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本發明提供一種快速制備 Li2TiO3 氚增殖小球的方法，包括以 下步驟：(1)將 Li2TiO3 粉末和粘結劑粉末混合形成混合粉末；(2)在計 算機中建立小球三維模型，并保存為 STL 格式；(3)將步驟(1)中的混合 粉末轉移至 3D 打印設備中，并將 STL 格式的小球三維模型導入 3D 打 印設備的系統中；(4)設定好工藝參數并開啟 3D 打印設備，得到小球 實體；(5)將小球實體放入冷等靜壓機中致密化；(6)將小球實體進行排 膠處理；(7)將小球實體在燒結爐中進行燒結。本發明制備的 Li2TiO3 小球具有高球形度、高致密度、高壓潰強度，并能夠實現 Li2TiO3 氚 增殖小球的大規模、機械化生產。

在金屬鋰-硫二次電池中，鋰與硫完全反應后生成 Li2 S ，能夠發生多電子反應(2個電子反應)，釋放出超常的電化學容量，其電極理論比容量為1672mAh/g，以此構建的電池體系理論能量密度將達到2600Wh/kg，完全可以滿足現代信息技術和電動汽車領域對化學電源高能量密度和安全性的要求。但是金屬鋰容易形成枝晶而引發安全問題。單質硫正極材料具有導電性能低，特別是在有機電解液中的溶解性制約了其在高能二次電池體系中的發展。 本課題采用室溫離子液體做電解液，提出了用“納

"本發明公開一種有效抵抗電力線窄帶和脈沖噪聲的置換碼構造 方法與碼字序列發生器。置換碼構造方法是指碼長為 n 最小距離為 n-1 的置換碼(n,n-1)PC 代數結構設計方法，所述碼字序列發生器是指碼長 n 為素數、碼集合勢為 Pn,d＝n(n-1)的置換碼發生器原理電路。所述 (n,n-1)PC 在 n！個置換的特定 n-RPGCF 排序規則約束下，由 n-1 個 tn 軌道構成，每個 tn 軌道的首置換構成軌道首陣列，該陣列的每一個置 換由等差數列的不同公差和不同分段排序方式來設計，通過對該陣列 ·1024·中每一個置換使用 tn 操作 n-1 次，即生成(n,n-1)PC。所述碼字序列發 生器給每個元素分配 m 位，每個碼字占用 n×m 個存儲單元，其循環 移位寄存器組由 m 組 n 個觸發器構成，執行 m 位并行 n 位串行的左移 輸入、循環右移、左移輸出和循環左移一系列操作，完成從軌道首陣 列到 n(n-1)個置換碼字的生成過程。

化學鍍Ni-P具有優良的耐腐蝕性能，在工業生產中獲得了廣泛應用。但是，隨著應用的增多也出現了一些問題。由于化學鍍層是陰極性的，如在施鍍過程中形成針孔、麻點以及使用過程中外力對鍍層的損壞等，往往造成鍍層在腐蝕介質中形成電偶腐蝕，使得鍍層不僅對基體起不到保護作用，反而加速了基體的腐蝕。三元合金Ni-W-P鍍層的出現在一定程度上解決了Ni-P鍍層中所存在的問題。W元素的加入可以提高鍍層的致密性，減小了腐蝕介質穿透鍍層在鍍層與基體之間形成電偶腐蝕的幾率。此外，W是一種自鈍化元素，在腐蝕介質中有利于鍍層表面鈍化膜的形成，提高了鍍層的耐蝕性能，因此，P的含量相近時Ni-W-P鍍層的耐蝕性能優于Ni-P鍍層。但是Ni-W-P鍍層與Ni-P鍍層相比在與基體的結合力上并沒有提高，在后續加工過程中如受到一定外力作用時，鍍層很容易脫落，這就使得鍍層的應用范圍受到了一定的限制。該技術針對現有化學鍍層在使用過程中所存在的問題，提出將含有一定量W元素的Ni-W-P鍍層在高溫下進行熱處理，提高鍍層的結合力和硬度，大幅度提高鍍層的耐蝕耐磨性能，延長鍍層的使用壽命。

化學鍍Ni-P具有優良的耐腐蝕性能，在工業生產中被廣泛應用。但是，隨著應用的增多也 出現了一些問題。由于化學鍍層是陰極性的，如在施鍍過程中形成針孔、麻點以及使用過程中 外力對鍍層的損壞等，往往造成鍍層在腐蝕介質中形成電偶腐蝕，使得鍍層不僅對基體起不到 保護作用，反而加速了基體的腐蝕。 三元合金Ni-W-P鍍層的出現在一定程度上解決了Ni-P鍍層中所存在的問題。W元素的加入 可以提高鍍層的致密性，減小了腐蝕介質穿透鍍層在鍍層與基體之間形成電偶腐蝕的幾率。此 外，W是一種自鈍化元素，在腐蝕介質中有利于鍍層表面鈍化膜的形成，提高了鍍層的耐蝕性 能，因此，P的含量相近時Ni-W-P鍍層的耐蝕性能優于Ni-P鍍層。但是Ni-W-P鍍層與Ni-P鍍層 相比在與基體的結合力上并沒有提高，在后續加工過程中如受到一定外力作用時，鍍層很容易 脫落，這就使得鍍層的應用范圍受到了一定的限制。 該技術針對現有化學鍍層在使用過程中所存在的問題，提出將含有一定量W元素的Ni-W-P 鍍層在高溫下進行熱處理，提高鍍層的結合力和硬度，大幅度提高鍍層的耐蝕耐磨性能，延長 鍍層的使用壽命。 可應用于換熱器、泵、軸、空冷等耐蝕或者耐磨的場合

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描述:兩個裝有陰離子樹脂和陽離子樹脂的垂直透明管安裝在背板上。安裝在管道的進口和出口處的多通道管可以改變流速配置來模擬去離子操作的循環過程。聯合聯軸器讓管子從多通道管處移走；也可以進行軟化和去礦化的實驗交換。再生劑和測量液/清洗液存放在獨立的集水槽中，通過一根穿越管進行選擇，然后在泵的作用下通過一個控制閥和流量計被傳送至裝置。流出物進入集水槽，處理過的水收集在瓶子里用于對硬性、導電率或溶解固體物的測試。一個導電率測量儀連接在二次離子交換層的外部，時時顯示去礦化過程。標準的商用陰陽離子樹脂提供給此設備。可以使用其它材質的離子樹脂對它們的性質、交換能力等做一個對比測量。 水軟化原理通常用于水軟化的離子交換材料是以磺化苯乙烯為主要成分的樹脂，以鈉的形式供給。它對鈣離子和鎂離子有很強的結合力，在完全移走鈣鎂離子后，也可以結合亞鐵離子。通過攪拌水中的樹脂直至平衡或達到可接受的硬度，軟化過程可以是批處理。它也可以方便的地進行連續水處理，讓水從上至下緩緩地通過裝有樹脂玻璃粉的柱子。在下層進行離子交換之前，交換反應在上層迅速發生達到完成。因此有一個活躍的離子交換區域在柱內向下移動，直到所有層次的樹脂都被消耗完。如圖1所示，活躍區在中間部分。當活躍的離子交換區到達柱子底部時，形成的水表現出增長的硬度。此是用生理鹽水進行樹脂再生時的突破點。 演示性能：不同材質樹脂的交換能力使用陽離子樹脂進行水軟化（圖1）軟化系統的再生效率使用雙層交換的去礦化作用陰陽離子樹脂的再生效率技術參數：泵：自吸膜片式流量計范圍：10-80mL/Min集水槽容量：20L陰離子交換樹脂：0.75L陽離子交換樹脂：1L化學藥品要求：氯化鈉、（不提供）鹽酸、氫氧化鈉 訂購規格：齊全的設備可以進行單層水軟化或雙層去礦化。樹脂裝在兩個垂直透明的管子里。在進口和出口處安裝多通道管，可以改變流速配置。設備包括泵，閥門，導電率測量儀，裝有再生劑和測量液或清洗液的集水槽。提供標準的商用陰陽離子樹脂。 推薦設備：支架型水去離子器可更換支架    杯形細胞 服務要求：電力供應：W9-A：220-240V/單相/50HZW9-B ：120V/單相/60HZ水供應：最初的盛滿和實驗室排放 尺寸：高：900mm寬：1100mm長：450mm 運輸規格：體積：  1.1立方米毛重：  120公斤

數據采集技術 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據。可將不同的傳感器集成在智能手環、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現各種環境信息的采集。 多模態傳輸技術 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡) 在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。 最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa： 物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。 數據分析技術 人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。

隨著物聯網技術與智能交通技術的發展，用于高速公路或城市內普通公路的道路護欄，作為“智慧城市”的一個重要組成部分，正受到越來越多的關注與重視。通過在護欄上安裝低功耗的傳感器芯片以及無線信號收發芯片，并配合相關服務器軟件，護欄具備了一定的外部事件感知能力、處理能力、無線通信與組網能力，從而實現護欄的智能化。