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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺(tái)
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一種3,3-二氟丙烯基硫醚化合物及其制備方法
本發(fā)明公開了一種光催化制備3,3?二氟丙烯基硫醚類化合物的方法，屬于有機(jī)合成技術(shù)領(lǐng)域。該方法在惰性氣體保護(hù)下，以3,3?二氟烯丙基硫醚和缺電子烯烴為原料，加入光催化劑、三乙烯二胺、磷酸二氫鈉及溶劑，在450?460nm波長(zhǎng)，40W LED光源照射及25?35℃條件下進(jìn)行光催化反應(yīng)，經(jīng)柱層析純化得到目標(biāo)產(chǎn)物。該方法采用可見光催化策略，高效構(gòu)建了含α,α?二氟烯丙基片段的化合物。與傳統(tǒng)方法相比，具有反應(yīng)條件溫和、無需過渡金屬催化劑、官能團(tuán)兼容性好、原子經(jīng)濟(jì)性高等優(yōu)勢(shì)。所合成的3,3?二氟丙烯基硫醚類化合物在藥物分子設(shè)計(jì)、功能材料開發(fā)及農(nóng)藥合成等領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價(jià)值。本發(fā)明為含氟有機(jī)化合物的綠色合成提供了新途徑。
南京工業(yè)大學(xué)
2021-01-12
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超級(jí)電容器用二氧化錳復(fù)合電極的研究與開發(fā)
超級(jí)電容器能提供比物理電容器更高的能量密度，比電池更高的功率密度和更長(zhǎng)的循環(huán)壽命。具有充電速度快、放電電流大、效率高、循環(huán)壽命長(zhǎng)、工作溫度范圍寬、可靠性好和綠色環(huán)保等優(yōu)點(diǎn)。作為備用電源或獨(dú)立電源能夠廣泛地應(yīng)用于消費(fèi)類電子產(chǎn)品和電動(dòng)汽車領(lǐng)域，還能用于新能源發(fā)電系統(tǒng)、分布式儲(chǔ)能系統(tǒng)、智能分布式電網(wǎng)系統(tǒng)等領(lǐng)域。
以石墨氈、泡沫鎳等三維結(jié)構(gòu)材料為基底，碳納米管層電泳沉積在基底上，微量金屬納米顆粒和二氧化錳層電化學(xué)沉積在碳納米管層上。不使用傳統(tǒng)壓片法制備電極，保持了基底的原有三維微結(jié)構(gòu)，而且全部制備過程無需使用黏結(jié)劑。二氧化錳呈納米片狀形貌，具有很高的比表面積和電化學(xué)活性。所制得二氧化錳復(fù)合電極應(yīng)用于超級(jí)電容器具有高比電容和低電極電阻。
蘭州大學(xué)
2021-01-12
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氨法-塔式常壓捕集吸收二氧化碳系統(tǒng)及工藝
一種氨法-塔式常壓捕集吸收二氧化碳系統(tǒng)及工藝，包括稀氨水供給裝置等，二氧化碳吸收塔包括罐體等，罐體頂部設(shè)有排氣管，稀氨水供給裝置通過管路與第一噴淋裝置連接，引風(fēng)機(jī)通過管路與第一換熱器連接，第一換熱器通過管路伸入罐體下部，罐體底部、第二泵、第二換熱器、結(jié)晶槽、離心機(jī)、母液槽之間依次通過管路連接，母液槽、第三泵、第二噴淋裝置之間依次通過管路連接，第二、三泵的進(jìn)口之間連接第一管路，高濃度氨水儲(chǔ)槽通過管路與第一泵連接，第一泵通過管路與第二噴淋裝置連接，冷卻裝置的冷卻水進(jìn)水管與第一換熱器的冷卻水進(jìn)水管連接在一起，冷卻水進(jìn)水管上設(shè)有調(diào)節(jié)閥。本發(fā)明減碳效率高，工藝流程簡(jiǎn)單、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化、投資及運(yùn)行成本低廉。
安徽理工大學(xué)
2021-04-13
一種三聚氰胺-二醛縮合物及其合成方法和應(yīng)用
本發(fā)明涉及一種聚合物熒光納米材料的合成方法及應(yīng)用，其合成方法基于西弗堿反應(yīng)原理，將三聚氰胺和二醛類化合物作為起始原料，采用一步溶劑熱法，在高溫下進(jìn)行縮聚反應(yīng)獲得。該納米材料不但具有強(qiáng)烈的熒光，還有很強(qiáng)的散射，在染料敏化太陽(yáng)能電池中，既可充當(dāng)染料敏化劑來吸收太陽(yáng)光進(jìn)行光電轉(zhuǎn)換又可代替光散射層重新捕獲未吸收的太陽(yáng)光，減小能量損失。
技術(shù)特點(diǎn)：聚合物納米顆粒中既沒有多環(huán)芳烴結(jié)構(gòu)也沒有長(zhǎng)鏈共軛結(jié)構(gòu)，但卻能發(fā)出很強(qiáng)的熒光。同時(shí)，其熒光顏色可以通過改變激發(fā)波長(zhǎng)調(diào)節(jié)。獲得的聚合物納米材料是一種純粹的有機(jī)物熒光納米材料，其中不含任何Cd、Hg、Pb等重金屬離子，而且顆粒之間以共價(jià)鍵連接，具有良好的穩(wěn)定性。主要指標(biāo)：白光發(fā)射譜帶很寬，半峰寬可達(dá)150 nm，量子產(chǎn)率22%。應(yīng)用情況：材料性質(zhì)穩(wěn)定，量子產(chǎn)率高。
蘭州大學(xué)
2021-01-12
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一種基于改進(jìn)二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法的圖像去噪方法
本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法的圖像去噪方法,首先，將待去噪圖像經(jīng)傳統(tǒng)BEMD算法進(jìn)行自適應(yīng)分解得到各階IMF后，對(duì)各個(gè)IMF的概率密度函數(shù)與待去噪圖像概率密度函數(shù)之間的相似性進(jìn)行測(cè)量，其次，根據(jù)相似性測(cè)量值區(qū)分出噪聲主導(dǎo)模態(tài)函數(shù)與信號(hào)主導(dǎo)模態(tài)函數(shù)的邊界索引值,然后，使用小波去噪算法對(duì)噪聲主導(dǎo)模態(tài)函數(shù)進(jìn)行降噪處理得到實(shí)際的圖像噪聲，接著，重構(gòu)出與原圖像具有相同信噪比的多幅圖像后對(duì)其累加求平均、實(shí)現(xiàn)將噪聲壓縮到低階IMF中，最后，使用BEMD?DT對(duì)該平均圖像進(jìn)行去噪處理。通過本發(fā)明方法對(duì)圖像進(jìn)行去噪，取得效果均好于小波降噪以及傳統(tǒng)BEMD等降噪方法的去噪效果。
東南大學(xué)
2021-04-11
紅外二氧化碳傳感器C20E（教育行業(yè)專用）
產(chǎn)品詳細(xì)介紹 紅外二氧化碳傳感器C20E（教育行業(yè)專用） C20E二氧化碳傳感器專為教育應(yīng)用而設(shè)計(jì)。在0-40℃溫度范圍內(nèi)有補(bǔ)償。 C20E通過四線連接就可以工作了：+5V、0V、串行輸入、串行輸出。 產(chǎn)品主要參數(shù)： 1) 檢測(cè)范圍：5% 2) 溫度范圍：0-40℃ 3) 供電電壓：5V 4) 零點(diǎn)誤差：20ppm 5) 預(yù)熱時(shí)間：120S
深圳市新世聯(lián)科技有限公司
2021-08-23
6.5" 二分頻無源同軸塑殼吸吊頂全頻音箱-PH06
PH06是一款無源同軸塑殼吸（吊）頂音箱，由5個(gè)1寸的釹磁球頂高音單元和1個(gè)6.5寸釹磁中低音單元構(gòu)成一個(gè)動(dòng)態(tài)余量極大的組合，高音同軸弧形陣列式排布在中低音上方，聲像定位更準(zhǔn)，減少墻壁和地板的反射，聲場(chǎng)覆蓋均勻。產(chǎn)品完全自主創(chuàng)新設(shè)計(jì)，已申請(qǐng)專利。音色清晰明亮、厚實(shí)飽滿，可外漏頂部吊掛式安裝，也可以半隱藏頂部鎖扣固定式安裝，可以完美應(yīng)用于各類室內(nèi)擴(kuò)聲場(chǎng)合。
音王電聲股份有限公司
2022-07-02
2020年度高博會(huì)“雙百計(jì)劃”第二組雙走訪活動(dòng)圓滿成功
為深化產(chǎn)教融合、校企合作，促進(jìn)教育鏈、人才鏈與產(chǎn)業(yè)鏈、創(chuàng)新鏈有效銜接，進(jìn)一步推選2020年度中國(guó)高等教育博覽會(huì)“校企合作 雙百計(jì)劃”（以下簡(jiǎn)稱“雙百計(jì)劃”）典型案例，中國(guó)高等教育學(xué)會(huì)于2021年3月20-25日開展了“雙百計(jì)劃”第二組雙走訪活動(dòng)。
中國(guó)高等教育博覽會(huì)
2021-03-29
合肥研究院等在雙軸應(yīng)力調(diào)控二維材料析氫方面獲進(jìn)展
近日，中國(guó)科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院固體物理研究所納米材料與器件技術(shù)研究部與新加坡南洋理工大學(xué)合作，在雙軸應(yīng)力調(diào)控二維材料析氫方面取得新進(jìn)展。相關(guān)研究成果發(fā)表在Advanced Materials上。
合肥物質(zhì)科學(xué)研究院
2022-11-07
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一種基于關(guān)聯(lián)分析與關(guān)聯(lián)分類的蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)技術(shù)
發(fā)明公開了一種基于關(guān)聯(lián)分析與關(guān)聯(lián)分類的蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)技術(shù)，以雙庫(kù)協(xié)同機(jī)制為基礎(chǔ)，將KDD*過程模型引入蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)問題中，KAAPRO方法以數(shù)據(jù)挖掘(知識(shí)發(fā)現(xiàn))為主體，采用基于KDD*過程模型Maradbcm算法以及關(guān)聯(lián)規(guī)則分類D-CBA方法。KAAPRO方法所取得關(guān)聯(lián)規(guī)則在一定程度上揭示了氨基酸物化屬性對(duì)蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)的影響關(guān)系，從而提高了預(yù)測(cè)的精度。其中Maradbcm算法挖掘意外規(guī)則的特性對(duì)純度較高的α蛋白質(zhì)庫(kù)與β蛋白質(zhì)庫(kù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘，由此獲得的挖掘結(jié)果是精化的規(guī)則。D-CBA關(guān)聯(lián)分類方法使用可信度與支持度的測(cè)度作為一個(gè)復(fù)合型度量來進(jìn)行蛋白質(zhì)關(guān)聯(lián)分類。在保證預(yù)測(cè)精度的同時(shí)，為生物學(xué)家對(duì)二級(jí)結(jié)構(gòu)進(jìn)一步分析提供了依據(jù)。
北京科技大學(xué)
2021-04-11