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一種基于路面界面性能試驗的馬歇爾試模
本實用新型公開了一種基于路面界面性能試驗的馬歇爾試模裝置，包括筒狀內模，還設有基座，該基座上具有一中心位置，所述筒狀內模由四塊弧形板圍成，各弧形板圍繞所述中心位置布置，在基座上設有指向中心位置且輻射分布的四條導向槽，各弧形板滑動配合在對應的導向槽上，各弧形板具有相互圍攏的合模狀態以及相互遠離的開模狀態，所述基座設有驅動各個弧形板運動的絲杠機構。本實用新型馬歇爾試模裝置，采用分體式的筒狀內模，可以實現側向開模，可避免在脫模過程中損傷試件，同時通過升降壓板以及試件壓頭的配合保證順利開模。
浙江大學
2021-04-13
用于光纖激光、高功率激光傳輸的大模場光纖
項目簡介 本成果提出大模場光纖的系列解決方案，基于新型環形纖芯、非對稱型微結構包層、 以及模式正交耦合及分離技術獲得新型大模場光纖，光纖同時具有大模場、低損耗、單 模傳輸特性，實現高質量光束輸出。已申請發明專利 9 項，其中已授權發明專利 4 項 （ZL201010589053.3、ZL201010590795.8、ZL201110356877.0、ZL201210391185.4）。 性能指標 （1）模場面積可達 1500μm 2 以上。 （2）光纖可在彎曲半徑為 20~30cm 的
江蘇大學
2021-04-14
用于光纖激光、高功率激光傳輸的大模場光纖
本成果提出大模場光纖的系列解決方案，基于新型環形纖芯、非對稱型微結構包層、以及模式正交耦合及分離技術獲得新型大模場光纖，光纖同時具有大模場、低損耗、單模傳輸特性，實現高質量光束輸出。已申請發明專利9項，其中已授權發明專利4項（ZL201010589053.3、ZL201010590795.8、ZL201110356877.0、ZL201210391185.4）。性能指標 （1）模場面積可達1500μm2以上。 （2）光纖可在彎曲半徑為20~30cm的條件下
江蘇大學
2021-04-14
基于模分復用的自相干光纖通信系統
本發明公開了一種基于模分復用的自相干光纖通信系統，光載 波輸入單元、光信號調制單元、波分復用單元、模分復用和解復用單 元、波分解復用單元及相干接收單元；模分復用和解復用單元包括通 過少模光纖連接的模式復用器和模式解復用器；光載波輸入單元依次 通過單模光纖連接各光信號調制單元、波分復用單元和模式復用器， 模式復用器通過少模光纖連接模式解復用器，模式解復用器通過單模 光纖連接波分解復用單元及各相干接收單元；光載波輸入單元
華中科技大學
2021-04-14
一種模切紙品高速間歇式輸送機
本發明公開了一種模切紙品高速間歇式輸送機。包括：機架，落紙定位機構，紙品輸送機構，凸輪分割器和驅動電機；在機架上面裝有紙品輸送機構，紙品輸送機構一端上方安裝落紙定位機構，與機架下面同側裝有凸輪分割器和驅動電機，驅動電機驅動凸輪分割器經輸出皮帶與主動同步帶輪連接。本發明通過間歇式運動機構避免了電機的反復啟停動作，大大提高了電機壽命，使用托板替代普通皮帶，減輕了驅動負載。通過凸輪分割器、落紙定位機構和紙品輸送機構之間的精確配合，在達到了高速、間歇的情況下，并且避免了定位不精準的問題。具有速度快、行程大、定位準等優點。
浙江大學
2021-04-13
XM-XWA多功能透明洗胃訓練模型透明洗胃模
XM-XWA多功能高仿真透明訓練洗胃模型
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功能特點：
■ 模型為成人上半身，解剖結構精確，口腔內有牙、舌、懸雍垂、呼吸道聲門、會厭、喉等解剖結構，具有氣管、支氣管、左右肺臟、心臟、食管、胃、膈、肝臟、膽囊、胰腺以及小腸、結腸等結構。
■ 透明材料制成，可全程觀察胃管進出胃腔的過程、胃管頭端的位置、灌洗液在胃腔內的沖洗情況。
■ 模型一側頰部設有透明示教區域，可清晰準確的見到口腔及懸雍垂、呼吸道聲門、會厭、喉等解剖結構。
■ 標準的臨床操作，符合真實臨床操作及教學需求。
■ 模型帶旋轉支架可擺放不同角度的體位（左側臥位、端坐位、仰臥位等），頭部可旋轉，并可向一側旋轉45°。
■ 中切牙距賁門距離在45-55cm范圍內，當胃管插入時均會顯示每到一個關鍵解剖部位的提示：賁門、胃體、幽門、十二指腸并以亮燈體現，對操作者有教學引導性作用。
■ 瞳孔示教：在控制設備上可根據操作的需求設置瞳孔的狀態，瞳孔可根據設置的病情性質轉變：瞳孔散大、瞳孔縮小、瞳孔正常，可按照演示有機磷中毒的病情來轉變瞳孔變化等生命跡象。
■ 頸動脈搏動：在控制設備上可根據操作的需求設置頸動脈的狀態，頸動脈可根據設置的病情性質轉變：頸動脈搏動、頸動脈搏動停止。
■ 可進行洗胃練習：經口鼻洗胃器洗胃法、電動吸引洗胃法、胃管洗胃法、洗胃機洗胃法。
■ 可訓練胃腸減壓術、胃液采取術、十二指腸引流術。??
■ 雙氣囊三腔管壓迫術、鼻飼、氧氣吸入、口腔護理、經口經鼻吸痰術及氣管切開護理等操作。
上海欣曼科教設備有限公司
2021-08-23
車削加工物理仿真技術及試驗研究
本書對車削加工物理仿真關鍵技術及其試驗研究進行了較為系統的闡述, 特別針對柔性工件車削加工進行了深入分析, 內容包括: 加工過程振動的仿真研究, 加工過程穩定性分析及其試驗, 尺寸誤差建模及其試驗等。
江蘇海洋大學
2021-05-06
關于在超強超快物理領域的研究
隨著激光技術的不斷發展，超快超強激光可以在飛秒的時間尺度（1飛秒=10-15 秒）內作用于電子使電子產生約0.1納米（1納米=10-9米）量級的空間位移。利用超短超強激光脈沖，人們將可以實現分子尺度下的電子位置的超快及超高精度的位置控制。然而現有的探測技術，卻無法實現對電子如此微小位移的精確測量。隧道掃描顯微鏡（STM）利用的電子量子隧穿信號能以0.1納米的橫向和0.01納米的縱向分辨率對靜止的原子進行成像，卻無法對運動中的電子進行成像。光電子顯微鏡（PEEM）成像系統雖然可以測量運動電子的位置，但是其最好的分辨率僅能達到約3納米，無法在0.1納米的尺度進行位移測量。日前，該團隊利用強場電離中的時間雙縫干涉圖樣，提出對電子在激光脈沖下的微小位移進行了測量的新方案，該方案的分辨率可達0.01納米。為了測量電子在超短脈沖作用下的位移，他們把導致電子位移的超短脈沖置于兩束較長反向旋轉的圓偏振光之間。兩束反旋向的圓偏振光先后分別電離電子，構成時間上的電子波包雙縫干涉，這在電子動量譜中產生渦旋結構。在沒有中間的超短脈沖時，該渦旋結構角向是均勻分布的。當中間加入了一束任意的被測超短脈沖，它將作用于前一圓偏光電離的電子使之產生微小位移，這個微小位移使得電子波包獲得一個額外相位，從而導致先后兩個電子波包的干涉結構在角方向產生了非均勻性。他們提出通過測量這個非均勻的角向分布，可以準確地提取出電子在超短脈沖作用下產生的亞納米量級的微小位移。他們的方案對激光的焦斑效應以及兩束圓偏振光的相位抖動具有很好的抗干擾能力。左圖：新方案示意圖；右圖：測量方案給出的理論預測結果。 理論提出并在實驗上實現了對橢圓偏振強激光橢偏率的原位測量新方案。他們利用兩束其它參數相同而旋向相反的橢偏光來電離惰性氣體氙（Xe）原子，強場電離得到的電子閾上電離譜和單電離離子總產率譜敏感地依賴于兩束光脈沖之間的延時。這些能譜和產率隨延時的周期性調制，能夠準確反映一個光學周期之中橢圓偏振光的電場強度的最小和最大值間的比值，因此可以用來準確提取每一束橢偏光的橢偏率。研究表明，這一橢偏率測量方案在很大的激光參數范圍內普遍適用，這一工作在準確表征超快強激光場的性質方面邁出了重要一步，將對強場物理研究中精細操控原子分子內的超快過程起到重要推動作用。
北京大學
2021-04-11
封閉海灣典型生境物理修復和生物修復
針對我國沿岸封閉海灣自凈能力弱和灘涂、水體等典型生境退化嚴重的實際，建立基于“驅動力-壓力-狀態-影響-響應( DPSIR)”框架模型的封閉海灣生境退化綜合診斷技術，確定其生境退化的主導因素；開發基于有限元技術的淺海水動力模型（SHYFEM）、充分利用潮、余流的稀釋、輸運能力降低灣內污染物積累的物理修復關鍵技術和綜合利用鹽土植物、大型藻類、貝類和多毛類改善水質和灘涂底質的生物修復關鍵技術，建立“海岸-灘涂-淺海”一體化的生境修復示范區，編制相關技術標準；以 DPSIR 框架模型為指導，提出封閉海灣典型退化生境的修復策略和對目標海灣（三沙灣）生境有針對性的、切實可行的修復技術方案，重點解決封閉海灣因積累性污染引起的生境退化問題。為提高我國封閉海灣生態環境保護與修復能力，保障沿海經濟社會又好又快發展，提供技術支撐和決策咨詢。
廈門大學
2021-04-10
在量子物理與機器學習研究的進展
生成模型的研究重點是如何從給定的數據集合中學習到數據的聯合概率分布，以及從學習到的概率分布中高效地生成新的樣本。研究團隊提出將數據的聯合分布概率編碼成量子多體態的概率幅的模平方。進一步地，他們提出在經典計算機上使用矩陣乘積態(Matrix Product States)來模擬學習的過程。矩陣乘積態的參數，即張量網絡的張量元，可以通過類似密度矩陣重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法進行學習，最終形成一個具有泛化能力的生成模型。這個學習算法結合了量子物理與機器學習各自的優點：它不僅可以利用GPU高效地學習到模型參數，還可以利用張量網絡的靈活性動態地調節模型表達能力。此外，與傳統的基于統計物理的生成模型（例如玻爾茲曼機）相比，玻恩學習機還具備直接生成無關聯樣本的強大能力，從而可以高效地生成新的數據。 基于量子態的概率生成模型融合了量子物理與機器學習的思想，是一個嶄新的研究領域。玻恩學習機借助量子態內稟的概率解釋及其強大的表達能力，意在為機器學習和人工智能提供更為先進的生成模型和學習算法。此外，這類模型在量子信息處理，量子計算以及多體物理中具有應用潛力。展望將來，最令人興奮的前景應該會是在一臺量子計算機上實現玻恩學習機，從而以全新的方法進行概率型的學習和建模。這項工作用使用張量網絡模擬量子計算機的運行，向無監督量子機器學習邁近了一步。作用在一幅MNIST圖片上的矩陣乘積態以及它的糾纏譜
北京大學
2021-04-11