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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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一種可以進(jìn)行電化學(xué)光譜實(shí)驗(yàn)的原位池
本實(shí)用新型公開了一種可以進(jìn)行電化學(xué)光譜實(shí)驗(yàn)的原位池，包括底座及原位池主體，原位池主體內(nèi)部為空腔，主體上部開有與空腔連通的對(duì)電極插槽、工作電極插槽、參比電極插槽、進(jìn)液孔和出液孔，在原位池主體正面開有凹槽，凹槽內(nèi)開有透光孔，透光孔兩端均黏上kapton膠帶，從原位池主體正面向凹槽側(cè)壁開有一個(gè)斜戳的入射光孔，與原位池主體正面呈45°。本實(shí)用新型的原位池極耐酸、堿，可以在酸性電解液中或者堿性電解液中進(jìn)行各類催化劑的原位電化學(xué)光譜實(shí)驗(yàn)，不僅可以得到反應(yīng)任一階段的電化學(xué)數(shù)據(jù)和相應(yīng)的光譜數(shù)據(jù)，而且可以得到任一電壓下的電化學(xué)數(shù)據(jù)和光譜數(shù)據(jù)。
浙江大學(xué)
2021-04-13
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用于多相流沼氣池的太陽能增溫系統(tǒng)
本發(fā)明公開了一種用于多相流沼氣池的太陽能增溫系統(tǒng)，由太陽能集熱器1、蓄熱水箱2、熱水換熱器3、潷水篩5、壓榨機(jī)6、沼液箱7、過濾機(jī)8、加熱盤管9、蓄熱循環(huán)泵10、換熱器熱水循環(huán)泵11、給水泵12、沼液泵13和排液泵14構(gòu)成太陽能增溫支路和余熱增溫支路兩個(gè)增溫支路。本發(fā)明利用蓄熱水箱減少了天氣對(duì)太陽能集熱系統(tǒng)的影響，裝置結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，易于維護(hù)，故障點(diǎn)少，故障率低，運(yùn)行成本低。
西南交通大學(xué)
2016-10-24
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一種用于濃縮池的懸浮物濃度實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)
本發(fā)明屬于濃度探測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于濃縮池的懸浮物濃度實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)。本發(fā)明包括固定架、重物探測(cè)機(jī)構(gòu)、對(duì)重物進(jìn)行清潔的自清理機(jī)構(gòu)、位移探測(cè)器、拉力探測(cè)器和控制器，所述重物探測(cè)機(jī)構(gòu)至少包括驅(qū)動(dòng)單元、探測(cè)繩、重物和第一卷筒，驅(qū)動(dòng)單元包括與控制器相連的驅(qū)動(dòng)電機(jī)，驅(qū)動(dòng)電機(jī)的輸出軸與第一卷筒相連，所述探測(cè)繩的一端與第一卷筒固接，且探測(cè)繩卷繞在第一卷筒上，所述探測(cè)繩的另一端自由下垂并與重物固接；所述探測(cè)繩的長(zhǎng)度使得重物處于能夠自由進(jìn)入或脫離濃縮池中懸浮液的狀態(tài)；本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)濃縮池內(nèi)懸浮物濃度變化的自動(dòng)、連續(xù)、及時(shí)地測(cè)量，測(cè)量數(shù)據(jù)準(zhǔn)確，且整個(gè)檢測(cè)系統(tǒng)自成體系，并實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和反饋。
安徽理工大學(xué)
2021-04-13
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一種養(yǎng)豬場(chǎng)糞污水回收渦流狀沉淀池
本實(shí)用新型公開了一種養(yǎng)豬場(chǎng)糞污水回收渦流狀沉淀池，主要由呈螺旋狀的圍板以及內(nèi)筒構(gòu)成，圍板內(nèi)設(shè)有呈螺旋狀的流道，圍板的最外側(cè)位置設(shè)有流道的入口，圍板的最內(nèi)側(cè)位置設(shè)有流道的出口，內(nèi)筒設(shè)于圍板的中心端頭處，所述流道的入口處設(shè)置有入口擋板，本實(shí)用新型由于流道呈螺旋狀，此時(shí)在一定占地面積下，污水的流程更長(zhǎng)，從而污水在流動(dòng)的過程中具有更長(zhǎng)的沉淀時(shí)間，從而沉淀效果更加出色，當(dāng)需要清理沉淀物時(shí)，將推渣板與上滑架以及下滑架連接，此時(shí)推動(dòng)推渣板使其在流道內(nèi)滑動(dòng)，此時(shí)推渣板便可將大多數(shù)沉淀物推出，相應(yīng)的提高了流道的清渣速度，相對(duì)于傳統(tǒng)采用釘耙等傳統(tǒng)農(nóng)具，整體的清理不僅更加輕松，同時(shí)效率更高。
青島農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-04-13
一種基于多尺度池化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別方法
本發(fā)明公開了一種基于多尺度池化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別方法。該方法利用多尺度池化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取人臉圖像的特征以實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別。在構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程中，采用卷積和最大值采樣交替的方法對(duì)特征進(jìn)行深度提取，另外對(duì)每層卷積層采用了多尺度池化的策略和步驟，一并輸入到全連接層，使其具有多尺度的、固定大小的特征列向量。本發(fā)明不需要對(duì)輸入的人臉圖像做截取或調(diào)
浙江大學(xué)
2021-01-12
一種用于放置放射性檢測(cè)器探頭的流動(dòng)池
本實(shí)用新型公開了一種用于放置放射性檢測(cè)器探頭的流動(dòng)池，包括筒狀鉛身、鉛蓋、筒狀的鉛制底座以及塑料墊片；該裝置可將放射性檢測(cè)器的探頭封閉在由所述的鉛蓋、筒狀鉛身、鉛制底座形成的空間內(nèi)，且在鉛制底座內(nèi)底面沿徑向開有貫穿鉛制底座筒壁的凹槽供液相色譜的出口管穿過，采用該裝置使得放射性檢測(cè)器探頭只探測(cè)流過流動(dòng)池的管路中的放射性，能很好的屏蔽外部的放射性對(duì)放射性檢測(cè)器探頭的影響，有利于放射性物質(zhì)的分析和分離。
浙江大學(xué)
2021-04-13
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解吸池及分子印跡攪拌棒微萃取-高效液相色譜在線聯(lián)用裝置
本技術(shù)成果研發(fā)了一種微波輔助提取-高速逆流色譜聯(lián)用方法及其裝置。首先采用微波輔助提取模式 本技術(shù)成果研發(fā)了一種適于裝載分子印跡攪拌棒的解吸池，包括一上部池體及一下部池體。上部池體 提取物料；然后提取液濃縮預(yù)分離；最后通過高速逆流色譜純化制備得到目標(biāo)組分或分析天然產(chǎn)物提取液 的底部連接于下部池體的頂部且兩者內(nèi)部形成一上下貫通的解吸腔，上部池體頂部設(shè)有一液流出口，下部 中的目標(biāo)組分；上述步驟通過接口及轉(zhuǎn)換控制實(shí)現(xiàn)微波輔助提取、分離、純化、高速逆流色譜制備或分析 池體下部圓周對(duì)稱地均布有三個(gè)液流入口，液流出口及液流入口與所述解吸腔連通；還包括一分子印跡攪 于一體，可直接從天然產(chǎn)物中提取得到毫克級(jí)高純度對(duì)照品，具有快速高效、高選擇性的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)天然 拌棒，放置于所述解吸腔中；還包括一密封圈，密封所述上部池體及下部池體的連接部。上述解吸池配以 產(chǎn)物快速高效的在線提取分離、純化制備或分析。“天然物質(zhì)提取分離純化的實(shí)驗(yàn)室制備微波裝置”集微 微量注射泵可實(shí)現(xiàn)對(duì)分子印跡攪拌棒的高效流動(dòng)加熱解吸。另外在該解吸池的基礎(chǔ)上，通過與高效液相色 波輔助提取快速高效分離的優(yōu)勢(shì)和高速逆流色譜高效純化、制備
中山大學(xué)
2021-04-10
我國(guó)科學(xué)家提出一種基于旋轉(zhuǎn)神經(jīng)元的新型儲(chǔ)備池計(jì)算硬件架構(gòu)
為模仿大腦對(duì)復(fù)雜時(shí)序信號(hào)的處理能力，儲(chǔ)備池計(jì)算以其易訓(xùn)練、便于硬件實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)成為類腦計(jì)算的前沿?zé)狳c(diǎn)。高效的儲(chǔ)備池計(jì)算架構(gòu)能夠充分挖掘電子器件的自身物理屬性，以用作計(jì)算資源實(shí)現(xiàn)仿生人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
科技部生物中心
2022-04-12
業(yè)大學(xué).jpg){kind=logo}
克氏原螯蝦在同一池塘中一年三季繁養(yǎng)技術(shù)
可以量產(chǎn)/n該項(xiàng)目公開了一種保健糯米醬，原料包括：糯米粉100～110份、密蒙花提取液20～30份、刺梨果醬30～40份、紅棗8～15份、糯米酒3～5份、桂花3～6份、蜂蜜30～40份、杞子2～3份、藕粉5～8份、檸檬酸0.5～1份、食用膠0.3～2份、純凈水30～50份。該保健糯米醬富含大量營(yíng)養(yǎng)元素，其具有補(bǔ)虛、補(bǔ)血、健脾暖胃、止汗等作用，是一種溫和的滋補(bǔ)品。
華中農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-01-12
清華大學(xué)集成電路學(xué)院錢鶴、吳華強(qiáng)團(tuán)隊(duì)提出基于旋轉(zhuǎn)神經(jīng)元的新型儲(chǔ)備池計(jì)算硬件架構(gòu)
隨著摩爾定律的放緩，基于硅晶體管和馮諾依曼架構(gòu)的傳統(tǒng)計(jì)算硬件系統(tǒng)在人工智能時(shí)代面臨嚴(yán)峻的性能瓶頸。受大腦啟發(fā)，基于新原理器件的類腦計(jì)算致力于充分挖掘電子器件自身的物理屬性作為計(jì)算資源，從而在硬件層面高效實(shí)現(xiàn)各種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
清華大學(xué)
2022-04-08