一种二氧化硅溶胶增强的中空安全玻璃及其制备方法

    公开(公告)号:CN108751733B

    公开(公告)日:2020-02-21

    申请号:CN201810571876.X

    申请日:2018-05-31

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 本发明公开了一种二氧化硅溶胶增强的中空安全玻璃及其制备方法,该二氧化硅溶胶增强的中空安全玻璃包括三层,第一层为夹层玻璃,第二层中空结构,第三层为单层玻璃或夹层玻璃;第一层与第二层的接触面为第一接触面,第二层和第三层的接触面为第二接触面,第一接触面和第二接触面中至少一面设有二氧化硅溶胶涂层;该二氧化硅溶胶涂层的厚度为1‑20μm,该二氧化硅溶胶涂层的二氧化硅的含量不低于95%。该二氧化硅溶胶增强的中空安全玻璃抗弯强度和抗冲击能力强,消除自爆风险,降低成本。

    一种玻璃基板上二氧化硅纳米阵列的制备方法

    公开(公告)号:CN108409155B

    公开(公告)日:2020-01-07

    申请号:CN201810551905.6

    申请日:2018-05-31

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 本发明公开了一种玻璃基板上二氧化硅纳米阵列的制备方法,以AAO为模板,以酸性SiO2溶胶为涂层,通过模板压印法,可以在玻璃表面制备得到SiO2纳米阵列。本发明能够简易地、低成本地在玻璃表面制备整齐排列的无机SiO2纳米阵列,具有增透效果;配合进一步的表面修饰,可以形成透明超憎水表面,具有自清洁、防冰、抑制表面反射和増透等潜在特性,在汽车、建筑、太阳能电池等的玻璃上具有广阔应用前景。

    一种盖板玻璃及其制备方法和应用

    公开(公告)号:CN108658473A

    公开(公告)日:2018-10-16

    申请号:CN201810551887.1

    申请日:2018-05-31

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 本发明公开了一种盖板玻璃及其制备方法和应用,该盖板玻璃包括基板玻璃和设在基板玻璃的一面上的二氧化硅溶胶涂层,该二氧化硅溶胶涂层位于该盖板玻璃受冲击面的背面,该二氧化硅溶胶涂层的厚度为1-20μm,该二氧化硅溶胶涂层的二氧化硅的含量不低于95%。该盖板玻璃抗弯强度、抗冲击和抗摔能力强。

    一种圆环状BiOI微球的制备方法

    公开(公告)号:CN103112895A

    公开(公告)日:2013-05-22

    申请号:CN201310057514.6

    申请日:2013-02-22

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 一种圆环状BiOI微球的制备方法,涉及光催化剂。将Bi(NO3)3溶解于酒精中,得到溶液A,将KI与油酸混合,得到溶液B;将溶液A与溶液B混合,搅拌后倒入高压釜中,水热反应后,洗涤,过滤,烘干,即得红褐色的圆环状BiOI微球。以硝酸铋和KI为原料,在酒精和油酸混合液中,用低温水热一步法,制备了圆环状BiOI微球。与其它形貌相比,圆环状BiOI微球,是有一组相互平行的纳米片环绕而成,孔洞结构提高了吸附性能,因此光催化活性显著提高。低温水热一步法,易于通过水热媒介、水热温度、水热时间控制,是一种简单易行的、具有应用潜力的制备高催化活性BiOI的方法。成本低,操作温度低,设备简单。

    一种银系纳米除臭抗菌溶胶及其制备方法

    公开(公告)号:CN120037904A

    公开(公告)日:2025-05-27

    申请号:CN202510181999.2

    申请日:2025-02-19

    Applicant: 厦门大学

    Inventor: 黄悦 周忠华

    Abstract: 本发明公开了一种银系纳米除臭抗菌溶胶及其制备方法。溶胶颗粒包括晶态纳米银与晶态纳米二氧化钛相耦合的纳米粒子,其中二氧化钛为金红石型与锐钛矿型相耦合的混合晶型纳米粒子,晶态纳米银与金红石型二氧化钛纳米粒子相耦合,金红石型二氧化钛的一次粒径为8nm~90nm,锐钛矿型二氧化钛的一次粒径大小范围是金红石型二氧化钛的一次粒径的20%~70%;晶态银的一次粒径大小范围是金红石型二氧化钛的一次粒径的10%~80%。本发明采用紫外光照射的光还原法制备晶态纳米银与晶态纳米二氧化钛相耦合的纳米粒子及其溶胶,该溶胶能够应用于纺织品、家居用品、建材以及蔬果茶叶有机栽培等的抗菌抗病毒、除臭消除异味领域。

    一种透明超疏水光催化增透自洁净涂层

    公开(公告)号:CN118755282A

    公开(公告)日:2024-10-11

    申请号:CN202410736897.8

    申请日:2024-06-07

    Applicant: 厦门大学

    Inventor: 周忠华 朱玉 黄悦

    Abstract: 本发明属于表面自清洁涂层技术领域,具体公开了一种透明超疏水光催化增透自洁净涂层,包括超疏水涂层及分布在超疏水涂层表面的多个光催化岛状区域,所述光催化岛状区域由光催化纳米颗粒团簇堆积而成,所述超疏水涂层的组分包括低表面能修饰的疏水型SiO2纳米颗粒、硅酸酯和偶联剂,所述光催化纳米颗粒、疏水型SiO2纳米颗粒、硅酸酯、偶联剂的质量比为0.001‑0.01:0.05‑0.1:1:1‑5。本发明的自洁净涂层由光催化纳米颗粒、低表面能修饰的疏水型SiO2纳米颗粒、硅酸酯、偶联剂等通过溶胶凝胶法常温固化制备,构筑特殊的表面构造,克服了光催化与超疏水难于相容的技术难题。

    基于教师微调的量化感知蒸馏方法及装置

    公开(公告)号:CN117973499A

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202410012082.5

    申请日:2024-01-03

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于教师微调的量化感知蒸馏方法及装置,其中方法包括:将训练数据集输入到伪学生模型进行梯度更新,以得到更新后的伪学生模型;将查询集输入到更新后的伪学生模型,以得到分类损失,以便通过分类损失对教师模型进行梯度更新,以得到微调后的教师模型;将训练数据集输入到学生网络模块和微调后的教师模型以得到对应的第一输出结果和第二输出结果,以及根据第一输出结果和第二输出结果得到余弦相识度,并根据余弦相识度得到最终的损失函数,以便根据最终的损失函数对学生网络模块进行更新;从而缩小全精度教师模型和低精度学生模型之间的性能差距,并提高蒸馏效果。

    一种基于三维空间加权的医学图像分割方法

    公开(公告)号:CN109598732B

    公开(公告)日:2022-06-14

    申请号:CN201811510501.9

    申请日:2018-12-11

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 一种基于三维空间加权的医学图像分割方法,涉及图像处理领域。构造一种U型卷积神经网络,实现端到端的医学图像分割;将医学图像的多个模态的图像分别作为输入送入到并行的深度学习网络中,得到不同的特征图;提取多个并行网络的特征图并融合,再进行非线性变换,得到每个并行网络各自的体素级权重;将并行网络各自的体素级权重与原先的特征图相乘,完成特征的重标定;将所有并行网络末端的特征图融合,得到多张概率图,从而得到分割结果。利用变换得到三维空间中权重,再将权重与特征图相乘,以达到特征重标定的目的。相较于传统的深度学习分割模型,该空间加权方式能有效地提高网络中特征图的表征能力,从而取得更好的分割效果。

    Ag系磷酸盐基无机抗菌耦合棉纤维的制备方法

    公开(公告)号:CN114575149A

    公开(公告)日:2022-06-03

    申请号:CN202210342557.8

    申请日:2022-04-02

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 本发明公开了Ag系磷酸盐基无机抗菌耦合棉纤维的制备方法,包括如下步骤:(1)将碱金属磷酸盐和碱土金属磷酸盐与水相混合,添加银盐或添加银盐及助剂,活化形成无机抗菌溶胶;所述银盐为硝酸银或硫酸银,所述助剂为硝酸铜或硝酸锌;(2)将所述无机抗菌溶胶通过紫外照射制备得到成核化的无机抗菌溶胶;(3)将棉纤维浸泡于成核化的无机抗菌溶胶中,通过紫外照射使磷酸盐无机粒子羟基化,并在棉纤维表面原位通过脱水与纤维素分子原位接枝;同时,银盐、助剂在磷酸盐无机粒子表面原位光分解还原,形成Ag、Cu、Zn纳米粒子,最终得到Ag系磷酸盐基无机抗菌耦合棉纤维。

    基于域适应的异质异源SAR目标识别方法

    公开(公告)号:CN114529766A

    公开(公告)日:2022-05-24

    申请号:CN202210152137.3

    申请日:2022-02-18

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 基于域适应的异质异源SAR目标识别方法,属于图像识别领域。包括以下步骤:1)风格图像增扩:图像输入网络后,先由浅层的卷积层提取低阶特征,包含纹理、光照等风格信息,这些风格信息可表示为特征的统计量,改变特征统计量可变换低阶特征的风格,实现图片风格化增扩;2)特征分布对齐:将步骤1)中经处理的低阶特征进一步通过深层卷积层变为高阶特征;高阶特征保留的域信息不利于对目标域SAR图像的识别工作,采用对抗学习的方式对齐源域和目标域的特征表示;3)语义图像增扩:与步骤2)同时进行,对高阶特征进行分类,识别图像是哪一个类别,并通过损失函数优化网络。采用隐式语义增扩法ISDA,在分类的同时达到语义增扩的目的。

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