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公开(公告)号：CN109052474A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810717818.3
申请日：2018-07-03
Applicant: 中南大学
IPC: C01G37/14 , H01M4/58 , H01M10/054
Abstract: 本发明涉及一种大颗粒亚铬酸钠材料的制备方法及应用，属于钠离子电池技术领域。本发明所述的方法将重铬酸钠放入坩埚中，在还原气氛下焙烧，控制焙烧温度为800～900℃，保温时间为3～24h。焙烧完成后，随炉冷却，得到的产物即为NaCrO2材料。本发明所述的方法制备得到的大颗粒NaCrO2的粒径为10～1000μm，具有优异的电化学性能和较高的振实密度；制备过程简易，原料低廉，产物单一，低耗环保，便于实现规模化生产，将所制备的亚铬酸钠材料作为正极材料应用于钠离子电池中，所得钠离子电池具有高比容量、良好倍率性能和优异的循环稳定性能。
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公开(公告)号：CN107043427A
公开(公告)日：2017-08-15
申请号：CN201710139408.0
申请日：2017-03-10
Applicant: 中南大学
IPC: C07K19/00 , G01N33/543
CPC classification number: C12N9/2402 , C07K2319/00 , C12Y302/0101 , G01N33/543
Abstract: 本发明公开了一种融合蛋白和基于该融合蛋白的ELISA方法。所述融合蛋白的氨基酸序列如SEQ ID NO.1所示。本发明为了简化ELISA检测的实验过程、降低监测的准入门槛，将血糖仪运用到ELISA检测中，代替分光光度计。本发明将链霉亲和素‑蔗糖酶融合蛋白连接到生物素标记的抗体上，再向试验体系中加入蔗糖。血糖仪通过测量蔗糖酶分解蔗糖获得的葡萄糖的量，从而获得所测抗原或抗体的量。
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公开(公告)号：CN105785963A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610348132.2
申请日：2016-05-24
Applicant: 中南大学
IPC: G05B19/418 , G06N3/00
CPC classification number: Y02P90/02 , G05B19/41885 , G05B2219/32252 , G05B2219/35023 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于人工蜂群算法(ABC)的炼钢连铸调度方法，该方法保留了ABC的框架(即包括雇佣蜂阶段、观察蜂阶段和侦查蜂阶段)，并结合JADE算法进行了改进。其中，雇佣蜂阶段采用JADE的搜索策略对种群中的个体进行更新，并采用JADE的外部存档机制来增加种群多样性；观察蜂阶段，在ABC原有搜索策略的基础上增加了对差解和当前种群所组成存档的更新操作；侦查蜂阶段采用ABC在该阶段原有的搜索策略。该方法能够在保证种群多样性的前提下加快种群的收敛速度，在较短时间内可以产生理想的调度结果，从而实现了在炼钢连铸过程中节约工件等待时间、降低加工成本的目的。
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公开(公告)号：CN102586584B
公开(公告)日：2013-05-15
申请号：CN201210095580.8
申请日：2012-04-01
Applicant: 大冶有色金属有限责任公司 , 中南大学
CPC classification number: Y02P10/214 , Y02P10/228 , Y02P10/234
Abstract: 本发明公开了一种选择性分离复杂含铅贵金属物料中有价金属的方法，包括低温碱性熔炼及水浸出步骤，最终得浸出滤渣及浸出滤液；其中85％以上的金、99％以上的银以及89％以上的碲、100％的铅和铋均在浸出滤渣中富集；浸出滤液经蒸发浓缩后，即得到Na2SbS3、Na3SbS3等混合结晶；上述工艺中的浸出滤渣所富集的铅、铋、金、银、碲，可利用现有火法进一步分离回收得到铅、铋以及贵金属，浸出滤液蒸发浓缩后的混合结晶，可作为提取金属或分步生产锑白和锡酸纳等化工产品的原料；本发明设备投资小，工艺可靠，环境友好，成本低廉，铅、锡、锑和铋直收率高，贵金属金和银富集率高，金属损失小。
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公开(公告)号：CN102071310B
公开(公告)日：2012-10-24
申请号：CN201010566763.4
申请日：2010-12-01
Applicant: 中南大学 , 湖南有色金属控股集团有限公司
CPC classification number: Y02P10/216 , Y02P10/234
Abstract: 一种含金砷硫精矿综合利用的方法，涉及从含有金砷的硫精矿及含有金砷的硫铁矿中提取金、砷、硫、铁的生产，及原料的预处理。通过浮选提高精矿品位，焙烧并回收砷和硫，焙烧矿磨细或/和苛性碱浸出，氰化浸金，最终氰化尾渣作为炼铁原料等工序，使各有价元素得到回收利用。本发明通过优化金砷硫精矿焙烧技术及焙烧渣的预处理技术，实现了金的高效浸出，同时对有害杂质铅、锌、砷等进行了深度脱除，使硫、砷、铁得到回收，资源综合利用率高，原料适用范围广，解决了传统工艺提取过程中的污染问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102586584A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201210095580.8
申请日：2012-04-01
Applicant: 大冶有色金属有限责任公司 , 中南大学
CPC classification number: Y02P10/214 , Y02P10/228 , Y02P10/234
Abstract: 本发明公开了一种选择性分离复杂含铅贵金属物料中有价金属的方法，包括低温碱性熔炼及水浸出步骤，最终得浸出滤渣及浸出滤液；其中85％以上的金、99％以上的银以及89％以上的碲、100％的铅和铋均在浸出滤渣中富集；浸出滤液经蒸发浓缩后，即得到Na2SbS3、Na3SbS3等混合结晶；上述工艺中的浸出滤渣所富集的铅、铋、金、银、碲，可利用现有火法进一步分离回收得到铅、铋以及贵金属，浸出滤液蒸发浓缩后的混合结晶，可作为提取金属或分步生产锑白和锡酸纳等化工产品的原料；本发明设备投资小，工艺可靠，环境友好，成本低廉，铅、锡、锑和铋直收率高，贵金属金和银富集率高，金属损失小。
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公开(公告)号：CN120048378A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510141168.2
申请日：2025-02-08
Applicant: 中南大学 , 中铁二十一局集团第六工程有限公司 , 中铁十二局集团第一工程有限公司 , 中铁二十四局集团桥梁建设有限公司
Abstract: 本发明涉及自密实混凝土，公开了一种基于粗骨料紧密堆积的自密实混凝土配合比的设计方法，按球体颗粒平面三角形堆积模式来模拟自密实混凝土自流平状态下粗骨料单层紧密堆积现象，建立了粗骨料体积分数关于粗骨料平均粒径与坍落扩展度的预测模型，根据该预测模型来预测粗骨料体积分数，进而指导自密实混凝土的配合比设计。相比于现有技术，本发明基于粗骨料紧密堆积来提出粗骨料体积分数预测模型及配合比设计方法，粗骨料掺量增加，自密实混凝土性能较好，可以更加准确、科学的给出各组分的用量大小，经济性提高，具有工程应用价值。
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公开(公告)号：CN115082675B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202210633162.3
申请日：2022-06-07
Applicant: 中南大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06T3/4007 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种透明物体图像分割方法，包括以下步骤：S1：建立含有高分辨率分支和低分辨率分支的双分辨率特征提取模块，得到高分辨率特征图和多尺度融合的低分辨特征图；S2：利用差分边界注意力模块对S1中提取到的不同维度的特征图分别进行差分卷积和空间注意力操作，提取多尺度的边缘特征图并进行融合；S3：利用区域注意力模块对高分辨率特征图和多尺度融合的低分辨特征图进行类别层面的上下文关系建模，得到像素‑区域增强特征图；融合高分辨率特征图、多尺度的边缘特征图和像素‑区域增强特征图，经过特征降维后得到最终的透明物体分割结果，有效解决透明物体因环境、遮挡等因素造成语义信息缺失的情况。
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公开(公告)号：CN117127050A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310854717.1
申请日：2023-07-12
Applicant: 中南大学 , 湖南株冶有色金属有限公司
Abstract: 本发明涉及一种铅阳极材料，具体涉及一种三明治结构泡沫金属@铅合金复合材料，包括泡沫铝以及包覆在其表面以及填充在其孔结构中的含铅合金，所述的泡沫铝的孔骨架的表面以及径向方向含有非规则的非线性孔。本发明还包括所述的材料的制备方法，本发明所述的制备方法制备的材料具有优异的性能。
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公开(公告)号：CN116108206B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310390977.8
申请日：2023-04-13
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06F40/295 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种金融数据实体关系的联合抽取方法及相关设备，包括：获取待处理金融文本的特征信息并进行分区过滤，得到输入特征向量和词向量；将输入特征向量和词向量均输入第一抽取模型，得到早期识别结果和早期分类结果；将输入特征向量、早期识别结果和早期分类结果均输入第一互信息模块得到实体信息流，将词向量、早期识别结果和早期分类结果输入第二互信息模块得到关系信息流；将实体信息流、关系信息流均输入第二抽取模型得到实体识别结果和关系分类结果，对识别分类结果进行解码，得到主体识别结果、客体识别结果以及主体与客体之间的关系并组成三元组形式，得到金融文本的实体关系抽取结果；提高了金融数据实体关系抽取的准确性。
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