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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺(tái)
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一種去除焚燒煙氣中NOx的催化劑其制備方法
本發(fā)明公開(kāi)的去除焚燒煙氣中NOX的催化劑，是以碳納米管和二氧化鈦為載體，以錳的氧化物以及氧化鈰為雙元活性組分的催化劑。制備方法可以采用溶膠凝膠法、溶劑熱法、或者共沉淀法。本發(fā)明的催化劑將碳納米管和TiO2同時(shí)作為載體，利用了CNTs優(yōu)異的吸附性能和大的比表面積，結(jié)合TiO2作為傳統(tǒng)載體的優(yōu)點(diǎn)，并且以無(wú)毒無(wú)污染的MnOx和CeOx作為雙元活性組分，使得CNTs的吸附與MnOX和CeOX的催化發(fā)生協(xié)同作用，降低了選擇性催化反應(yīng)的操作溫度，在125℃時(shí)，達(dá)到99.5％的NOX脫除率。該催化劑可用于去除燃煤電廠、冶金工業(yè)、垃圾焚燒等高溫過(guò)程中排放的NOX大氣污染物。
浙江大學(xué)
2021-04-13
無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)采集傳輸?shù)目煽啃员Ｕ戏椒?/span>
本發(fā)明公開(kāi)了一種無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)采集傳輸?shù)目煽啃员Ｕ戏椒ǎ▊鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)中各傳感器節(jié)點(diǎn)采用基于動(dòng)態(tài)工作周期調(diào)整的高可靠網(wǎng)絡(luò)組織方法和傳感器網(wǎng)絡(luò)中各傳感器節(jié)點(diǎn)之間及與匯聚節(jié)點(diǎn)之間采用基于2階段重傳的高可靠數(shù)據(jù)傳輸方法。在網(wǎng)絡(luò)組織可靠性保障方面，將傳感器節(jié)點(diǎn)的工作模式劃分為正常工作和網(wǎng)絡(luò)修復(fù)兩種模式，并通過(guò)動(dòng)態(tài)工作周期調(diào)整保證節(jié)點(diǎn)在兩種模式下都能進(jìn)行間歇工作，從而同時(shí)保證節(jié)點(diǎn)低功耗特性和快速網(wǎng)絡(luò)修復(fù)能力。在數(shù)據(jù)傳輸可靠性保障方面，采用了基于2階段重傳的高可靠數(shù)據(jù)傳輸方法，保證在出現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸錯(cuò)誤甚至鏈路中斷時(shí)的數(shù)據(jù)完整性，并將數(shù)據(jù)傳輸錯(cuò)誤對(duì)于數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性的影響降至最低。
浙江大學(xué)
2021-04-13
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關(guān)于在磁性Weyl半金屬中實(shí)現(xiàn)偶數(shù)對(duì)Weyl點(diǎn)的新思路
徐虎課題組提出了關(guān)于在磁性Weyl半金屬中實(shí)現(xiàn)偶數(shù)對(duì)Weyl點(diǎn)的新思路。Weyl半金屬的電子低能激發(fā)可以用粒子物理中的兩分量狄拉克（Dirac）方程即外爾（Weyl）方程來(lái)描述，因此這類(lèi)材料體系被稱(chēng)為Weyl 半金屬。Weyl半金屬中能帶交叉的點(diǎn)（Weyl點(diǎn)）可以看著動(dòng)量空間中的磁單極。 由于Weyl點(diǎn)的兩重簡(jiǎn)并特性，Weyl半金屬通常需要破壞空間反演對(duì)稱(chēng)（非磁性）或者破壞時(shí)間反演對(duì)稱(chēng)（磁性）。非磁Weyl半金屬已經(jīng)在TaAs系列材料中得到實(shí)驗(yàn)確認(rèn)。相對(duì)于非磁Weyl半金屬，磁性Weyl半金屬的研究更為重要。但是，由于磁基態(tài)的復(fù)雜性和磁空間群的多樣性，磁性Weyl半金屬研究進(jìn)展相當(dāng)緩慢。到目前為止，理論上還沒(méi)有一種有效的方法可以對(duì)磁性Weyl半金屬進(jìn)行分類(lèi)和設(shè)計(jì)。長(zhǎng)期以來(lái)，人們普遍認(rèn)為具有空間反演對(duì)稱(chēng)的磁性Weyl半金屬中的Weyl點(diǎn)數(shù)目為奇數(shù)對(duì)，對(duì)偶數(shù)對(duì)Weyl點(diǎn)的系統(tǒng)鮮有報(bào)道。
南方科技大學(xué)
2021-04-13
藥大學(xué).jpg){kind=logo}
鮮澤漆汁在制備抗單純皰疹病毒藥物中的應(yīng)用
【發(fā) 明 人】張軍峰；董偉；孟玉芬；詹瑧；何立巍；馬宏躍；馬肖兵 【摘要】 本發(fā)明公開(kāi)了鮮澤漆汁在制備治療單純皰疹病毒藥物中的應(yīng)用，本發(fā)明通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)篩選，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明鮮澤漆汁體外對(duì)單純皰疹病毒致細(xì)胞病變效應(yīng)具有明顯的抑制作用，并且毒性低，不良反應(yīng)小，且澤漆資源廣泛，易得，成本較低，可持續(xù)開(kāi)發(fā)，應(yīng)用前景廣泛，有望開(kāi)發(fā)成新的抗單純皰疹病毒藥物。
南京中醫(yī)藥大學(xué)
2021-04-13
高級(jí)氧化水處理綜合實(shí)驗(yàn)裝置在本科教學(xué)實(shí)驗(yàn)中的應(yīng)用
高級(jí)氧化水處理綜合實(shí)驗(yàn)裝置在本科教學(xué)實(shí)驗(yàn)中的應(yīng)用
科利爾（青島）環(huán)境技術(shù)有限公司
2023-03-03
華南師范大學(xué)楊中民副校長(zhǎng)走訪奧威亞
雙方就校企合作、訪企拓崗、人才培養(yǎng)等進(jìn)行座談交流。
廣州市奧威亞電子科技有限公司
2022-12-21
蘭州信息科技學(xué)院-中軟國(guó)際人工智能產(chǎn)業(yè)學(xué)院揭牌成立
6月17日，由中軟國(guó)際教育科技集團(tuán)與蘭州信息科技學(xué)院聯(lián)合共建的中軟國(guó)際人工智能產(chǎn)業(yè)學(xué)院和校外實(shí)訓(xùn)基地成立暨揭牌儀式在學(xué)院順利舉行
北京中軟國(guó)際教育科技股份有限公司
2022-06-28
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一種實(shí)現(xiàn) TD-LTE-Advanced 中多流波束賦形的方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種實(shí)現(xiàn) TD-LTE-Advanced 中多流波束賦形的方法，包括：從 TD-LTE-Advanced 基站的上行探測(cè)參考信號(hào)獲取 4×8的信道矩陣，將信道矩陣 A1進(jìn)行分解，以得到兩個(gè) 4×4子信道矩陣，對(duì)每個(gè)子信道矩陣進(jìn)行 Household 變換，以生成上Hessenberg 矩陣，對(duì)上 Hessenberg 矩陣 J(1)進(jìn)行 Givens 旋轉(zhuǎn)，以將該矩陣 J(1)變換成對(duì)角矩陣，重復(fù)上述運(yùn)算達(dá)至少 5 次，其中上一次計(jì)算得到的矩陣又會(huì)作為下一次計(jì)算中所使用的Hessenberg 矩陣，將得到的右乘 Household 變換矩陣和得到的右乘Givens 矩陣疊乘，以得到一個(gè) 4*4 的矩陣。利用最大比傳輸算法對(duì)生成的矩陣 V 的每一列進(jìn)行加權(quán)處理，以生成最終的波束賦形權(quán)矢量。本發(fā)明能夠克服現(xiàn)有 EBB 算法的不足，準(zhǔn)確地計(jì)算多流波束賦形權(quán)矢量，并有效降低誤碼率。
華中科技大學(xué)
2021-04-11
業(yè)大學(xué).jpg){kind=logo}
快速檢測(cè)柑橘采后防腐保鮮液中抑霉唑濃度的技術(shù)
選用溶于水而成半透明狀溶液的十二烷基苯磺酸鈉作為滴定劑，靛酚藍(lán)做指示劑，二氯甲烷用作有機(jī)相。溶解在二氯甲烷中的抑霉唑經(jīng)過(guò)酸化處理成無(wú)色的水溶狀態(tài)，水溶狀態(tài)的抑霉唑與滴定劑可以形成溶于有機(jī)相中的無(wú)色離子對(duì)配位化合物，存在于有機(jī)相中的指示劑與過(guò)量的滴定劑可以形成接近無(wú)色的離子對(duì)配位化合物。因此這種陰離子表面活性劑雙相滴定法可以用來(lái)檢測(cè)抑霉唑的含量。這是首次運(yùn)用滴定方法來(lái)檢測(cè)柑橘商品化處理生產(chǎn)線上殺菌體系中抑霉唑的含量。在滴定劑濃度為0.01mol/L 時(shí)，抑霉唑濃度低至50mg/L 仍能被檢測(cè)出來(lái)。
該方法不僅快速、低成本，而且簡(jiǎn)單、易操作，適合在產(chǎn)區(qū)、企業(yè)推廣使用，具有廣泛的應(yīng)用前景。同時(shí)，十二烷基苯磺酸鈉、二氯甲烷都是常見(jiàn)并且價(jià)格低廉的藥品。十二烷基苯磺酸鈉是無(wú)毒的化學(xué)藥品，二氯甲烷是有機(jī)試劑中常用的最低毒的藥品之一，因此，保證了檢測(cè)方法的相對(duì)安全性。
成果完成時(shí)間：2014年10月
華中農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-01-12
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認(rèn)知無(wú)線電中基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的惡意用戶(hù)判別方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種認(rèn)知無(wú)線電中基于自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的惡意用戶(hù)判別方法，本發(fā)明利用自組織映射(簡(jiǎn)稱(chēng)SOM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)輸入能量矩陣的分布特征，并根據(jù)學(xué)習(xí)結(jié)果對(duì)輸入量進(jìn)行有效的分類(lèi)。首先引入“可疑度”的概念，其大小根據(jù)每次訓(xùn)練后每種類(lèi)別所包含的次級(jí)用戶(hù)的個(gè)數(shù)進(jìn)行分配。為了消除傳統(tǒng)的SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺陷，本發(fā)明進(jìn)一步提出了“平均可疑度”的概念。具體步驟包括：獲得能量矩陣，利用SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)能量矩陣進(jìn)行訓(xùn)練得到分類(lèi)矩陣，計(jì)算每個(gè)次級(jí)用戶(hù)的“可疑度”，構(gòu)造索引矩陣并重復(fù)訓(xùn)練過(guò)程，并將每次得到的“可疑度”取平均值，即“平均可疑度”，并利用“平均可疑度”對(duì)次級(jí)用戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)，識(shí)別出惡意用戶(hù)或是正常用戶(hù)。
東南大學(xué)
2021-04-11