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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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氫氣純化膜材料與相關(guān)設(shè)備
鈀膜具有超強(qiáng)氫分離能力且操作簡(jiǎn)單，已被廣泛用于氫氣與氫同位素的純化。為克服傳統(tǒng)軋制型鈀膜所存在的貴金屬消耗多、工藝復(fù)雜、能耗高、強(qiáng)度差等缺點(diǎn)，自主研發(fā)了負(fù)載型管式鈀膜，膜厚度僅5μm左右，單位膜面積的高純氫產(chǎn)量提高了一個(gè)數(shù)量級(jí)。負(fù)載型鈀膜具有更高膜強(qiáng)度，安裝和操作十分方便。除氫氣純化之外，鈀膜還可以用于氫同位素的分離與純化。基于高性能鈀膜材料，我們開發(fā)了各種氫氣純化器，并將純化器與電解氫氣發(fā)生器相結(jié)合開發(fā)了高純氫發(fā)生器，擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)。
南京工業(yè)大學(xué)
2021-01-12
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低壓膜雨水快速凈化利用裝置
項(xiàng)目簡(jiǎn)介 本成果是一種低壓膜雨水快速凈化裝置，包括混合池、沉淀池和膜組濾池，混合池 使雨水與藥劑充分反應(yīng)，沉淀池使加藥反應(yīng)后雨水沉淀，低壓膜組濾池使雨水進(jìn)一步過 濾，使出水可以直接排放下游水體或回收利用，本發(fā)明裝置可以根據(jù)雨水量大小設(shè)計(jì)裝 置大小，不受水量大小限制，同時(shí)由于采用加藥、沉淀、低壓膜過濾使得凈化效果好。 產(chǎn)品性能、指標(biāo) （1）集成化高集加藥、沉淀、低壓膜組過濾為一體；（2）凈化雨
江蘇大學(xué)
2021-04-14
進(jìn)口藍(lán)膜平板集熱器
平板太陽能集熱器是讓陽光透過蓋板照射在表面涂有高太陽能吸收率涂層的吸熱板上，吸熱板吸收太陽能輻射能量后溫度升高，將熱量傳遞給集熱器內(nèi)介質(zhì)，使介質(zhì)溫度升高，作為熱載體輸出有用能量。
山東龍普太陽能股份有限公司
2022-02-25
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芯片熱設(shè)計(jì)自動(dòng)化系統(tǒng)
TDA（芯片熱設(shè)計(jì)自動(dòng)化）軟件是清華航院曹炳陽教授團(tuán)隊(duì)全自主研發(fā)的國際首個(gè)芯片跨尺度熱仿真與設(shè)計(jì)系統(tǒng)。TDA軟件可實(shí)現(xiàn)芯片從納米至宏觀尺寸的熱設(shè)計(jì)與仿真，支持芯片微納結(jié)構(gòu)內(nèi)部熱輸運(yùn)過程的模擬研究，直接提高芯片熱仿真精度與結(jié)溫預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度，進(jìn)而提高芯片性能、壽命和可靠性。
清華大學(xué)
2025-05-16
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一種無機(jī)納米雜化荷正電聚電解質(zhì)絡(luò)合物滲透汽化膜的制備方法
本發(fā)明公開了一種無機(jī)納米雜化荷正電聚電解質(zhì)絡(luò)合物滲透汽化膜的制備方法。配制無機(jī)納米粒子雜化的陰離子聚電解質(zhì)水溶液；配制pH為5.8-10.0的陽離子聚電解質(zhì)水溶液；將無機(jī)納米粒子雜化的陰離子聚電解質(zhì)水溶液滴加入陽離子聚電解質(zhì)水溶液中，得到無機(jī)納米雜化的荷正電聚電解質(zhì)絡(luò)合物；將絡(luò)合物分散在一元酸水溶液中，經(jīng)過濾，靜置脫泡后，用刮膜刀將其涂覆于聚砜超濾膜上，烘干后得到無機(jī)納米雜化荷正電聚電解質(zhì)絡(luò)合物滲透汽化膜。通過摻雜不同質(zhì)量分?jǐn)?shù)的無機(jī)納米粒子以及調(diào)節(jié)陽離子聚電解質(zhì)溶液的pH值可得到不同組成的無機(jī)納米雜化荷正電聚電解質(zhì)絡(luò)合物。制備的無機(jī)納米雜化荷正電聚電解質(zhì)絡(luò)合物滲透汽化膜具有優(yōu)異分離性能和高穩(wěn)定性。
浙江大學(xué)
2021-04-13
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高水頭、高流速下水力機(jī)械耐空蝕及磨蝕鐵基合金
南京工程學(xué)院
2021-04-13
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基于超像素樣本擴(kuò)充的空譜全卷積高光譜圖像分類方法
本成果提出的基于超像素樣本擴(kuò)充的空譜全卷積高光譜圖像分類方法有效的利用高光譜圖像的超像素分割結(jié)果指導(dǎo)偽樣本擴(kuò)充增加了訓(xùn)練集樣本數(shù)量，解決了高光譜圖像有標(biāo)記樣本的稀缺問題，同時(shí)空譜的全卷積分類網(wǎng)絡(luò)也充分利用了多尺度的空間特征和光譜特征實(shí)現(xiàn)了較高的分類精度。
成果非涉密，專利申請(qǐng)已經(jīng)提交。
實(shí)驗(yàn)采用反射光學(xué)系統(tǒng)成像光譜儀（ROSIS）傳感器獲取意大利北部帕維亞大學(xué)（Pavia University）的高光譜圖像數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)集由 103 個(gè)光譜帶組成，共 610×340 像素，光譜覆蓋范圍從 430nm 到 860nm，空間分辨率為 1.3m。該數(shù)據(jù)集一共含有 9 個(gè)類別的 42776個(gè)有標(biāo)記樣本，選取每類 30 個(gè)有標(biāo)記樣本作為訓(xùn)練集，其余作為測(cè)試集。
由下表可以看出，在每類選取 30 個(gè)樣本的情況下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 數(shù) 比 DFFN 模 型 高 出20.8%，17.4% 和 26.5%；比CNN 高 出 23.1%，18.8% 和29.2%。并且下表證明了使用了偽標(biāo)簽樣本擴(kuò)充的空譜全卷積網(wǎng)絡(luò)的本方法在小樣本情況下每個(gè)類的分類準(zhǔn)確性均優(yōu)于 DFFN 和 CNN，達(dá)到了較好的分類效果。
表 1 PaviaU 數(shù)據(jù)集上對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果
西安電子科技大學(xué)
2023-03-03
基于空譜差分輔助核聯(lián)合稀疏表示的高光譜圖像分類
該成果提出了一種基于空譜差分輔助核聯(lián)合稀疏表示分類的高光譜圖像分類方法。本章方法的主要?jiǎng)?chuàng)新性在于：1）能夠?qū)⒐庾V的差分輔助信息和原光譜特征信息有效結(jié)合。2）能夠考慮不同光譜屬性間的高階空間相關(guān)信息。3）原空譜和差分空譜核特征字典的信息通過具有混合正則的核聯(lián)合稀疏表示分類方法得到充分利用。通過在真實(shí)高光譜圖像數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)表明，該成果提出的方法能夠有效地提高高光譜遙感圖像的分類效果。
主要技術(shù)指標(biāo)
不同數(shù)據(jù)集下的訓(xùn)練樣本與測(cè)試樣本數(shù)參閱表 1. 在該訓(xùn)練樣本集數(shù)量下的分類結(jié)果表現(xiàn)參見表 2. 相比于傳統(tǒng)分類器 SVM，OA 提高了約 20%；相比于 SOMP，OA 提高了約20%。
該成果無需使用 GPU 資源在保證精度的同時(shí)有效提升了分類的精度和效果，同時(shí)在較少訓(xùn)練樣本條件下仍能得到較好的分類精度和分類效果。
表 1. 不同數(shù)據(jù)集下的訓(xùn)練樣本選取數(shù)量
表 2. PaviaU 大學(xué)數(shù)據(jù)下不同方法的正確率比較
西安電子科技大學(xué)
2023-03-22
基于信道角度域信息的分布式空時(shí)預(yù)編碼傳輸方法
本發(fā)明公開了一種基于信道角度域信息的分布式空時(shí)預(yù)編碼傳輸方法，其關(guān)鍵是接收端把通過信道估計(jì)得到的信道角度域信息，包括平均入射角、角度擴(kuò)展和歸一化接收天線距離，反饋給發(fā)射端，收到反饋信息后，發(fā)射端首先構(gòu)建出信道的統(tǒng)計(jì)信息，包括均值和相關(guān)矩陣，然后利用這些信息設(shè)計(jì)最佳的預(yù)編碼矩陣，對(duì)預(yù)先設(shè)計(jì)好的空時(shí)碼字進(jìn)行預(yù)處理。這種基于信道角度域信息的分布式空時(shí)預(yù)編碼傳輸方法一方面可以得到更加精確的信道統(tǒng)計(jì)信息，另一方面可以進(jìn)一步減少所需的反饋量。
浙江大學(xué)
2021-04-13
大學(xué).jpg){kind=logo}
一種木陶瓷電催化復(fù)合膜及其制備方法、電催化膜反應(yīng)器
專利名稱：
天津工業(yè)大學(xué)
2021-01-12