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超高純氨是LED行業(yè)、微電子行業(yè)中重要的原料氣體，主要應(yīng)用于金屬有機(jī)化學(xué)淀積法(MOCVD)制造外延芯片或氮化硅薄膜。過(guò)量的水分會(huì)嚴(yán)重影響工藝產(chǎn)率和產(chǎn)品質(zhì)量。氨氣中痕量水分析是氣體分析領(lǐng)域的難點(diǎn)之一，目前國(guó)內(nèi)外可以穩(wěn)定、準(zhǔn)確測(cè)量超高純氨氣中痕量水的方法只有光腔衰蕩法、紅外光譜吸收法和熱分解露點(diǎn)法。國(guó)標(biāo)中已將熱分解露點(diǎn)法列為檢測(cè)高純氨氣中痕量水分的方法，但國(guó)內(nèi)目前采用該種測(cè)定方法的單位為零，而且對(duì)熱分解露點(diǎn)法的研究也鮮有報(bào)道。本技術(shù)主要通過(guò)改進(jìn)熱分解露點(diǎn)法可以穩(wěn)定、準(zhǔn)確、快速的測(cè)量超高純氨氣中痕量水分。本技術(shù)主要設(shè)計(jì)、制作出氣密性良好的超高純氨進(jìn)樣器、氨分解反應(yīng)槽、熱分解露點(diǎn)裝置。制作了氨分解催化劑d并考察了分解槽溫度、氣體流速對(duì)所選用的四種氨分解催化劑在測(cè)試中的水分基線的影響及分解槽溫度、氣體流量對(duì)氨分解率的影響，篩選出最適合的氨分解催化劑d用以測(cè)量超高純氨中痕量水。采用熱分解露點(diǎn)裝置分析高純氮?dú)庵泻哿克⒊呒儼睔庵泻哿克⒂门溆泻るx子放電檢測(cè)器的氣相色譜檢測(cè)超高純氨中的痕量氧，折算出超高純氨中痕量水。與光腔衰蕩法、紅外吸收光譜法測(cè)試結(jié)果的比對(duì)分析證明熱分解露點(diǎn)法測(cè)試值準(zhǔn)確度較高，成本低，可用以分析超高純氨氣中痕量水分，最低檢測(cè)限約80ppb。考查了氨分解溫度、氣體流量對(duì)高純氨中痕量水分析的影響，從而確定熱分解露點(diǎn)裝置最佳工作條件。考查了變壓置換、變流置換對(duì)縮短測(cè)試時(shí)間的影響，采用新的置換方式的測(cè)試時(shí)間是只平速吹掃所用時(shí)間的一半。比對(duì)了不同冷源的精密露點(diǎn)儀通過(guò)熱分解露點(diǎn)裝置測(cè)試高純氮?dú)狻⒏呒儦錃狻⒊呒儼睔獾臋z測(cè)限，制冷機(jī)為冷源的精密露點(diǎn)儀檢測(cè)限最低。

本發(fā)明提出一種私密信息的傳遞方法.其通過(guò)加私密信息附加在原始短消息中,從而將用戶(hù)的私密信息傳遞給對(duì)方.通過(guò)本發(fā)明使得用戶(hù)的私密信息得到有效保護(hù),并且可以放心將私密信息通過(guò)短信傳遞給對(duì)方.

本技術(shù)成果通過(guò)人工培養(yǎng)蟲(chóng)草菌絲獲得冬蟲(chóng)夏草，給冬蟲(chóng)夏草這一名貴藥材繼續(xù)長(zhǎng)久為人類(lèi)服務(wù)提供 了一條新思路。發(fā)酵工藝為：原種→搖床培養(yǎng)→一級(jí)培養(yǎng)→二級(jí)培養(yǎng)→三級(jí)培養(yǎng)→四級(jí)培養(yǎng)→菌液分離→ 干燥。本技術(shù)成果可有效提取蟲(chóng)草素，為新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)打下了基礎(chǔ)。

經(jīng)四川省科技廳組織省內(nèi)外專(zhuān)家進(jìn)行成果鑒定，一致認(rèn)為該項(xiàng)目的研究成果創(chuàng)新性強(qiáng)，“達(dá)到國(guó)際領(lǐng)先水平”。 相關(guān)技術(shù)成功應(yīng)用于國(guó)家火星探測(cè)項(xiàng)目“螢火一號(hào)”。

一種UPFC故障診斷方法，包括：1)建立UPFC模型，模擬4種故障，采集UPFC直流側(cè)正極電壓和直流電流在4種故障與正常狀態(tài)下的數(shù)據(jù)，利用邊界提取與二次采樣法簡(jiǎn)化原始數(shù)據(jù)，構(gòu)成有效數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)；2)采用小波變換將預(yù)處理過(guò)的數(shù)據(jù)經(jīng)消噪和重構(gòu)處理后識(shí)別出故障點(diǎn)，得到統(tǒng)一數(shù)量級(jí)的故障特征數(shù)據(jù)集；3)提取特征值，包括4個(gè)直流側(cè)正極電壓上邊界電壓特征值，4個(gè)直流側(cè)正極電壓下邊界電壓特征值和4個(gè)直流電流特征值，構(gòu)造特征樣本空間；4)建立支持向量機(jī)故障預(yù)測(cè)模型，對(duì)UPFC的5種狀態(tài)進(jìn)行故障診斷。本發(fā)明能高效、精確、迅速識(shí)別模擬的5種UPFC狀態(tài)，提高電網(wǎng)智能化運(yùn)維水平，延長(zhǎng)設(shè)備使用年限，減少UPFC運(yùn)維成本，彌補(bǔ)控保系統(tǒng)在故障早期預(yù)警和故障定位中的不足。

成果描述：本發(fā)明提供了軌道平順狀態(tài)的評(píng)定方法及裝置，包括基于車(chē)輛-軌道耦合大系統(tǒng)的振動(dòng)方程，確定測(cè)量的軌道不平順中各個(gè)波長(zhǎng)使耦合大系統(tǒng)產(chǎn)生的振動(dòng)變化值；計(jì)算與每一個(gè)振動(dòng)變化值對(duì)應(yīng)的軌道不平順的波長(zhǎng)相匹配的波長(zhǎng)權(quán)重系數(shù)；對(duì)該波長(zhǎng)權(quán)重系數(shù)相匹配的軌道不平順中的波長(zhǎng)成分進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，得到新的軌道不平順；根據(jù)預(yù)設(shè)的評(píng)定方法對(duì)新的軌道不平順進(jìn)行評(píng)定，本發(fā)明綜合考慮了幅值、波長(zhǎng)和空間位置信息的軌道不平順評(píng)定方法，使得對(duì)軌道不平順的分析更準(zhǔn)確并且基于本評(píng)定方法可制定更具針對(duì)性的、科學(xué)合理的軌道維修計(jì)劃和管理辦法，可以控制對(duì)耦合大系統(tǒng)振動(dòng)影響較大的軌道不平順，最終能夠保證軌道結(jié)構(gòu)的安全以及列車(chē)運(yùn)行的平穩(wěn)性和舒適性。市場(chǎng)前景分析：軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域。與同類(lèi)成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：技術(shù)先進(jìn)，性?xún)r(jià)比較高。

成果描述：本發(fā)明涉及鐵路維護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及道岔轉(zhuǎn)轍區(qū)的鋼軌打磨方法，包括：現(xiàn)場(chǎng)采集第一基本軌的廓形數(shù)據(jù)，以及尖軌與第二基本軌貼靠后形成的整合軌道的廓形數(shù)據(jù)；利用現(xiàn)場(chǎng)采集的廓形數(shù)據(jù)，根據(jù)輪軌接觸幾何算法計(jì)算得出第一基本軌及整合軌道輪軌接觸點(diǎn)位置；根據(jù)整合軌道上的輪軌接觸點(diǎn)的位置，以第一基本軌和整合軌道之間的軌道中心線為基準(zhǔn)，對(duì)第一基本軌進(jìn)行廓型打磨，以使第一基本軌上的輪軌接觸點(diǎn)與整合軌道上的輪軌接觸點(diǎn)關(guān)于軌道中心線呈對(duì)稱(chēng)分布。經(jīng)過(guò)本發(fā)明提供的方法有效地降低了機(jī)車(chē)車(chē)輛蛇形擺動(dòng)的幅度，進(jìn)而減輕輪軌動(dòng)力作用，改善了列車(chē)過(guò)岔時(shí)的行車(chē)品質(zhì)，降低了尖軌磨耗，延長(zhǎng)了使用壽命。市場(chǎng)前景分析：軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域。與同類(lèi)成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：技術(shù)先進(jìn)，性?xún)r(jià)比較高。

本發(fā)明公開(kāi)了一種聚焦爬蟲(chóng)的設(shè)計(jì)方法，通過(guò)搜索引擎檢索到與領(lǐng)域相關(guān)的本領(lǐng)域網(wǎng)頁(yè)URL資源，而非針對(duì)少數(shù)特定的網(wǎng)站，豐富了URL資源的數(shù)量。

該方法首先對(duì)多個(gè)接收信號(hào)分段、濾波，再使用不同的測(cè)量矩陣對(duì)每個(gè)濾波之后的信號(hào)重新線性組合，在一系列利用了這多個(gè)信號(hào)之間相關(guān)性的低復(fù)雜度迭代運(yùn)算后，可以測(cè)量出每個(gè)原始信號(hào)在同一特征基下的展開(kāi)系數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)每個(gè)原始信號(hào)更加精確的重建。

在發(fā)送端通過(guò)改進(jìn)子載波索引調(diào)制的映射方法，即引入一種新的映射法則使得每個(gè)子塊中的子載波間相互獨(dú)立，這么做增大了最小歐氏距離，從而提升了系統(tǒng)性能；在接收端，針對(duì)最大似然檢測(cè)的復(fù)雜性，本發(fā)明提出了一種新的頻域檢測(cè)技術(shù)，在達(dá)到最大似然檢測(cè)的性能的同時(shí)還能極大地降低復(fù)雜度。