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工信部：推動(dòng)5G在高鐵等人流密集區(qū)域深度覆蓋
在國(guó)務(wù)院新聞辦公室今日舉行的發(fā)布會(huì)上，工業(yè)和信息化部信息通信管理局局長(zhǎng)趙志國(guó)表示，2022年是5G應(yīng)用規(guī)模化發(fā)展的關(guān)鍵之年，工業(yè)和信息化部持續(xù)完善5G網(wǎng)絡(luò)覆蓋，加快推動(dòng)5G與垂直行業(yè)的深度融合。其中，將提升5G網(wǎng)絡(luò)在高鐵等人流密集區(qū)域以及在工業(yè)、醫(yī)療等重點(diǎn)行業(yè)的深度覆蓋水平。
人民網(wǎng)
2022-01-21
工信部：“動(dòng)態(tài)清零”政策對(duì)地方產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈影響有限
在國(guó)務(wù)院新聞辦公室今日舉行的發(fā)布會(huì)上，工業(yè)和信息化部總工程師、新聞發(fā)言人田玉龍表示，目前國(guó)內(nèi)疫情出現(xiàn)多點(diǎn)散發(fā)，部分城市采取了一些管控，可能對(duì)部分地區(qū)產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈產(chǎn)生了局部性影響，但這些影響都是短期的，且范圍有限，對(duì)宏觀產(chǎn)業(yè)鏈也沒(méi)有產(chǎn)生大的影響。
人民網(wǎng)
2022-01-21
教育部科信司：強(qiáng)化國(guó)家戰(zhàn)略科技力量 加快關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)
為深入貫徹落實(shí)黨中央關(guān)于關(guān)鍵核心技術(shù)自主創(chuàng)新的重要部署，充分發(fā)揮高校基礎(chǔ)研究主力軍和重大科技突破策源地作用，強(qiáng)化高水平研究型大學(xué)建設(shè)與國(guó)家戰(zhàn)略目標(biāo)、戰(zhàn)略任務(wù)的對(duì)接，教育部加強(qiáng)政策引領(lǐng)、優(yōu)化資源配置，奔著最緊急、最急迫的問(wèn)題去，加快原始創(chuàng)新突破和關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)，努力為解決“卡脖子”問(wèn)題提供支撐。
教育部科信司
2022-03-18
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一種能區(qū)分小麥初生根、次生根的分根套管裝置
本實(shí)用新型涉及一種能區(qū)分小麥初生根、次生根的分根套管裝置，包括內(nèi)PVC管和外PVC管，內(nèi)PVC管設(shè)置在外PVC管內(nèi)部縱向中心線位置；內(nèi)PVC管頂部設(shè)有分根錐形帽，分根錐形帽頂部中間位置設(shè)有填土注水孔，分根錐形帽上部錐形側(cè)面上分布有多個(gè)種植孔；內(nèi)PVC管管壁側(cè)面分布有多個(gè)水分平衡孔。該實(shí)用新型的優(yōu)勢(shì)在于內(nèi)管頂部錐形帽的設(shè)計(jì)，既可以實(shí)現(xiàn)更好的初生根、次生根分離，又可以填土，注水；內(nèi)管壁有水分平衡孔，可以保證初生根、次生根的生長(zhǎng)環(huán)境一致，具有分離徹底，操作方便，干擾少，苗存活率較高等優(yōu)點(diǎn)。
青島農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-04-11
藥大學(xué).jpg){kind=logo}
中藥液體制劑的陶瓷膜分高在線耦合超聲方法
【發(fā) 明 人】潘林梅；郭立瑋；黃敏燕；朱華旭【技術(shù)領(lǐng)域】本發(fā)明涉及一種陶瓷膜分離的技術(shù)，特別涉及一種適用于陶瓷膜微濾中藥液體制劑的膜分離方法。【摘要】 本發(fā)明公開(kāi)了一種中藥液體制劑的陶瓷膜分離在線耦合超聲方法，步驟為：藥液加壓至膜組件中，調(diào)節(jié)陶瓷膜工作壓力與溫度，打開(kāi)滲透液閥門，測(cè)定單位時(shí)間內(nèi)滲透液流出量，截留液循環(huán)流回原料罐，陶瓷膜管處于功率為5～20W的超聲中，工作壓差為0.1～0.5MPa，藥液溫度范圍為5～85℃。所述的超聲由探頭式超聲發(fā)生器發(fā)生，超聲探頭進(jìn)入陶瓷膜管的深度占陶瓷膜管總長(zhǎng)的10～90％。藥液為中藥酒類液體制劑或以水為溶劑的中藥液體制劑。可以在線控制膜污染、降低清洗頻率、顯著提高膜的分離效率。
南京中醫(yī)藥大學(xué)
2021-04-13
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超聲波改變濕藻細(xì)胞分形結(jié)構(gòu)促進(jìn)油脂萃取的方法
本發(fā)明涉及生物質(zhì)能利用技術(shù)，旨在提供一種超聲波改變濕藻細(xì)胞分形結(jié)構(gòu)促進(jìn)油脂萃取的方法。該方法包括：收獲分形維數(shù)為1.21～1.24、細(xì)胞壁厚度為0.07～0.08μm的濕藻，然后進(jìn)行超聲波輻照改性，控制超聲波輻照功率和時(shí)間使?jié)裨逯屑?xì)胞的分形維數(shù)上升為1.46～1.51，細(xì)胞壁厚度減小為0.04～0.06μm；向處理后的濕藻中加入萃取劑，進(jìn)行油脂萃取；所述濕藻細(xì)胞是指含水率在10～90％的微藻細(xì)胞的集合體。本發(fā)明利用超聲波改變濕藻細(xì)胞分形結(jié)構(gòu)促進(jìn)油脂萃取，省去了傳統(tǒng)方法中濕藻細(xì)胞的脫水干燥等高能耗步驟，通過(guò)提高藻細(xì)胞分形維數(shù)和降低細(xì)胞壁厚度，使萃取劑對(duì)細(xì)胞內(nèi)油脂的萃取效率提高到85-90％。
浙江大學(xué)
2021-04-13
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基于光譜擬合與差分算法的光纖傳感動(dòng)態(tài)信號(hào)解調(diào)方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于光譜擬合與差分算法的光纖傳感動(dòng)態(tài)信 號(hào)解調(diào)方法，包括：掃描得到光譜紋波；對(duì)光譜紋波進(jìn)行擬合獲得靜 態(tài)光譜；將光譜紋波與靜態(tài)光譜進(jìn)行差分處理獲得差值信號(hào)；對(duì)光譜 紋波的極值點(diǎn)進(jìn)行擬合獲得上下邊緣包絡(luò)曲線；對(duì)上下邊緣包絡(luò)曲線 進(jìn)行差分處理獲得光譜變化函數(shù)，將差值信號(hào)與光譜變化函數(shù)進(jìn)行歸 一化處理，獲得去包絡(luò)后差值信號(hào)，根據(jù)掃描速度和初始波長(zhǎng)將波長(zhǎng) 換算為時(shí)間，獲得去包絡(luò)后時(shí)域動(dòng)態(tài)信號(hào)。本方法對(duì)紋波光譜及其擬 合曲線進(jìn)行差分獲得動(dòng)態(tài)信號(hào)，可以消除諸如溫度、濕度等環(huán)境干擾， 且恢復(fù)的動(dòng)態(tài)
華中科技大學(xué)
2021-04-14
基于分形彈簧結(jié)構(gòu)的 RFID 電子標(biāo)簽、射頻天線及制備方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于平面分形彈簧結(jié)構(gòu)的 RFID 電子標(biāo)簽射頻天線，其為由多個(gè)呈分形彈簧結(jié)構(gòu)的線圈段依次首尾相連形成的閉合線圈。本發(fā)明還提供了基于所述射頻天線的 RFID 電子標(biāo)簽，射頻天線附著于基板上，線圈段的彈簧伸縮方向與其處的基板區(qū)域受到的拉伸方向一致。本發(fā)明還提供了制備所述 RFID 電子標(biāo)簽的方法。本發(fā)明 RFID 電子標(biāo)簽在基板橫向和縱向分別布置有與基板拉伸方向一致的多級(jí)彈簧分形結(jié)構(gòu)的射頻天線，存在較大的變形冗余，能夠承受軸向和橫向拉伸與壓縮，具有很大的彎曲變形能力，從而使其可以貼在人體
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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基于差分熵和結(jié)構(gòu)相似性的圖像編碼質(zhì)量預(yù)測(cè)方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于差分熵和結(jié)構(gòu)相似性的圖像編碼質(zhì)量預(yù)測(cè)方法，包括步驟：步驟 1，獲取樣本圖 像序列中各樣本圖像的圖像差分熵及不同壓縮倍數(shù)下的圖像結(jié)構(gòu)相似性；步驟 2，基于步驟 1 獲取的數(shù)據(jù)， 采用線性擬合方式構(gòu)建不同壓縮倍數(shù)下圖像差分熵與圖像結(jié)構(gòu)相似性間的線性關(guān)系，即圖像編碼質(zhì)量預(yù)測(cè)模 型；步驟 3，根據(jù)待預(yù)測(cè)圖像的圖像差分熵，采用圖像編碼質(zhì)量預(yù)測(cè)模型即可獲得待預(yù)測(cè)圖像在不同壓縮倍 數(shù)下的圖像結(jié)構(gòu)相似性。本發(fā)明簡(jiǎn)單，高效，無(wú)需消耗較大的硬件
武漢大學(xué)
2021-04-14
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基于空譜差分輔助核聯(lián)合稀疏表示的高光譜圖像分類
該成果提出了一種基于空譜差分輔助核聯(lián)合稀疏表示分類的高光譜圖像分類方法。本章方法的主要?jiǎng)?chuàng)新性在于：1）能夠?qū)⒐庾V的差分輔助信息和原光譜特征信息有效結(jié)合。2）能夠考慮不同光譜屬性間的高階空間相關(guān)信息。3）原空譜和差分空譜核特征字典的信息通過(guò)具有混合正則的核聯(lián)合稀疏表示分類方法得到充分利用。通過(guò)在真實(shí)高光譜圖像數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)表明，該成果提出的方法能夠有效地提高高光譜遙感圖像的分類效果。
主要技術(shù)指標(biāo)
不同數(shù)據(jù)集下的訓(xùn)練樣本與測(cè)試樣本數(shù)參閱表 1. 在該訓(xùn)練樣本集數(shù)量下的分類結(jié)果表現(xiàn)參見(jiàn)表 2. 相比于傳統(tǒng)分類器 SVM，OA 提高了約 20%；相比于 SOMP，OA 提高了約20%。
該成果無(wú)需使用 GPU 資源在保證精度的同時(shí)有效提升了分類的精度和效果，同時(shí)在較少訓(xùn)練樣本條件下仍能得到較好的分類精度和分類效果。
表 1. 不同數(shù)據(jù)集下的訓(xùn)練樣本選取數(shù)量
表 2. PaviaU 大學(xué)數(shù)據(jù)下不同方法的正確率比較
西安電子科技大學(xué)
2023-03-22