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中試階段/n該成果屬于化學(xué)合成技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種土拉霉素殘留標(biāo)示物，名稱為3-脫克拉定糖-9-脫氧-9-二氫-9a-氮雜-9a-同型紅霉素A的化學(xué)合成方法。本發(fā)明的特征是，以紅霉素A(E)肟為原料，經(jīng)過貝克曼重排反應(yīng)得到紅霉素A6,9-亞胺醚，經(jīng)硼氫化鈉還原即得氮紅霉素，然后在酸性條件下水解脫掉克拉定糖得到3-脫克拉定糖-9-脫氧-9-二氫-9a-氮雜-9a-同型紅霉素A粗品，經(jīng)反復(fù)重結(jié)晶后制得其純品，HPLC純度達(dá)99.5％以上。本發(fā)明工藝簡便，反應(yīng)產(chǎn)率高，產(chǎn)品純度高，可以作為土拉霉素殘留標(biāo)示

聚合物／蒙脫土納米復(fù)合材料是近年來新材料和功能材料領(lǐng)域中研究的熱點(diǎn)之一。氯化聚 乙烯 (CPE) ，是由聚乙烯 (PE) 與氯氣進(jìn)行取代反應(yīng)，經(jīng)化學(xué)改性而得到的一種新型材料。其 結(jié)構(gòu)飽和，無雙鍵，分子穩(wěn)定，具有良好的耐油、耐臭氧、耐熱氧老化、耐腐蝕、耐燃、耐細(xì) 菌和微生物作用、耐候性等性能。為了擴(kuò)大氯化聚乙烯在橡膠與彈性體兩個(gè)方面的應(yīng)用，研制 氯化聚乙烯橡膠CM/蒙脫土納米復(fù)合材料。 本項(xiàng)目通過蒙脫土在氯化聚乙烯中的復(fù)合應(yīng)用，提高其使用性能，擴(kuò)大其應(yīng)用領(lǐng)域。創(chuàng)新 點(diǎn)在于通過熔融插層的方法來制備一種綜合性能優(yōu)良，加工條件容易的氯化聚乙烯CM橡膠/蒙 脫土納米復(fù)合材料。對(duì)納米復(fù)合材料的相結(jié)構(gòu)形態(tài)的表征，在準(zhǔn)確地表征聚合物／蒙脫土納米 復(fù)合材料的各種精細(xì)的結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)對(duì)聚合物／蒙脫土納米復(fù)合材料結(jié)構(gòu)的有效控制，從 而可按性能要求來設(shè)計(jì)和制備納米復(fù)合材料。根據(jù)氯化聚乙烯特定的分子結(jié)構(gòu)，選擇合適的處 理劑和合適的工藝條件，篩選出合適的體系。

本實(shí)用新型公開了一種粘性土烘干龜裂觀測實(shí)驗(yàn)裝置，涉及實(shí)驗(yàn)技術(shù)領(lǐng)域，由于容器的四周印有帶有刻度線的網(wǎng)格，方便測量龜裂的內(nèi)部深度與寬度；通過外置的開關(guān)啟動(dòng)熱吹風(fēng)裝置，通過溫度傳感器的反饋來調(diào)節(jié)熱吹風(fēng)裝置，使溫度較為恒定；將調(diào)整可調(diào)吹風(fēng)口的角度在筒體內(nèi)形成氣旋，加快筒體內(nèi)空氣流動(dòng)，干燥土體試樣；當(dāng)實(shí)驗(yàn)趨于穩(wěn)定時(shí)，調(diào)節(jié)可調(diào)吹風(fēng)口的垂直方向，使氣旋方向往上，排出龜裂過程中產(chǎn)生的水蒸氣；水蒸氣在遇到筒體頂部的頂蓋時(shí)，冷凝成水滴順勢流到接水件處；筒體上嵌裝有透明隔溫材料，以保證可以從四周觀察龜裂的內(nèi)部變化；通過萬

成果簡介： 黏性土孔隙吼道狹窄、連通性差、滲透性差，存在各相間的表面性質(zhì)和作用（包括吸附作用、水化膜作用、鹽組分滲吸作用、邊界層作用、各種界面作用），在外荷載作用下的孔隙水壓力消散緩慢，且消散規(guī)律無法利用現(xiàn)有土工設(shè)備實(shí)驗(yàn)得到。 本專利技術(shù)提供一種測試黏性土中孔隙水壓力消散規(guī)律的實(shí)驗(yàn)裝置及方法

產(chǎn)品詳細(xì)介紹南京固琦分析儀器制造有限公司專業(yè)制造各類螢石分析儀器，白云土分析儀，不銹耐酸鋼分析儀，機(jī)械加工分析儀器，石油機(jī)械分析儀器,模具鋼分析儀，低溫鋼分析儀，合金工具鋼分析儀，鋼軌鋼分析儀，橋梁鋼分析儀，鍋爐鋼分析儀，壓力容器用鋼分析儀，硬化鋼分析儀，切削鋼分析儀，硅鋼船用鋼分析儀，錨鏈鋼分析儀，船用鋼板分析儀，精密合金分析儀，耐蝕合金分析儀，高溫合金分析儀，可鍛鑄鐵分析儀，耐熱鑄鐵分析儀，軋輥用鑄鋼分析儀，低合金結(jié)構(gòu)鋼分析儀，合金彈簧鋼分析儀，高速工具鋼分析儀，滾珠軸承鋼分析儀，可測定工業(yè)材料中碳、硫、錳、磷、硅、鎳、鉻、鉬、銅、鈦、鋅、釩、鎂、稀土等元素素的含量。儀器測量范圍廣、精度高，高、中、低檔齊全，并能接受用戶特殊定貨。廣泛應(yīng)用于鋼鐵分析儀器、冶金化驗(yàn)儀器、機(jī)械分析儀器，化工分析儀器、礦山開發(fā)設(shè)備等行業(yè)及質(zhì)量監(jiān)督部門和大專院校。(http://www.gqfxy.com)  025-57357222 13851978239)。

本項(xiàng)目折流濕地濾池+側(cè)向潛流濕地床污水處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)了全新的厭氧豎向 折流濕地和兼（好）氧側(cè)向潛流濕地組合。其解決的關(guān)鍵技術(shù)體現(xiàn)在：濕地系統(tǒng) 中合理設(shè)置了自然復(fù)氧區(qū)、濕地床深度和內(nèi)回流系統(tǒng)（在高濃度進(jìn)水和低溫時(shí)啟 動(dòng)），突破了現(xiàn)有人工濕地技術(shù)氧傳遞能力低的局限，達(dá)到系統(tǒng)內(nèi)溶解氧的科學(xué) 分布，供氧效率是現(xiàn)有人工濕地的約4倍，顯著提升了側(cè)向潛流濕地床的溶解氧 水平；在無能耗下大幅提升了濕地系統(tǒng)內(nèi)的微生物作用強(qiáng)度，極大地提高了氮及 有機(jī)物的去除效率；優(yōu)化了濕地流態(tài)，提高了水力效率，解決了現(xiàn)有技術(shù)池容利 用率低的缺陷。

人工智能技術(shù)飛速發(fā)展,我國大體上能夠與世界先進(jìn)國家發(fā)展同步。我國擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的文字識(shí)別、語音識(shí)別、中文信息處理、智能監(jiān)控、生物特征識(shí)別、工業(yè)機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人、無人駕駛汽車等很多智能科技成果已進(jìn)入市場,但是9%以上是軟件、算法產(chǎn)品，在人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片研發(fā)方向上,我國又是落后于美國5-10年左右，可以預(yù)見的是,將來我國的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件又將進(jìn)口大量的IBM、Google、NVIDA、Braodcom等公司的產(chǎn)品,遵循的標(biāo)準(zhǔn)又將按美國的標(biāo)準(zhǔn),在市場上處于弱勢地位。

近日，東南大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院青年教師陳旭漫博士在國際頂級(jí)期刊《Angewandte Chemie（德國應(yīng)用化學(xué)）》上發(fā)表題為“Efficient Near-Infrared Emissive Artificial Supramolecular Light-Harvesting System for Imaging in Golgi Apparatus”的學(xué)術(shù)論文。光捕獲過程作為將自然光進(jìn)行捕獲、能量轉(zhuǎn)化并利用的步驟，是植物光合作用中第一個(gè)也是十分重要的過程。構(gòu)筑人工光捕獲體系對(duì)于光能的利用具有重要意義，但目前構(gòu)筑具有高效人工光捕獲體系仍存在很大挑戰(zhàn)。東南大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)利用“杯芳烴誘導(dǎo)聚集”策略，設(shè)計(jì)合成兩親磺化杯芳烴和陽離子型萘基吡啶衍生物作為熒光給體在水溶液中自組裝，并引入尼羅藍(lán)作為熒光受體分子，成功構(gòu)筑了近紅外發(fā)射的超分子人工光捕獲體系。通過進(jìn)一步研究，團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)該體系在細(xì)胞內(nèi)依然保持很高的光捕獲效率和高度穩(wěn)定性，同時(shí)證明了其對(duì)高爾基體染色的選擇性。該研究對(duì)于人工超分子光捕獲體系傳感、成像、診斷等方面的研究有著重要的推動(dòng)作用。論文第一作者為東南大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院青年教師陳旭漫，東南大學(xué)為第一通訊單位。

神獸們一批批“歸籠”，對(duì)于家長們來說，真是大舒一口氣。不過為了孩子們的安全，各個(gè)學(xué)校可都費(fèi)盡了心思。為了迎接學(xué)生返校，溫州大學(xué)的南北校區(qū)大門口，都裝上了人工智能防疫的神器。這套由學(xué)校大數(shù)據(jù)與信息技術(shù)研究院自主研發(fā)的“人工智能防疫系統(tǒng)”，是學(xué)校教師自己的研究成果，為學(xué)校即將到來的復(fù)學(xué)工作奠定基礎(chǔ)，做好充分的安全準(zhǔn)備。“人工智能防疫系統(tǒng)”是溫州大學(xué)大數(shù)據(jù)與信息技術(shù)研究院基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)自主創(chuàng)新研發(fā)的智能系統(tǒng)，在傳統(tǒng)“亮碼+人工核驗(yàn)登記”的通行方式上進(jìn)行改進(jìn)升級(jí)，與校園大數(shù)據(jù)、市民卡健康碼等數(shù)據(jù)平臺(tái)共享，通過人臉識(shí)別打造非接觸式體征識(shí)別與統(tǒng)計(jì)管理方式。除此以外，這套系統(tǒng)還結(jié)合人流高峰與日常人行、車行、訪客管理等多重場景模式，為師生數(shù)字化信息后端服務(wù)提供有效防疫應(yīng)用保障，可實(shí)現(xiàn)無接觸高精度體溫檢測，精準(zhǔn)掌握風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，降低防控成本、減少感染風(fēng)險(xiǎn)，大大提升防疫管理水平，提前阻斷疫情蔓延渠道。此外，這套智能防疫系統(tǒng)可在學(xué)校數(shù)據(jù)庫中搜集比對(duì)師生基本屬性及假期行為數(shù)據(jù)，通過后臺(tái)分析算法挖掘和模擬用戶畫像，自動(dòng)摸排并動(dòng)態(tài)監(jiān)測師生異常，為學(xué)校相關(guān)管理部門提供管理和決策依據(jù)，提前做好疫情防護(hù)及應(yīng)急預(yù)案工作。溫州大學(xué)大數(shù)據(jù)與信息技術(shù)研究院成立于2019年10月23日，位于溫州市龍灣區(qū)浙南云谷，是依托溫州市人民政府與中國交通通信信息中心戰(zhàn)略合作協(xié)議，由交通安全應(yīng)急信息技術(shù)國家工程實(shí)驗(yàn)室、溫州高新區(qū)（浙南科技城）管委會(huì)和溫州大學(xué)共同建設(shè)、共同組織管理的研究開發(fā)機(jī)構(gòu)。研究院科研主力多為溫州大學(xué)計(jì)算機(jī)與人工智能學(xué)院博士教師。為保障開學(xué)，研究院向溫州大學(xué)捐贈(zèng)了兩套系統(tǒng)，學(xué)校各部門對(duì)即將到來的開學(xué)潮充分調(diào)研，做好了充足準(zhǔn)備。

主要研究自然語言處理研究領(lǐng)域的算法和應(yīng)用實(shí)踐。涉及語義解析、意圖識(shí)別、FAQ 問答、多輪對(duì)話、知識(shí)圖譜等關(guān)鍵技術(shù)，研究內(nèi)容包括分詞、向量表示、分類等文本預(yù)處理技術(shù)，以及將自然語言處理核心算法應(yīng)用落實(shí)到智能客服、NLP 引擎、航天空管交互等實(shí)際場景中，團(tuán)隊(duì)研發(fā)的 AI 產(chǎn)品已經(jīng)跟國內(nèi)企業(yè)、研究所開展了長期合作并動(dòng)態(tài)跟蹤，獲得了廣泛的一致好評(píng)。 人工智能 NLP 引擎項(xiàng)目是基于多語種分詞、多語種情緒識(shí)別、詞句關(guān)系分析、意圖識(shí)別、文本聚類等自然語言處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)海量錄音文本的知識(shí)挖掘，識(shí)別重要信息。為錄音服務(wù)行業(yè)下游業(yè)務(wù)的分析人員提供分析思路，以便得到多維度、多形式分析結(jié)果，將發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)換為可落地的業(yè)務(wù)決策，這些數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)決策，包括客戶體驗(yàn)、座席行為、產(chǎn)品改進(jìn)、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測等多個(gè)方面，幫助企業(yè)改善用戶體驗(yàn)、降低成本、提升效率、提升業(yè)績、降低風(fēng)險(xiǎn)等。 1.多語種分詞。分詞指的是將一個(gè)字序列切分成一個(gè)一個(gè)單獨(dú)的詞，是將連續(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫時(shí)調(diào)用接口進(jìn)行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統(tǒng)計(jì)。 2.詞句關(guān)系分析。根據(jù)詞句關(guān)系接口識(shí)別的中心詞，然后用中心詞進(jìn)行詞頻的統(tǒng)計(jì)，對(duì)于目標(biāo)樣本，統(tǒng)計(jì)出高頻中心詞用來概括目標(biāo)樣本中主要描述的對(duì)話內(nèi)容。 3.意圖識(shí)別。識(shí)別出客戶語句的意圖，以便進(jìn)行相應(yīng)的功能操作、信息推薦等。 4.多語種情緒識(shí)別。情緒識(shí)別是對(duì)包含主觀信息的文本進(jìn)行情感傾向性判斷，正向或者負(fù)向（如果能提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，可以識(shí)別更多種類的情緒）。為客戶之聲下游任務(wù)的口碑分析、話題監(jiān)控、輿情分析等應(yīng)用提供幫助。目前支持中文、粵語的情緒識(shí)別。根據(jù)情緒標(biāo)識(shí)，用情緒進(jìn)行搜索和統(tǒng)計(jì)分析。 5.文本聚類。文本聚類將一大段文本中心詞和中心詞的關(guān)聯(lián)詞、近義詞生成一個(gè)圖，用于可視化文本的內(nèi)容。 6.自定義分詞、意圖。對(duì)分詞分詞、意圖種類進(jìn)行增刪、擴(kuò)展、微調(diào)等。