该技术是一种获得专利的仿生涂层,可以在各种材料表面形成高亲水性表面。该涂层可完全控制其表面的润湿性、润滑性和污垢。由于其可调性和自修复机制,它可以提高医疗设备和工业应用的舒适性、安全性和性能。
该技术包括专利的铂基催化剂油墨配方,可以简化质子交换膜燃料电池的制造过程。在膜生产过程中,金属颗粒可以直接在基底上生长,并用低温冷等离子体(<70°C)固化。该技术可以最大限度地减少铂在各种基质上的负载,从而降低生产燃料电池膜的成本。
虽然现有的热图对干净的图像有效,但现实世界中的图像经常会降级或“有偏”,例如相机模糊或微光下的颜色失真。出于隐私原因,图像也可能被故意模糊。随着图像清晰度的降低,热图的性能降低。因此,这些退化图像的热图解释偏离了现实和用户期望。这种基于CAM的新技术描述了一种训练卷积神经网络(CNN)的方法,以生成精确且相关的退化图像热图。通过精确定位与用户期望一致的图像上的相关目标,基于Debied的CAM提高了透明度和用户对人工智能预测的信任。
虾卵的产量取决于成年雌性的年龄、体重和大小。在鱼卵发育之前,同时存在特定的营养需求。因此,在任何一批虾中,鱼子酱的生产都是随机且不一致的。提高产卵频率和产卵量的传统方法涉及不可持续的眼柄切除方法,即去除虾的一个眼柄以刺激卵黄形成(卵黄发生)。除了对虾的解剖压力外,眼柄消融术只能在体重至少为70-90克的虾身上进行,这需要12个月才能长出来。专有的表观遗传激活发酵(EpAF)技术在4-5个月内刺激雌性虾的卵黄发生,达到30-35克。这大大提高了虾蛋产量和质量。此外,虾蛋的味道可以微妙地改变,以适应目标市场的口味。
该技术产品是一种小型、安全、低功耗、经济高效的硬件模块,带有专用卷积神经网络(CNN)加速器。硬件加速器支持许多预训练的人工智能(AI)模型,允许在物联网传感器节点本身进行边缘处理。因此,实时人工智能推理可以在不需要与云进行高带宽通信的情况下完成。通过众多通信接口之一进行的简单API调用使向物联网节点添加人工智能能力成为一项容易的任务。
该技术是一种可再生、生物基和可降解树脂,符合国际工业和家庭堆肥标准。该材料通过丙酯复合工艺生产,可满足食品接触级标准。该聚合物还具有优异的流动性、韧性和良好的成型性能,满足注塑、挤出、热成型和其他成型工艺的生产要求。它不需要严格的降解条件,当与普通废物一起放置在自然环境中时,将实现100%的自降解,不留下任何有害物质。该材料旨在成为一次性餐具、食品包装和卫生洁具中替代传统塑料的可行替代品。
这项技术涉及重新设计螺旋缠绕膜组件的结构,以提高生产率并简化膜制造过程。尽管经历了漫长的发展历史,但螺旋缠绕膜组件的结构保持不变。每个模块由多个叶组组成,每个叶组包括进料垫片、平板膜和包裹在渗透液收集管周围的渗透液载体。这里的技术涉及在工业规模的浇铸线上将叶片中的3层组合成2层,这样更多的膜可以适合标准的特定体积。通过将渗透载体和膜结合成一个单张,我们能够消除对膜的典型无纺布背衬的需要。因此,叶组厚度可显著减少约10-20%,因此膜组件的理论表面积和生产率可增加30-50%。材料成本可能会降低10-20%,由于结构体积较小,内部离子浓度极化(ICP)有望降低。由于每套叶片的板材更少,这种设计还减少了滚动元件所需的工作量。该技术提供商目前正在寻求与研究合作协议(RCA)合作的技术评估许可合资伙伴,以扩大该技术的规模并将其商业化。
该技术提供商提供了一种快速的10分钟测试,从指尖滴血中监测nAb。该测试可独立于实验室设施进行,并可用于监测疫苗对不同病毒变体的效力。该测试提供了一种简单的解决方案,可用于大规模快速监测个体nAb状态,无需实验室空间、高技能操作员或专家采集血样。