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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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一種用于激光解吸離子化質(zhì)譜的螺旋二十四面體結(jié)構(gòu)基底
本發(fā)明公開(kāi)了一種用于激光解吸離子化質(zhì)譜的螺旋二十四面體結(jié)構(gòu)基底，該基底為三維網(wǎng)絡(luò)狀結(jié)構(gòu)，表面覆蓋一層貴金屬，能與激光發(fā)生耦合，吸收并轉(zhuǎn)移激光能量到待測(cè)分析物分子，使之脫附并裂解成帶電荷的分子碎片。所述的螺旋二十四面體結(jié)構(gòu)(Gyroid結(jié)構(gòu))服從以下關(guān)系：其中L為螺旋二十四面體結(jié)構(gòu)的周期，t調(diào)節(jié)螺旋二十四面體結(jié)構(gòu)的形貌。
東南大學(xué)
2021-04-14
關(guān)于進(jìn)一步推進(jìn)高等學(xué)校專(zhuān)業(yè)化技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)建設(shè)發(fā)展的實(shí)施意見(jiàn)
“十四五”期間，全國(guó)創(chuàng)新能力強(qiáng)、科技成果多的高校普遍建立技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)，體制機(jī)制落實(shí)到位，有效運(yùn)行并發(fā)揮作用。高校科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化能力顯著增強(qiáng)，技術(shù)交易額大幅提升，高校成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化體系基本完善。培育建設(shè)100家左右示范性、專(zhuān)業(yè)化國(guó)家技術(shù)轉(zhuǎn)移中心。
國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局
2020-05-14
生活污水處理設(shè)備 一體化地埋式污水處理設(shè)備處理工藝
海辰環(huán)保一體化生活污水處理設(shè)備，不同小區(qū)對(duì)出水的要求差異較大。應(yīng)根據(jù)我國(guó)《地面環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB3838-88)和《污水綜合排放標(biāo)準(zhǔn)》(GB8978-96)的有關(guān)規(guī)定和當(dāng)?shù)丨h(huán)保部門(mén)的要求確定處理程度，以確保出水水質(zhì)。如果出水采用土地處理法處理，則按土地處理法的要求計(jì)算;
根據(jù)小區(qū)生活污水處理的原則，應(yīng)選擇處理效果穩(wěn)定、產(chǎn)泥少、節(jié)能的處理方法。小區(qū)系統(tǒng)中的各類(lèi)建筑物一般均建有化糞池，所以，化糞池應(yīng)與污水處理方法相結(jié)合。
小區(qū)生活污水處理常用的幾種處理工藝:
1、污水→格柵→調(diào)節(jié)池→提升泵→曝氣池→沉淀池→出水
↑←污泥回流↓
2、污水→格柵→調(diào)節(jié)池→提升泵→接觸氧化池→沉淀池→出水
3、污水→格柵→調(diào)節(jié)池→提升泵→混凝沉淀→過(guò)濾→出水(物化方法)
加藥
4、污水→格柵→調(diào)節(jié)池→提升泵→SBR池或CASS→出水
加藥
5、污水→格柵→調(diào)節(jié)池→提升泵→接觸氧化池→混凝過(guò)濾→出水
回用工藝流程: 生物處理出水再經(jīng)混凝過(guò)濾和消毒
在流程開(kāi)始時(shí)一般要考慮設(shè)置均化池，這是因?yàn)樾^(qū)在水質(zhì)和水量上的變化都比城市污水處理廠大。均化池一般設(shè)在格柵以后。物化和生化處理是去除污染物的核心部分。
山東海辰環(huán)保科技股份有限公司
2021-08-26
一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反演大氣可降水量的MODIS模型改進(jìn)方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反演大氣可降水量的MODIS模型改進(jìn)方法，包括以下步驟：S1：利用MODIS三通道比值法反演大氣可降水量PWV，記為PWVMODIS；S2：利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立測(cè)站處的緯度φ、測(cè)站處的高程h、年積日doy、PWVMODIS與測(cè)站GPS/MODIS反演的PWV殘差RES之間的非線性關(guān)系；S3：對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練；S4：將φ、h、doy以及PWVMODIS作為輸入?yún)?shù)代入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并計(jì)算出GPS測(cè)站處PWV殘差RESBP；S5：利用RESBP補(bǔ)償PWVMODIS，獲得大氣可降水量PWV＝PWVMODIS+RESBP。本發(fā)明有效提高了建模精度。
東南大學(xué)
2021-04-11
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基于小波分析和有限高斯混合模型EM方法的模擬電路故障診斷方法
近年來(lái)已經(jīng)建立了基于故障字典，模糊理論，專(zhuān)家系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，信息融合，小波分析，粒子群等各種技術(shù)的不同故障診斷方法，并在模擬電路的實(shí)際檢驗(yàn)中取得了良好的效果。然而，電路從正常到故障之間存在中間過(guò)渡狀態(tài)，怎樣定義這個(gè)中間狀態(tài)以及其對(duì)電路有怎樣的影響，如何準(zhǔn)確描述這種影響，通過(guò)查閱文獻(xiàn)，到目前為止還沒(méi)有一種合理的方法能夠解決這個(gè)問(wèn)題。
遼寧大學(xué)
2021-04-11
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一種基于四點(diǎn)二元模型的圖像紋理特征值的提取方法
本發(fā)明提出一種基于四點(diǎn)二元模型的圖像紋理特征值的提取方法,首先計(jì)算2x2像素塊內(nèi)四個(gè)像素點(diǎn)像素值的均值;其次計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)與均值的差值,若差值大于等于一給定閾值,就置該像素塊的位置編碼值為1,否則為0;最后將四個(gè)像素塊的位置編碼值乘以相對(duì)應(yīng)的權(quán)重后,再將4個(gè)乘積求和,就得到該2x2像素塊的紋理特征值,本發(fā)明只需要計(jì)算四個(gè)像素點(diǎn)與其均值的差值,得到4bit的二進(jìn)制碼,計(jì)算量減少一半且復(fù)雜度低,且能有效地表示人臉的局部紋理信息,可應(yīng)用于人臉檢測(cè),識(shí)別和目標(biāo)跟蹤系統(tǒng).
華僑大學(xué)
2021-04-29
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基于人工蜂群和量子粒子群算法的一維水質(zhì)模型參數(shù)率定方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工蜂群算法和量子粒子群算法的優(yōu)化計(jì)算方法，其包括以下主要步驟：(1)根據(jù)實(shí)際問(wèn)題編制待優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；(2)輸入算法的通用運(yùn)行參數(shù)：種群數(shù)目、迭代次數(shù)、變量維數(shù)、變量取值范圍、待優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；(3)選取ABC、QPSO、QPSO+ABC和ABC+QPSO的一種或多種計(jì)算方法進(jìn)行計(jì)算；(4)若只使用一種，直接判斷結(jié)果是否滿足優(yōu)化要求；若多于一種計(jì)算方法，綜合比較計(jì)算結(jié)果及評(píng)價(jià)最優(yōu)的結(jié)果是否滿足此次優(yōu)化的要求；(5)若滿足要求，運(yùn)算結(jié)束，輸出計(jì)算結(jié)果和迭代曲線；(6)否則，修改算法的
安徽建筑大學(xué)
2021-01-12
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重編程的神經(jīng)干細(xì)胞可以用來(lái)作為細(xì)胞模型研究疾病的發(fā)病機(jī)理
利用單個(gè)視網(wǎng)膜轉(zhuǎn)錄因子Ptf1a，可以將小鼠和人的成纖維細(xì)胞在體外高效重編程為神經(jīng)干細(xì)胞，并揭示了Ptf1a誘導(dǎo)體細(xì)胞重編程過(guò)程的內(nèi)在分子機(jī)制。由于Ptf1a是一個(gè)非神經(jīng)前體細(xì)胞轉(zhuǎn)錄因子，該發(fā)現(xiàn)顛覆了體細(xì)胞重編程為神經(jīng)干細(xì)胞需要依賴(lài)神經(jīng)前體細(xì)胞轉(zhuǎn)錄因子參與的認(rèn)知。經(jīng)過(guò)Ptf1a重編程的神經(jīng)干細(xì)胞在體外可以大量傳代擴(kuò)增，并能在體外及體內(nèi)分化成為具有功能的、各種類(lèi)型的抑制性及興奮性神經(jīng)元、星型膠質(zhì)細(xì)胞和少突膠質(zhì)細(xì)胞。進(jìn)一步的研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)把這些誘導(dǎo)神經(jīng)干細(xì)胞移植到患有老年癡呆的小鼠模型大腦中，其可以分化并整合到大腦中，和原有的腦細(xì)胞形成功能性連接。行為學(xué)測(cè)試表明，細(xì)胞移植可以明顯改善患病小鼠的空間學(xué)習(xí)及記憶功能。? 和早期的其它研究相比，Ptf1a的單因子方案更安全、更高效、得到的神經(jīng)干細(xì)胞和體內(nèi)的神經(jīng)干細(xì)胞更接近，具有諸多優(yōu)點(diǎn)，從而解決了自體神經(jīng)干細(xì)胞的來(lái)源問(wèn)題。重編程的神經(jīng)干細(xì)胞可以用來(lái)作為細(xì)胞模型研究疾病的發(fā)病機(jī)理，篩選有效的藥物，以及移植治療各種神經(jīng)疾病的細(xì)胞來(lái)源。
中山大學(xué)
2021-04-13
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信息物理融合的CVT群體計(jì)量誤差評(píng)估模型 實(shí)現(xiàn)CVT個(gè)體計(jì)量誤差狀態(tài)的在線評(píng)估
電容式電壓互感器（CVT）給電能表提供電壓信號(hào)，其測(cè)量誤差直接影響電能計(jì)量的準(zhǔn)確性。CVT在110kV及以上變電站中得到了廣泛應(yīng)用，然而CVT長(zhǎng)期運(yùn)行后易出現(xiàn)誤差異常。為了跟蹤C(jī)VT的計(jì)量誤差狀態(tài)變化，一般采用基于標(biāo)準(zhǔn)器比對(duì)的定期停電檢定法，但由于變電站停電困難等原因， CVT往往無(wú)法按期檢定，導(dǎo)致長(zhǎng)期運(yùn)行準(zhǔn)確性難以得到保證。
南方科技大學(xué)
2021-04-14
藥大學(xué).jpg){kind=logo}
當(dāng)歸飲子對(duì)復(fù)合型慢性蕁麻疹致敏小鼠模型細(xì)胞因子的影響
目的：研究當(dāng)歸飲子對(duì)氣血兩虛型慢性蕁麻疹治療機(jī)理。 方法：ＫＭ小鼠，雌雄各半，采用利血平＋乙酰苯肼，聯(lián)合ＩＶ型變態(tài)反應(yīng)模擬蕁麻疹模型，選擇模型制作成功的動(dòng)物，隨機(jī)分為模型組、氯雷他定組、當(dāng)歸飲子加減方高劑量組、中劑量組和低劑量組，每組８只動(dòng)物，另取８只作為空白對(duì)照組。實(shí)驗(yàn)結(jié)束時(shí)，各組動(dòng)物眼眶取血，分離血清，光鏡檢測(cè)外周血嗜酸性粒細(xì)胞（ＥＯＳ）變化；采用雙抗夾心ＥＬＩＳＡ法測(cè)試血清ＩｇＥ含量；剖取血管壁組織，免疫組織化學(xué)檢測(cè)血管壁組織中ＩＬ－４、ＩＦＮ－γ表達(dá)量。 結(jié)果：與模型組比較，當(dāng)歸飲子各劑量組可顯著降低動(dòng)物外周血嗜酸性粒細(xì)胞（Ｐ＜０．０１）；降低血清ＩｇＥ含量（Ｐ＜０．０１）；降低血管壁組織ＩＬ－４（Ｐ＜０．０１），升高ＩＦＮ－γ（Ｐ＜０．０１）。 結(jié)論：當(dāng)歸飲子可通過(guò)干預(yù)Ｔ細(xì)胞異常分泌相關(guān)細(xì)胞因子抑制蕁麻疹發(fā)病。 文章發(fā)表于南京中醫(yī)藥大學(xué)學(xué)報(bào)２０１３年３月第２９卷第２期。
成都中醫(yī)藥大學(xué)
2015-05-14