澳门大学专利技术

澳门大学共有419项专利

  • 本发明公开了来源于桑属植物的DA加合物在制备β
  • 本申请提供一种并联变流器的控制方法、系统、装置及控制器,涉及变流器技术领域。该方法包括:获取第一变流器的第一瞬时直流电压和第二变流器的第二瞬时电压,根据第一瞬时直流电压、第二瞬时直流电压以及并联变流器所连接的负载的当前参考电流,确定并联...
  • 本发明公开了麦冬提取物在制备预防或治疗帕金森病的药物中的应用、药物和保健品。麦冬提取物在制备预防或治疗帕金森病的药物中的应用,麦冬提取物包括麦冬醇提物;麦冬醇提物包括皂苷和高异黄酮。预防或治疗帕金森病的药物,包括麦冬水提物和麦冬醇提物;...
  • 本发明公开了一种海产养殖废水中抗生素的去除装置及方法,属于废水处理技术领域。该去除装置包括反应器,反应器包括反应柱;反应柱的下端为封闭端;反应柱的内壁连接有将反应柱内部分隔为第一反应腔室和第二反应腔室的挡板,两个反应腔室在反应柱的上端和...
  • 本发明公开了一种电催化剂的制备方法,该制备方法包括在溶液体系中,将钴源、锰源、尿素和氟化铵在泡沫钴基底上进行水热反应生成Co
  • 本发明公开了AKT抑制剂IV在制备抑制细菌代谢和生长的试剂中的应用,涉及生物医药技术领域,本发明发现AKT抑制剂IV可以作为一种新的抗生素效果的试剂,其能够有效抑制革兰氏阴性菌和阳性菌的呼吸,从而达到抑制革兰氏阴性菌和阳性菌的生长和代谢...
  • 本发明公开了一种诱导干细胞分化为角质细胞的方法,涉及干细胞分化技术领域。本发明提出,在诱导干细胞分化为角质细胞的第0~4天中的任意时间中添加ERK通路激活剂,能够避免或减少胚外滋养层细胞来源的角质细胞,使得干细胞分化而成的角质细胞来源清...
  • 本发明公开了一种DMF芯片、快速PCR系统和PCR方法,涉及聚合酶链式反应技术领域。其包括底板、电极、介电质层和疏水层,介电质层设置在固定有电极一面的底板上,疏水层覆盖于介电质层表面,介电质层由原料聚二甲基硅氧烷制得,疏水层由原料膨体P...
  • 本发明公开了β
  • 本发明公开了一种磷化锌材料、磷化锌复合材料及其制备方法和应用。该磷化锌复合材料,且掺杂有非晶态的磷酸锌。该磷化锌材料的制备方法包括:将金属锌、氧化锌和磷的混合物进行球磨,即可得该磷化锌材料。通过在磷化锌中掺杂磷酸锌,能够缓冲活性磷化锌在...
  • 本发明属于阻垢剂领域,具体涉及一种环保型纳米流体阻垢剂及其制备方法和应用,环保型纳米流体阻垢剂包括聚烯丙基胺盐酸盐、聚苯乙烯磺酸、以及纳米二氧化硅;其中聚烯丙基胺盐酸盐、聚苯乙烯磺酸的摩尔比为:1:0.5
  • 本申请提供一种单运放二阶滤波器电路,所述电路应用于积分三角模数转换器,包括:输入模块、运算放大器模块、反馈及滤波阻容网络、第一增益电阻、第二增益电阻以及输出模块。通过在传统的单运放二阶滤波器电路结构上增加第一增益电阻、第二增益电阻,能够...
  • 本发明公开了一种间苯三酚类化合物的制备方法与药物、保健产品和食品,属于天然产物活性成分技术领域。该化合物的化学结构式为其制备方法包括:将藤黄果乙醇提取物依次进行石油醚、氯仿萃取,取氯仿萃取液进行大孔树脂分离。该方法简单,易操作,质量可控...
  • 本发明公开了一种调节网络、整流电路及电子设备,涉及电源技术领域,调节网络包括第一电容、第二电容、第三电容、第四电容、第一低通滤波器和第二低通滤波器,第三电容和第四电容均为压控电容。整流电路包括桥式整流网络和调节网络,通过调节第二低通滤波...
  • 本发明公开了一种诱导干细胞分化为心肌细胞的方法及其培养基组合,涉及细胞分化技术领域。该方法特点是利用酸碱度的调节改变细胞命运,包括采用酸性条件来诱导干细胞向心肌方向分化。本发明详细阐述了该方法的具体操作步骤,并对分化的心肌细胞进行了鉴定...
  • 本发明公开了一种基准源电路及电子设备,涉及集成电路技术领域,基准源电路包括电压电流基准产生模块,电压电流基准产生模块包括第一PMOS管、第二PMOS管、第二镜像电流器、NMOS分压支路、第一电阻、第一电容、第五NMOS管和第六NMOS管...
  • 本发明公开一种降压直流
  • 本申请的实施例提供了一种图像增强方法、巡检机器人、远程终端及巡检运维系统,涉及机器人技术领域。本申请通过获取巡检机器人在目标区域内对目标对象进行操作时所采集的初始采集图像,其中,巡检机器人通过控制机械臂上的机械夹爪对目标对象进行操作;利...
  • 本申请提供一种点云重建深度神经网络的训练方法、重建方法及控制器,涉及机器人视觉领域。通过获取多个点云样本,采用第一编码器将每个点云样本映射至预设低特征空间,得到每个点云样本对应的低水平特征,采用第二编码器对低水平特征进行处理,得到每个点...
  • 本申请提供一种分类模型训练方法、轿厢内对象分类方法、设备及介质,涉及计算机视觉技术领域。该分类模型训练方法包括:首先根据每一层极限学习机的神经元节点数,采用自编码器处理轿厢内样本图像,得到堆栈式极限学习机中第一层极限学习机的初始系数矩阵...