公开(公告)号：CN105047905A

公开(公告)日：2015-11-11

申请号：CN201510407084.5

申请日：2015-07-13

Applicant: 中南大学

Inventor： 李新海 ,  徐燕 ,  王志兴 ,  郭华军 ,  胡启阳 ,  彭文杰 ,  王丁

IPC: H01M4/525 ,  H01M4/139 ,  H01M10/0525

CPC classification number: H01M4/525 ,  H01M4/139 ,  H01M10/0525

Abstract: 本发明公开了一种富镍正极材料的表面改性方法，将正极材料、氧化剂加入到溶剂中分散均匀后，经烘干、烧结、洗涤、干燥、研磨，即得到表面改性的富镍正极材料；其中所述溶剂为水或有机溶剂，有机溶剂为甲醇或/和乙醇；正极材料为三元正极材料，其化学式为LiaNixCoyMn1-x-yO2，其中：0.9

公开(公告)号：CN119129903A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411166639.7

申请日：2024-08-23

Applicant: 中南大学 ,  南开大学

Inventor： 李大元 ,  韩扬帆 ,  刘淼熙 ,  田莉 ,  张樑 ,  王丁 ,  傅颖竹 ,  余天骄 ,  王瑞娟 ,  刘咏丹

IPC: G06Q10/063 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0475

Abstract: 本申请公开了一种基于人工智能的决策支持方法、装置、设备及介质，方法包括：获取预设项目的预设数据；将预设数据的特征向量输入到深度学习模型中，获取深度学习模型基于预设数据的特征向量输出的第一预测结果；生成第一预测结果的总体损失值；当总体损失值小于预设值时，停止训练深度学习模型，输出训练完成的深度学习模型；获取决策支持系统的当前项目，获取当前项目的当前数据；将当前数据的特征向量输入到训练完成的深度学习模型中，获取训练完成的深度学习模型基于当前数据的特征向量输出的第二预测结果，将第二预测结果设置为当前项目的决策支持信息，第二预测结果包括当前决策和当前建议。本申请有利于提高当前项目的决策支持效率。

公开(公告)号：CN105047905B

公开(公告)日：2017-07-14

申请号：CN201510407084.5

申请日：2015-07-13

Applicant: 中南大学

Inventor： 李新海 ,  徐燕 ,  王志兴 ,  郭华军 ,  胡启阳 ,  彭文杰 ,  王丁

IPC: H01M4/525 ,  H01M4/139 ,  H01M10/0525

Abstract: 本发明公开了一种富镍正极材料的表面改性方法，将正极材料、氧化剂加入到溶剂中分散均匀后，经烘干、烧结、洗涤、干燥、研磨，即得到表面改性的富镍正极材料；其中所述溶剂为水或有机溶剂，有机溶剂为甲醇或/和乙醇；正极材料为三元正极材料，其化学式为LiaNixCoyMn1‑x‑yO2，其中：0.9

公开(公告)号：CN120001330A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510499624.0

申请日：2025-04-21

Applicant: 中南大学

Inventor： 李专 ,  王丁 ,  孙海博

IPC: B01J20/08 ,  B01J20/28 ,  B01J20/30 ,  C02F1/28 ,  C02F101/38 ,  C02F101/34

Abstract: 本发明涉及一种空心球状无机粉体吸附剂及其应用，吸附剂成分为具有优异形貌的γ‑AlOOH。该方法包括以下步骤：用模板法制备空心球状γ‑AlOOH。首先通过液相法制备碳酸镁钙球形模板剂，将其分散在无水乙醇中，再加入水溶性铝盐，将混合物离心后，先后用水和无水乙醇洗涤数次，接着在干燥箱中进行干燥，得到空心球状γ‑AlOOH吸附剂。该吸附剂可用于吸附废水中的刚果红染料，其吸附量大于1000 mg/g，对刚果红的去除率高达99%。同时该吸附剂可循环使用。本发明制备方法简单、成本低、吸附效果好、再生简单、再生后吸附效果优异，便于产业化应用。

公开(公告)号：CN119129903B

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411166639.7

申请日：2024-08-23

Applicant: 中南大学 ,  南开大学

Inventor： 李大元 ,  韩扬帆 ,  刘淼熙 ,  田莉 ,  张樑 ,  王丁 ,  傅颖竹 ,  余天骄 ,  王瑞娟 ,  刘咏丹

IPC: G06Q10/063 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0475

Abstract: 本申请公开了一种基于人工智能的决策支持方法、装置、设备及介质，方法包括：获取预设项目的预设数据；将预设数据的特征向量输入到深度学习模型中，获取深度学习模型基于预设数据的特征向量输出的第一预测结果；生成第一预测结果的总体损失值；当总体损失值小于预设值时，停止训练深度学习模型，输出训练完成的深度学习模型；获取决策支持系统的当前项目，获取当前项目的当前数据；将当前数据的特征向量输入到训练完成的深度学习模型中，获取训练完成的深度学习模型基于当前数据的特征向量输出的第二预测结果，将第二预测结果设置为当前项目的决策支持信息，第二预测结果包括当前决策和当前建议。本申请有利于提高当前项目的决策支持效率。