、人臉識別、指紋認證、微信、密碼等多種方式存取物品，安全性高，存取操作簡單3、使用過程不需要耗材4、內置五孔插座+2個USB口，也可根據要求定制，滿足了人們對物品寄存、安全保管和移動設備充電等需求。5、本地管理：管理員通過輸入管理密碼可進入管理菜單，管理員可以實現對智能儲物柜的全部操作，設定用戶開箱方式，箱門數，維護設備，全清全開箱門或單箱開門，系統日期時間，修改用戶密碼等功能；6、柜門大小根據需求定制尺寸、和數量材質：門板及整體材料為優質冷軋鋼板制作，經過酸洗磷化、表面靜電粉末噴塑處理。安裝方式：落地式，使用電源為 220V，三插插座 1 只/組，待機功耗≤10W/組。產品特色：堅固、耐用、安全可靠、方便充電、擴展性強。功能描述：1、采用 7 寸 IPS 高清觸摸屏，安卓系統，操作方便簡單擴展性強，美觀大方操作方便；每單箱內置電源插座，含 1 三相插口、1 兩相插口和 2USB 口；2、一卡通：學校 IC 卡，門禁系統或停車場使用的射頻 IC 卡都可以注冊為智能儲物柜的鑰匙卡，擴展一卡通功能，可擴展 ID 卡和身份證刷卡(須選加 ID卡模塊和身份證讀卡模塊)等，一卡支持多箱存取；3、人臉識別：人臉識別存儲，刷臉開柜存物，刷臉開柜取物，一臉支持多箱存取，方便安全可靠；4、指紋識別：指紋識別存儲、指紋開柜存物，指紋開柜取物，方便安全可靠（須選加指紋識別模塊）；5、微信手機：通過微信存取物品，可遠程開鎖和查看開鎖記錄(須選加微信模塊和設備聯網)；6、本地管理：管理員通過輸入管理密碼可進入管理菜單，管理員可以實現對智能儲物柜的全部操作，設定用戶開箱方式，箱門數，維護設備，全清全開箱門或單箱開門，系統日期時間，修改用戶密碼等功能；7、應急開箱：我們在設計智能儲物柜和電控鎖時已充分考慮好應急開箱方案，一旦斷線或電鎖故障， 可由管理員打開應急開箱鎖進行手動開箱；8、開箱方式：用戶可選擇自己想使用的空箱，若一箱不夠用可存多箱，單人可用箱數管理員可設置；9、美觀節能：極低的待機功耗(≤10W)，采用 7 寸電容觸摸屏，美觀大方。

（專利號：ZL 201410345592.0） 簡介：本發明公開了基于螺旋槳尾流壓力脈動計算的空化噪聲特征估計方法，屬于水聲目標特征提取領域。基于螺旋槳尾流壓力脈動計算的空化噪聲特估計取方法，包括以下步驟：(1)備用網格生成并導入計算程序后生成算例文件，(2)空化模型和湍流模型設定，(3)數值計算參數設定，(4)數值計算，(5)數值方法可靠性驗證及網格確定，(6)空化尾流壓力脈動非定常數值計算，(7)壓力脈動信號功率譜變換及低頻線譜幅值提取，(8)線譜特征估計及分析。本發明將現代流體力學、空泡動力學和信號處理領域中相關研究成果引入水下目標的噪聲特征分析，體現多學科和多領域的交叉性。

1 成果簡介作為一種清潔、高效的能量轉換裝置， 質子交換膜燃料電池的理論比能量高達32940Wh/kg（ 在地面上使用時可不計空氣的質量），是各種電化學電池體系中的理論比能量“ 絕對冠軍”， 而且功率密度高、電流密度大， 是最先進的能量轉換技術之一。現在世界各國正在加速其在民用領域的產品開發。 利用質子交換膜燃料電池國產關鍵原材料，創新膜電極制備方法（“熱定型” CCM 制備法）和優化制備工藝，開發出了高性能、大面積的國產材料膜電極批量制備技術。并在模塊化燃料電池設計和計算機模擬仿真的基礎上，研制出了空冷、自增濕式質子交換膜燃料電池發電機。該成果獲得全國第十九屆發明展覽會發明金獎。空冷、自增濕式質子交換膜燃料電池發電機，主要由燃料電池、供氣軸流風扇、陽極間歇式排氣電磁閥、 DC/DC 穩壓器和控制電路板等組成，燃料電池采用陰極與大氣貫通的開 放設計和高效的自增濕專利技術，能實現寬功率范圍的自增濕發電。在電化學發電過程中，無需進行復雜的熱管理和對反應氣體進行預加濕，大大地減化了系統結構，提高了系統比功率（ 265W/kg、 211W/L），并降低了成本，是一種實用性很強的新能源發電機。該發電機采用普氫燃料，發電效率可達到 50%以上，功率密度可達到 300mW/cm2 以上，無污染。在分布式電站、交通動力和便攜式電源方面具有廣泛的應用前景。 燃料電池發電機技術指標： 上圖： 1.3 千瓦 空冷、自增濕式燃料電池發電機 (43 cells)2 應用說明經過近十年來的電動汽車、 分布式電站、電源等領域的廣泛示范應用（ 燃料電池已經在航天、軍事上得到應用，燃料電池備用電源和燃料電池家用電站正在開始商業化）， 質子交換膜燃料電池技術的成熟度已經逐漸被用戶所接受。目前，其商業化主要問題是成本較高（采用進口材料成本昂貴）， 而本項目采用“ 863” 計劃“ 全國產材料燃料電池發電機” 成果，利用國產原材料制備燃料電池電堆，燃料電池材料供應不僅有安全保障，而且還有低成本優勢，可望克服燃料電池高成本的商業化障礙。3 應用說明本項目屬新能源發電機領域。在分布式電站、交通動力和便攜式電源方面具有廣泛的應用前景。4 效益分析目前，質子交換膜燃料電池的先進制造水平為：電極催化劑載量為 0.5 毫克/平方厘米（電極）左右，電極性能可以在常壓空氣條件下達到 0.62V、 1A/cm2 (0.62W/ cm2)。如在批量生產的情況下， 1 千瓦的質子交換膜燃料電池電堆僅需要使用約 2 克的 Pt 催化劑、 0.2 平方米的質子交換膜、 0.4 平方米的碳紙擴散層和約 0.24 平方米模壓雙極板。考慮國產燃料電池材料的批量生產，估計能實現的經濟指標： 1500 元/平方米（質子交換膜）、催化劑 400 元/克（ Pt）、 300 元/平方米（碳紙）、 600 元/平方米（模壓石墨板）。 1 千瓦全國產材料燃料電池堆的關鍵材料成本可控制在 1500 元以下，這與目前進口材料燃料電池 26000 元/千瓦的成本相比， 國產材料燃料電池堆具有十分誘人的前景，這一批量生產的經濟指標已經遠遠低于電站成本要求 8000 元/千瓦，距離交通動力 500 元/千瓦的產業化目標也為時不遠。

本成果提出的基于超像素樣本擴充的空譜全卷積高光譜圖像分類方法有效的利用高光譜圖像的超像素分割結果指導偽樣本擴充增加了訓練集樣本數量，解決了高光譜圖像有標記樣本的稀缺問題，同時空譜的全卷積分類網絡也充分利用了多尺度的空間特征和光譜特征實現了較高的分類精度。 成果非涉密，專利申請已經提交。 實驗采用反射光學系統成像光譜儀（ROSIS）傳感器獲取意大利北部帕維亞大學（Pavia  University）的高光譜圖像數據。該數據集由 103 個光譜帶組成，共 610×340 像素，光譜覆蓋范圍從 430nm 到 860nm，空間分辨率為 1.3m。該數據集一共含有 9 個類別的 42776個有標記樣本，選取每類 30 個有標記樣本作為訓練集，其余作為測試集。 由下表可以看出，在每類選取 30 個樣本的情況下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 數 比 DFFN 模 型 高 出20.8%，17.4% 和 26.5%；比CNN 高 出 23.1%，18.8% 和29.2%。并且下表證明了使用了偽標簽樣本擴充的空譜全卷積網絡的本方法在小樣本情況下每個類的分類準確性均優于 DFFN 和 CNN，達到了較好的分類效果。 表 1 PaviaU 數據集上對比實驗結果