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"生物質特別是木質生物質包括農業秸稈、木材等是地球上含量最豐富的可再生有機碳資源，主要由纖維素、半纖維素和木質素等組分結合構成。探索木質生物質的清潔高效并有規模化應用前景的分離與轉化新方法新途徑，以替代不可再生的石油、煤等化石基化學品、材料和能源，是本世紀初以來的科學熱點領域之一。 本團隊探索性發現并初步建立了一種固體堿-活性氧蒸煮分離木質生物質組分的方法，并由此建立了弱堿氧化體系制漿的新方法體系。利用該方法實現生物質組分分離過程中，采用環境友好的不溶于水但在水溶液中產生弱堿性的Mg基化合物作為催化劑（固體堿），并加入O2這一清潔化合物，蒸煮過程不含水溶性強酸、強堿和含硫化合物，生產過程中無傳統分離方法的惡臭味產生，安全有效，固體堿可以回收再利用。分離的生物質組分一方面可用作紙漿等材料，另一方面可直接作為轉化纖維素合成燃料乙醇和航空燃油的重要原料。 "

? 含染料廢水的脫色一直是印染行業和染料工業所面臨的重大問題之一。目前用于該類廢水脫色處理的工藝和技術如活性炭吸附、化學絮凝、臭氧氧化、光催化氧化等，雖然具有較好的脫色性能，但處理成本高，難以廣泛使用；并且它們只能用于廢水脫色，不能完成染料回收。如果能對上述有色廢水中的染料進行回收，尤其是對那些含高濃度染料且組分相對簡單的工序廢水進行單獨處理和染料回收，不但解決了其脫色問題，還具有較好的經濟效益，應用前景可觀。利用顆粒化微生物吸附回收廢水染料正是基于這一思路而開發的染料廢水處理新技術本技術

產學研自主創新研發而成的植物源生物農藥“世創植豐寧” 系列產品，已獲得農業部生物農藥新藥正式登記（PD20140941），工信部頒發生產批準證書（HNP62031-D5099）；其技術成果已獲國家發明專利授權（ZL 200810180043.7）。該產品殺蟲防病廣譜，其應用效果達到了世界一線農藥水平，可與進口農藥德國拜耳嘧霉胺、歐美天王星、百菌清媲美； 同時，能顯著地調節農作物生長，促使農產品早熟并延長采摘期，提高農產品品質，同比增產7-15%；可以取代“高毒，高殘留”化學合成農藥用于防治農業病蟲

一、所屬領域 人工智能，精密自動化，生物分析與檢測，環境微生物檢測，工業微生物檢測，細胞組織分析檢測。 二、項目介紹 1. 痛點問題 微生物的識別、計數和定性分析一直是食品、醫藥和生物行業的重要一環。傳統的人工檢測方式勞動強度比較大，且檢測主觀性強，標準難以統一，計數和檢測結果不準確；在對環境的微生物監測中，人工方法只能做到抽樣檢測，無法做到持續性檢測。 近兩年行業巨頭們（如GE，安捷倫，賽默飛等）開始推出圖像識別技術的微生物檢測設備，其結果來自直觀影像，分辨率高，操作難度低。但是這些設備目前采用的光學顯微鏡倍數都在800倍以下，只能進行計數，如果要完成相關定性分析，需要在800倍以上的放大倍數獲得單細胞微生物的清晰圖像（如酵母菌，大腸桿菌）。但800倍放大倍數對應的有效視場只有200微米*200微米，對計數和活性統計分析又不具備足夠的采樣數量。目前國內外設備均沒有解決好這個問題，對微生物進行定性分析的準確率低，無法滿足市場需求。 2. 解決方案 本項目針對微生物和細胞活體檢測中缺乏有效參照物的技術難點，根據顯微掃描設備的結構，將全景化視域重構技術和微米級電機結合，解決了鏡頭大幅平移過程中的自動對焦難題和微生物溶液動態環境中的影像拼接難題，在保證1000倍放大的基礎上，獲得的有效視場增加到10毫米*10毫米的范圍；再通過自動化圖像采集和拼接，得到完整的微生物圖像；然后結合傳統的圖像分割以及深度學習圖像識別的優勢，小樣本高精度動態完成微生物的類型識別，計數，活性，死亡率，出芽率等定量定性分析。 3. 競爭優勢分析 與國內外的主流檢測設備對比，本項目技術優勢主要體現在： 1）獨創的微生物影像全景化視域重構技術，實現0.5微米的分辨率和20*25毫米的超大視角； 2） 解決微生物影像領域小樣本智能識別和智能檢測的難題； 3） 檢測目標、檢測內容、檢測流程和邏輯可通過自然語言定制，提高設備功能通用性； 4）計數準確率超過人工計數，準確率超過國內細胞計數儀器一個數量級； 5）第一臺按照國家微生物計數檢測標準開發研制的微生物計數儀。 本項目的第一代產品樣機與國內外同類產品對比，主要性能優勢和技術優勢如下： 在食品行業，本項目獲得了青島啤酒北京密云分廠的啤酒原液和相關酵母菌種，針對生產用酵母菌采集了大量實拍圖像數據，優化后的酵母菌計數和出芽率算法識別率均在95%以上。 4. 發展規劃 按照三步走的方式來設定發展規劃： 1）基于全景化視域重構技術，構建第一代檢測儀器，首先進入門檻最低的食品微生物檢測市場，對啤酒和發酵乳企業提供酵母菌檢測計數技術和設備； 2） 利用已有技術積累，進入環境微生物檢測和高校實驗室市場； 3）最后以食品和環境檢測市場為根據地，進入門檻最高的生物醫藥檢測市場，提供微生物檢測和組織檢測的相關設備。 5. 知識產權情況 已申請3項專利。 三、合作需求 1）尋求500-800萬元天使投資； 2）尋找高校研究所，食品工業和環境檢測領域的客戶、渠道伙伴； 3）尋找生物醫藥，醫學臨床領域的客戶、渠道伙伴和產品測試環境。 四、團隊介紹 科研團隊： 1）周悅芝 博士 清華大學計算機系研究員，項目負責人，在邊緣計算和深度學習等領域有豐富的開發經驗和杰出的研究成果，在面向醫學影像的AI圖像分析方面曾發表多篇論文，申請或獲得多項國家發明專利。 2）黃權偉 清華大學計算機系碩士，負責圖像分割及細胞識別等相關算法研發。 3）梁志偉 清華大學計算機系碩士，負責深度學習算法加速研究和實現。 五、聯系方式 E-mail：[email protected] 成果編號：20230055

利用反丁烯二酸分子中的高效抗菌母體結構并加以改造提高其水溶性，開發的離子型抗菌劑具有反丁烯二酸酯的高效抗菌作用，同時具有水溶性好的優勢，能有效解決油水分層的現象，增強反丁烯二酸酯類的使用效果，將具有較好的社會效益及經濟效益。 本項目進行了反丁烯二酸單酯、咪唑季銨堿、反丁烯二酸單酯咪唑季銨鹽抗菌劑的合成和表征，合成了離子型抗菌劑甲基烷基咪唑季銨型反丁烯二酸單乙酯、甲基辛基咪唑季銨型反丁烯二酸單乙酯、甲基辛基咪唑季銨型反丁烯二酸單辛酯等。產品純度達96.5%以上。生物活性研究結果表明其具有強的抗菌作用。甲基辛基咪唑季銨型反丁烯二酸單乙酯、甲基辛基咪唑季銨型反丁烯二酸單辛酯對大腸桿菌、枯草芽孢桿菌、金黃色葡萄球菌的最低抑菌濃度低于6.0×10-5g/mL。

產品詳細介紹USB系列電壓傳感器、微電壓傳感器、多量程電壓傳感器、多量程電流傳感器、電流傳感器、微電流傳感器、毫電流傳感器、電流傳感器、溫度傳感器、熱輻射傳感器、快速溫度傳感器、表面溫度傳感器、高溫傳感器、力傳感器、位移傳感器、光電門傳感器、加速度傳感器、轉動傳感器、光強傳感器、磁場傳感器、聲音傳感器、G-M傳感器、光強分布傳感器、氣體壓強傳感器、相對壓強傳感器、滴定計數器、PH傳感器、電導率傳感器、氣中氧傳感器、溶氧傳感器、二氧化碳傳感器、濕度傳感器、色度計、濁度計、心電圖傳感器、呼吸傳感器、氧化還原傳感器、二氧化硫傳感器、亞硝酸離子傳感器、氣體酒精傳感器、氯氣傳感器、風速傳感器。

沈陽華嶠器化玻有限公司，成立于2002-04-10，注冊資本為216萬人民幣，法定代表人為戴軍，經營狀態為存續，工商注冊號為210102000083862，注冊地址為沈陽市和平區北七馬路１４號１４－１，經營范圍包括分析儀器、化工原料（不含易燃易爆危險品）批發、零售。（依法須經批準的項目，經相關部門批準后方可開展經營活動。）

中標麒麟服務器虛擬化系統是基于中標麒麟虛擬化平臺軟件V7，面向高安全服務器虛擬化領域應用研制的安全保密虛擬化平臺；產品通過國家保密科技測評中心基于《涉密信息系統服務器虛擬化和桌面虛擬化產品安全保密技術要求》（BMB30-2017）的安全性檢測。支持海光、ARM64及 X86平臺。 中標麒麟服務器虛擬化系統支持管理大規模服務器資源、網絡資源、存儲資源，實現資源池化并統一管理調度；為關鍵業務提供靈活的基礎資源調度，高安全性、優越的性能和穩定性；提供三員管理、國密算法支持、完整性度量及保護、惡意行為防護等系列安全保密措施，保證高安全領域虛擬化平臺的高效、安全穩定運行。 產品特點 中標麒麟服務器虛擬化系統能夠在提高數據中心空間利用率、服務器利用率，減少硬件成本投入，降低能耗，減少服務中斷時間的同時，提高資源使用的靈活性；提高業務系統的響應速度，提高基礎架構管理效率，同時為客戶構建的服務器虛擬化系統符合國家安全相關標準要求，是構建合規、安全、保密、敏捷、易用、可靠的服務器虛擬化平臺系統的可靠選擇。 項目 內容 安裝部署及升級維護 支持自動化大規模部署 支持不停機升級維護 系統管理功能 對計算、存儲、網絡資源虛擬化成資源池并統一調度管理 提供集群級別的資源負載均衡調度及高可用保護 提供集群、主機、虛擬機級別的資源使用情況及運行狀態實時監控，支持自定義監控項及監控項告警閾值，支持監控性能圖及報表 支持虛擬機在線遷移及遷移壓縮、遷移加密 支持虛擬機、主機網絡QoS管理 支持虛擬網絡管理，支持VLAN 支持平臺級手動/自動虛擬機備份恢復 安全保密功能 管理員登錄限制、多因子身份鑒別、登錄失敗處理 管理員權限分離和職責劃分（三員管理） 訪問控制（限制管理員對資源的訪問權限） 啟動過程完整性校驗（保證虛擬機組件的完整性） 安全審計（對所有管理員的操作生成審計日志） 虛擬機密級標識全生命周期與虛擬機綁定 數據保護（機密性、完整性、密碼要求等） 虛擬網絡安全（VLAN、虛擬交換機隔離、網絡帶寬管理等） 支持惡意代碼防護功能 安全管理（虛擬化服務保護、虛擬機監視器安全、監控管理、外聯監控、外接存儲設備管控） 虛擬機隔離（物理資源與虛擬資源、虛擬CPU、虛擬機內存、存儲） 殘留信息保護（磁盤空間、內存）