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一种液态或半液态金属电池的建模方法
本发明公开了一种液态或半液态金属电池的建模方法，包括以下步骤，根据电池阻抗谱进行拟合，构建电池的阻抗谱拟合电路，根 据阻抗谱拟合电路构建电池的等效电路模型；采用对称脉冲对电池进 行混合脉冲功率性能测试，获取用于辨识电池的开路电压、电阻、电 容参数的测试数据；根据测试数据拟合电池的电动势、欧姆内阻、极 化电阻、极化电容、扩散等效电阻和扩散等效电容与 SOC 的函数关系， 辨识出等效电路模型的参数；采用安时法计算电池的 SOC；对 SOC 进 行修正，获得修正 SOC；根据修正 SOC，对等效电路模型的
华中科技大学
2021-04-14
能的转化实验器
宁波浪力仪器有限公司（余姚市朗海科教仪器厂）
2021-08-23
能的转化演示器
宁波浪力仪器有限公司（余姚市朗海科教仪器厂）
2021-08-23
一种利用稀土永磁材料检测钢管管壁厚度及质量缺陷的检测装置
（1）能够实现在复杂的管道内的行走和检测，且对管道表面要求较低，能够实现自适应运动模式。 （2）能够适应一定尺寸范围内的管道测量，同时可以在恶劣的管道情况下进行绕管道一圈稳定行走。 （3）在一定情况下可以完成水下的检测作业。 （4）能够实现在线准确测量管壁厚度、裂缝深度及范围及其他管壁质量缺陷，可以实现离线保存功能。 （5）能够解决目前管道等特殊环境下普通测厚方法无法进行厚度测量及管壁质量预测的问题； （6）采用永磁技术，能够实现无源测量，可避免因为电源失电而导致测量失误的问题。
北京科技大学
2021-02-01
可用于生化检测的多色荧光纳米硅球的制备
1、成果简介： 本研究组一直以来从事纳米材料的生化分析研究，完成了多种量子点和微球的合成、修饰和相关的生化分析检测，在多色量子点的标记和光谱识别研究中做了大量的工作。我们掌握了多种量子点和石墨烯量子点、纳米金等纳米材料的制备方法和表面修饰技术，成功地检测了生物样本中的多种重要成分。 我们创新性地设计了可用于检测的多色荧光编码的纳米硅球，具有包含多个量子点的独特结构和可调谐的荧光比率信号，功能修饰后的探针不仅提高了肿瘤标志物检测的灵敏度，
吉林大学
2021-04-14
与葡萄酒安全相关的潜在危害物的检测技术
一、成果简介 葡萄酒安全的问题是事关全球葡萄酒行业能否持续发展的一个重大战略性问题，已经成为影响各生产国葡萄酒产品的国际市场占有率及竞争力的重要因素。本项目建立了与葡萄酒饮用安全性密切相关的氨基甲酸乙酯、 生物胺、农药残留、重金属等的检测方法，可以分别同时检测葡萄酒中氨基甲酸乙酯、8种生物胺（检测限10-80 μg/L，相对标准偏差在5%以内）、80种农药多残留快速筛查（GC-MS法
中国农业大学
2021-04-14
一种用于等温扩增检测结核分枝杆菌的引物及包含该引物的检测试剂和方法
本发明公开了一种用于等温扩增检测结核分枝杆菌的引物及包含该引物的检测试剂和方法，所述引物包括上游序列和下游序列，其序列分别如SEQ ID NO:1和SEQ ID NO:2所示；包含该引物的检测试剂包括上游引物85BPF1、下游引物85BPR1和探针85BPB1(SEQ ID NO:3)；利用所述检测试剂等温扩增检测结核分枝杆菌的方法，包括以下步骤：将待检测基因样本与所述检测试剂混合，放置在可收集FAM荧光的仪器中，在35?45℃条件下孵育，检测荧光值，根据有无阳性扩增反应，判断待检测基因样本是否属于结核分枝杆菌的基因。相对于现有技术，本发明通过检测结核杆菌中的基因组，可以特异地检测结核杆菌基因，能够有效区分结核分枝杆菌和非结核分支杆菌，特异性高，反应时间短，温度过程简单。
东南大学
2021-04-11
面向APT检测的攻击链数据建模与分析
主要研究APT 网络攻击全链条的通用表征和威胁模型，
实现攻击的全链条威胁分析；研究跨平台内核数据实时可信
采集方法，探索基于去噪和去冗技术的高效数据解析、基于
语义恢复技术的关键字段填充；研究多源异构内核数据的重
构方法；研究保持全局依赖的数据压缩方法，实现实时、高
效、普适的数据压缩；研究面向APT网络攻击全链条的智能
检测框架，实现对攻击的全链条高效检测；研究APT网络攻
击的演化模式，实现APT网络攻击的可解释溯源分析。
浙江工业大学
2021-05-06
新型冠状病毒等病毒的核酸检测方法
2020年1月15日，复旦大学姜世勃等人在Journal of Medical Virology 在线发表题为“Recent advances in the detection of respiratory virus infection in humans”的综述研究，该综述总结了用于检测常见呼吸道病毒【例如流感病毒，人呼吸道合胞病毒（RSV），冠状病毒，人腺病毒（hAdV）和人鼻病毒（hRV）】的当前可用和新颖的诊断方法。
复旦大学
2021-04-10
基于机器视觉的路面病害检测关键技术
路面病害分为表面破损（如裂缝）、路面变形（如沉降）和结构病害（如层间脱空）三大类。该技术以路面检测成果为全卷积神经网络的输入信号，对于表面破损，其输入为多功能检测车拍摄的路表图像；对于路面变形，输入为三维检测车测取的三维路面模型；对于结构病害，输入为探地雷达信号图像。通过海量数据的训练、测试，可实现上述三类病害的自动化识别、分类和测量，为路面养护工程提供数据支撑。此外，该技术在保证与人工识别结果相同的精度下，可将数据处理速度提高千倍以上。
华东交通大学
2021-05-04