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          • 本發(fā)明提供一種鉍摻雜鈮酸鈉/氧空位二氧化鈰異質(zhì)結(jié)及其制備方法和用途,所述鉍摻雜鈮酸鈉/氧空位二氧化鈰異質(zhì)結(jié)包括如下摩爾數(shù)的原料組分:鉍摻雜鈮酸鈉3~5摩爾;氧空位二氧化鈰1摩爾。本發(fā)明的這種鉍摻雜鈮酸鈉/氧空位二氧化鈰異質(zhì)結(jié)具有較強(qiáng)的壓電性...
          • 本發(fā)明公開了一種鎳摻雜二氧化鉛臭氧催化陽(yáng)極的制備方法及其應(yīng)用,以鈦基底作為陽(yáng)極,以鈦片作為陰極進(jìn)行陽(yáng)極氧化,以得到的二氧化鈦納米管陣列作為陽(yáng)極,以鈦片作為陰極進(jìn)行二次陽(yáng)極氧化,將得到的新的氧化層的二氧化鈦納米管陣列電極放在管式爐內(nèi),在空氣氛...
          • 本發(fā)明提供一種基于秸稈凈化的污水處理設(shè)備,涉及污水處理技術(shù)領(lǐng)域,包括收集初篩池、秸稈凈水池和濕地調(diào)節(jié)池,所述收集初篩池包括收集初篩池,所述秸稈凈水池包括第一秸稈池、活性污泥池和第二秸稈池,所述濕地調(diào)節(jié)池包括濕地調(diào)節(jié)池,所述收集初篩池和秸稈凈...
          • 本發(fā)明公開了一種低硼高性能無(wú)堿玻璃纖維組合物,涉及玻璃纖維技術(shù)領(lǐng)域。技術(shù)方案為:包括以下質(zhì)量百分比的組分:SiO2:52?60%、Al2O3:11?15%、B2
          • 本發(fā)明公開了一種脂肪醇的直接脫氧芳基化方法,在有機(jī)溶劑中,在光催化劑、鎳催化劑、配體、堿、添加劑、脫氧試劑、分子篩存在條件下,將醇底物和芳香底物直接進(jìn)行脫氧芳基化反應(yīng),得到相應(yīng)醇的芳基化產(chǎn)物,本發(fā)明以醇底物直接進(jìn)行脫氧芳基化反應(yīng),無(wú)須預(yù)處理...
          • 本發(fā)明屬于有機(jī)合成的技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種由羧酸徹底脫氧構(gòu)建α,β?不飽和?γ?內(nèi)酰胺骨架的方法。方法:在保護(hù)性氛圍下,以有機(jī)溶劑為反應(yīng)介質(zhì),羧酸化合物與烯基酰胺在質(zhì)子酸、膦試劑和光催化劑的作用下以及藍(lán)光光照下,發(fā)生反應(yīng),獲得α,β?不飽和?...
          • 本發(fā)明公開了一種烷基醇的直接硼化方法,屬于有機(jī)化合物硼化技術(shù)領(lǐng)域,在有機(jī)溶劑中,在活化劑、堿、催化劑和分子篩存在條件下,將醇底物進(jìn)行脫羥基硼化反應(yīng),從而高效獲得相應(yīng)的硼化產(chǎn)物,本發(fā)明可實(shí)現(xiàn)烷基醇的直接硼化,具有操作簡(jiǎn)便、底物適用范圍廣、官能...
          • 本發(fā)明公開了二元episomal CRISPR/Cas12i系統(tǒng)及其構(gòu)建方法和應(yīng)用,屬于基因編輯工具技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明提供的episomal CRISPR/Cas12i系統(tǒng),可提高無(wú)篩選標(biāo)記的大片段基因整合效率,降低脫靶效應(yīng);可介導(dǎo)大片段DN...
          • 本發(fā)明涉及一種對(duì)轉(zhuǎn)式潮流能發(fā)電裝置,屬于潮流能發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域,包括無(wú)軸式磁懸浮發(fā)電系統(tǒng)和加長(zhǎng)式導(dǎo)流罩,所述無(wú)軸式磁懸浮發(fā)電系統(tǒng)包括葉片安置筒、無(wú)軸式葉片、電池、磁鐵、發(fā)電線圈,所述無(wú)軸式葉片、電池、磁鐵和發(fā)電線圈均安裝在葉片安置筒處。本發(fā)明中...
          • 本發(fā)明屬于檢測(cè)裝置技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種可移動(dòng)非接觸式八角筒磚缺陷檢測(cè)裝置及其檢測(cè)方法。本發(fā)明裝置,包括:第一縱向伸縮桿、第二縱向伸縮桿、第一橫向伸縮桿、第二橫向伸縮桿,檢測(cè)裝置安裝在絲桿滑臺(tái)下方,絲桿滑臺(tái)設(shè)置在八角筒磚生產(chǎn)線上方,第二縱向伸...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于存儲(chǔ)式互感器的竊電取證方法及裝置,涉及電力系統(tǒng)防竊電技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取目標(biāo)電壓等級(jí)線路在目標(biāo)時(shí)刻的第一路數(shù)據(jù)和第二路數(shù)據(jù);將第二累計(jì)電量和第一累計(jì)電量的差值作為實(shí)時(shí)電量偏差;利用第一路數(shù)據(jù)和第二路數(shù)據(jù),計(jì)算電量偏差...
          • 本申請(qǐng)公開了一種電動(dòng)車控制器自動(dòng)化檢測(cè)裝置,包括測(cè)試機(jī)、基板、固定圓板、轉(zhuǎn)動(dòng)環(huán)形板以及轉(zhuǎn)動(dòng)環(huán)形板驅(qū)動(dòng)單元,轉(zhuǎn)動(dòng)環(huán)形板處具有多個(gè)安裝凹槽,安裝凹槽內(nèi)安裝有承載托架,承載托架包括端部座和下定位框;固定圓板處具有多個(gè)工作位,多個(gè)工作位包括上料位、...
          • 本申請(qǐng)公開了一種頁(yè)面交互方法及裝置,用于提高操作的便捷度,該方法包括:響應(yīng)于出行線路的查詢請(qǐng)求,顯示地圖顯示區(qū)域以及線路引導(dǎo)信息區(qū)域;其中,地圖顯示區(qū)域用于在地圖上顯示出行線路,線路引導(dǎo)信息區(qū)域用于顯示出行線路中至少一個(gè)行程段對(duì)應(yīng)的引導(dǎo)信息...
          • 本申請(qǐng)公開了一種鎖屏界面控制方法、裝置及電子設(shè)備,屬于顯示技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:接收對(duì)鎖屏界面中的第一快捷控件的第一輸入;該鎖屏界面包括快捷控件顯示區(qū),該快捷控件顯示區(qū)包括至少一個(gè)快捷控件,每個(gè)快捷控件的擴(kuò)展顯示區(qū)包括至少一個(gè)擴(kuò)展標(biāo)識(shí),其中...
          • 本申請(qǐng)適用于故障檢測(cè)的技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于卷積生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的送料機(jī)器手運(yùn)行異常報(bào)警方法,其方法包括先獲取目標(biāo)機(jī)械手的運(yùn)行數(shù)據(jù)集信息,然后將運(yùn)行數(shù)據(jù)集信息輸入至預(yù)設(shè)的卷積生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型,生成分析結(jié)果信息。本申請(qǐng)能夠?qū)崿F(xiàn)利用由高質(zhì)量的故障...
          • 本申請(qǐng)涉及一種開關(guān)機(jī)壓力測(cè)試方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取測(cè)試參數(shù),其中,測(cè)試參數(shù)包括定時(shí)開機(jī)時(shí)間和多個(gè)關(guān)機(jī)持續(xù)時(shí)長(zhǎng),定時(shí)開機(jī)時(shí)間預(yù)先設(shè)置于待測(cè)設(shè)備的開機(jī)啟動(dòng)程序中,多個(gè)關(guān)機(jī)持續(xù)時(shí)長(zhǎng)是基于待測(cè)設(shè)備的用戶界面接收得到;基于定...
          • 本發(fā)明提供了一種基于區(qū)塊鏈的隱私數(shù)據(jù)共享方法及系統(tǒng),該方法包括:實(shí)時(shí)接收用戶輸入的目標(biāo)企業(yè),并實(shí)時(shí)檢測(cè)出與目標(biāo)企業(yè)對(duì)應(yīng)的企業(yè)信息;根據(jù)企業(yè)信息在目標(biāo)企業(yè)中實(shí)時(shí)創(chuàng)建出對(duì)應(yīng)的區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò),并在實(shí)時(shí)接收到工作人員的訪問請(qǐng)求時(shí),實(shí)時(shí)根據(jù)訪問請(qǐng)求在預(yù)設(shè)...
          • 本發(fā)明公開了基于可配置模板的系統(tǒng)間數(shù)據(jù)交互方法,包括:配置數(shù)據(jù)交互中間件的至少一個(gè)數(shù)據(jù)交互接口的參數(shù);所述數(shù)據(jù)交互中間件依據(jù)所述數(shù)據(jù)獲取規(guī)則從所述第一系統(tǒng)獲取源數(shù)據(jù);依據(jù)所述數(shù)據(jù)格式模板,將所述源數(shù)據(jù)組裝成符合所述目標(biāo)結(jié)構(gòu)的待發(fā)送數(shù)據(jù);并將...
          • 一種高速電主軸熱誤差預(yù)測(cè)的方法,屬于高速電主軸技術(shù)領(lǐng)域。包括S3:設(shè)置GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和每層神經(jīng)元數(shù);S4:輸入訓(xùn)練集數(shù)據(jù),設(shè)置最大種群數(shù),生成初始種群;S5:通過信息融合平均優(yōu)化算法優(yōu)化GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);S6:將測(cè)試集導(dǎo)入信息融合平均優(yōu)...
          • 基于AN?DNN回歸預(yù)測(cè)的主軸熱誤差建模方法。通過仿生雀鷹的捕食與遷徙行為,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的智能尋優(yōu),顯著提升預(yù)測(cè)精度與效率。包括S4.通過雀鷹優(yōu)化算法優(yōu)化DNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);S5.獲得最優(yōu)權(quán)值和閾值,用最優(yōu)解訓(xùn)練DNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,生成預(yù)測(cè)結(jié)果...
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