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中試階段/n該項目技術生產的反選捕收劑，可以在常溫下解決低品位膠磷礦的浮選的技術難題。具有反應條件溫和、成本低、泡沫流動性好、操作簡單的優點，而且生產過程中無環境污染。適用于中低品位膠磷礦(18-23%P2O5)的反浮選。主要技術經濟指標如下：。相關概述：(1)特點：水溶性藥劑，選擇性強；(2)適用礦：中低品位膠磷礦；(3)25%水溶液pH值78；(4)有效成分含量：≥60%，(5)使用方法：配制為25%水溶液使用。。生產條件：帶夾套和內置盤管陶瓷反應釜；油水分離釜；水解釜；固化池。25kg包裝袋。。支持額度：。500。萬元。承接單位：。湖北省。項目進展：。該項目技術生產的反選捕收劑，可以在常溫下解決低品位膠磷礦的浮選的技術難題。具有反應條件溫和、成本低、泡沫流動性好、操作簡單的優點，而且生產過程中無環境污染。適用于中低品位膠磷礦(18-23%P2O5)的反浮選。主要技術經濟指標如下：相關概述：(1)特點：水溶性藥劑，選擇性強；(2)適用礦：中低品位膠磷礦；(3)25%水溶液pH值78；(4)有效成分含量：≥60%，(5)使用方法：配制為25%水溶液使用。生產條件：帶夾套和內置盤管陶瓷反應釜；油水分離釜；水解釜；固化池。25kg包裝袋。。項目基本內容：。我國能利用的磷礦資源中，需要選礦的資源(品位在12～28%P2O5)為461.37億噸。本項目產品無毒、易降解，生產過程無“三廢”排放；在常溫下分散性和選擇性好，無需加熱；原料來源廣、成本低，生產條件溫和。滿足環保、節能，效益的要求。因此有廣泛的市場前景。生產1噸產品原料成本約3000元，市場定價5000元/噸，效益明顯。該項目技術生產的反選捕收劑，可以在常溫下解決低品位膠磷礦的浮選的技術難題。具有反應條件溫和、成本低、泡沫流動性好、操作簡單的優點，而且生產過程中無環境污染。適用于中低品位膠磷礦(18-23%P2O5)的反浮選。主要技術經濟指標如下：相關概述：(1)特點：水溶性藥劑，選擇性強；(2)適用礦：中低品位膠磷礦；(3)25%水溶液pH值78；(4)有效成分含量：≥60%，(5)使用方法：配制為25%水溶液使用。生產條件：帶夾套和內置盤管陶瓷反應釜；油水分離釜；水解釜；固化池。25kg包裝袋。

本發明公開了一種柔性超疏水超疏油結構制備方法，該制備方 法包括如下步驟：(1)制作柔性超疏水超疏油結構底層：在基底上旋涂 一層負性光刻膠，不用掩膜進行曝光；(2)在步驟(1)曝光后的負性光刻 膠上旋涂一層負性光刻膠，利用陣列圖形掩膜進行曝光；(3)結構層光 刻膠第二次曝光：采用跟步驟(2)對應的掩模進行套刻曝光；(4)顯影： 將上述步驟中曝光后的結構進行顯影；(5)鍍保護層膜：在步驟(4)中得 到的結構表面形成一層保護膜；(6)剝離：將經過步驟(5)處理后得到的 結構從基底上剝離，得到所述柔性超疏水超疏油結構。按照本發明的 制備方法，工藝簡單，成本低廉，對該柔性超疏水超疏油結構的普及 應用具有極大的促進作用。 

本發明公開了一種柔性超疏水超疏油結構制備方法，該制備方法包括如下步驟：(1)制作柔性超疏水超疏油結構底層：在基底上旋涂一層負性光刻膠，不用掩膜進行曝光；(2)在步驟(1)曝光后的負性光刻膠上旋涂一層負性光刻膠，利用陣列圖形掩膜進行曝光；(3)結構層光刻膠第二次曝光：采用跟步驟(2)對應的掩模進行套刻曝光；(4)顯影：將上述步驟中曝光后的結構進行顯影；(5)鍍保護層膜：在步驟(4)中得到的結構表面形成一層保護膜；(6)剝離：將經過步驟(5)處理后得到的結構從基底上剝離，得到所述柔性超疏水超疏油結構。按

        技術成熟度：技術突破         目前的潮流能發電機組以直驅液壓變槳及帶變速箱的液壓變槳為主，其發電機和變速箱均采取機械動密封方式進行密封防水處理，海洋環境下，機械動密封的可靠性和運行效率往往沖突，密封層級多運行阻力大，效率低，密封層級少，密封可靠性差，機組的運行可靠性大大降低。光伏、波浪、海流一體化集成發電，波浪能與海流能水輪機對轉并通過磁力耦合驅動發電機增速，具有多能互補、高效獲能、轉換效率高、結構簡單、運行可靠等特點，為規模化海洋能開發提供創新型設計。         意向開展成果轉化的前提條件：中試放大及產業化工藝開發資金支持

中試階段/n該成果通過“產-學-研”協作，歷經 20 年的研究與探索，掌握了富 氧燃燒碳捕集技術的基礎理論、設計導則和計算方法，完成了富氧燃燒 相關的鍋爐、燃燒器和氧注入器、煙氣冷凝器、低能耗三塔空分系統和 壓縮純化系統等關鍵技術和裝備的研發，先后建成了 0.3MW、3MW 和 35MW 等一系列高水平的小試、中試裝置和工業示范裝置，并完成了 200MWe 全 流程大型示范的預可行性研究和中國富氧燃燒實施路線圖研究。 該成果為燃煤火電機組實現低碳排放提供了技術解決方案。國際能 源署研究認為，中國火電

項目概況 該靜態模型提供了一個融建筑平臺、空調設備、中央空調系統于一體的、具有自由拼裝搭接功能的實時教學環境、產品展示平臺。 本項目處于國內先進水平，擁有自主知識產權。主要特點 該模型將平臺、設備及系統融為一體。具有三大部分： （1）建筑平臺。我們認為，建筑平臺與中央空調系統是一個有機的整體，離開建筑平臺談中央空調，有如無水養魚，這正是市面上諸多空調模型的弊端所在。 我們提供的建筑平臺以建筑的梁、柱、墻體等為基本部件，按建筑模數等比例制作，部件之間采用了拼裝結構，可拼出任意種建筑形式。讓學生在自由拼裝中了解建筑知識。 （2）設備模型。包括了中央空調從主機到末端的各類設備的實體靜態模型。各模型均按主流品牌的設備外形等比例制作，效果逼真，接口清晰。 （3）系統搭建。利用上述建筑平臺、設備模型，以及配套的管材、配件，學生可自行搭建各類中央空調系統。 系統可用于教學，也可用于產品展示。 技術指標     模型按建筑模數等比例制作，通用接口，觀察、搭接方便、實用性強，可反復使用。是一種新穎的教學和產品展示平臺。市場前景     近年來在部分教學活動中使用，贏得了眾多客戶的信任和支持，具有良好的市場前

業界首個針對AI在極端和對抗環境下的算法安全性檢測與加固的工具平臺“對抗樣本”成新型病毒，算法安全問題亟待解決隨著人工智能技術的高速發展，人工智能在諸多場景正逐漸替代或協作著人類的各種勞動，它們可以成為人類的眼睛、耳朵、手臂甚至大腦。其中，機器視覺作為AI時代的基礎技術，其背后的AI算法一直是各科技巨頭和創業公司共同追逐的熱點。然而在機器視覺諸多主流應用場景的背后，往往也藏著由技術性缺陷導致的算法安全風險。例如，在一些訓練數據無法覆蓋到的極端場景中，自動駕駛汽車的識別系統可能出現匪夷所思的決策，危害乘車人的人身安全。從2016年至今，Tesla、Uber等企業的輔助駕駛和自動駕駛系統就都曾出現過類似致人死亡的嚴重事故。并且這類極端情形也可能被惡意制造并利用，發動“對抗樣本攻擊”，去年7月，百度等研究機構就曾經通過3D技術打印出能讓自動駕駛“無視”的障礙物，讓車輛面臨撞擊風險。而以上攻擊之所以能成功，主要是機器視覺和人類視覺有著很大的差異。因此可以通過在圖像、物體等輸入信息上添加微小的擾動改變(即上述故意干擾的“對抗樣本”)，就能導致很大的算法誤差。此外，隨著AI的進一步發展，AI算法模型將運用金融決策、醫療診斷等關鍵核心場景，這類AI“漏洞”的威脅將愈發凸顯出來。近年來，包括清華大學人工智能研究院院長張鈸院士、前微軟全球執行副總裁沈向洋等均提倡要發展安全、可靠、可信的人工智能以及負責任的人工智能，其中AI的安全應用均是重點方向。而且，AI安全作為新興領域，在開源社區、工具包的加持下，對抗樣本等攻擊手段日益變得復雜，相關防御手段的普及和推廣卻難以跟上。并且對抗樣本等算法漏洞檢測存在較高的技術壁壘，目前市面上缺乏自動化檢測工具，而大部分企業與組織不具備該領域的專業技能來妥善應對日益增長的惡意攻擊。從安全測評到防御加固，RealSafe讓AI更加安全可控就如網絡安全時代，網絡攻擊的大規模滲透誕生出殺毒軟件，RealAI團隊希望通過RealSafe平臺打造出人工智能時代的“殺毒軟件”，幫助企業高效應對人工智能時代下算法漏洞孕育出的“新型病毒”。目前，RealSafe平臺主要支持兩大功能模塊：模型安全測評、防御解決方案。其中，模型安全評測主要為用戶提供AI模型安全性評測服務。用戶只需接入所需測評模型的SDK或API接口，選擇平臺內置或者自行上傳的數據集，平臺將基于多種算法生成對抗樣本模擬攻擊，并綜合在不同算法、迭代次數、擾動量大小的攻擊下模型效果的變化，給出模型安全評分及詳細的測評報告(如下圖)。目前已支持黑盒查詢攻擊方法與黑盒遷移攻擊方法。防御解決方案則是為用戶提供模型安全性升級服務，目前RealSafe平臺支持五種去除對抗噪聲的通用防御方法，可實現對輸入數據的自動去噪處理，破壞攻擊者惡意添加的對抗噪聲。根據上述的模型安全評測結果，用戶可自行選擇合適的防御方案，一鍵提升模型安全性。另外防御效果上，根據實測來看，部分第三方的人臉比對API通過使用RealSafe平臺的防御方案加固后，安全性可提高40%以上隨著模型攻擊手段在不斷復雜擴張的情況下，RealSafe平臺還持續提供廣泛且深入的AI防御手段，幫助用戶獲得實時且自動化的漏洞檢測和修復能力。準確度99.99%也難逃被“惡意干擾”，RealSafe高效應對算法威脅 考慮到公眾對于對抗樣本這一概念可能比較模糊，RealSafe平臺特意選取了公眾最為熟知的人臉比對場景(人臉比對被廣泛用于金融遠程開戶、刷臉支付、酒店入住登記等場景的身份認證環節)提供在線體驗。并且，為了深入研究“對抗樣本”對人臉比對系統識別效果的影響，RealAI 團隊基于此功能在國內外主流 AI 平臺的演示服務中進行了測試。實測證明，“對抗樣本”可以極大的干擾人臉比對系統的識別結果，而測試的這幾家互聯網公司平臺開放的人臉比對API或SDK，幾乎覆蓋了目前市面上很多中小型企業在落地人臉識別應用時的選擇，如果他們的人臉比對技術存在明顯的安全漏洞，意味著更廣泛的應用場景將存在安全隱患。因此，為了幫助更大范圍內的企業高效應對算法威脅，RealSafe平臺具備以下兩大優勢：·  組件化、零編碼的在線測評：相較于ART、Foolbox等開源工具需要自行部署、編寫代碼，RealSafe平臺采用組件化、零編碼的功能設置，免去了重復造輪子的精力與時間消耗，用戶只需提供相應的數據即可在線完成評估，學習成本低，無需擁有專業算法能力也可以上手操作。·可視化、可量化的評測結果：為了幫助用戶提高對模型安全性的概念，RealSafe平臺采用可量化的形式對安全評測結果進行展示，根據模型在對抗樣本攻擊下的表現進行評分，評分越高則模型安全性越高。此外，RealSafe平臺提供安全性變化展示，經過防御處理后的安全評分變化以及模型效果變化一目了然。從數字世界到物理世界 RealAI落地更多安全周邊產品隨著機器學習模型不斷的升級演化，“對抗樣本”已經演變成一種新型攻擊手段，并且逐漸從數字世界蔓延到物理世界：在路面上粘貼對抗樣本貼紙模仿合并條帶誤導自動駕駛汽車拐進逆行車道、胸前張貼一張對抗樣本貼紙在監控設備下實現隱身……因此，除了針對數字世界的算法模型推出安全評測平臺，RealAI團隊也聯合清華大學AI研究院圍繞多年來積累的領先世界的研究成果落地了一系列AI攻防安全產品，為更多場景保駕護航。比如通過佩戴帶有對抗樣本圖案的“眼鏡”，黑客可以輕易破解商用手機的面部解鎖，通過在胸前張貼特制花紋實現在AI監控下的“隱身”，以及通過在車輛上涂裝特殊花紋躲避AI對車輛的檢測。發現類似新型漏洞的同時，RealAI也推出相應的防御技術，支持對主流AI算法中的安全漏洞進行檢測，并提供AI安全防火墻對攻擊AI模型的行為進行有效攔截。人工智能的大潮滾滾而來，隨之而來的安全風險也將越來越多樣化，尤其近年來因AI技術不成熟導致的侵害風險也頻頻發生，可以說，算法漏洞已逐漸成為繼網絡安全、數據安全后又一大安全難題。所幸的是，以RealAI為代表的這些頂尖AI團隊早已開始了AI安全領域的征程，并開始以標準化的產品助力行業降低應對安全風險的門檻與成本。此次上線RealSafe人工智能安全平臺是RealAI的一小步嘗試，但對于整個行業而言，這將是人工智能產業邁向健康可控發展之路的一大步。?

  腸癌合并同時性腹膜轉移（PC）的發病率約為5-10%，復發時合并腹膜轉移發病率為25-44%。“腹膜轉移如果能夠早期診斷，可以增加徹底減瘤手術的機會，未來能夠明顯延長腸癌患者的生存期。”王輝教授說。2018年團隊和深圳騰訊AI lab建立了合作關系，研發一個基于卷積神經網絡（CNN）的ResNet3D系統。經查，這是世界上第一個診斷腸癌腹膜轉移的AI平臺，能夠自動識別原發腫瘤特征，同時提取腫瘤臨近腹膜的影像學特征，構建基于人工智能的SVM分類器。訓練組一共納入了19814張CT圖像，驗證組包括了7837張CT圖像。    研究發現，ResNet3D的AI系統僅需花費34秒就自動識別并診斷了所有驗證圖像。“ResNet3D+SVM分類器”的腸癌腹膜轉移診斷的準確性高達94%，AUC為0.922，敏感性和特異性均高達94%，明顯優于常規增強CT的診斷能力。