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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺(tái)
技術(shù)需求;金屬材料熱處理、機(jī)械自動(dòng)化、汽車懸掛系統(tǒng)設(shè)計(jì)研發(fā)
金屬材料熱處理、機(jī)械自動(dòng)化、汽車懸掛系統(tǒng)設(shè)計(jì)研發(fā)
山東恒日懸架彈簧股份有限公司
2021-08-24
工業(yè)和信息化部印發(fā)《人形機(jī)器人創(chuàng)新發(fā)展指導(dǎo)意見》
到2025年，人形機(jī)器人創(chuàng)新體系初步建立，“大腦、小腦、肢體”等一批關(guān)鍵技術(shù)取得突破，確保核心部組件安全有效供給。
工業(yè)和信息化部
2023-11-03
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KIT ITD 靶向的個(gè)性化胃腸道間質(zhì)瘤單克隆抗體藥物
本項(xiàng)目為KIT ITD靶向的個(gè)性化胃腸道間質(zhì)瘤單克隆抗體藥物研究。本項(xiàng)目基于研究團(tuán)隊(duì)的結(jié)構(gòu)生物學(xué)研究成果，獲得可以選擇性地抑制胃腸道間質(zhì)瘤靶點(diǎn)KIT的內(nèi)部重復(fù)串聯(lián)突變體（KIT ITD）的多個(gè)單克隆抗體，并在結(jié)構(gòu)、分子、細(xì)胞、整體動(dòng)物四個(gè)層次評(píng)價(jià)單克隆抗體3G2的藥效和作用機(jī)制，從而確證GIST ITD突變體可以成為抗胃腸道間質(zhì)瘤的藥物靶標(biāo)，并有望以此開發(fā)出KIT ITD靶向的個(gè)性化治療胃腸道間質(zhì)瘤的“精準(zhǔn)藥物”。3G2是首個(gè)選擇性針對(duì)胃腸道間質(zhì)瘤的突變體的單克隆抗體。鑒于單克隆抗體藥物較小分子藥物易呈遞高選擇性、副反應(yīng)更少的藥理學(xué)特點(diǎn)，3G2抗體更易成為個(gè)性化治療胃腸道間質(zhì)瘤的藥物，它的發(fā)現(xiàn)順應(yīng)了當(dāng)前“精準(zhǔn)醫(yī)療”的大趨勢(shì)，可為GIST ITD患者提供“精準(zhǔn)”的治療手段。
北京大學(xué)
2021-01-12
高博會(huì)活動(dòng)日程? | 數(shù)字化賦能職業(yè)教育高質(zhì)量發(fā)展
高博會(huì)活動(dòng)日程? | 數(shù)字化賦能職業(yè)教育高質(zhì)量發(fā)展
中國高等教育學(xué)會(huì)
2024-04-07
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鋁碳耐火材料用有機(jī)/無機(jī)雜化改性酚醛樹脂及其制備方法
本發(fā)明涉及一種鋁碳耐火材料用有機(jī)/無機(jī)雜化改性酚醛樹脂及其制備方法。其技術(shù)方案是：以4——10wt%木質(zhì)素、30——36wt%苯酚和55——65wt%的濃度為37wt%的甲醛溶液為原料，按上述原料及其含量：在50——60℃條件下將木質(zhì)素和苯酚置于反應(yīng)釜攪拌均勻，在70——90℃條件下向反應(yīng)釜加入所述原料1.5——2.5wt%的氫氧化鈉，攪拌0.4——0.7h；在70——90℃條件下向反應(yīng)釜加入所述甲醛溶液，攪拌0.2——0.6h；最后在80——100℃條件下向反應(yīng)釜加入所述原料2——8wt%的硅溶膠，攪拌1——3h，在60——70℃條件下減壓脫水，制得鋁碳耐火材料用有機(jī)/無機(jī)雜化改性酚醛樹脂。本發(fā)明具有生產(chǎn)工藝簡(jiǎn)單和生產(chǎn)成本低的特點(diǎn)，所制備的制品作為結(jié)合劑能顯著提高鋁碳耐火材料的中低溫結(jié)合強(qiáng)度。
（注：本項(xiàng)目發(fā)布于2014年）
武漢科技大學(xué)
2021-01-12
一種硼化鋯-碳化硅超細(xì)復(fù)合粉體及其制備方法
本發(fā)明涉及一種硼化鋯-碳化硅超細(xì)復(fù)合粉體及其制備方法。其技術(shù)方案是：先將64——85wt%的鹵化物粉、4——15wt%的氧化鋯粉、2——5wt%的氧化硅粉、2——6wt%的氧化硼粉、0.3——1.1wt%的炭粉和6——10wt%的鎂粉混合均勻，機(jī)壓成型；再將成型后的坯體置于電爐中，在氬氣氣氛和升溫速率為2——8℃/min的條件下升溫至1000——1250℃，保溫2——6小時(shí)，將燒成后的坯體用蒸餾水洗滌，然后放入濃度為1.0——4.0mol/L的鹽酸中浸泡3——8小時(shí)，過濾，用去離子水清洗，在80℃條件下干燥11——24小時(shí)，粉碎，即得硼化鋯-碳化硅超細(xì)復(fù)合粉體。本發(fā)明具有反應(yīng)溫度低、反應(yīng)時(shí)間短、過程易于控制、工藝簡(jiǎn)單、產(chǎn)率高的特點(diǎn)；其制品分散性好、顆粒團(tuán)聚小、成分均勻、純度高和產(chǎn)業(yè)化前景大。
（注：本項(xiàng)目發(fā)布于2014年）
武漢科技大學(xué)
2021-01-12
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基于多模態(tài)情感分析的個(gè)性化英語教育系統(tǒng)及方法
本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于多模態(tài)情感分析的個(gè)性化英語教育系統(tǒng)及方法，其系統(tǒng)包括：用于接收并處理學(xué)生的多模態(tài)數(shù)據(jù)的多模態(tài)交互模塊、用于對(duì)輸入的多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析的情感識(shí)別模塊、基于學(xué)生的歷史學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)評(píng)估該學(xué)生的實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)狀態(tài)的個(gè)性化模塊、根據(jù)情感狀態(tài)與實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)狀態(tài)動(dòng)態(tài)調(diào)整互動(dòng)反饋的核心大腦模塊。情感識(shí)別模塊包括情感信息融合，情感信息融合采用加權(quán)策略，并通過情感一致性約束和沖突修正機(jī)制來調(diào)整最終輸出的情感狀態(tài)。本申請(qǐng)通過情感一致性損失函數(shù)、沖突修正機(jī)制和基于知識(shí)圖譜的超綱控制機(jī)制，精準(zhǔn)識(shí)別學(xué)生情感和認(rèn)知狀態(tài)。
廈門大學(xué)
2021-01-12
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一種多箱體組合式顆粒飼料粉化率測(cè)定裝置
本發(fā)明公開一種多箱體組合式顆粒飼料粉化率測(cè)定裝置，包括座體、粉化裝置和驅(qū)動(dòng)裝置，其中，粉化裝置可活動(dòng)地安裝于座體，粉化裝置具有多個(gè)粉化腔，粉化腔用于容納顆粒飼料；驅(qū)動(dòng)裝置用于驅(qū)動(dòng)粉化裝置活動(dòng)，以使得粉化腔內(nèi)的顆粒飼料與粉化腔的內(nèi)腔壁相互碰撞而破碎。本發(fā)明提供的技術(shù)方案中，粉化裝置在驅(qū)動(dòng)裝置的驅(qū)動(dòng)下同時(shí)帶動(dòng)多個(gè)粉化腔活動(dòng)，以使得多個(gè)粉化腔內(nèi)的顆粒飼料分別與內(nèi)腔壁相互碰撞而破碎，可同時(shí)進(jìn)行多組顆粒飼料的粉化率測(cè)定，有利于提高測(cè)定效率。
（注：本項(xiàng)目發(fā)布于2019年）
武漢輕工大學(xué)
2021-01-12
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一種用于數(shù)控機(jī)床進(jìn)給系統(tǒng)的預(yù)緊力數(shù)字化檢測(cè)裝置
本發(fā)明屬于數(shù)控機(jī)床技術(shù)領(lǐng)域，并公開了一種用于數(shù)控機(jī)床進(jìn) 給系統(tǒng)的預(yù)緊力數(shù)字化檢測(cè)裝置，包括壓力傳感器、信號(hào)放大和調(diào)理 單元、數(shù)模轉(zhuǎn)換單元和顯示單元，其中壓力傳感器設(shè)置在用于支撐進(jìn) 給系統(tǒng)滾珠絲杠副的軸承組與用于施加預(yù)緊力的鎖緊螺母及隔套之 間，用于對(duì)軸承組所承受的預(yù)緊力執(zhí)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，并輸出相應(yīng)的模擬 信號(hào)；信號(hào)放大和調(diào)理單元用于將壓力傳感器所輸出的模擬信號(hào)執(zhí)行 放大和濾波處理；數(shù)模轉(zhuǎn)換單元用于將經(jīng)過放大和濾波處理后的模擬 信號(hào)執(zhí)行數(shù)模轉(zhuǎn)換，然后在顯示單元上予以直觀顯示。通過本發(fā)明， 能夠結(jié)構(gòu)緊湊、便于操控的方式直接獲得數(shù)控機(jī)床進(jìn)給系統(tǒng)的預(yù)緊力 數(shù)據(jù)，同時(shí)具備高精度、高響應(yīng)度和適用面廣等特點(diǎn)。
華中科技大學(xué)
2021-04-11
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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)整尺寸，不同尺寸的圖像都能使用同一個(gè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別。基于多尺度池化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不但解決了輸入圖像尺寸可以不固定的問題，使得網(wǎng)絡(luò)能夠提取多尺度的人臉特征，而且對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能帶來極大的提升，將會(huì)促進(jìn)多尺度池化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉識(shí)別中的廣泛應(yīng)用。
浙江大學(xué)
2021-01-12