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敏感皮肤防护露的研制与应用
相关专利应用于敏感皮肤和激素依赖性皮炎的防护
天津医科大学
2021-02-01
海工装备腐蚀与防护在线监测
高校科技成果尽在科转云
华中科技大学
2021-04-10
敏感皮肤防护露的研制与应用
相关专利应用于敏感皮肤和激素依赖性皮炎的防护应用范围:涉及医疗和化妆品领域，别是对使用去角质化妆品后成敏感皮肤和激素依赖性皮炎的防护。效益分析:技术优势：敏感皮肤的防护露，其特征在于不含任何防腐剂和香料。成分接近于人的天然乳化脂膜。
天津医科大学
2021-04-10
一种外圆磨床防护板
本实用新型涉及一种外圆磨床防护板，包括护板本体、固定于磨床上的滑轨，护板本体底部向下延伸有与滑轨相对应的倒U型滑块，滑轨两侧侧面上部均向内嵌入有横向分布方形的第一滑行槽，滑轨两侧侧面下部均向外延伸有横向分布钩形的第二滑行部，滑块两侧内侧壁上部均向外延伸有与第一滑行槽相对应的第一滑行部，滑块两侧内侧壁下部均向内嵌入有与第二滑行部相对应的第二滑行槽，滑块通过第一滑行部与第一滑行槽的配合、第二滑行槽与第二滑行部的配合实现滑动连接于滑轨上。本实用新型提供的防护板，其滑块通过上下两滑动组配合实现滑动连接于滑轨
安徽建筑大学
2021-01-12
一种机床加工用防护装置
本实用新型涉及一种机床加工用防护装置，包括由若干个子护板依次连接组装而成的护板本体，所述子护板底部固定有与机床上滑轨相对应的滑块，所述子护板一侧侧面上开设有卡槽、另一侧侧面上开设有卡块，相邻子护板通过卡块与卡槽的配合实现卡接；还包括有用于将相邻子护板固定在一起的U型卡壳，所述卡壳从子护板顶部套在相邻子护板连接处且其上设置有两排固定螺栓。本实用新型的防护板，其由若干个子护板依次连接组装成护板本体，可以根据不同需求，组装出不同长度的防护板，适用性强，使用方便。
安徽建筑大学
2021-01-12
X98增强型防护口罩
随着抗击新型冠状病毒战役的不断深入，以及人们自我防护意识的不断提高，口罩的使用全面普及。其中，以左右、上下对称的平面口罩用量最大。 但是，目前常用的平面口罩，包括一次性医用口罩，以及一次性医用外科口罩，存在脸颊两侧易泄漏、无法适应不同脸型等缺陷，防护效果不尽理想。 ZNX98增强型防护口罩的特点： 由交大航天连接技术研究所研发，浙江宇众特种装备有限公司生产的ZNX98增强型防护口罩，具有下列优点： 1、合理的三重褶皱布局，以及大小耳挂带的配置，有效降低脸颊两侧，以及下颚处的泄漏率。 3、既能满足增强防护使用需求，又能进一步满足人们对其安全性、可靠性、经济性的需求。 ZNX98增强型防护口罩，由一层防潮无纺布、一层过滤效率≥98%的熔喷过滤布、一层长纤无纺布，鼻梁条，大小两副耳挂带组成。 本产品使用时，覆盖使用者的口、鼻及下颚；适合在普通医疗环境（非有创医疗操作），以及公用电梯等小空间中佩戴。可有效阻隔口腔和鼻腔呼出或喷出的污染物，还可有效阻隔悬浮在小空间中气溶胶状的污染物。 本产品的主要性能指标： 1、泄漏率：≤25% （KN95口罩为20%～22%；平面口罩为45%～55%）； 2、颗粒过滤效率（PFE）：≥98%（KN95口罩为95%～97%；平面口罩为80%～90%）；3、呼吸阻力30L/Min（Pa）：≤46 Pa（KN95口罩为110Pa～140Pa；平面口罩为50Pa～60Pa）。
北京交通大学
2021-04-13
防火服热防护性能测试仪
产品详细介绍防火服热防护性能测试仪由传导热源和辐射热源组成，采用计算机控制，屏幕显示，测试结果（包括数据和曲线）打印输出。防火服热防护性能测试仪主要用于测定阻燃防护服面料暴露于辐射热源和对流热源的隔热性能的测试。防火服热防护性能测试仪是美国精密制造（Precision Products)的产品，美国杜邦使用的是该款防火服热防护性能测试仪产品。防火服热防护性能测试仪的基本组件：样品夹具组件对流热源：喷火头辐射热源：红外石英灯水冷遮板传感器：铜热量计，4cm，18g.数据采集系统燃料控制调节器气体旋转式流量计：测量范围6L/min台式计算机，含热流数据软件（传感器热流响应/人体组织忍受曲线）
上海图新电子有限公司
2021-08-23
通用技术学生桌(无防护网)
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温州市育人教仪制造有限公司
2021-08-23
分层检测空移键控传输系统接收端数据检测
包括以下步骤：第一步、确立接收端模型；第二步、化简接收端模型；第三步、通过分层检测算法解调出发送的数据。本发明的基于分层检测的空移键控传输系统接收端数据检测方法，其误码（BER）性能随着搜索半径的增加逐渐逼近最优检测算法（ML），当搜索半径为发送端天线数目时，本发明的检测算法等价于最大似然检测算法。本算法通过对每层进行计算排序使得在较小的搜索半径下可获得接近最优检测算法的误码率性能，因此本发明能在获得较好性能的同时，大幅度降低接收端算法的复杂度。
电子科技大学
2021-04-10
基于大数据的能源互联网能量管理系统
随着电网数据规模越来越大，所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统，主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习，建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后，再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候，本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据，所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ，用这 些衍生量作为特征，来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定，用 0 标记稳定，用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器，建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后，将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段， 填充特征矩阵，没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列，形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后， 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动，最初的特征被抛弃，新特征补充在队尾， 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ，要把新收集来的数据与以前的数据一起，重新回到步骤 4 训练分类器，更新参数。在具体系统搭建过程中，我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。
清华大学
2021-04-11