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環(huán)境污染和能源短缺已成為當今世界面臨的最主要危機，人們不斷探究治理環(huán)境和開發(fā)可再生能源的新方法。于1972年，F(xiàn)ujishima和Honda報道采用TiO2光電極和鉑電極組成光電化學體系使水分解為氫氣和氧氣，從而開辟了半導體催化這一新的研究領域。近些年，將有機污染物降解已經(jīng)成為能源環(huán)境科學領域的研究熱點。該研究對于治理水污染，保護水環(huán)境具有重要的科學意義。 主要通過化學方法可控的調(diào)控可見光催化材料納米晶體的尺寸和形貌，合成具有規(guī)則形貌和特定裸露晶面的可見光催化材料（例如納米棒、納米帶、納米片、納米八面體和納米六面體等），并在此基礎上進一步優(yōu)化能級能帶結構,同時探究催化劑不同晶面上光生載流子的分離行為、氧化還原能力以及催化活性的選擇性等獨特性質，深入結合理論模擬計算，研究不同形貌的催化劑的裸露晶面上光生載流子的行為和表面/界面微觀反應機制。為了深入研究太陽能-化學能轉化過程中的關鍵科學問題，構筑一種新型的具有特定結構和功能的MnxV2O5+x（x=1、2或3）基可見光催化材料，在不添加任何貴金屬元素的情況下，Mn3V2O8修飾的V2O5/g-C3N4異質結構在可見光照射下表現(xiàn)出明顯的光催化活性，比V2O5/g-C3N4異質結構高出近3倍。由于V2O5和g-C3N4之間的Z-方案路徑促進了載流子的分離，因此具有優(yōu)異的可見光催化活性。

為了解決納米 TiO2 作為處理工業(yè)污染廢水的首選催化劑光催化效率不高，且必須采用波長小于 387 nm 的紫外光照射的問題，本發(fā)明提供一種將上轉換紫外發(fā)光材料 Er3+:Y3Al5O12 與 TiO2 復合，提高光催化效率的 Er3+:Y3Al5O12/TiO2 復合膜。并將 Er3+:Y3Al5O12/TiO2 復合膜應用在催化降解有機染料中。 r3+:Y3Al5O12/TiO2 復合膜用于在可見光照射下催化降解有機染料。

（專利號：ZL 201410181859.7） 簡介：本發(fā)明公開了一種磁性Fe3O4納米材料嫁接酸性離子液體(MNPs-IL-HSO4)催化芳胺乙酰化反應的方法，屬于有機化學合成領域。該乙酰化反應中芳胺與乙酸酐的摩爾比為1：1～2，MNPs-IL-HSO4催化劑的摩爾量是所用芳胺的10～15％，在室溫下反應15～60min，反應后用乙醚稀釋，接著用磁鐵吸附出濾渣并用乙醚洗滌，收集含有乙酰化產(chǎn)物的濾液，濾渣經(jīng)真空干燥后可以循環(huán)使用。本發(fā)明與

本項目以嵌入式控制器為核心，結合現(xiàn)代電子測量技術、智能控制技術、 工程流體力學、呼吸力學等多學科知識，研發(fā)一款智能呼吸機，主要用來治療 睡眠呼吸暫停綜合癥、慢性阻塞性肺病等疾病，同時開發(fā)基于 Android 系統(tǒng)的 智能手機數(shù)據(jù)采集與通信系統(tǒng)，并構建物聯(lián)網(wǎng)健康信息管理系統(tǒng)和健康信息云 平臺，通過云傳輸實現(xiàn)患者與醫(yī)生及其醫(yī)療機構的雙向遠程監(jiān)控與服務。

本發(fā)明公開了一種ZnFe2O4納米顆粒-ZnO納米纖維復合納米材料及其制備方法。首先采用共電紡絲方法，沉積得到復合納米纖維，然后經(jīng)過適宜的退火工藝制得ZnFe2O4納米顆粒-ZnO納米纖維復合納米材料，ZnFe2O4納米顆粒均勻穩(wěn)定的附著在ZnO納米纖維上。另外，本發(fā)明首次將ZnFe2O4納米顆粒-ZnO納米纖維復合納米材料用于葡萄糖色比傳感測試，測試方法簡單且靈敏度高。ZnFe2O4-ZnO形成II型異質節(jié)半導體，交叉的能級結構有利于減小載流子的復合，提高其催化性能、傳感性能。另外，將ZnFe2O4納米顆粒復合到ZnO納米纖維上解決了顆粒團聚問題，進一步增強了其催化性能與傳感性能。

本發(fā)明公開了一種基于信息挖掘的智能決策支持構造方法（ IDSSIM ) ，該方法完善并擴充了現(xiàn)有智能決策支持系統(tǒng)的功能，改變了現(xiàn)有智能決策支持系統(tǒng)固有的運行機制，將決策推理機制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和領域專家知識獲取有效地融入智能決策支持系統(tǒng)中，從而形成了一類具有“雙網(wǎng)”、“五庫”、綜合集成、多層遞階結構模型的新型智能決策支持系統(tǒng)。此系統(tǒng)在結構和功能上相對現(xiàn)有系統(tǒng)而言是一個開放的、優(yōu)化的擴體，并對智能決策系統(tǒng)的主流發(fā)展起著重要的推動作用，有望形成新一代的智能決策支持系統(tǒng)概型。

本發(fā)明公開了一種基于信息挖掘的智能決策支持構造方法（ IDSSIM ) ，該方法完善并擴充了現(xiàn)有智能決策支持系統(tǒng)的功能，改變了現(xiàn)有智能決策支持系統(tǒng)固有的運行機制，將決策推理機制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和領域專家知識獲取有效地融入智能決策支持系統(tǒng)中，從而形成了一類具有“雙網(wǎng)”、“五庫”、綜合集成、多層遞階結構模型的新型智能決策支持系統(tǒng)。此系統(tǒng)在結構和功能上相對現(xiàn)有系統(tǒng)而言是一個開放的、優(yōu)化的擴體，并對智能決策系統(tǒng)的主流發(fā)展起著重要的推動作用，有望形成新一代的智能決策支持系統(tǒng)概型。

數(shù)據(jù)采集技術 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數(shù)據(jù)。可將不同的傳感器集成在智能手環(huán)、腳環(huán)、腰帶等可穿戴設備中，以實現(xiàn)加速度、角速度和生理等數(shù)據(jù)的采集；物體和環(huán)境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環(huán)境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現(xiàn)各種環(huán)境信息的采集。 多模態(tài)傳輸技術 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網(wǎng)絡) 在LPWAN技術出現(xiàn)以前，通信技術已經(jīng)有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發(fā)現(xiàn)在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現(xiàn)正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網(wǎng)的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯(lián)網(wǎng)應用而設計。 最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa： 物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節(jié)點成本、網(wǎng)絡成本、電池壽命、數(shù)據(jù)傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網(wǎng)絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業(yè)特性，也是最有發(fā)展前景的兩個低功耗廣域網(wǎng)通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯(lián)網(wǎng)應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網(wǎng)絡架構中包含了終端、基站、NS(網(wǎng)絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網(wǎng)絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節(jié)點可以同時發(fā)送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協(xié)議數(shù)據(jù)做轉發(fā)處理，將LoRaWAN數(shù)據(jù)分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構建基于蜂窩網(wǎng)絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網(wǎng)絡、UMTS網(wǎng)絡或LTE網(wǎng)絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接。NB-IoT支持待機時間長、對網(wǎng)絡連接要求較高設備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內(nèi)覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現(xiàn)有的LTE網(wǎng)絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區(qū)能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優(yōu)化的網(wǎng)絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業(yè)預期的單個接連模塊不超過5美元。 數(shù)據(jù)分析技術 人工智能研究的各個分支，包括專家系統(tǒng)、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。2012年以后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。機器學習是一種實現(xiàn)人工智能的方法，深度學習是一種實現(xiàn)機器學習的技術。機器學習是用大量的數(shù)據(jù)來“訓練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發(fā)展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現(xiàn)對被監(jiān)護者摔倒等異常行為的檢測。

成果描述：本實用新型公開了一種便于信息采集的智能化翻耕機,包括牽引懸掛裝置(1)、安裝在牽引懸掛裝置(1)上的機架(2)、設置在機架(2)下端面上的鏵(3),所述機架(2)上還設置有安裝座(4),所述安裝座(4)上安裝有土地信息采集裝置(5),所述土地信息采集裝置(5)包括犁地深度傳感器、土壤養(yǎng)分傳感器、土壤墑情傳感器、pH值傳感器,并且均為具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的傳感器,在傳感器本體外套接有圓鋼保護管(6),其探頭外套接有橡膠保護套(7)。采用上述結構,可從而減少了現(xiàn)有技術中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時也能加速農(nóng)業(yè)信息化生產(chǎn)的發(fā)展進程,從源頭上解決農(nóng)業(yè)信息采集的發(fā)展瓶頸。市場前景分析：本實用新型公開了一種便于信息采集的智能化翻耕機,包括牽引懸掛裝置(1)、安裝在牽引懸掛裝置(1)上的機架(2)、設置在機架(2)下端面上的鏵(3),所述機架(2)上還設置有安裝座(4),所述安裝座(4)上安裝有土地信息采集裝置(5),所述土地信息采集裝置(5)包括犁地深度傳感器、土壤養(yǎng)分傳感器、土壤墑情傳感器、pH值傳感器,并且均為具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的傳感器,在傳感器本體外套接有圓鋼保護管(6),其探頭外套接有橡膠保護套(7)。采用上述結構,可從而減少了現(xiàn)有技術中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時也能加速農(nóng)業(yè)信息化生產(chǎn)的發(fā)展進程,從源頭上解決農(nóng)業(yè)信息采集的發(fā)展瓶頸。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：國內(nèi)領先