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本發明公開了一種用于一氧化氮氧化的催化劑，其特征在于， 所述催化劑為莫來石型復合氧化物，化學通式為 A1-xA'xB2-yB'yO5， 其中，A 和 A'各自獨立地為稀土金屬或堿土金屬元素中的一種，B 和 B'各自獨立地為過渡族金屬元素中的一種，且 0≤x≤1，0≤y≤2。該 催化劑可以在較寬的溫度范圍內高效地將一氧化氮催化氧化為二氧化 氮，且成本低，具有很好的熱穩定性，能長時間保持較高的催化活性， 明顯提高汽車尾氣

何鳳課題組實現了有機太陽能電池效率和穩定性的雙重提高。目前何鳳課題組研制的氯取代聚合物太陽能電池能量轉換效率達到11.2％，是富勒烯類有機太陽能電池體系最高效率之一。 何鳳教授介紹，氯原子具有較強的電負性和原子半徑，能夠在更大的范圍內調節分子的能級結構，提高有機太陽能電池的開路電壓和效率。同時，氯原子在外圍有空的3d軌道，可以賦予電子單元或共軛體系更強的相互作用，同時可通過這種強的分子間相互作用有效地調節材料的薄膜穩定性，使其器件使用壽命長于其他太陽能電池。 此外，氯取代策略在合成上相對容易而且原材料價格較低，因此在工業生產過程中能夠大大節約成本，有利于太陽能電池的批量生產和商業化推廣。

本發明屬于金屬材料表面改性技術領域，具體涉及一種通過表面引發聚合在金屬材料表面接枝陰離子型共聚物的方法。本發明采用表面引發聚合技術，首先將引發劑錨固到金屬材料表面，隨后加入陰離子型單體和共聚單體，通過表面熱/光引發聚合反應制備得到陰離子型共聚物修飾的金屬材料。本發明具有操作簡便、反應條件溫和等優點，通過該方法接枝在金屬材料表面的聚合物層穩固、均勻且化學結構易調，從而拓寬了其在醫療器械、電子能源、航空航天等領域的應用前景。

本發明公開了收割機、基于物聯網的收割機智能控制方法、系統、存儲介質以及電子設備，該收割機包括收割機主體，所述收割機主體的上端安裝有儲料小車，儲料小車與收割機主體之間通過兩組連接組件連接，且在收割機主體的尾端轉動安裝有斜板，斜板通過驅動機構實現旋轉，斜板的一端旋轉至與地面接觸時，儲料小車得以將內部儲存的糧食運輸。本發明通過在收割機主體上安裝可靈活運作的儲料小車，對收割后的糧食進行儲存，并在斜板與地面接觸時使儲料小車得以與收割機分離，通過這種模塊化的設計優化了現有收割機額外停工出料的步驟，提高了收割的效率，儲料小車配備了自動鉤掛解鎖裝置，簡化了小車與收割機主體之間的連接和分離過程。

本發明公開了一種用于室內空氣中污染物凈化的改性X型小晶粒分子篩及其制備方法，包括以下步驟：采取X型小晶粒分子篩為原料，通過破碎，篩分，研磨加工成不規則粒狀，加工處理成所需大小顆粒形狀，烘箱烘干，再通過微波方法進行改性處理，具體條件為家用微波爐處理，獲得成品。X型小晶粒分子篩系天然礦煅燒高嶺土制備，X型分子篩粒徑在50-80nm，孔徑在4-10nm。該改性材料原料成本低，加工工藝簡單，使用效果好。使用改性X型小晶粒分子篩去除室內空氣中的甲醛、氨、苯系物、TVOC，見效快，無二次污染。 發明人：王銀葉; 張宏偉; 肖艷華; 駱永娜; 張凌峰; 王鵬

微生物燃料電池（MFCs）是利用微生物的新陳代謝氧化化學物質并釋放電子，把化學能轉化為電能的一種電化學裝置。MFCs由于具有去污和產電雙重功能，是一種“綠色”能源。其最具潛能的應用是污水處理，即利用微生物分解污水中的有機物，并將轉化為可用的電能。且整處理過程不用曝氣，可節省大量的耗能。目前，微生物燃料電池的發展和應用中最大的障礙是材料的成本和性能。 本研究利用低成本的天然木質纖維素為原料，采用直接碳化的方法來制備三維大孔碳材料作為微生物燃料電池的陽極材料，并取得突破性進展，。 相關系列研究結果2012年分別發表在Journal Material Chemistry, ChemSusChem 以及Energy & Environmental Science等國際權威雜志上。特別地，基于天然纖維制備的波紋層狀三維碳陽極，陽極電流密度提高了10倍，達到了200 A m-2，該結果2012年已發表在能源環境領域頂級雜志Energy & Environmental Science上，影響因子9.61. 該研究成果制備的材料成本低，性能優異。該研究成果結合我們的陰極氧氣還原催化劑的研究成果，以及后續的隔膜研究成果，將可微生物燃料電池的在污水處理中的規模化應用。

研究領域(1)CAD/CAM及RPM相關技術：包括功能性梯度材料/生物醫學材料計算機輔助設計以及快速原型和制造（RPM）相關技術及應用；(2)面向功能構件數字化制造的設計，網絡制造技術，功能構件的拓撲優化設計理論與方法；(3)功能構件的多尺度建模、仿真分析與優化；(4)高速精密加工工藝及裝備的動態精度設計：包括高速精密加工工藝系統動力學建模與仿真等。科研成果及簡介科研成果：(1)國家自然科學基金項目（59505005），“數控加工自適應刀具軌跡規劃及動力學行為的研究”．1996年1月～1998年12月。完成人：張大衛、黃田、倪雁冰、周立華、馮志勇、徐安平、閻兵。1998年12月結題，國際先進。(2)河北省科技攻關計劃項目，“基于網絡的新產品快速開發系統”． 完成人：檀潤華、徐安平、段國林、梁艷紅、張瑞紅、劉力松、孫立新、苑彩云、曲云霞。2001年6月鑒定，國際先進。2002年獲河北省科技進步三等獎。(3)河北省自然科學基金項目，基于汽車減振器新型數學模型的汽車乘座動力學系統參數設計．完成人：檀潤華、呂維瑛、張瑞紅、苑彩云、段國林、徐安平。2001年6月鑒定，國際先進。(4)河北省博士基金項目，汽車非線性乘座動力學專用仿真軟件開發．完成人：檀潤華、陳鷹、呂維瑛、張瑞紅、苑彩云、段國林、徐安平。2001年6月鑒定，國際先進。(5)天津市自然科學基金項目，汽車非線性乘座動力學關鍵技術研究．完成人：檀潤華、陳鷹、呂維瑛、張瑞紅、苑彩云、段國林、徐安平。2001年6月鑒定，國際先進。(6)河北省自然基金項目（500050，5萬），三維布局問題建模及其求解方法的研究．完成人：段國林、張健楠、蔡瑾、王彩紅、何樹田、徐安平、張滿囤。2003年3月通過河北省科技廳鑒定，國際先進。(7)河北省教育廳計劃項目（2000209，2萬），二維不規則形狀自動布局系統的研究開發．完成人：段國林、王彩紅、徐安平、張健楠、張滿囤、孟憲春。2003年3月通過河北省教育廳鑒定，國際先進）(8)國家教育部高等學校骨干教師資助項目，快速原型件網上訂貨系統研究．完成人：檀潤華、梁艷紅、段國林、苑彩云、張瑞紅、徐安平、孫立新、劉力松、王永山。2000年1月——2001年12月。已結題。(9)天津市科委計劃項目，“基于MDT環境的內嵌式RP數據處理軟件的研制”．課題組成員：徐安平、檀潤華、劉玉山、曲云霞、劉力松、陳青果、金艷麗。2001.1 ~ 2003.12.（1.5萬），2003年6月18日天津市科委組織專家組對項目進行了總體驗收。(10)天津市科委計劃項目，“RP技術在新產品開發過程中的應用”．課題組成員：段國林、徐安平、劉力松。2001.1 ~ 2003.12.（5萬），2003年6月18日天津市科委組織專家組對項目進行了總體驗收。(11)河北省自然科學基金項目（500046），“數控環境下動態銑削過程物理仿真系統的研究與開發”．課題組成員：徐安平、曲云霞、閻兵、段國林、孫明達、李為民、劉玉山、金艷麗、陳青果。2000.3 ~ 2003.3. （3.5萬），2003年7月20日河北省科技廳組織專家對項目進行了技術鑒定，國際先進水平。(12)河北省教育廳博士基金項目，“數控環境下動態銑削過程仿真系統的研究與開發”．課題組成員：徐安平、曲云霞、閻兵、段國林、孫明達、李為民、劉玉山、金艷麗、陳青果。2000.1 ~ 2003.3.（3.5萬），2003年7月20日河北省科技廳組織專家對項目進行了技術鑒定，國際先進水平。(13)國家自然科學基金項目（50175025），“進化過程驅動的產品概念設計模型研究”．課題組成員：檀潤華、段國林、徐安平、馬建紅、張瑞紅、苑彩云、王永山、姜屏。2001~2003,（7萬），2003年3月結題。(14)天津市自然科學基金項目（023603411），“組合夾具CAD中關鍵技術的研究”．課題組成員：段國林、丁銀周、蔡瑾、徐安平、張滿囤、李向東、李戰委。2002.6 ~ 2004.6（6萬），2005年7月3日天津市科委組織專家對項目進行了驗收，國際先進。(15)河北省自然科學基金項目（502047），“組合夾具計算機輔助構形設計中基于案例的推理方法的研究”．課題組成員：段國林、丁銀周、蔡瑾、徐安平、張滿囤、李向東、李戰委。2002.1 ~ 2005.1.（6萬），2005年7月16日河北省科技廳組織專家對項目進行了技術鑒定，國際先進。(16)天津市自然科學基金項目（023605411），“MDT環境下RP數據處理及設備驅動程序的研究與開發”．課題組成員：徐安平、曲云霞、劉玉山、陳青果、侯紅葉。2002.6 ~ 2005.6（6萬），2005年8月6日天津市科委組織專家對項目進行了驗收，國際先進。(17)河北省優秀專家留學基金項目，“選擇性金屬粉末直接燒結快速成形工藝關鍵技術及設備研究”．項目負責人：徐安平。2002.1 ~ 2004.12（8萬），已完成。(18)河北工業大學“十五211”工程項目，“功能梯度實體快速制作機”．項目負責人：徐安平。2005.1 ~ 2005.12（20萬），已通過驗收。(19)河北省教育廳計劃項目, “基于RP的新產品快速開發系統”．課題組成員：段國林、徐安平、李翠玉、劉玉山、陳青果、侯紅葉。2001~2003（20萬），已完成。(20)國家863計劃項目（2002AA415300），“自主版權三維CAD和ERP軟件在離散型中小企業的應用研究”．課題組成員：檀潤華、李向東，徐安平等。（50萬），2005年11月通過科技部驗收。(21)美國國家科學基金（NSF）項目（DMI-0218169），“Dental Restorations via Multi-Material Solid Freeform Fabrication”．課題組成員：Leon L. Shaw, Anping Xu, Jiwen Wang, Xiaoxue Li et al.(22)美國國家科學基金（NSF）項目（CBET-0930365），“Functionally Graded Orthopedic Implants via the Slurry Mixing and Dispensing Process．課題組成員：Leon L. Shaw, Anping Xu, et al.(23)天津市自然科學基金資助項目（043603111），“多坐標高速銑削集成仿真系統研究”．完成人：閻兵，徐安平等。（6萬），2007年11月通過天津市科委驗收。(24)河北省自然科學基金資助項目（E2004000052），“CAD模型直接驅動的桌面立體打印設備驅動原理及實現方法研究”．完成人：徐安平，牛亞松，付建華，曲云霞等。（7萬），2008年1月31日通過河北省科技廳組織的專家鑒定，國際先進水平。(25)河北省自然科學基金資助項目（E2006000039），“場信息驅動的復雜功能梯度實體建模理論及數字化制造關鍵技術研究”．完成人：徐安平，朱東彬，曲云霞等。（5萬），2010年5月結題。獲獎與專利 專利：(1)徐安平，朱東彬，曲云霞，郭艷華．一種非均質功能構件的制造方法與裝置[P]．國家發明專利，專利號：ZL 2008 1 0053855.5，授權公告號：CN 101328067 B， 2010年10月27日（申請日：2008年7月16日）(2)徐安平，朱東彬，曲云霞，郭艷華．打印頭與激光頭構成的組合頭[P]．國家實用新型專利，專利號：ZL 200820075355.7，授權公告號：CN 201211731Y，2009年3月25日（申請日：2008年7月16日）．(3)徐安平，汪建明，朱東彬，曲云霞．一種組織工程用三維多孔支架的制備方法及設備．國家發明專利，申請號：201010210618.2，申請日：2010年6月28日．(4)徐安平，朱東彬，郭彬，曲云霞．一種三維條形碼標簽及其制作方法．國家發明專利，申請號：201010250088.4，申請日：2010年8月11日．(5)徐安平，蔡曉剛，朱東彬，劉志華．一種非均質實體的制造方法及設備．國家發明專利，申請號：201110269706.4，申請日：2011年9月13日．(6)徐安平，蔡曉剛，朱東彬，劉志華．一種非均質實體的制造設備．國家實用新型專利，申請號：201120341665.0，申請日：2011年9月13日．軟件著作權：(1)現代集成快速原型系統(CIRPS V1.0)（軟件著作權登記，登記號：2005SR07148）．著作權人：徐安平、劉玉山、陳青果、侯紅葉、高艷平、曲云霞．中華人民共和國國家版權局，2005年7月。(2)現代集成快速原型系統(CIRPS V2.0)（軟件著作權登記，登記號：2007SR06739）．著作權人：徐安平、牛亞松、劉玉山、陳青果、侯紅葉、宋麗、曲云霞．中華人民共和國國家版權局，2007年5月。(3)非均質實體造型系統（HO-CAD V1.0）（軟件著作權登記，登記號：2008SR04932）．著作權人：徐安平、紀振鵬、曲云霞、趙競雄、劉志華．中華人民共和國國家版權局，2008年3月。(4)銑削過程物理仿真系統（MPSS V1.0）（軟件著作權登記，登記號：2008SR07563）．著作權人：徐安平、曲云霞、孫明達．中華人民共和國國家版權局，2008年4月。(5)STL模型缺陷檢測與修復系統（STL Master V1.0）（軟件著作權登記，登記號：2010SR041794）．著作權人：徐安平、張蕊、曲云霞、朱東彬．中華人民共和國國家版權局，2010年8月16日。(6)銑削過程物理仿真系統（MPSS V2.0）（軟件著作權登記，登記號：2010SR061831）．著作權人：徐安平、張大衛、張學中、靳紅偉、韓喜峰、常寧、曲云霞．中華人民共和國國家版權局，2010年11月18日。(7)基于Web的博碩士學位論文管理系統（DMMIS V1.0）（軟件著作權登記，登記號：2011SR036294）．著作權人：張滿囤、徐安平、韓冬冬、張金鐲、王智琦、王麗、邊彬彬．中華人民共和國國家版權局，2011年6月10日。(8)基于Web的圖書館學科聯絡館員信息服務管理系統（IDISMIS V1.0）（軟件著作權登記，登記號：2011SR042556）．著作權人：徐安平、王智琦．中華人民共和國國家版權局，2011年7月2日。可轉讓項目(1)一種非均質功能構件的制造方法與裝置[P]．國家發明專利，專利號：ZL 2008 1 0053855.5，授權公告號：CN 101328067 B， 2010年10月27日（申請日：2008年7月16日）(2)打印頭與激光頭構成的組合頭[P]．國家實用新型專利，專利號：ZL 200820075355.7，授權公告號：CN 201211731Y，2009年3月25日（申請日：2008年7月16日）．(3)一種組織工程用三維多孔支架的制備方法及設備．國家發明專利，申請號：201010210618.2，申請日：2010年6月28日．(4)一種三維條形碼標簽及其制作方法．國家發明專利，申請號：201010250088.4，申請日：2010年8月11日．(5)一種非均質實體的制造方法及設備．國家發明專利，申請號：201110269706.4，申請日：2011年9月13日．(6)一種非均質實體的制造設備．國家實用新型專利，申請號：201120341665.0，申請日：2011年9月13日．(7)現代集成快速原型系統(CIRPS V1.0)（軟件著作權登記，登記號：2005SR07148）．中華人民共和國國家版權局，2005年7月。(8)現代集成快速原型系統(CIRPS V2.0)（軟件著作權登記，登記號：2007SR06739）．中華人民共和國國家版權局，2007年5月。(9)非均質實體造型系統（HO-CAD V1.0）（軟件著作權登記，登記號：2008SR04932）．中華人民共和國國家版權局，2008年3月。(10)銑削過程物理仿真系統（MPSS V1.0）（軟件著作權登記，登記號：2008SR07563）．中華人民共和國國家版權局，2008年4月。(11)STL模型缺陷檢測與修復系統（STL Master V1.0）（軟件著作權登記，登記號：2010SR041794）．中華人民共和國國家版權局，2010年8月16日。(12)銑削過程物理仿真系統（MPSS V2.0）（軟件著作權登記，登記號：2010SR061831）．中華人民共和國國家版權局，2010年11月18日。(13)基于Web的博碩士學位論文管理系統（DMMIS V1.0）（軟件著作權登記，登記號：2011SR036294）．中華人民共和國國家版權局，2011年6月10日。(14)基于Web的圖書館學科聯絡館員信息服務管理系統（IDISMIS V1.0）（軟件著作權登記，登記號：2011SR042556）．中華人民共和國國家版權局，2011年7月2日。可承擔（合作開發）科研項目與技術合作(1)CAD/CAM軟件開發，RPM相關技術開發：包括功能性梯度材料/生物醫學材料計算機輔助設計以及快速原型和制造（RPM）相關技術及應用；(2)功能材料或構件的數字化設計與制造技術開發，網絡制造技術開發；(3)功能構件的多尺度建模、仿真分析與優化技術；(4)高速精密加工工藝及裝備的動態精度設計。

本發明公開了三角褐指藻的一種開放式培養方法及其專用培養基。本發明所提供的培養基命名為ZBPT，其配方為：硝酸鈉，135-165mg；磷酸二氫鉀，32-38mg；硅酸鈉，215-255mg；碳酸氫鈉，400-500mg；碘化鉀，400-1000mg；f/2微量元素溶液，1ml；改良f/2維生素溶液，1ml；海水定容至1000ml。應用本發明所提供的培養基培養三角褐指藻的方法，包括如下步驟：1)用海水配置培養基；2)三角褐指藻藻種密度為3×105細胞/毫升，按與培養基體積比為1:5-9的比例將三角褐指藻接種到培養基中，在19-25℃，光照強度3000-6000Lux，光照時間8-12h/天條件下通氣培養。本發明的ZBPT培養基有利于三角褐指藻生物量的積累，并能有效防治綠藻污染，可在開放環境中大規模培養三角褐指藻，具有重要的應用價值。

技術分析(創新性、先進性、獨占性) 為了充分利用先進的人工智能的新技術，提高醫療影像輔助診斷的水平，使得智能醫療診斷技術提高臨床診斷的質量和效率，使其盡快走入家挺、社區，滿足人們的醫療健康的需要。研究臨床醫學影像的2D病灶精細分割和三維跨模態的影像三維重建技術。首先，通過建立多層感知的神經網路，對醫學影像的特征進行充分學習，得到影像的幾何映射的關系，從而實現對醫學影像的三維重建，克服了現有的三維重建技術中度量關鍵問題，關鍵技術對于醫學影像的精準度量，具有現實意義:其次，在2D病灶分割中，利用半監督學習技術，實現少標簽情況下的分割技術，半監督學習技術可以有效解決醫學影像中標簽難以獲取的問題。技術的研究成果的特點是醫學影像跨模態輔助診斷技術，對于超聲、CT以及核磁共振等影像都有效，并且攻克的神經網絡過于復雜的關鍵問題，所研究技術適用于臨床快速便捷輔助診斷。此外，在醫學度量方面的關鍵技術中，突破了人體腹腔及皮下脂肪的精細分割技術的關鍵技術，可以用于臨床輔助診斷中，在關鍵技術探索中，實現對腔內脂肪特征的精細學習，該技術僅需要少量的影像標準數據，就可以實現皮下脂肪的準確分割，并證明了關鍵技術的有效性。