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本發(fā)明公開了一種兩段式固體燃料分級反應(yīng)動力學(xué)分析設(shè)備，包括分級反應(yīng)發(fā)生裝置、耦連裝置、氣路裝置、爐溫控制裝置和分析檢測裝置，該分級反應(yīng)發(fā)生裝置包括獨立設(shè)置的熱解反應(yīng)器和焦炭氣固反應(yīng)器，所述微型氣流床與所述微型流化床由帶斜度的通管相連，所述固體燃料顆粒在微型氣流床中發(fā)生熱解反應(yīng)，隨后通過耦連裝置實現(xiàn)氣固分離，殘焦被脈沖氣流攜帶進(jìn)入微型流化床中進(jìn)行氣固反應(yīng)，所述耦連裝置為采用帶篩板的旋轉(zhuǎn)截止閥門，通過氣相快速過程質(zhì)譜儀和與其連接的計算機獲得氣固反應(yīng)動力學(xué)參數(shù)。本發(fā)明可直接解耦固體燃料熱解及焦炭氣固反應(yīng)過程，微型氣流床和流化床內(nèi)溫度和氣氛均可獨立控制，反應(yīng)裝置結(jié)構(gòu)簡單、檢測結(jié)果精確。

1.應(yīng)用化學(xué)，化學(xué)分析等專業(yè)專科以上學(xué)歷2.有實驗室相關(guān)工作經(jīng)驗；3.參與中試生產(chǎn)線工藝優(yōu)化實驗；4.執(zhí)行實驗工藝方案，及時反饋狀況及結(jié)果；5.跟蹤產(chǎn)品工藝在生產(chǎn)線的執(zhí)行狀況，及時反饋并糾正；6、跟進(jìn)樣品的制作和工藝參數(shù)調(diào)整和修改。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹SC-G型自動考種及千粒重分析儀（含玉米果穗考種）1、貨物名稱：SC-G型自動考種及千粒重分析儀（含玉米果穗考種）玉米自動考種及千粒重分析儀所配的各種種粒自動考種及千粒重分析儀2、主要用途：SC-G型自動種子考種分析及千粒重儀系統(tǒng)是根據(jù)圖像識別原理來實現(xiàn)自動分析的。目標(biāo)照明模式可在背光和普通日光之間切換。可用于各類農(nóng)作物實粒種子（谷粒、玉米、小麥、油菜籽等）的精確考種、各類糧庫的蟲口計數(shù)分析，以及另加配件后可做發(fā)芽率、均勻度分析，可兼做表面光滑的昆蟲計數(shù)或蟲卵計數(shù)（如：米象、蚜蟲、蠶卵、魚籽等），以及被當(dāng)作種子凈度工作臺用于種子凈度檢驗。內(nèi)置支持網(wǎng)上在線升級的模塊。3、主要性能指標(biāo)配A3幅面最高分辨率1600dpi × 1600dpi、紫光M1彩色掃描儀。可分析各類種粒的種粒直徑1～20mm。掃描儀分析工作區(qū)：A3幅面（431.8mm×304.8 mm）。可同時成像分析10個玉米果穗、35個玉米截面、1000粒左右玉米籽粒。配500萬像素分辨率的彩色數(shù)碼拍攝儀，及超薄的背光光源板（大于A4幅面），具有圖像調(diào)整、觀察特性。1）．籽粒數(shù)分析速度、精度：自動數(shù)粒速度：1500～3000粒/分鐘（玉米籽粒），其它籽粒為1200～20000粒/分鐘，數(shù)粒誤差≤±0.1~0.4%，監(jiān)視修正即達(dá)100%正確。具有相機畫面畸變、背光板均勻性的自動矯正特性，有效減小尺寸測量誤差。對于直徑較小的種粒（如油菜籽、蔬菜籽），單批次考種數(shù)量在5000-10000粒。可根據(jù)實際需求自行創(chuàng)制一鍵自動分析向?qū)Вm用于水稻、小麥、玉米、豆類、油菜籽、瓜子、蔬菜籽等各類農(nóng)作物的自動精確考種，自動測出籽粒數(shù)、各籽粒的粒形參數(shù)（長、寬、長寬比、面積、等效直徑、周長等），以及其平均值，能精準(zhǔn)顯示種粒外接矩形，并可自動排序輸出，及可輸出粒徑分布圖表。自動千粒重分析的精度誤差：≤±0.5%。具有對被分析目標(biāo)顏色、形狀進(jìn)行自學(xué)習(xí)和再學(xué)習(xí)，并實現(xiàn)自動分類的特性，以及品種比對特性。能大批量自動分析成像后的種粒圖片。2）．果穗、截面分析速度、精度：同時成像分析玉米果穗：10個/次/分鐘、玉米截面：35個/次/分鐘。全自動測出各玉米穗長、穗粗、禿尖長、左右穗緣角、穗行角、平均行粒數(shù)、粒厚、截面穗行數(shù)、穗粗、軸粗，以及其平均值，可自動測出各玉米截面上的平均粒長、平均粒寬等參數(shù)。3）．有被測樣本條碼、電子天平RS232重量數(shù)據(jù)的自動輸入接口，插上電腦條碼槍即可刷入樣本條碼編號；電子天平上的被測樣本重量數(shù)據(jù)可一鍵送到電腦保存為EXCEL表。4）．分析過程為全程電腦控制，高效、準(zhǔn)確、簡便易用，真正一鍵式操作，鼠標(biāo)一點，結(jié)果即現(xiàn)。5）．輔助刪補：用鼠標(biāo)選擇增加/刪除，或直接用鼠標(biāo)在屏上手工計數(shù)，以確保100%正確。目標(biāo)區(qū)的個性化計數(shù)：對工作區(qū)視野中任選范圍或矩形范圍內(nèi)的計數(shù)。6）．分析數(shù)據(jù)導(dǎo)出：分析圖像結(jié)果可保存，以及按大小形狀排列輸出，自動形成總報表，統(tǒng)計分析結(jié)果能輸出至Excel表，以及，以及按寬度、長度、面積等輸出的排列圖和測量圖。3. 供貨配置表：SC-G型自動考種及千粒重分析系統(tǒng) 數(shù)量 備注SC-G型自動考種及千粒重分析軟件及《簡明手冊》 1張 光盤，3年免費升級軟件鎖 1個 1年保換、2年保修SC-G型自動考種及千粒重分析系統(tǒng)軟件質(zhì)量三包卡 1張 光盤電子文檔中A3幅面的紫光M1彩色掃描儀 1臺 紫光公司全國聯(lián)保1年USB2.0接口的拍攝儀（彩色500萬像素） 1臺 非人為損壞，質(zhì)保1年超薄的背光光源板（A4幅面工作臺板） 1個 非人為損壞，質(zhì)保1年帶RS232通訊接口的量程220g電子天平（精度1mg） 1臺 生產(chǎn)廠家聯(lián)保1年RS232接口通訊傳輸線 1條 非人為損壞，質(zhì)保1年種粒成像盤、種粒收納小盤 各1 4. 推薦電腦配置（需另配，由投標(biāo)的經(jīng)銷商在當(dāng)?shù)卣夜?yīng)商）品牌電腦（酷睿i5 CPU / 8G內(nèi)存/ 19.5”彩顯/無線網(wǎng)卡，5個以上USB2.0口，運行環(huán)境Windows 10完整專業(yè)版或旗艦版）

本發(fā)明公開了一種高靈敏的ZnO/AlN核鞘納米棒陣列紫外光探測器的制備方法，包括如下步驟：在藍(lán)寶石襯底上生長ZnO納米棒陣列；采用磁控濺射法在ZnO納米棒上濺射不同厚度的AlN鞘層薄膜；采用濺射法或者電子束蒸鍍分別在ZnO/AlN核鞘納米棒陣列兩端制備具有歐姆接觸的金屬電極，構(gòu)成完整的器件。本發(fā)明通過簡單的磁控濺射方法，控制濺射時間，在ZnO納米棒上生長不同厚度、表面光滑均一的AlN鞘層薄膜，制備的ZnO/AlN核鞘光探測器件不僅具有更好的紫外光響應(yīng)，在360nm紫外光照射下，電壓為5V時，明暗電流比為5.5×103，提高了一個數(shù)量級，同時具有更快速的響應(yīng)和恢復(fù)時間，分別是0.883和0.956s。

以配合物與被檢測物（農(nóng)殘等有害物）間形成人工配體受體關(guān)系從而實現(xiàn)對被檢測物的分子識別，同時它們具有很好的光學(xué)性能即與被測物分子間相互作用會產(chǎn)生特異的光譜響應(yīng)，通過納米與酶的復(fù)合物構(gòu)建微芯片可建立對被檢測物的“指紋圖譜”，因此，可實現(xiàn)農(nóng)藥殘留快速檢測。檢測結(jié)果具有特異性識別的“分子指紋圖譜”效果。系統(tǒng)由微陣列芯片、微分析系統(tǒng)、光學(xué)信號采集、轉(zhuǎn)化系統(tǒng)、信號的分析處理與顯示系統(tǒng)、嵌入式系統(tǒng)、微控制系統(tǒng)及數(shù)據(jù)庫的集成。該系統(tǒng)選擇具有特異性分子識別作用的卟啉分子，構(gòu)建微傳感陣列，以微傳感陣列與被測物分子相互

本發(fā)明公開了一種在硅基質(zhì)表面制備油水浸潤性光控可逆SiO2/TiO2復(fù)合涂層的方法，將硫酸洗液清洗過的硅基質(zhì)樣品浸入到SiO2凝膠中，以14厘米/分鐘速度勻速提拉出液面，使玻璃表面覆蓋均勻的SiO2涂層，220℃煅燒涂層，得到的覆蓋SiO2涂層的樣品浸入到TiO2凝膠中，以14厘米/分鐘速度勻速提拉出液面，并在500℃煅燒涂層。最后經(jīng)氟硅烷溶液浸泡進(jìn)行涂層表面改性得到光控油水浸潤性可逆轉(zhuǎn)換的SiO2/TiO2復(fù)合涂層。本發(fā)明和以往制備親疏水親疏油可逆轉(zhuǎn)換材料的方法相比，方法簡便，耗時少，不需要特殊儀器。涂層呈現(xiàn)納米TiO2微球包裹微米SiO2微球的類荷葉表面結(jié)構(gòu)，在工程領(lǐng)域中具有良好的應(yīng)用前景。

利用腸道工程菌及其代謝產(chǎn)物，創(chuàng)制新一代“生物活藥”，用于增強機能、治療疾病，已成為生物醫(yī)藥科學(xué)領(lǐng)域的前沿研究熱點。其中，如何無創(chuàng)精準(zhǔn)在體調(diào)控工程菌定植及給藥，一直是工程菌生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用轉(zhuǎn)化的難點之一。

東南大學(xué)分析測試中心原位X射線衍射儀采購項目 招標(biāo)項目的潛在投標(biāo)人應(yīng)在江蘇省南京市鼓樓區(qū)鄭和中路118號D座16樓1612室（郵購）獲取招標(biāo)文件，并于2022年06月13日 14點00分（北京時間）前遞交投標(biāo)文件。

發(fā)明公開了一種基于關(guān)聯(lián)分析與關(guān)聯(lián)分類的蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測技術(shù)，以雙庫協(xié)同機制為基礎(chǔ)，將KDD*過程模型引入蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測問題中，KAAPRO方法以數(shù)據(jù)挖掘(知識發(fā)現(xiàn))為主體，采用基于KDD*過程模型Maradbcm算法以及關(guān)聯(lián)規(guī)則分類D-CBA方法。KAAPRO方法所取得關(guān)聯(lián)規(guī)則在一定程度上揭示了氨基酸物化屬性對蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)的影響關(guān)系，從而提高了預(yù)測的精度。其中Maradbcm算法挖掘意外規(guī)則的特性對純度較高的α蛋白質(zhì)庫與β蛋白質(zhì)庫進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘，由此獲得的挖掘結(jié)果是精化的規(guī)則。D-CBA關(guān)聯(lián)分類方法使用可信度與支持度的測度作為一個復(fù)合型度量來進(jìn)行蛋白質(zhì)關(guān)聯(lián)分類。在保證預(yù)測精度的同時，為生物學(xué)家對二級結(jié)構(gòu)進(jìn)一步分析提供了依據(jù)。