公开(公告)号：CN113463201A

公开(公告)日：2021-10-01

申请号：CN202110742294.5

申请日：2021-06-30

Applicant: 南京大学

Inventor： 朱嘉 ,  王翔 ,  吴震

IPC: C30B33/02 ,  C30B29/02 ,  C30B1/02

Abstract: 本发明公开了一种将多晶银箔转化为高指数单晶银箔的退火方法，属于单晶高指数晶面银箔制备领域，包括以下步骤：A、在空气氛围下，将多晶银箔从室温开始以10～15℃/min的速度升温到330～340℃，保温6～8h，随后降温冷却；B、将冷却样品取出后放入密封的退火炉石英管中，抽尽管内空气后，用氩氢混合气体通入管中冲洗数次，确保石英管内无空气残留；C、从室温开始以10～15℃/min的速度升温到300～320℃并保温退火2～3h，随后自然冷却。通过本发明方法退火处理后的多晶银箔经过XRD测试后验证发现成功转变为(311)晶面单晶银箔，经过SEM表征后发现经本发明方法退火处理后的多晶银箔表面粗糙程度降低。

公开(公告)号：CN104630709A

公开(公告)日：2015-05-20

申请号：CN201510115066.X

申请日：2015-03-17

Applicant: 南京大学

Inventor： 贾小氢 ,  杨小忠 ,  王翔 ,  康琳 ,  吴培亨

IPC: C23C14/06 ,  C23C14/35

CPC classification number: C23C14/352 ,  C23C14/0682

Abstract: 本发明公开了一种利用磁控共溅射法制备铌硅薄膜的方法，包括以下步骤：（1）靶材选取，选取纯度均为99.999%均匀掺杂的块状Nb和Si作为磁控共溅射的靶材，将靶材放入磁控共溅射室；（2）衬底处理，对衬底依次用超声波、丙酮、酒精和氩离子清洗，放入磁控共溅射室；（3）制备铌硅薄膜，磁控共溅射室的真空度小于等于2×10-5 Pa，工作气体是氩气，调节溅射气压、溅射功率、沉积速率和靶材到衬底的距离，经过一定时间溅射制备薄膜。本发明制备出了符合预期，较为稳定的NbSi超导薄膜，并优化获得了最佳制备条件，为制备高灵敏的超导单光子探测器（SNSPD）奠定了基础。

公开(公告)号：CN101456648B

公开(公告)日：2012-06-13

申请号：CN200810242648.4

申请日：2008-12-30

Applicant: 南京大学

Inventor： 任洪强 ,  王翔 ,  谢吉程 ,  丁丽丽 ,  王钊 ,  贺冬宁

IPC: C02F9/14 ,  C02F3/30 ,  C02F103/38

Abstract: 本发明公开了一种聚酯生产废水的处理方法，属于有机废水处理领域。其处理步骤为：先向废水中添加磷酸盐以及铵盐，调节废水pH值为6.5～8.0，然后进入厌氧反应器进行处理，厌氧反应器的出水控制在300～500mg/L；厌氧处理后的废水进入好氧反应器进行处理。本发明可根据聚酯生产废水中有机物浓度高的特点，利用高效厌氧反应器可以快速、高效的予以处理，再经好氧反应器处理后的出水指标均可达到国家《污水综合排放标准》(GB8978-96)排放标准。

公开(公告)号：CN101456648A

公开(公告)日：2009-06-17

申请号：CN200810242648.4

申请日：2008-12-30

Applicant: 南京大学

Inventor： 任洪强 ,  王翔 ,  谢吉程 ,  丁丽丽 ,  王钊 ,  贺冬宁

IPC: C02F9/14 ,  C02F3/30 ,  C02F103/38

Abstract: 本发明公开了一种聚酯生产废水的处理方法，属于有机废水处理领域。其处理步骤为：先向废水中添加磷酸盐以及铵盐，调节废水pH值为6.5～8.0，然后进入厌氧反应器进行处理，厌氧反应器的出水控制在300～500mg/L；厌氧处理后的废水进入好氧反应器进行处理。本发明可根据聚酯生产废水中有机物浓度高的特点，利用高效厌氧反应器可以快速、高效的予以处理，再经好氧反应器处理后的出水指标均可达到国家《污水综合排放标准》(GB8978－96)排放标准。

公开(公告)号：CN115131742A

公开(公告)日：2022-09-30

申请号：CN202110332618.8

申请日：2021-03-29

Applicant: 南京大学

Inventor： 阮雅端 ,  王麟皇 ,  孟凡泽 ,  王翔 ,  汪婧文 ,  陈启美

IPC: G06V20/54 ,  G06V20/52 ,  G06V10/32 ,  G06V10/44 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06T3/40 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种适于隧道视角受限的目标深度学习视频检测方法，包括以下步骤：step1：构建带有标注和标签的图片库作为网络模型的训练样本集；step2：构建网络模型：以SSD网络为基础构建检测网络，使用融入Mish激活函数和BN层的VGG‑16作为检测网络的backbone，使用跃层双向多尺寸特征融合作为检测网络的neck，检测网络的head使用SSD网络的head；step3：训练网络模型，训练过程中采用基于目标尺寸大小的自适应在线难分样本发掘，训练获得检测模型；step4：输入测试样本，通过训练好的检测模型预测出隧道图像中的目标位置及类别。本发明适用于隧道等视角受限、检测目标极小、存在环境干扰等场合的目标检测，具有良好的检测性能。