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發明專利 “ 一種基于小波差分算法的電纜故障測距方法應用于電力電纜在線故障定位 ” ，證書證號 955827 ，專利號 ZL 2010 1 0235507.7 。該方法用于電力電纜的在線故障測距。

野生小構樹耐干旱、貧瘠，具有極強的環境適應能力，多散生于農村田間地頭、荒地、丘陵、溝塘水邊以及城郊，一定程度上造成農村土地和環境壓力，常成為農村生態環境整治主要對象。本技術在分析野生小構樹木屑營養成分基礎上，依據靈芝、白靈菇、杏鮑菇及繡珍菇栽培生產過程對基質營養及環境因素的要求，形成了以野生小構樹為主要栽培基質的食、藥用菌栽培技術。

抗癌藥物的靶向選擇性、低耐藥性是目前抗癌藥物深度研發的難點和瓶頸。本成果發明了一種靶向腫瘤標志蛋白的小分子多肽，其不僅呈現對已篩選的肝癌、乳腺癌、前列腺癌等細胞強的抑制和殺傷作用，尤其是對肝癌呈現強的細胞選擇性，具有開發為國家注冊一類原創新藥的前景。相關工作與成果已申報國家發明專利，屬于自主知識產權和原創研發。

產品詳細介紹一、硫化氫傳感器H2S-D1主要參數 過載：200ppm 響應時間：< 20s 尺寸：Φ14.5×8.4 測量范圍： 0-100ppm 靈敏度：110 to 160nA/ppm 二、硫化氫傳感器H2S-D1主要特點 兩年壽命 體積極小，低成本，適用于大批量OEM客戶。 三、硫化氫傳感器H2S-D1典型應用 應用于硫化氫便攜儀 

本發明涉及一種建筑物多層地下結構支護施工方法及支護裝置，按照如下方法進行，挖掘工作井、安裝工作井支護裝置、挖掘水平挖掘井、安裝水平挖掘井裝置，繼續向下挖掘工作井、安裝對應的工作井支護裝置、挖掘水平挖掘井、安裝水平挖掘井裝置，依次類推從上到下進行工作井和水平挖掘井的挖掘及支護裝置的安裝，施工方便，能夠從上到下進行支護，在挖掘的過程中進行支護裝置的安裝，進一步提高了低下施工的安全性，減少了低下施工的安全隱患和地面下陷的風險。

產品概述 斯科信息RFID智能工具柜是基于物聯網射頻識別技術的專業化資產管理系統，集成了先進的RFID讀寫設備、智能控制終端和多層安全驗證模塊。該解決方案實現了對工具、儀器設備的無人化自助借還、實時庫存盤點和全生命周期管理，大幅提升企業資產利用效率和管理精細化水平。 核心技術特點 1. 智能識別管理系統 采用高性能RFID讀寫器與定制化天線陣列，確保99.9%的識別準確率 支持高頻(HF)與超高頻(UHF)RFID標簽，兼容ISO15693、ISO18000-6C等多協議標準 專利抗金屬標簽技術，有效解決金屬環境下的信號干擾問題 2. 多重安全驗證機制 支持IC卡、指紋識別、人臉識別、密碼驗證等多種身份認證方式 可配置權限管理體系，實現人員-工具-權限三級對應 開門超時報警、非法取用報警、異常操作實時記錄 3. 智能化管理平臺 云端SaaS管理平臺，支持多網點、多柜體統一管理 實時庫存可視化看板，工具狀態一目了然（在庫、借出、待維修、報廢） 自動生成工具使用報表、人員借還統計、工具利用率分析 工作流程 身份認證：用戶通過IC卡/生物識別驗證身份 智能借出：系統自動識別取出工具并記錄關聯信息 自動歸還：關門自動盤點，更新庫存狀態 異常處理：未授權操作實時報警，支持工具追溯查找 數據同步：所有操作數據實時上傳至管理平臺 性能指標 盤點速度：整柜盤點≤3秒（200件工具） 識別準確率：≥99.9% 系統響應：＜1秒 數據存儲：本地存儲≥10萬條記錄，云端無限擴展 環境適應性：工作溫度-20℃~60℃，濕度10%~90% 行業應用解決方案 電力行業 安全工器具定期檢測管理 絕緣工具有效期智能提醒 工器具使用培訓記錄關聯 航空維修 專用工具校準周期管理 航材設備使用記錄追溯 適航要求符合性管理 智能制造 生產線工具智能調度 使用時長統計與壽命預警 工具維護保養自動提醒 客戶價值 管理效率提升：工具盤點效率提升10倍以上，人力成本降低60% 資產利用率優化：工具共享率提高40%，減少重復采購 安全管理強化：實現100%操作可追溯，安全事故降低80% 決策支持：數據驅動管理優化，提供精準的采購和報廢決策依據 技術服務支持 斯科信息提供全生命周期服務： 需求調研與方案定制 系統部署與集成服務 操作培訓與技術支持 系統升級與維護服務 ?? 聯系我們：19925314483獲取行業解決方案詳情與演示體驗斯科信息技術團隊為您提供專業的RFID工具管理咨詢與定制化服務

該團隊制備了一種負載氧化鎳(NiO)納米晶粒的聚合物氮化碳(g-C3N4, CN)二維納米片新材料，通過構建具有金屬性的Ni-N鍵形成高導電界面，大幅提高了催化效率，該策略拓展至其他的過渡金屬氧化物(Co3O4、Fe2O3、CuO等)也獲得了成功。同時，該團隊還開發了過渡金屬基層狀蛇紋石結構的納米催化劑，進一步實現高效電催化。通過設計合成不同比例的Co、Ni基蛇紋石CoxNi3-xGe2O5(OH)4納米片，調節材料的電子能帶結構和導電特性，有效加快了催化效率，在堿性和中性條件下均表現出比傳統過渡金屬氫氧化物和商業RuO2更優異的催化活性和穩定性。 此外，該團隊以二維金屬-有機框架（2D MOF）納米片為前驅體制備了新型二維復合納米催化劑。通過引入吡啶作為抑制劑，借助溶劑熱反應和熱處理制備了氮原子摻雜的Ni-Ni3S2@碳復合納米催化劑，大幅度提高了催化性能，為二維金屬-金屬硫化物@碳多元復合材料的合成提供了新的思路。

項目成果/簡介:該團隊制備了一種負載氧化鎳(NiO)納米晶粒的聚合物氮化碳(g-C3N4, CN)二維納米片新材料，通過構建具有金屬性的Ni-N鍵形成高導電界面，大幅提高了催化效率，該策略拓展至其他的過渡金屬氧化物(Co3O4、Fe2O3、CuO等)也獲得了成功。同時，該團隊還開發了過渡金屬基層狀蛇紋石結構的納米催化劑，進一步實現高效電催化。通過設計合成不同比例的Co、Ni基蛇紋石CoxNi3-xGe2O5(OH)4納米片，調節材料的電子能帶結構和導電特性，有效加快了催化效率，在堿性和中性條件下均表現出比傳統過渡金屬氫氧化物和商業RuO2更優異的催化活性和穩定性。 此外，該團隊以二維金屬-有機框架（2D MOF）納米片為前驅體制備了新型二維復合納米催化劑。通過引入吡啶作為抑制劑，借助溶劑熱反應和熱處理制備了氮原子摻雜的Ni-Ni3S2@碳復合納米催化劑，大幅度提高了催化性能，為二維金屬-金屬硫化物@碳多元復合材料的合成提供了新的思路。

本發明公開了一種面向超光譜數據庫的小波去噪算法，屬于超光譜數據的處理方法，用于對帶有噪 聲的超光譜曲線進行降噪。本發明順序包括小波降噪參數選擇、小波降噪。本發明在小波降噪參數學習 過程中充分考慮了超光譜數據庫中各種物質超光譜曲線的特性，快速的選擇適合超光譜數據庫絕大多數 光譜曲線的小波降噪參數，然后使用選擇得到的參數對測量到的超光譜曲線進行降噪。該方法能快速的 針對各種不同應用場景的超光譜數據庫選擇與之適應小波降噪參數，提高了降噪的效果，提高光譜匹配 的準確率。