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一種用于濃縮池的懸浮物濃度實時檢測系統
本發明屬于濃度探測技術領域，具體涉及一種用于濃縮池的懸浮物濃度實時檢測系統。本發明包括固定架、重物探測機構、對重物進行清潔的自清理機構、位移探測器、拉力探測器和控制器，所述重物探測機構至少包括驅動單元、探測繩、重物和第一卷筒，驅動單元包括與控制器相連的驅動電機，驅動電機的輸出軸與第一卷筒相連，所述探測繩的一端與第一卷筒固接，且探測繩卷繞在第一卷筒上，所述探測繩的另一端自由下垂并與重物固接；所述探測繩的長度使得重物處于能夠自由進入或脫離濃縮池中懸浮液的狀態；本發明能夠實現對濃縮池內懸浮物濃度變化的自動、連續、及時地測量，測量數據準確，且整個檢測系統自成體系，并實現實時監測和反饋。
安徽理工大學
2021-04-13
一種養豬場糞污水回收渦流狀沉淀池
本實用新型公開了一種養豬場糞污水回收渦流狀沉淀池，主要由呈螺旋狀的圍板以及內筒構成，圍板內設有呈螺旋狀的流道，圍板的最外側位置設有流道的入口，圍板的最內側位置設有流道的出口，內筒設于圍板的中心端頭處，所述流道的入口處設置有入口擋板，本實用新型由于流道呈螺旋狀，此時在一定占地面積下，污水的流程更長，從而污水在流動的過程中具有更長的沉淀時間，從而沉淀效果更加出色，當需要清理沉淀物時，將推渣板與上滑架以及下滑架連接，此時推動推渣板使其在流道內滑動，此時推渣板便可將大多數沉淀物推出，相應的提高了流道的清渣速度，相對于傳統采用釘耙等傳統農具，整體的清理不僅更加輕松，同時效率更高。
青島農業大學
2021-04-13
一種基于多尺度池化的卷積神經網絡人臉識別方法
本發明公開了一種基于多尺度池化的卷積神經網絡人臉識別方法。該方法利用多尺度池化的卷積神經網絡來提取人臉圖像的特征以實現人臉識別。在構建卷積神經網絡的過程中，采用卷積和最大值采樣交替的方法對特征進行深度提取，另外對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。本發明不需要對輸入的人臉圖像做截取或調
浙江大學
2021-01-12
一種用于放置放射性檢測器探頭的流動池
本實用新型公開了一種用于放置放射性檢測器探頭的流動池，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，且在鉛制底座內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器探頭只探測流過流動池的管路中的放射性，能很好的屏蔽外部的放射性對放射性檢測器探頭的影響，有利于放射性物質的分析和分離。
浙江大學
2021-04-13
解吸池及分子印跡攪拌棒微萃取-高效液相色譜在線聯用裝置
本技術成果研發了一種微波輔助提取-高速逆流色譜聯用方法及其裝置。首先采用微波輔助提取模式 本技術成果研發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；然后提取液濃縮預分離；最后通過高速逆流色譜純化制備得到目標組分或分析天然產物提取液 的底部連接于下部池體的頂部且兩者內部形成一上下貫通的解吸腔，上部池體頂部設有一液流出口，下部 中的目標組分；上述步驟通過接口及轉換控制實現微波輔助提取、分離、純化、高速逆流色譜制備或分析 池體下部圓周對稱地均布有三個液流入口，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，可直接從天然產物中提取得到毫克級高純度對照品，具有快速高效、高選擇性的特點，實現天然 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 產物快速高效的在線提取分離、純化制備或分析。“天然物質提取分離純化的實驗室制備微波裝置”集微 微量注射泵可實現對分子印跡攪拌棒的高效流動加熱解吸。另外在該解吸池的基礎上，通過與高效液相色 波輔助提取快速高效分離的優勢和高速逆流色譜高效純化、制備
中山大學
2021-04-10
我國科學家提出一種基于旋轉神經元的新型儲備池計算硬件架構
為模仿大腦對復雜時序信號的處理能力，儲備池計算以其易訓練、便于硬件實現等優點成為類腦計算的前沿熱點。高效的儲備池計算架構能夠充分挖掘電子器件的自身物理屬性，以用作計算資源實現仿生人工神經網絡。
科技部生物中心
2022-04-12
克氏原螯蝦在同一池塘中一年三季繁養技術
可以量產/n該項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養元素，其具有補虛、補血、健脾暖胃、止汗等作用，是一種溫和的滋補品。
華中農業大學
2021-01-12
清華大學集成電路學院錢鶴、吳華強團隊提出基于旋轉神經元的新型儲備池計算硬件架構
隨著摩爾定律的放緩，基于硅晶體管和馮諾依曼架構的傳統計算硬件系統在人工智能時代面臨嚴峻的性能瓶頸。受大腦啟發，基于新原理器件的類腦計算致力于充分挖掘電子器件自身的物理屬性作為計算資源，從而在硬件層面高效實現各種人工神經網絡。
清華大學
2022-04-08