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          • 本發(fā)明屬于化學(xué)提取的技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于低共熔溶劑的一步提取荔枝果肉多糖和多酚的方法。以氯化膽堿?乳酸體系,通過低共熔溶劑提取制備一定時(shí)間后,經(jīng)離心得到的上清液即為荔枝果肉多酚,將沉淀水洗三次,即可獲得荔枝果肉多糖提取液,實(shí)現(xiàn)多酚和多...
          • 本發(fā)明公開了一種改性聚酯多元醇及制備方法、膠粘劑和鋁塑膜。改性聚酯多元醇中含有端羥基和氨基甲酸酯基;改性聚酯多元醇的重均分子量為30000g/mol~50000g/mol、羥值為5mgKOH/g~15mgKOH/g。將改性聚酯多元醇應(yīng)用于膠...
          • 本公開提供了一種納米金核酸探針及其制備方法和應(yīng)用。首先提供了一種納米金核酸探針,由核酸和納米金組成,所述核酸修飾有磷酸基團(tuán),且所述磷酸基團(tuán)與納米金的表面通過化學(xué)相互作用連接。進(jìn)一步提供了上述納米金核酸探針的制備方法和應(yīng)用。本公開首次提出一種...
          • 本申請公開了一種基于環(huán)境生物樣本分析鳥類物種信息的引物組合及其設(shè)計(jì)方法和應(yīng)用,涉及鳥類物種多樣性分析技術(shù)領(lǐng)域。利用本申請的設(shè)計(jì)方法,能夠設(shè)計(jì)得到基于環(huán)境生物樣本分析鳥類物種信息的引物組合,能夠在確保鳥類物種廣泛覆蓋的基礎(chǔ)上,增強(qiáng)引物的特異性...
          • 本發(fā)明公開了藥材顯微實(shí)驗(yàn)樣品軟化裝置,屬于實(shí)驗(yàn)輔助實(shí)驗(yàn)儀器技術(shù)領(lǐng)域,包括旋轉(zhuǎn)載具、上機(jī)架和下機(jī)架,其中,旋轉(zhuǎn)載具的頂端與動(dòng)力循環(huán)裝置同軸傳動(dòng)連接,動(dòng)力循環(huán)裝置在帶動(dòng)旋轉(zhuǎn)載具轉(zhuǎn)動(dòng)的同時(shí)還會(huì)將實(shí)驗(yàn)區(qū)內(nèi)凝結(jié)的液態(tài)水吸走,避免裝置產(chǎn)生淤積問題。動(dòng)力...
          • 本申請涉及一種帶風(fēng)煙道的溫濕度環(huán)境模擬艙,包括煙道和箱體,箱體內(nèi)設(shè)有模擬腔,模擬腔與煙道連通;模擬腔內(nèi)設(shè)有風(fēng)道循環(huán)組件,風(fēng)道循環(huán)組件包括懸空設(shè)置于模擬腔內(nèi)的風(fēng)管以及可轉(zhuǎn)動(dòng)設(shè)置于風(fēng)管一端的循環(huán)扇;箱體外設(shè)置有采樣組件,采樣組件通過設(shè)置于風(fēng)管一...
          • 本發(fā)明涉及表面清潔技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種去除納米探針表面污染層的裝置及方法,裝置包括電源模塊、控制模塊、驅(qū)動(dòng)模塊、電機(jī)模塊和刻蝕模塊;夾具與電源模塊的正極端進(jìn)行電連接,電源模塊的負(fù)極端連接有陰極,夾具固定的納米探針前體與陰極浸沒于所述刻蝕模...
          • 本發(fā)明提供一種電力互感器低壓側(cè)短接裝置,包括互感器本體,所述互感器本體的外側(cè)一端固定連接有短接板,所述短接板的外側(cè)一端安裝有接線螺栓一,所述短接板靠近互感器本體內(nèi)端的一側(cè)安裝有接線螺栓二,所述短接板的上端開設(shè)有接線槽,所述接線槽的上端固定連...
          • 本發(fā)明提出一種基于多頻點(diǎn)協(xié)同分析的直流支撐電容器容值在線辨識方法,涉及直流支撐電容器技術(shù)領(lǐng)域,包括:采集紋波電壓信號和紋波電流信號;確定延時(shí)步長,基于延時(shí)步長構(gòu)造脈沖權(quán)重序列;將脈沖權(quán)重序列與紋波電壓信號和紋波電流信號進(jìn)行離散卷積運(yùn)算,提取...
          • 本發(fā)明提出一種針對MIMO?OTFS系統(tǒng)的無源定位方法,該方法包括:對發(fā)射端與接收端通過協(xié)議建立通信連接;利用發(fā)射端進(jìn)行信號發(fā)送,接收端通過信道工具接收信號,獲取原始信道狀態(tài)信息;對原始信道狀態(tài)信息進(jìn)行CP分解操作;對分解后的張量依次進(jìn)行信...
          • 本發(fā)明公開一種基于多模數(shù)據(jù)融合的目標(biāo)搜索與定位方法及系統(tǒng),屬于數(shù)據(jù)融合技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:獲取探測裝備對特定地標(biāo)物的探測數(shù)據(jù),并對該探測數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理,形成合成影像獲取探測裝備的定位數(shù)據(jù),并結(jié)合所述合成影像計(jì)算特定地標(biāo)物的定位數(shù)據(jù)以及...
          • 本發(fā)明涉及換電站熱管理控制器系統(tǒng)信號處理與智能控制技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及主輔芯片架構(gòu)引領(lǐng)的多信號高效協(xié)同處理與智能控制方案,包括處理芯片、水泵、壓縮機(jī)、電子膨脹閥、風(fēng)扇、溫度傳感器、壓力傳感器、AD信號采集模塊以及開關(guān)控制器件,所述開關(guān)控制器件...
          • 本發(fā)明一種智能淋浴終端的出水控制方法及智能淋浴終端,包括:獲取人體感應(yīng)模塊采集的人體連續(xù)多幀點(diǎn)云數(shù)據(jù);以人體感應(yīng)模塊安裝位置為坐標(biāo)原點(diǎn)建立淋浴坐標(biāo)系,判斷連續(xù)多幀點(diǎn)云數(shù)據(jù)內(nèi)的點(diǎn)云簇是否具有相同的特征,如果有,在根據(jù)點(diǎn)云簇的位移方向判斷人體為...
          • 本發(fā)明一種基于有效淋浴區(qū)的花灑控制方法、裝置、花灑及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及控制技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:基于花灑位姿數(shù)據(jù)獲得花灑的水平面夾角;基于水平面夾角獲得水流從花灑噴出至預(yù)設(shè)的最高身高及最低身高的第一時(shí)間和第二時(shí)間;基于所述第一時(shí)間和所述第二時(shí)間獲...
          • 本發(fā)明公開了一種基于糧食品種的存儲(chǔ)控制系統(tǒng),涉及糧食存儲(chǔ)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,包括:糧食品種信息管理,用于記錄和維護(hù)各種糧食的品種信息,其中,所述品種信息,至少包括:品種名稱、水分含量、適宜存儲(chǔ)溫度、濕度范圍、儲(chǔ)存期限、產(chǎn)地和入庫時(shí)間;倉庫環(huán)境監(jiān)測...
          • 本發(fā)明公開了一種可修調(diào)無運(yùn)放基準(zhǔn)電壓產(chǎn)生電路,涉及電子電路技術(shù)領(lǐng)域,旨在解決基準(zhǔn)電壓產(chǎn)生電路難以同時(shí)滿足高精度、低功耗和工藝魯棒性的要求的問題,包括連接有偏置電路的啟動(dòng)電路,所述啟動(dòng)電路為偏置電路提供初始工作信號,所述偏置電路連接有四個(gè)基準(zhǔn)...
          • 本發(fā)明公開了一種衛(wèi)星編隊(duì)飛行地面試驗(yàn)平臺(tái)控制軟件設(shè)計(jì)方法,能夠接收位姿監(jiān)控系統(tǒng)通過串口傳輸?shù)膶?shí)際位姿數(shù)據(jù),并通過TD濾波函數(shù)去除誤差和噪聲,隨后通過位姿規(guī)劃得到期望目標(biāo)位姿,上位機(jī)通過WiFi將實(shí)際目標(biāo)位姿和期望目標(biāo)位姿的數(shù)據(jù)傳輸給下位機(jī)后...
          • 本發(fā)明提供一種任務(wù)再生方法、裝置及電子設(shè)備,其中方法包括:構(gòu)建再生任務(wù)的任務(wù)隊(duì)列;從所述任務(wù)隊(duì)列中獲取優(yōu)先級最高的目標(biāo)任務(wù),并調(diào)度所述計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中的空閑線程,基于所述目標(biāo)任務(wù)的任務(wù)執(zhí)行信息執(zhí)行所述目標(biāo)任務(wù),得到所述目標(biāo)任務(wù)的任務(wù)執(zhí)行結(jié)果;將...
          • 本申請公開一種基于智能設(shè)備采集的圖像和語音信息的記錄呈現(xiàn)方法,所述方法包括:獲取智能設(shè)備分別采集的視覺信息和語音信息;對所述視覺信息進(jìn)行分割處理和特征處理,得到第一索引信息;對所述語音信息對應(yīng)的文字信息進(jìn)行分類處理和文字特征提取,得到第二索...
          • 本發(fā)明涉及用電數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,尤其為一種電表用電數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng),該方法采集電壓波形、電流諧波等多源電表數(shù)據(jù),接著對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)預(yù)處理;之后構(gòu)建動(dòng)態(tài)特征矩陣,涵蓋時(shí)域、頻域和負(fù)荷突變特征;利用CNN?LSTM混合模型,經(jīng)擴(kuò)張卷積、...
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