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本發明涉及顆粒物荷電量測量裝置及方法，所述裝置包括順次連接的氣瓶、顆粒發生裝置、荷電器、檢測器和引風機，所述氣瓶與顆粒發生裝置之間設有第一流量計，檢測器與引風機之間設有第二流量計；所述荷電器設置在檢測器左端，檢測器右端通過管道與引風機連通；所述荷電器通過第一導線與荷電器高壓電源相連，檢測器通過第二導線與檢測器高壓電源相連。本發明結構簡單，設計合理，能夠精準測量靜電除塵器中各單一顆粒的荷電量，從而研究靜電除塵器顆粒的荷電機理；有助于靜電除塵系統進行設計和研究，從而提高靜電除塵器除塵效率，有效地控制燃煤煙氣顆粒物的排放。

面向物聯網研制一類適合無線傳感網絡環境下使用的智能家居無線控制系統，該系統基于Zigbee協議，遠程控制家居生活中的各類電器設備，還可對房間中的煙霧進行檢測和報警（自動撥打設定電話）。

本發明提供一種治療大菱鲆紅體病的中藥組合物，由以下重量份數的原料配制而成：金銀花10?30份，連翹10?30份，牛蒡子10?20份，大青葉20?40份，元參10?20份、紫草10?30份，黃芩5?20份，僵蠶10?20份，陳皮5?20份，土茯苓10?30份，薄荷10?30份。制備方法為水煎劑或按上述重量份稱取原料，洗凈、晾干，粉碎，過80?100目篩，得到細粉即可。本發明通過中藥組合物的清熱解毒、消痛散結作用，針對大菱鲆紅體病進行治療，同時可以提高大菱鲆抵御其他疾病的能力。

防治牛子宮復舊不全的中藥組合物，由以下組分組成：10?30份益母草、10?30份當歸、10?30份黃芪、10?30份白鮮皮、10?20份延胡索、10?30份艾葉、10?30份丹參、10?20份川芎、10?20份炮姜、10?20份醋香附、10?20份海螵蛸、10?20份川斷、10?20份連翹、10?20份硼砂、10?20份薄荷、10?20份三七、10?20份白及和10?20份甘草。本發明所述的中藥組合物有效的結合了益母草、當歸、黃芪、白鮮皮、延胡索、艾葉和丹參核心藥物的功效，并輔以川芎、炮姜、醋香附、海螵蛸、川斷、連翹、硼砂、薄荷、三七、白及和甘草輔助藥材，采用適當的制備方法，實現了加強子宮平滑肌收縮、抑菌抗炎、增強免疫力、止血鎮痛和祛腐生肌的藥效，能有效預防和治療牛子宮復舊不全，降低產后子宮感染幾率，提高患牛的繁殖能力。

項目成果/簡介:數據采集技術可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據。可將不同的傳感器集成在智能手環、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現各種環境信息的采集。多模態傳輸技術LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡)在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。       LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa：物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。LoRa （Long Range）:   一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。數據分析技術人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。應用范圍:家居智慧控制，提高舒適度：家庭生活狀態統計和日常需求預測與推薦；多模態行為分析和數據采集和傳輸系統；多模態行為數據采集和分析平臺；基于LoRaWAN/5G的工廠環境、農業大棚等環境監測系統。技術成熟度:通過中試

本發明公開了一種吡唑酰胺類化合物及其制備方法與應用。該吡唑酰胺類化合物的結構通式如式I所示。相關生物活性驗證發現其中某些化合物具有特異的油菜素內酯反應，如促進黑暗中擬南芥突變體det2?1下胚軸伸長，水稻葉片傾角增大，增強玉米耐鹽脅迫的能力等。個別化合物在低濃度就具有很高的響應值，另外在高濃度情況下，還能抑制小麥的株高，延緩生長，提高其抗倒伏的能力。同時在防治野燕麥、節節麥、稗草、狗尾巴草、山羊草等禾本科雜草上具有很好的防治效果。該系列化合物制備容易，成本低廉，農業應用推廣價值高，值得后續的深入研究開發。

本發明公開了一種吡唑酰胺類化合物及其制備方法與應用。該吡唑酰胺類化合物的結構通式如式I所示。相關生物活性驗證發現其中某些化合物具有特異的油菜素內酯反應，如促進黑暗中擬南芥突變體det2?1下胚軸伸長，水稻葉片傾角增大，增強玉米耐鹽脅迫的能力等。個別化合物在低濃度就具有很高的響應值，另外在高濃度情況下，還能抑制小麥的株高，延緩生長，提高其抗倒伏的能力。同時在防治野燕麥、節節麥、稗草、狗尾巴草、山羊草等禾本科雜草上具有很好的防治效果。該系列化合物制備容易，成本低廉，農業應用推廣價值高，值得后續的深入研究開發。

可降解聚合物多孔支架的研究工作受到江蘇省高技術研究項目資助。目前，在國際上塊狀可降解聚合物多孔支架的制備仍然是組織工程研究中的難點。本課題組以冰微粒為致孔劑，應用粒子濾出－冷凍干燥復合工藝，開辟了制備可降解聚合物多孔支架的新途徑，解決了塊狀支架制備的難題。特點：(1)采用冰微粒為致孔劑，多孔支架無致孔劑殘留、無污染；(2)整個工藝過程在低溫進行，可滿足在支架中加入藥品和生長因子等的需要；(3) 孔隙結構良好、孔隙率高、材料分布均勻。性能：孔徑可根據需要在控制在300-1000?m范圍；孔隙率≥90%。用途：在骨、軟骨等再生、修復治療中具有廣泛的應用，大塊狀的聚合物多孔支架，尤其在長骨的大段缺損的修復中具有明顯的優勢，也在腔道類器官的狹窄、修復等治療中作為臨時支架應用，可簡化手術程序，降低患者痛苦。

環丙烯是一類非常重要的高張力環有機分子。將環丙烯中的 sp3 碳原子用金屬取代，這類化合物即稱為金屬雜環丙烯。金屬雜環丙烯由于其獨特的結構、反應性和廣泛的合成與催化應用，一直受到化學家們的廣泛關注。在過去四十多年里，過渡和主族金屬雜環丙烯已經得到了廣泛和深入的研究，錒系金屬雜環丙烯也在近幾年被合成和報道，但是結構明確的稀土雜環丙烯一直是未知的物種。

極性材料在固硫方面表現出較好的效果，但是其固硫機理難以確定，他們提出了采用金屬有機小分子二茂鐵作為固硫材料，實現了鋰 / 硫電池長達 550 次的平穩循環，并結合 XPS 分析與 DFT 計算，證明了二茂鐵的固硫機理為茂環與鋰的作用（ Angew. Chem.,  2016, 128, 15038. 。電池的性能不僅與固硫材料對多硫化物的親和力有關，固硫材料的本體導電性也非常重要。因此，他們提出采用半金屬導體金屬磷化物與碳納米管的復合物作為硫正極中的添加劑，提高硫正極的導電性、緩解多硫化物的穿梭效應并促進多硫化物的氧化還原動力學，實現了鋰 / 硫電池長達 1100 次的長循環（ Nano Research,  2017, accepted ）。