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北京高中生雅思全科班課8.5分春季班課程
國(guó)內(nèi)雅思IELTS行業(yè)殿堂級(jí)名師，授課年齡10年以上，了解雅思全科命題規(guī)律和題庫(kù)分布的教師團(tuán)隊(duì)，對(duì)高中生考生的雅思全科知識(shí)點(diǎn)水平與考試技巧進(jìn)行針對(duì)性的重點(diǎn)提升，助力學(xué)員取得理想的雅思全科成績(jī)。 高中生雅思全科班課8.5分春季班課程內(nèi)容和設(shè)置背后是數(shù)十人的教研專家保駕護(hù)航。平均每人每年參加6次以上IELTS考試，跟蹤每場(chǎng)IELTS考題規(guī)律，雙周復(fù)盤考試難度以及全科題型變化趨勢(shì)；提煉整理精準(zhǔn)權(quán)威的IELTS全科考情回憶，為高中生考生打造接近目前考試難度的課程內(nèi)容和練習(xí)內(nèi)容。幫助學(xué)員“戰(zhàn)勝IELTS”，成為“神級(jí)”高分學(xué)霸。同時(shí)，該課程以直播課+錄播課+多元學(xué)習(xí)工具的模式給考生們帶來(lái)全新雅思全科學(xué)習(xí)體驗(yàn)。
星飛網(wǎng)絡(luò)科技（上海）有限公司
2021-02-01
有源同軸二分頻線陣列全頻音箱-GL26A
GL26A線陣列音箱提供70Hz-20KHz的頻率范圍，具備平滑的頻率和相位響應(yīng).8個(gè)1寸的釹磁球頂高音揚(yáng)聲器和2個(gè)6.5寸釹磁中低音揚(yáng)聲器構(gòu)成一個(gè)動(dòng)態(tài)余量極大的組合,高音揚(yáng)聲器同軸陣列式排布在中低音揚(yáng)器上方，聲像定位更準(zhǔn)，提高線陣列音箱的遠(yuǎn)場(chǎng)聲場(chǎng)均勻度和清晰度。音箱內(nèi)裝一個(gè)獨(dú)立的大功率功放及DSP，音箱可單獨(dú)調(diào)節(jié)，連接數(shù)量根據(jù)實(shí)際場(chǎng)合大小進(jìn)行配置,使得現(xiàn)場(chǎng)擴(kuò)聲極其靈活、便捷。
音王電聲股份有限公司
2022-07-02
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粉煤灰等固體廢棄物的塑料填料/母料技術(shù)
上海交通大學(xué)
2021-04-13
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一種塑料注射成型工藝注射速率的優(yōu)化方法
本發(fā)明提了一種塑料注射成型工藝注射速率的優(yōu)化方法，包括 求解粘度冪律模型，測(cè)量塑料零件平均厚度，求解充填過(guò)程中的流動(dòng) 前沿面積—注射時(shí)間曲線，根據(jù)流動(dòng)前沿面積—注射時(shí)間曲線對(duì)注射 過(guò)程進(jìn)行分段，調(diào)整體積流率，使每一段的熔體流動(dòng)前沿速度維持恒 定。本發(fā)明根據(jù)充填過(guò)程的簡(jiǎn)化數(shù)學(xué)模型，檢測(cè)入口壓力隨注射時(shí)間 的變化，反演熔體前沿面積變化，建立流動(dòng)前沿面積與注射時(shí)間的關(guān) 系，從而能更加準(zhǔn)確地確定速度分段點(diǎn)并調(diào)整注射速率，使熔體流動(dòng) 前沿保持恒定的流動(dòng)速度。同時(shí)，本發(fā)明中的優(yōu)化算法能夠?qū)崿F(xiàn)注射 速度的自動(dòng)優(yōu)化分段，不需要人工參與，減少了工作量，提高了生產(chǎn) 效率。
華中科技大學(xué)
2021-04-13
業(yè)大學(xué).jpg){kind=logo}
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(shì)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(zhǎng)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
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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(kāi)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(kāi)滲透液閥門，測(cè)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(zhǎng)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(guò)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(duì)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(dòng)態(tài)信號(hào)解調(diào)方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于光譜擬合與差分算法的光纖傳感動(dòng)態(tài)信 號(hào)解調(diào)方法，包括：掃描得到光譜紋波；對(duì)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(hào)；對(duì)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(duì)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(hào)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(hào)，根據(jù)掃描速度和初始波長(zhǎng)將波長(zhǎng) 換算為時(shí)間，獲得去包絡(luò)后時(shí)域動(dòng)態(tài)信號(hào)。本方法對(duì)紋波光譜及其擬 合曲線進(jìn)行差分獲得動(dòng)態(tài)信號(hào)，可以消除諸如溫度、濕度等環(huán)境干擾， 且恢復(fù)的動(dòng)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(kāi)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(jí)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(cè)方法
本發(fā)明公開(kāi)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(cè)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(cè)模 型；步驟 3，根據(jù)待預(yù)測(cè)圖像的圖像差分熵，采用圖像編碼質(zhì)量預(yù)測(cè)模型即可獲得待預(yù)測(cè)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(jiǎn)單，高效，無(wú)需消耗較大的硬件
武漢大學(xué)
2021-04-14