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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

W-氧化物電極材料（通常氧化物種類為ThO2,CeO2及La2O3等，含量為2%重量百分比）廣泛應用于惰性氣體保護電弧焊和等離子體焊接、切割、噴涂、熔煉等工業領域。在使用過程中，電極材料擔負發射電子，維持電弧穩定燃燒的作用，同時還承受高能離子轟擊和高燒蝕等惡劣服役條件。正是由于其重要地位，電極材料被譽為電弧等離子體發生器的"心臟"。采用先進特殊工藝開發的新

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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?？梢允褂闷渌馁|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

本項目折流濕地濾池+側向潛流濕地床污水處理系統設計了全新的厭氧豎向 折流濕地和兼（好）氧側向潛流濕地組合。其解決的關鍵技術體現在：濕地系統 中合理設置了自然復氧區、濕地床深度和內回流系統（在高濃度進水和低溫時啟 動），突破了現有人工濕地技術氧傳遞能力低的局限，達到系統內溶解氧的科學 分布，供氧效率是現有人工濕地的約4倍，顯著提升了側向潛流濕地床的溶解氧 水平；在無能耗下大幅提升了濕地系統內的微生物作用強度，極大地提高了氮及 有機物的去除效率；優化了濕地流態，提高了水力效率，解決了現有技術池容利 用率低的缺陷。

人工智能技術飛速發展,我國大體上能夠與世界先進國家發展同步。我國擁有自主知識產權的文字識別、語音識別、中文信息處理、智能監控、生物特征識別、工業機器人、服務機器人、無人駕駛汽車等很多智能科技成果已進入市場,但是9%以上是軟件、算法產品，在人工智能神經網絡芯片研發方向上,我國又是落后于美國5-10年左右，可以預見的是,將來我國的人工智能神經網絡硬件又將進口大量的IBM、Google、NVIDA、Braodcom等公司的產品,遵循的標準又將按美國的標準,在市場上處于弱勢地位。

近日，東南大學化學化工學院青年教師陳旭漫博士在國際頂級期刊《Angewandte Chemie（德國應用化學）》上發表題為“Efficient Near-Infrared Emissive Artificial Supramolecular Light-Harvesting System for Imaging in Golgi Apparatus”的學術論文。光捕獲過程作為將自然光進行捕獲、能量轉化并利用的步驟，是植物光合作用中第一個也是十分重要的過程。構筑人工光捕獲體系對于光能的利用具有重要意義，但目前構筑具有高效人工光捕獲體系仍存在很大挑戰。東南大學研究團隊利用“杯芳烴誘導聚集”策略，設計合成兩親磺化杯芳烴和陽離子型萘基吡啶衍生物作為熒光給體在水溶液中自組裝，并引入尼羅藍作為熒光受體分子，成功構筑了近紅外發射的超分子人工光捕獲體系。通過進一步研究，團隊發現該體系在細胞內依然保持很高的光捕獲效率和高度穩定性，同時證明了其對高爾基體染色的選擇性。該研究對于人工超分子光捕獲體系傳感、成像、診斷等方面的研究有著重要的推動作用。論文第一作者為東南大學化學化工學院青年教師陳旭漫，東南大學為第一通訊單位。

神獸們一批批“歸籠”，對于家長們來說，真是大舒一口氣。不過為了孩子們的安全，各個學?？啥假M盡了心思。為了迎接學生返校，溫州大學的南北校區大門口，都裝上了人工智能防疫的神器。這套由學校大數據與信息技術研究院自主研發的“人工智能防疫系統”，是學校教師自己的研究成果，為學校即將到來的復學工作奠定基礎，做好充分的安全準備。“人工智能防疫系統”是溫州大學大數據與信息技術研究院基于數據挖掘技術自主創新研發的智能系統，在傳統“亮碼+人工核驗登記”的通行方式上進行改進升級，與校園大數據、市民卡健康碼等數據平臺共享，通過人臉識別打造非接觸式體征識別與統計管理方式。除此以外，這套系統還結合人流高峰與日常人行、車行、訪客管理等多重場景模式，為師生數字化信息后端服務提供有效防疫應用保障，可實現無接觸高精度體溫檢測，精準掌握風險點，降低防控成本、減少感染風險，大大提升防疫管理水平，提前阻斷疫情蔓延渠道。此外，這套智能防疫系統可在學校數據庫中搜集比對師生基本屬性及假期行為數據，通過后臺分析算法挖掘和模擬用戶畫像，自動摸排并動態監測師生異常，為學校相關管理部門提供管理和決策依據，提前做好疫情防護及應急預案工作。溫州大學大數據與信息技術研究院成立于2019年10月23日，位于溫州市龍灣區浙南云谷，是依托溫州市人民政府與中國交通通信信息中心戰略合作協議，由交通安全應急信息技術國家工程實驗室、溫州高新區（浙南科技城）管委會和溫州大學共同建設、共同組織管理的研究開發機構。研究院科研主力多為溫州大學計算機與人工智能學院博士教師。為保障開學，研究院向溫州大學捐贈了兩套系統，學校各部門對即將到來的開學潮充分調研，做好了充足準備。

主要研究自然語言處理研究領域的算法和應用實踐。涉及語義解析、意圖識別、FAQ 問答、多輪對話、知識圖譜等關鍵技術，研究內容包括分詞、向量表示、分類等文本預處理技術，以及將自然語言處理核心算法應用落實到智能客服、NLP 引擎、航天空管交互等實際場景中，團隊研發的 AI 產品已經跟國內企業、研究所開展了長期合作并動態跟蹤，獲得了廣泛的一致好評。 人工智能 NLP 引擎項目是基于多語種分詞、多語種情緒識別、詞句關系分析、意圖識別、文本聚類等自然語言處理技術實現對海量錄音文本的知識挖掘，識別重要信息。為錄音服務行業下游業務的分析人員提供分析思路，以便得到多維度、多形式分析結果，將發現轉換為可落地的業務決策，這些數據驅動的業務決策，包括客戶體驗、座席行為、產品改進、風險監測等多個方面，幫助企業改善用戶體驗、降低成本、提升效率、提升業績、降低風險等。 1.多語種分詞。分詞指的是將一個字序列切分成一個一個單獨的詞，是將連續的字序列按照一定的規范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫時調用接口進行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統計。 2.詞句關系分析。根據詞句關系接口識別的中心詞，然后用中心詞進行詞頻的統計，對于目標樣本，統計出高頻中心詞用來概括目標樣本中主要描述的對話內容。 3.意圖識別。識別出客戶語句的意圖，以便進行相應的功能操作、信息推薦等。 4.多語種情緒識別。情緒識別是對包含主觀信息的文本進行情感傾向性判斷，正向或者負向（如果能提供訓練數據集，可以識別更多種類的情緒）。為客戶之聲下游任務的口碑分析、話題監控、輿情分析等應用提供幫助。目前支持中文、粵語的情緒識別。根據情緒標識，用情緒進行搜索和統計分析。 5.文本聚類。文本聚類將一大段文本中心詞和中心詞的關聯詞、近義詞生成一個圖，用于可視化文本的內容。 6.自定義分詞、意圖。對分詞分詞、意圖種類進行增刪、擴展、微調等。