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該技術是以苯酐、硫-硝混酸為原料，在催化劑作用下選擇性硝化生產 3-硝基鄰苯二甲酸。在不高于 1000C 條件下苯酐轉化率大于 95%， 3-硝基鄰苯二甲酸選擇性大于 98%。催化劑可以多次循環使用，成本低廉。

可以量產/n該項目突破了豬流行性腹瀉病毒培養條件苛刻的技術瓶頸，以目前流行的PEDV變異毒株和TGEV為基礎，研制了豬流行性腹瀉和豬傳染性胃腸炎二聯滅活疫苗。

（一）成果背景 分布式光伏可在用戶側就近安裝與消納，減少因長距離輸送帶來的線路損耗問題，在新型電力系統建設中發揮著重要作用。2021年6月，國家能源局綜合司發布了《關于報送整縣（市、區）屋頂分布式光伏開發試點方案的通知》，用以推動分布式光伏高質量發展、支撐新型電力系統建設。在該政策的推進下，分布式光伏容量迅猛增長。截至2021年底，國內分布式光伏裝機容量已達到107.5GW，約占光伏總裝機容量的三分之一，且其增長速度已經超過了集中式光伏。 （二）痛點問題 對于配電網來說，光伏出力易受天氣因素影響，具有極強的隨機波動特性，大規模分布式光伏接入，一方面加劇了配電網負荷短時波動，影響電力實時平衡，制約負荷預測精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性與負荷特性的不匹配造成其難以消納，為有源配電網運行管理帶來嚴峻挑戰。 對于電力市場交易來說，隨著新一輪電力體制改革的持續深入，分布式光伏所有者作為售電商參與市場競爭成為必然趨勢。分布式光伏出力的不確定性與短時劇烈波動性，使得分布式光伏電站/售電商難以制定合理的市場交易策略與電力交易合同，面臨嚴重的市場風險。 因此，亟需精準的分布式光伏功率預測，為有源配電網調度運行、分布式光伏消納，分布式光伏參與電力市場等提供有力數據支撐。 （三）技術方案 1、基于變分模態分解與動態圖卷積網絡的分布式光伏功率預測 首先利用變分模態分解各分布式光伏復雜出力序列分解為相對簡單、波動較小的不同頻率子序列，以減小場站間關聯關系的挖掘難度。然后，基于分布式光伏場站間時空關聯性處于動態變化中的考慮，利用全連接神經網絡將各節點特征映射到多維空間，而后利用時域卷積挖掘跨節點關聯關系，由此以數據驅動方式挖掘各頻率下各場站子序列關聯性，有效實現子序列動態圖結構的構建。最終，基于可用于非歐式空間結構數據建模的卷積神經網絡，將其與動態圖結構結合，建立考慮動態時空關聯性的圖卷積預測模型，針對不同頻率下出力子序列分別預測，而后重構得到各場站功率進而獲取配電網分布式光伏總功率。 2、基于深度聯邦學習的分布式光伏發電功率預測 首先，基于長短期記憶神經網絡構建時域自編碼器模型，該模型編碼器用于提取每個時間步輸入的時域特征，而后利用解碼器將該特征向量轉換為輸出序列進行未來時間步的預測，自編碼能顯著增強長短期記憶神經網絡的時域建模能力。而后，利用注意力機制解決其在處理長輸入時間序列時會導致解碼器面臨特征冗余問題，且使模型聚焦于對輸出更關鍵的時域特征。由此，利用注意力自編碼預測模型通過對時域特征的有效挖掘實現功率預測精度的進一步提升。 在此基礎上，開發了用于分布式光伏功率預測的聯邦學習框架，在該框架中，本地用戶僅需將本地模型進行共享，無需數據的傳輸，而后由中央服務器進行模型的聚合以實現用戶間信息共享。在各本地場站進行注意力自編碼預測模型的訓練；在中央服務器，基于聯邦平均算法實現各本地預測模型的匯聚、全局模型的生成與下發。在保證數據隱私性的前提下取得與傳統集中式機器學習訓練近似的預測效果。 （四）競爭優勢 1、有效表征廣域分布式光伏集群間時空關聯特征，實現分布式光伏功率預測精度提升。 當缺乏氣象實測或預報數據時，考慮分布式光伏時空相關性可有效提升分布式光伏功率預測精度。現有研究多利用各光伏場站地理距離或者整體出力表征時空相關性。這種靜態建模方式在分布式光伏出力模式長期穩定的情況下，可以取得較好的預測效果。然而，易受天氣因素的影響，分布式光伏出力極易發生短時波動，因而各場站關聯性處于動態變化過程。以恒定的場站間關聯關系去考慮這種復雜的集群出力序列，顯然無法反映天氣影響下分布式光伏出力短時變化，難以實現功率預測精度的有效提升。 所提的基于變分模態分解與動態圖卷積網絡的分布式光伏功率預測方法，利用數據驅動方式實現挖掘各場站間關聯特性的動態實時挖掘。在基礎上，考慮到不同模態分量下各場站間關聯關系的差異性，將各場站原始功率分解為了相對簡單、波動較小的不同頻率模態分量，減小關聯關系的挖掘難度。 2、有效保證各分布式光伏數據隱私性，且能取得與傳統集中式機器學習訓練方式近似的預測效果 現有的數據驅動預測方法性能在很大程度上依賴于訓練數據的數量，因此大多以一種集中的訓練方式實現，即中央服務器匯聚來自各場站的運行數據而后進行模型的訓練。然而，這種集中訓練的方式會期限數據隱私，使用戶信息暴露在公共環境而導致被外部攻擊者進行數據分析、行為探測等。此外，在競爭激烈的電力市場中，分布式光伏場站所有者可能不愿共享數據。這些因素使傳統模型訓練方式難以實現。 所提的基于深度聯邦學習的分布式光伏發電功率預測方法，利用注意力自編碼模型在本地場站進行建模預測，實現對本地功率時域特征的有效挖掘；利用分散式訓練的聯邦學習框架，實現各場站預測模型信息共享，有效保證本地用戶的數據隱私的同時取得不錯的預測效果。 創新點 1、考慮了場站間關聯關系的動態性。對于分布式光伏，雖然場站數量眾多、分布廣泛，但是其位置臨近，由于云團運動等氣象因素導致的相關性較強。所提方法以數據驅動方式根據網絡當前的各場站輸入功率進行關聯關系的動態表征，實現功率預測精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站點數據隱私應的前提現實現信息共享。利用自編碼結構進一步提升LSTM的時間序列建模能力；利用注意力機制模型聚焦于對預測更關鍵的輸入特征，以此實現時域特征的有效挖掘。在此基礎上，利用聯邦學習框架聚合各本地模型，實現各站點信息聚合，實現精度有效提升。 市場前景 隨著新型電力系統建設目標的推進，分布式光伏裝機容量呈爆發式增長。所研成果可應用于配電網負荷預測、用戶可調度容量評估、激勵型需求響應基線負荷估計等場景中，為高比例分布式光伏有源配電網的安全、經濟、高效運行，維持電力平衡等工作提供重要參考。同時，隨著分布式光伏逐步參與到電力市場，所研成果可為分布式光伏售電商制定最優的交易策略，簽訂合理的價格合同提供有力數據支撐。綜上所述，所研成果市場前景廣闊。

本發明公開了一種提高二氧化鈦光激發氣敏性能的方法及裝置， 該方法是在光氣敏傳感器工作過程中，通過對材料薄膜進行加熱調控 （50℃-70℃），使氣敏材料表面物理吸附水減少，從而對環境濕度不 敏感；其次，表面保留的化學吸附水在紫外光照下產生的自由羥基， 以及由低溫加熱下產生少量熱激發誘導的光、熱聯合激發的協同效應， 可大幅度提高其響應恢復速度。裝置包括材料基片、光激發源、光激 發控制模塊、溫度控制模塊、信號調理模塊、計算

460mm×190mm×200mm，圓片尺寸φ120mm。光路中的遮光片可上下、左右、前后移動，帶光源。在室內一般光照環境能使用。

設計并成功合成了兩種新型噻唑酰亞胺缺電子受體單元,并在其基礎上得到全受體類型均聚物PDTzTI（圖1a）。單晶XRD分析表明，DTzTI單體中存在S…N非共價鍵相互作用因而平面性較好，單體間的π堆積也非常緊密，非常適合構建全受體聚合物。噻唑酰亞胺的強拉電子能力也使得聚合物的前沿軌道能級較低，有利于晶體管中電子注入并提升器件穩定性，同時抑制空穴注入和降低器件關電流。基于PDTzTI的有機薄膜晶體管器件表現出優異的單極性n-型輸運性能（圖1b）。晶體管電子遷移率達到1.6 cm 2  V -1  s -1 ，關電流僅為10 ?10 -10 ?11 A，因而電流開關比高達10 7 -10 8 。該遷移率是全受體均聚物材料中的最高紀錄，同時在晶體管關電流和開關比性能上顯著優于常見給體-受體共聚物材料，表明全受體結構是實現單極性n-型聚合物材料的有效途徑,為新型受體單元和單極性n-型材料的設計提供重要參考依據。

產品詳細介紹產品特色采用高能量聚合物鋰電池采用380mAh高能量聚合物鋰電池，長達3個月的使用時間（一般使用狀態下）。電腦USB接口進行充電使用電腦USB接口進行充電，無需攜帶專用充電器，方便快捷，隨充隨用。一體式設計一體式設計，無線接收器不用時可以直接插入發射器槽中，不僅攜帶方便更重要的是不易丟失。三重省電設計自動待機、深度睡眠、自動式電源開關，多達三重省電設計，使產品更節能，使用更持久。短時間不用，系統就自動進入待機狀態，長時間不用，就進行深度睡眠狀態。如果把接收器插到無線演示器中的插槽，無線演示器會自動斷電。支持超鏈接在激光、翻頁、播放、黑屏功能基礎上增加超鏈接功能，可打開PowerPoint中的超鏈接并在打開的窗口之間進行切換。2.4G技術，10米可操作范圍2.4G國際綠色頻率，10米可操作范圍。同時擁有自動跳頻技術，能有效避免其他射頻信號干擾。使用先進的無線射頻技術，360度全向控制使用先進的無線射頻而非紅外技術，360度全方位自由掌控，無任何方向性限制。采用滿足國際安全標準的Class II激光模組采用滿足國際安全標準的Class II激光模組，使用選進的APC自動功率控制技術，擁有穩定的輸出功率，最大輸出功率小于5mw，對人和寵物都安全，并且激光距離不小于200米。支持USB 3.0 采用USB標準協議，兼容USB1.1、USB2.0、USB3.0等各種USB接口，即插即用，不需要安裝任何專用驅動支持Windows7支持包括Windows 7在內的Windows 98、Windows 2000、Windows XP、Windows Vista、Linux和Mac OS等各種操作系統支持PowerPoint 2010 支持包含PowerPoint的Office XP、Office 2003、Office 2010等各版本Office軟件，以及其它軟件的圖片瀏覽、網頁瀏覽、電子書瀏覽等上下翻頁操作。有綠光型號配置產品有綠光型號配置。同樣功率下，人眼對綠光更敏感，感覺更舒適，指示更醒目。諾為采用軍工領域使用的寬溫高性能綠光模組，采用先進的APC自動功率控制技術和進口器件，不但擁有更穩定的亮度，而且在溫度過高時會啟動自動保護功能，停止發光以保護關鍵器件，長時間點亮也不會損壞。同時寬溫技術使您即使在環境溫度低至10度的情況也可以即點即亮，不需要絲毫預熱時間。 可選配集成U盤可集成1G、2G、4G、8G U盤，儲存、攜帶文件更方便。U盤具有寫保護功能U盤具有寫保護功能，寫保護狀態下文件存放更安全，免受病毒侵擾。在教室等使用公共電腦的場合，只要打開寫保護開關，即可不用擔心病毒傳播。概要：諾為公司這款名為N71的綠光無線演示器，在外觀上采用簡潔的設計，流線型的線條并輔銀色渡邊，顯得霸氣十足而又時尚典雅。比其它產品更討消費者的喜歡。在功能上它具備了激光教鞭、聚合物鋰電池、USB接口充電、自動待機、支持超鏈接等，其中聚合物鋰電池不僅為使用者省去了更換電池的煩惱而且和當今的環保理念也不謀而合。這款諾為N71綠光無線演示器不論是外觀還是功能上足以超越其它品牌的無線演示而笑傲群雄。在性能上，它采用了國內最先進的2.4GHz無線射頻技術，380mAh高能量聚合物鋰電池，自動待機、深度睡眠、自動式電源開關，多達三重省電設計這些高科技性能是國內其它品牌的無線演示器所望塵莫及的。主要功能：綠色激光教鞭  聚合物鋰電池  USB接口充電  三重省電設計  支持超鏈接功能溫馨提示：（綠光激光筆使用注意：這種半導體激光筆，如不按正確的操作方法，長時間點亮激光，則會導致輸出功率不穩定，嚴重會把筆里的芯片燒壞，導致激光不亮。正確的操作方法是，先按10-30秒鐘，然后關掉，讓它休息10-15秒鐘，再接著按。連續這樣操作是沒有問題，一次性點亮時間不要超過1分鐘，詳情請看說明書。）更多信息請訪問:http://www.knorvay.com

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成果創新點 研制了基于機器視覺的光學測量系統，實現了對微觀 粒子的三維追蹤，該系統具有測量精度高、速度快的特點。 核心解決問題： 全息光鑷光學系統：可以實現對生物粒子、納米材料 的實時三維操縱。還加入特殊功能光阱如拉蓋爾高斯光束、 貝塞爾光束。基于機器視覺的光學測量系統用于對被全息 光鑷捕獲的粒子的三維成像和三維位移跟蹤測量。 核心優勢： 將全息光鑷光學系統與基于機器視覺的光