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實現(xiàn)了一例性能優(yōu)越的高溫多軸鐵電體進而獲得了可實用的鐵電薄膜
利用新的鐵電相變機理實現(xiàn)了一例性能優(yōu)越的高溫多軸鐵電體進而獲得了可實用的鐵電薄膜，而且展示了如何利用較弱的配位鍵在分子晶體中實現(xiàn)傳統(tǒng)無機材料難以實現(xiàn)的涉及“配位鍵斷裂與重組”的結(jié)構(gòu)相變，為開發(fā)新型分子材料打開了新的大門?通過巧妙的分子設(shè)計與晶體工程成功合成了一例分子鈣鈦礦型鐵電體[(CH3)3NOH]2[KFe(CN)6]，它可以表現(xiàn)出傳統(tǒng)無機鈣鈦礦化合物難以實現(xiàn)的涉及配位鍵斷裂與重組的鐵電相變。這種劇烈的結(jié)構(gòu)相變使該化合物具有十二重鐵電極軸（多于鈦酸鋇），居里溫度為402K（高于鈦酸鋇）。他們進一步發(fā)現(xiàn)該化合物可通過簡單溶液旋涂方法制備成具有良好性能的鐵電薄膜，其極化反轉(zhuǎn)的頻率高達5kHz，微觀鐵電疇可在偏置電壓下進行可逆極化反轉(zhuǎn)，有望代替無機鐵電體用于制作下一代柔性鐵電元器件。
中山大學(xué)
2021-04-13
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一種集自動清掃、粉碎、擠壓成型于一體可與機動車配套使用的落葉清掃設(shè)備
本發(fā)明提供一種集清掃、粉碎、粘合擠壓成型于一體可與機動車（拖拉機）、汽油機等配套使用的落葉清掃設(shè)備。其中采用掃輥與傳送帶、傳送帶與粉碎倉、粉碎倉與粘合擠壓成型裝置相結(jié)合的方式，完成對落葉的收集、粉碎、粘合擠壓成型一體化操作。技術(shù)方案包括向內(nèi)清理掃輥、上升式掃輥、刮板式輸送帶、粉碎倉、粘合擠壓成型部分等。向內(nèi)清理掃輥將設(shè)備前方及兩側(cè)落葉收集到兩個掃輥中間位置，經(jīng)上升式掃輥與刮板式輸送帶相切連接，輸送到粉碎倉，落葉碎渣與粘合劑混合后進入粘合擠壓成型部分壓縮成塊狀。本發(fā)明是通過機械力完成落葉收集、粉碎、粘合擠壓成型，實現(xiàn)落葉回收利用，解決了落葉回收困難的問題，又避免了資源的浪費和環(huán)境的污染，具有良好的經(jīng)濟效益和推廣價值。
青島農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-04-11
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科研進展 | 甄瑩團隊發(fā)現(xiàn)蔽眼蝶翅膀眼斑表型可塑性具有可遺傳的自然多樣性
春風(fēng)如酥，花開爛漫，最是一年好時節(jié)。走在田間的小路上舉目望去，蝴蝶翩飛，如果看到上圖的兩種蝴蝶，它們翅膀上的特征如此不同，你或許會認為它們是不同的物種，而事實上它們是同一物種，只不過是在不同的季節(jié)有不同的外部形態(tài)。這種現(xiàn)象在生物學(xué)上稱之為表型可塑性。
西湖大學(xué)
2023-04-19
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一種可同時吸收揮發(fā)性有機物并高效捕集細顆粒物的褶式濾筒
（專利號：ZL 201410258557.5） 簡介：本發(fā)明公開了一種可吸收揮發(fā)性有機物并高效捕集細顆粒物的褶式濾筒，屬于空氣過濾領(lǐng)域。該褶式濾筒的過濾介質(zhì)分為兩層，靠近迎風(fēng)面?zhèn)鹊囊粚訛榇中Щ蛑行н^濾介質(zhì)，另一層為高效過濾介質(zhì)，所述靠近迎風(fēng)面?zhèn)鹊囊粚舆^濾介質(zhì)中通過噴灑或浸漬方法浸漬了一定量的以活性氧化鋁為載體的鐵、銀離子顆粒物；褶式濾筒的外徑為160～350mm，濾筒外圓周上褶與褶間的弧長為3.9～4.5mm，褶高為褶數(shù)的18％～25％。
安徽工業(yè)大學(xué)
2021-01-12
Aigtek西安安泰電子 ATG-2000系列功率信號源 可輸出正弦波、方波、三角波、脈沖波
西安安泰電子科技有限公司
2022-06-01
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一種具有可光致細胞脫附的二氧化鈦/白蛋白/生物信號分子復(fù)合涂層及其制備方法
本發(fā)明公開的具有可光致細胞脫附的二氧化鈦/白蛋白/生物信號分子復(fù)合涂層，自下而上依次有基底、二氧化鈦納米點層以及白蛋白與生物信號分子層，其中，二氧化鈦納米點層中二氧化鈦納米點的尺寸為20～300nm，密度為1.0×109～1×1011/cm2，白蛋白與生物信號分子層充滿二氧化鈦納米點之間的間隙，并覆蓋二氧化鈦納米點。其制備：包括制備二氧化鈦前驅(qū)體溶膠；依次將前驅(qū)體溶膠、白蛋白與生物信號分子的混合物旋涂在基底上并進行熱處理。該所得到的復(fù)合涂層具有良好的生物相容性有利于細胞的初始附著、增殖和后續(xù)脫附。可廣泛用于體外細胞培養(yǎng)和組織工程等生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域。
浙江大學(xué)
2021-04-13
關(guān)于發(fā)布可解釋、可通用的下一代人工智能方法重大研究計劃2024年度項目指南的通告
該重大研究計劃面向以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能方法魯棒性差、可解釋性差、對數(shù)據(jù)的依賴性強等基礎(chǔ)科學(xué)問題，挖掘機器學(xué)習(xí)的基本原理，發(fā)展可解釋、可通用的下一代人工智能方法，并推動人工智能方法在科學(xué)領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用。
國家自然科學(xué)基金委
2024-03-15