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我國2022年1月汽車銷售量253.1萬輛 同比增長0.9%
2022年1月國內(nèi)汽車市場產(chǎn)銷分別完成242.2萬輛和253.1萬輛，環(huán)比分別下降16.7%和9.2%，同比分別增長1.4%和0.9%。
人民網(wǎng)
2022-02-21
業(yè)大學(xué).jpg){kind=logo}
一套快速檢測蘋果枝條內(nèi)輪紋病菌侵染量的簡易方法
本發(fā)明公開了一套快速檢測蘋果枝條內(nèi)輪紋病菌侵染量的簡易方法，涉及植物體內(nèi)病原菌侵染量的快速檢測技術(shù)。本發(fā)明適用于檢測基部直徑不超過3厘米活體蘋果枝條的帶菌量。具體方法為在待檢測枝條的基部環(huán)剝皮層，寬度2~10毫米；用有效成份含量60g/L~100g/L的百草枯藥液浸泡吸水紙、脫脂棉、棉線或布條，取出瀝干后，纏繞在環(huán)剝口處，用膠帶或塑料膜包嚴(yán)；從處理后的第3天開始，檢查記錄處理枝條上發(fā)生病變和未發(fā)生
青島農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-01-12
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鋰鹽調(diào)控人BMSC成骨－成脂反向分化、增加骨量的分子機(jī)理
獨(dú)自擁有。
四川大學(xué)
2016-04-29
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一種減少 RAID-6 解碼 I/O 數(shù)據(jù)量的方程選擇方法
本發(fā)明公開了一種減少RAID-6解碼I/O數(shù)據(jù)量的方程選擇方法：一次只選擇一個(gè)校驗(yàn)方程，而且遵循每次都選擇具有最多可重用塊的校驗(yàn)方程的原則，直到選定的校驗(yàn)方程數(shù)量與條帶中丟失的數(shù)據(jù)塊數(shù)量一致為止；為了快速選出可重用塊數(shù)量最多的校驗(yàn)方程，維持一個(gè)按可重用塊數(shù)量排序的校驗(yàn)方程序列，每次從序列順序選擇校驗(yàn)方程。使用本發(fā)明方法選擇校驗(yàn)方程子集用于解碼時(shí)，解碼 I/O 的數(shù)據(jù)量要少于傳統(tǒng)解碼方法使用的數(shù)據(jù)量，這有助于減少解碼時(shí)
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種能區(qū)分小麥初生根、次生根的分根套管裝置
本實(shí)用新型涉及一種能區(qū)分小麥初生根、次生根的分根套管裝置，包括內(nèi)PVC管和外PVC管，內(nèi)PVC管設(shè)置在外PVC管內(nèi)部縱向中心線位置；內(nèi)PVC管頂部設(shè)有分根錐形帽，分根錐形帽頂部中間位置設(shè)有填土注水孔，分根錐形帽上部錐形側(cè)面上分布有多個(gè)種植孔；內(nèi)PVC管管壁側(cè)面分布有多個(gè)水分平衡孔。該實(shí)用新型的優(yōu)勢在于內(nèi)管頂部錐形帽的設(shè)計(jì)，既可以實(shí)現(xiàn)更好的初生根、次生根分離，又可以填土，注水；內(nèi)管壁有水分平衡孔，可以保證初生根、次生根的生長環(huán)境一致，具有分離徹底，操作方便，干擾少，苗存活率較高等優(yōu)點(diǎn)。
青島農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-04-11
藥大學(xué).jpg){kind=logo}
中藥液體制劑的陶瓷膜分高在線耦合超聲方法
【發(fā) 明 人】潘林梅；郭立瑋；黃敏燕；朱華旭【技術(shù)領(lǐng)域】本發(fā)明涉及一種陶瓷膜分離的技術(shù)，特別涉及一種適用于陶瓷膜微濾中藥液體制劑的膜分離方法。【摘要】 本發(fā)明公開了一種中藥液體制劑的陶瓷膜分離在線耦合超聲方法，步驟為：藥液加壓至膜組件中，調(diào)節(jié)陶瓷膜工作壓力與溫度，打開滲透液閥門，測定單位時(shí)間內(nèi)滲透液流出量，截留液循環(huán)流回原料罐，陶瓷膜管處于功率為5～20W的超聲中，工作壓差為0.1～0.5MPa，藥液溫度范圍為5～85℃。所述的超聲由探頭式超聲發(fā)生器發(fā)生，超聲探頭進(jìn)入陶瓷膜管的深度占陶瓷膜管總長的10～90％。藥液為中藥酒類液體制劑或以水為溶劑的中藥液體制劑。可以在線控制膜污染、降低清洗頻率、顯著提高膜的分離效率。
南京中醫(yī)藥大學(xué)
2021-04-13
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超聲波改變濕藻細(xì)胞分形結(jié)構(gòu)促進(jìn)油脂萃取的方法
本發(fā)明涉及生物質(zhì)能利用技術(shù)，旨在提供一種超聲波改變濕藻細(xì)胞分形結(jié)構(gòu)促進(jìn)油脂萃取的方法。該方法包括：收獲分形維數(shù)為1.21～1.24、細(xì)胞壁厚度為0.07～0.08μm的濕藻，然后進(jìn)行超聲波輻照改性，控制超聲波輻照功率和時(shí)間使?jié)裨逯屑?xì)胞的分形維數(shù)上升為1.46～1.51，細(xì)胞壁厚度減小為0.04～0.06μm；向處理后的濕藻中加入萃取劑，進(jìn)行油脂萃取；所述濕藻細(xì)胞是指含水率在10～90％的微藻細(xì)胞的集合體。本發(fā)明利用超聲波改變濕藻細(xì)胞分形結(jié)構(gòu)促進(jìn)油脂萃取，省去了傳統(tǒng)方法中濕藻細(xì)胞的脫水干燥等高能耗步驟，通過提高藻細(xì)胞分形維數(shù)和降低細(xì)胞壁厚度，使萃取劑對細(xì)胞內(nèi)油脂的萃取效率提高到85-90％。
浙江大學(xué)
2021-04-13
基于光譜擬合與差分算法的光纖傳感動態(tài)信號解調(diào)方法
本發(fā)明公開了一種基于光譜擬合與差分算法的光纖傳感動態(tài)信 號解調(diào)方法，包括：掃描得到光譜紋波；對光譜紋波進(jìn)行擬合獲得靜 態(tài)光譜；將光譜紋波與靜態(tài)光譜進(jìn)行差分處理獲得差值信號；對光譜 紋波的極值點(diǎn)進(jìn)行擬合獲得上下邊緣包絡(luò)曲線；對上下邊緣包絡(luò)曲線 進(jìn)行差分處理獲得光譜變化函數(shù)，將差值信號與光譜變化函數(shù)進(jìn)行歸 一化處理，獲得去包絡(luò)后差值信號，根據(jù)掃描速度和初始波長將波長 換算為時(shí)間，獲得去包絡(luò)后時(shí)域動態(tài)信號。本方法對紋波光譜及其擬 合曲線進(jìn)行差分獲得動態(tài)信號，可以消除諸如溫度、濕度等環(huán)境干擾， 且恢復(fù)的動態(tài)
華中科技大學(xué)
2021-04-14
基于分形彈簧結(jié)構(gòu)的 RFID 電子標(biāo)簽、射頻天線及制備方法
本發(fā)明公開了一種基于平面分形彈簧結(jié)構(gòu)的 RFID 電子標(biāo)簽射頻天線，其為由多個(gè)呈分形彈簧結(jié)構(gòu)的線圈段依次首尾相連形成的閉合線圈。本發(fā)明還提供了基于所述射頻天線的 RFID 電子標(biāo)簽，射頻天線附著于基板上，線圈段的彈簧伸縮方向與其處的基板區(qū)域受到的拉伸方向一致。本發(fā)明還提供了制備所述 RFID 電子標(biāo)簽的方法。本發(fā)明 RFID 電子標(biāo)簽在基板橫向和縱向分別布置有與基板拉伸方向一致的多級彈簧分形結(jié)構(gòu)的射頻天線，存在較大的變形冗余，能夠承受軸向和橫向拉伸與壓縮，具有很大的彎曲變形能力，從而使其可以貼在人體
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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基于差分熵和結(jié)構(gòu)相似性的圖像編碼質(zhì)量預(yù)測方法
本發(fā)明公開了一種基于差分熵和結(jié)構(gòu)相似性的圖像編碼質(zhì)量預(yù)測方法，包括步驟：步驟 1，獲取樣本圖 像序列中各樣本圖像的圖像差分熵及不同壓縮倍數(shù)下的圖像結(jié)構(gòu)相似性；步驟 2，基于步驟 1 獲取的數(shù)據(jù)， 采用線性擬合方式構(gòu)建不同壓縮倍數(shù)下圖像差分熵與圖像結(jié)構(gòu)相似性間的線性關(guān)系，即圖像編碼質(zhì)量預(yù)測模 型；步驟 3，根據(jù)待預(yù)測圖像的圖像差分熵，采用圖像編碼質(zhì)量預(yù)測模型即可獲得待預(yù)測圖像在不同壓縮倍 數(shù)下的圖像結(jié)構(gòu)相似性。本發(fā)明簡單，高效，無需消耗較大的硬件
武漢大學(xué)
2021-04-14