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研發(fā)階段/n內(nèi)容簡(jiǎn)介：木塑復(fù)合材料主要指：木材邊角料及農(nóng)作物的秸稈、果實(shí)殼等（如玉米稈、麥稈、稻草、稻殼、棉花秸、棉花殼、花生殼、甘蔗渣等）加工成粉并經(jīng)特殊的表面改性后，再以適當(dāng)?shù)姆椒ㄅc廢舊塑料復(fù)合，加工而成的一種復(fù)合材料。其材料物理機(jī)械性能可以與硬木制品相媲美，并具有生物降解性和可再生性，從而使天然植物纖維作為綠色環(huán)保材料成為可能。該復(fù)合材料的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用為保護(hù)人類森林資源、減少白色污染，保護(hù)人類的生存環(huán)境具有十分重要的意義。作為一種新復(fù)合材料它不但具有木材的自然的木質(zhì)感，更有優(yōu)于木材的自然性能，可

【發(fā) 明 人】王中林 【摘要】 本實(shí)用新型提供了一種利用人體自身重量的牽引作用進(jìn)行家庭健身的裝置。在家庭的室內(nèi)墻體上安裝有可折疊的支撐裝置，支撐裝置用來(lái)固定使用者的上半身或上臂；支撐裝置包括安裝在墻體上的兩個(gè)單臂裝置，單臂裝置包括墻裝基底、L型支撐桿、加強(qiáng)件、滑動(dòng)組件和手柄，墻裝基底上設(shè)有定位孔以及L型支撐桿的安裝孔；L型支撐桿的短臂通過(guò)安裝孔與墻裝基底活動(dòng)連接；加強(qiáng)件設(shè)置在L型支撐桿的直角拐角處；滑動(dòng)組件套設(shè)在L型支撐桿的長(zhǎng)臂上，滑動(dòng)組件上設(shè)有定位裝置和凹槽，手柄固定放置在凹槽內(nèi)。本實(shí)用新型的健身裝置為折疊式，占地面積很小，而且利用該裝置進(jìn)行健身不會(huì)對(duì)脊柱造成損傷，其科學(xué)合理，適用于家庭普及使用。

本發(fā)明公開(kāi)了一種利用多光譜圖像分類進(jìn)行典型地物參考圖制備的方法，從多光譜圖像提取出感興趣類作為地標(biāo)，并制備出包含所述地標(biāo)的參考圖，以用于目標(biāo)的間接定位識(shí)別，該方法具體包括：從多光譜圖像中選擇感興趣類，提取其光譜-空間紋理特征，根據(jù)提取的光譜-空間紋理特征對(duì)多光譜圖像進(jìn)行分類；在分類基礎(chǔ)上，提取完整的感興趣類，并依據(jù)地標(biāo)選取準(zhǔn)則選擇用作地標(biāo)的感興趣類；根據(jù)地標(biāo)材質(zhì)類型，利用紅外輻射公式計(jì)算出地標(biāo)在大氣參數(shù)條件下的紅外

本發(fā)明公開(kāi)了一種 RAID 雙控制器利用磁盤(pán)進(jìn)行寫(xiě)緩存鏡像的方法，在磁盤(pán)中為控制器分配保留區(qū)；將控制器的鏡像寫(xiě)區(qū)的臟數(shù)據(jù)備份到保留區(qū)；當(dāng)控制器收讀請(qǐng)求時(shí)，在緩存讀取數(shù)據(jù)；當(dāng)控制器收到寫(xiě)入磁盤(pán)的通知時(shí)，若數(shù)據(jù)塊在 Cache 中，則將數(shù)據(jù)塊轉(zhuǎn)為干凈；若數(shù)據(jù)塊在保留區(qū)中，則將數(shù)據(jù)塊在保留區(qū)釋放；當(dāng)控制器 Cache 空間不足需要獲取空間時(shí)，按照干凈區(qū)、寫(xiě)區(qū)、鏡像寫(xiě)區(qū)的順序倒盤(pán)；當(dāng)控制器收到將臟數(shù)據(jù)寫(xiě)回到磁盤(pán)的通知時(shí)，若數(shù)

該成果 2011 年獲全國(guó)商業(yè)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)。 研發(fā)出集“腸衣超聲波漂洗技術(shù)、 天然還原護(hù)色技術(shù)、 柵欄保藏技術(shù)”等關(guān)鍵技術(shù)為核心的優(yōu)質(zhì)出口腸衣安全生產(chǎn)體系， 有效的提高了生產(chǎn)效率，保護(hù)了腸衣色澤，提升了產(chǎn)品的質(zhì)量和安全性；以腸衣加工副產(chǎn)物腸粘膜為原料，研發(fā)出肝素鈉超聲酶解提取技術(shù)，集成樹(shù)脂分離純化技術(shù)、動(dòng)態(tài)吸附與解吸技術(shù)等多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，形成了肝素鈉高效提取技術(shù)體系，解決了肝素鈉產(chǎn)品效價(jià)低，殘留雜蛋白難以除去等難題。

本發(fā)明公開(kāi)了一種利用多系統(tǒng) GNSS 觀測(cè)值的高精度基線解算方法，首先通過(guò)對(duì)各 GNSS 系統(tǒng)各頻 率的偽距、載波相位觀測(cè)值在基線兩端測(cè)站間做差構(gòu)建站間單差觀測(cè)值，之后選擇某類觀測(cè)值的偽距硬 件延遲作為基準(zhǔn)以解決法方程秩虧問(wèn)題，并根據(jù)各 GNSS 系統(tǒng)的性質(zhì)對(duì)浮點(diǎn)單差模糊度估值處理去除組 合 UPD 影響，恢復(fù)單差模糊度的整周特性，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)基線高精度解算。本發(fā)明突破了現(xiàn)有多系統(tǒng) GNSS 基線解算方法存在的缺陷，具有理論嚴(yán)密、模型簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)

根據(jù)當(dāng)?shù)胤N植養(yǎng)殖規(guī)模，匹配對(duì)應(yīng)規(guī)模生產(chǎn)設(shè)備，形成種養(yǎng)結(jié)合的循環(huán)，降低農(nóng)業(yè)廢棄物運(yùn)輸成本和環(huán)境保護(hù)代價(jià)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益。 一、項(xiàng)目分類 顯著效益成果轉(zhuǎn)化 二、技術(shù)分析 我國(guó)每年產(chǎn)生的農(nóng)作物秸稈約9億噸，隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步，農(nóng)作物畝產(chǎn)不斷增加，秸稈量也不斷增加，在黃淮海稻麥種植區(qū)，產(chǎn)生的大量水稻、小麥及特經(jīng)作物秸稈，全量還田后造成的耕作成本增加、水體污染等問(wèn)題，同時(shí)大規(guī)模的畜禽養(yǎng)殖場(chǎng)在小區(qū)域產(chǎn)生大量畜禽廢棄物，其處理難度與成理成本增加。 受成本及環(huán)境等因素影響，秸稈及畜禽糞便不適宜遠(yuǎn)距離運(yùn)輸，因此本課題組提出“種養(yǎng)結(jié)合，生態(tài)微循環(huán)”的秸稈高值綜合利用理念，系統(tǒng)研究了秸稈（水稻）微貯制備生物飼料的技術(shù)、小型禽畜糞污處理技術(shù)，集成國(guó)內(nèi)現(xiàn)有的技術(shù)工藝路線，并開(kāi)發(fā)復(fù)合菌劑及智能菌劑混合及噴淋裝備等核心技術(shù)裝備，形成秸稈就近制備飼料、飼料就近飼喂畜禽、畜禽糞便就近處理消納的生態(tài)微循環(huán)的農(nóng)業(yè)廢棄物的高值利用模式，可為促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與環(huán)境改善，為鄉(xiāng)村振興貢獻(xiàn)力量。 本成果經(jīng)過(guò)示范、技術(shù)已基本成熟。本成果在國(guó)內(nèi)外發(fā)表2篇論文，共獲批6件專利。 主要特點(diǎn)： 以水稻秸稈等種植廢棄物為原料的微生物制備生物飼料系統(tǒng)；將產(chǎn)出的生物飼料代替部分全日糧在當(dāng)?shù)仞B(yǎng)殖場(chǎng)飼喂畜禽；中小型養(yǎng)殖場(chǎng)的畜禽糞便、發(fā)酵沼渣、農(nóng)作物秸稈等農(nóng)業(yè)種養(yǎng)廢棄物為原料的好氧堆肥系統(tǒng)，將生產(chǎn)出的有機(jī)肥在當(dāng)?shù)胤N植企業(yè)施播應(yīng)用；根據(jù)當(dāng)?shù)胤N植養(yǎng)殖規(guī)模，匹配對(duì)應(yīng)規(guī)模生產(chǎn)設(shè)備，形成種養(yǎng)結(jié)合的循環(huán)，降低農(nóng)業(yè)廢棄物運(yùn)輸成本和環(huán)境保護(hù)代價(jià)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益。

本發(fā)明涉及一種利用放電等離子燒結(jié)技術(shù)制備鋁酸三鈣的方法，以分析純碳酸鈣 CaCO3 和分析純 γ 相氧化鋁 γ-Al2O3 為原料，球磨后在真空度為(30-50)Pa、脈沖比(ON/OFF)為(6/1-48/8)和軸向壓力為 (1-3)kN 的條件下，控制放電等離子燒結(jié)爐的升溫速率和降溫速率，當(dāng)樣品溫度降至(60-90)°C時(shí)取出磨 細(xì)成尺寸小于 20μm 的顆粒，即得到鋁酸三鈣。本方法簡(jiǎn)單方便，合成

本發(fā)明公開(kāi)了一種利用雙時(shí)相探測(cè)定位山體中地下建筑的背景濾波方法。包括紅外圖像濾波預(yù)處理、對(duì)紅外圖像取其像素灰度值的低位進(jìn)行地下建筑的粗檢測(cè)和“剝洋蔥”算法尋優(yōu)精確檢測(cè)三步驟，通過(guò)獲取白天和晚上的雙時(shí)相紅外圖，將晚上紅外圖作為背景場(chǎng)，首先對(duì)白天紅外圖進(jìn)行雙邊濾波處理去除噪聲，再進(jìn)行聚類分析，檢測(cè)出疑似目標(biāo)區(qū)域，對(duì)疑似目標(biāo)區(qū)域利用基于鄰近像素的截位算法處理粗略檢測(cè)出地下建筑區(qū)域，將粗檢測(cè)的地下建筑面積作為尋優(yōu)準(zhǔn)則，