|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
经济管理学院孙自愿教授在高质量科技创新治理领域取得研究进展
经济管理学院孙自愿教授的研究团队在企业策略性应对行为研究领域取得研究进展，形成论文《竞争还是普惠？——激励政策选择与创新迎合倾向政策约束》，在《会计研究》2021年第7期上发表，这是经济管理学院在会计科研领域的重要突破。
中国矿业大学
2022-06-01
西安交通大学科研人员在强场量子电动力学物理领域取得重要进展
近年来，超强激光技术的迅速发展，尤其是10-100PW超强激光时代的到来，为量子电动力学（QED）的理论验证提供了前所未有的极端实验条件。
西安交通大学
2022-05-09
中山大学陈小舒、杨建荣、田国宝合作团队在抗生素耐药进化领域取得进展
在进化历程中，抗生素耐药基因的每个核苷酸位点都可能发生突变，有些突变使细菌对抗生素更敏感，有些会导致更耐药。在抗生素选择压力下，更耐药的突变类型会更容易被筛选出来，并引起逐步扩散和传播。
中山大学
2022-05-30
中山大学施苏华、何子文课题组在红树植物进化研究领域取得系列重要成果
为了进一步验证红树植物在全球气候变化下是否足够强健，研究人员对现存红树物种的历史群体大小动态变化分析，发现大多数红树物种在海平面快速变化时期发生了种群规模急剧减少和破碎分化。
中山大学
2022-05-30
技术需求;酿酒、调味品等食品酿造工艺工程类及精细化工领域装备技术合作
酿酒、调味品等食品酿造工艺工程类及精细化工领域装备技术合作
泰山恒信有限公司
2021-08-23
机械化学结合水洗的飞灰高效低成本无害处置方法和系统
本发明涉及飞灰无害化处置，旨在提供一种机械化学结合水洗的飞灰高效低成本无害处置方法和系统。该系统包括给料仓、水平滚筒式球磨机、搅拌釜和板框压滤机；给料仓的底部接于水平滚筒式球磨机的进料口，水平滚筒式球磨机的密闭筒体中放置不锈钢磨球；出料管道两端分别接水平滚筒式球磨机底部和搅拌釜上部；搅拌釜上接进水管道，底部接至板框压滤机。本发明可同时高效实现飞灰的重金属固化、二噁英降解和氯脱除，处置后飞灰彻底无害化且具备资源化利用条件；处置后飞灰的重金属固化率在70％以上；无外加添加剂，处置成本低廉；工艺流程简单，反应条件温和，过程环保，无有害副产物产生；设备投入和运行成本低廉，处置效果显著，工艺流程实现简单。
浙江大学
2021-04-11
机械化学结合水洗的飞灰高效低成本无害处置方法和系统
本发明涉及飞灰无害化处置，旨在提供一种机械化学结合水洗的飞灰高效低成本无害处置方法和系统。该系统包括给料仓、水平滚筒式球磨机、搅拌釜和板框压滤机；给料仓的底部接于水平滚筒式球磨机的进料口，水平滚筒式球磨机的密闭筒体中放置不锈钢磨球；出料管道两端分别接水平滚筒式球磨机底部和搅拌釜上部；搅拌釜上接进水管道，底部接至板框压滤机。本发明可同时高效实现飞灰的重金属固化、二噁英降解和氯脱除，处置后飞灰彻底无害化且具备资源化利用条件；处置后飞灰的重金属固化率在70％以上；无外加添加剂，处置成本低廉；工艺流程简单，反应条件温和，过程环保，无有害副产物产生；设备投入和运行成本低廉，处置效果显著，工艺流程实现简单。
浙江大学
2021-04-13
硅基微机械悬臂梁耦合间接加热在线式毫米波相位检测器
本发明的硅基微机械悬臂梁耦合间接加热在线式毫米波相位检测器，实现结构包括悬臂梁耦合结构、功率合成／分配器和间接加热式微波功率传感器。悬臂梁耦合结构中，两个结构相同的悬臂梁在ＣＰＷ中央信号线上方，用于耦合部分待测信号，通过锚区与功率合成器相连，耦合信号的功率相等，两个悬臂梁之间ＣＰＷ传输线的电长度为λ／８。悬臂梁下方的ＣＰＷ中央信号线上覆盖了一层Ｓｉ３Ｎ４介电层，用于防止电学短路。参考信号通过功率分配器分成两路信号，分别与两路悬臂梁耦合的信号通过功率合成器合成，功率合成器的输出端连接到间接加热式微波功
东南大学
2021-04-14
农田循环生产配套关键机械技术集成与应用研究 ——苗期地膜回收技术和装备
成果简介： 本成果苗期地膜回收装备——1MSM-1000型玉米/棉花苗期地膜回收机，利用地膜在苗期比较完整、抗拉性较好的优势，能够完成我国超薄残膜(0.006～0.008mm)的回收，与作物收获后残膜回收相比，提高了地膜收净率，同时解决了收膜率与伤苗率之间的矛盾。该机具能够实现连续收膜作业，技术先进、作业效率高、价格低廉。创新点如下： 实现了在残膜收起的同时避免对幼苗的伤害；能很好地完成起膜、脱膜和抖土作业，在保证不伤苗、不伤膜的情况下
中国农业大学
2021-04-14
基于卷积神经网络和小波灰度图的旋转机械故障诊断方法
本发明公开了一种基于卷积神经网络和小波灰度图的旋转机械故障诊断方法，其包括以下步骤：(1)将振动位移传感器及振动速度传感器设置在旋转机械上，利用所述振动位移传感器及所述振动速度传感器采集所述旋转机械的振动信号；(2)对采集到的所述振动信号进行多尺度小波分解，以得到小波灰度图；(3)按照预先训练过的卷积神经网络的输入形式，对所述小波灰度图进行预处理；(4)将预处理后的所述小波灰度图输入到所述卷积神经网络，所述卷积神经网络对接收到的所述小波灰度图进行分析诊断，以得到所述旋转机械的故障诊断结果。
华中科技大学
2021-04-13