科技成果转化成熟度评价规范

背景资料：据了解，目前我国每年有省部级以上的科技成果3万多项，但是能大面积推广产生规模效益的仅占10%-15%；每年的专利技术有7万多项，但专利实施率仅为10%左右。一些耗费大量人力、物力、财力研究出的科技成果，甚至被鉴定“国内首创”、“国际领先”，却都被束之高阁。　　我国科学仪器行业也存在这样成果转化率低的情况，许多创新成果由于产业化资金不足、信息不对称、合作双方种种分歧（3宗罪）等原因而难以成功实现产业化。ACCSI 2011“科学仪器产业化论坛”，旨在搭建一个交流平台，通过分析多个案例，交流经验与存在的问题，以期将其中的成功经验传递给从事仪器研发单位和仪器企业，使仪器研发新成果能在最短时间实现产业化、商品化，以促进国产科学仪器行业发展。现有如下问题想重金征集：1、你觉得什么样的科研成果能转化为产业化 ，能大面积推广？2、科研成果转化为产业化需要哪些步骤？需要具备哪些因素？3、你觉得目前中国转化率低的原因有哪些？如何解决目前的低转化？欢迎大家畅所欲言，共同为科研成果转化为产业化出一份力！精彩点评可以获得10-50分不等奖励！相关话题：【讨论】科研成果仅有10%存活——转化率低的原因有哪些？科研成果转化成产业化需要具备哪些因素？ 【讨论】科研第一“大锅” ≠ 转化率第一“大国”，量变 ≠ 质变！ 【讨论】让我们一起探讨中国科学仪器产业化之路——路，在何方？！

整合6亿科技仪器资源，为科技成果转化提供强大仪器支撑。7月18日，“四川省重大科技成果转化分析检测平台”落成，这将解决很多企业无力无钱购买大型科技仪器的燃眉之急。　　　　当前，四川省科技工作形成了“整合科技资源、提升创新能力、加速成果转化”科技工作新取向，谋划和实施了国家技术创新工程四川省试点、重大科技成果转化、战略性新兴产品培育等三大工程。　　　　四川省重大科技成果转化工程以平台建设和项目实施为主体，5年内全省计划打造7大成果转化平台、实施1500项成果转化项目，形成1.2万亿元的产值。从2011年开始，启动15个重大科技成果转化专项首批300个项目，支持科技成果分析测试、信息服务、技术转移、工程化应用、创新孵化、投融资服务、高新技术园区和基地等7大类成果转化平台建设。　　　　“四川省重大科技成果转化分析检测平台”是我省重大科技成果转化工程中的一个重点支撑平台，作为贯穿于成果转化全过程的技术支撑，分析检测平台的建设，是完善的重大科技成果转化平台建设的一项重要工作任务。该平台建设由四川省分析测试服务中心牵头，联合中国测试技术研究院等15家单位共建，参建单位代表了四川地区分析检测能力和技术水平，整合的科学仪器资源达到6个亿，这些资源，必将对我省科技成果转化起到重要作用。　　　　国产科学仪器的自主创新，是科技成果转化的重要内容。作为中国西部首家试点单位，国产科学仪器设备应用示范(四川)中心也同期落成。国产科学仪器设备应用示范(四川)中心目前已经形成600平方米的静态展厅，600平方米的动态展示实验室，签约的重点国产科学仪器厂家6家，共建实验室厂家8家，展示的国产科学仪器总价值达到近1000万元，这标志着四川围绕“自主创新，方法先行，强化应用，重视示范”这一发展模式，全面推进国产科学仪器自主创新上了一个新台阶。

[b]‘有奖问答’判断题：实验室所有执行校准或检测的规范和标准都必须转化成内部受控文件（ ）[/b]

来聊下2012中国(长沙)科技成果转化交易会，请参加的朋友们上台发言。http://www.junlincn.com/uploads/allimg/121030/3-1210301R6330-L.jpg2012中国(长沙)科技成果转化交易会现场，欢迎上图片。

[font=&][size=16px][color=#333333]点击链接查看更多：[url]https://www.woyaoce.cn/service/info-39366.html[/url]服务背景[/color][/size][/font][font=&][color=#333333][/color][/font]工业和信息化部《大数据产业发展十四五规划》多次提到“数据管理”和“数据管理能力”，进入数字化经济时代，数据已成为产业发展的生产要素，企业的数据管理能力成为企业竞争的核心能力之一。《数据管理能力成熟度评估模型》（简称DCMM）是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准，旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法，建立和评价自身数据管理能力，持续完善数据管理组织、程序和制度，充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值，在提升我国数据管理方面的国际话语权、完善国家数据管理体系、规范各方数据活动、推动数据管理实践等方面有重要作用。[font=&][size=16px][color=#333333]检测内容[/color][/size][/font][font=&][color=#333333][/color][/font][font=微软雅黑]广电计量作为11家中国电子信息行业联合会数据管理能力成熟度评估机构之一，拥有充分的数据管理能力成熟度评估能力，得到国家及行业的认可，可为政府、企事业单位提供可行性的服务评估，助力政府、企事业单位的信息化、数字化、智能化发展。[/font][b]适用对象：[/b] （1）数据拥有方：金融与保险机构、互联网企业、电信运营商、工业企业、数据中心所属主体、高校、政务数据中心等； （2）数据解决方案提供方：数据开发/运营商、信息系统建设和服务提供商、信息技术服务提供商等。[b]服务内容：[/b]1. 评估依据 数据管理能力成熟度评估的依据是国家标准GB/T 36073-2018《数据管理能力成熟度评估模型》及相关法律法规要求，按照规定的程序，对企业的数据管理能力进行评估的活动。2. 评估内容 DCMM数据管理能力成熟度评估模型定义了数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期8个核心能力域，具体细分为28个过程域。 （1）数据架构：数据模型、数据分布、数据集成与 共享、元数据管理 （2）数据应用：数据分析、数据开放共享、数据服务 （3）数据安全：数据安全策略、数据安全管理、数据安全审计 （4）数据质量：数据质量续期、数据质量检测、数据质量分析、数据质量提升 （5）数据标准：业务属于、参考数据和主数据、数据元、指标数据3. 能力等级 DCMM将数据管理能力成熟度划分为五个等级，自低向高依次为初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级。4. 评估流程 DCMM评估流程分为评估准备、正式评估和结果评议三个阶段。 （1）评估准备阶段：被评估方参照DCMM标准建立、健全数据管理体系，内部运行开展自评估，也可以通过贯标咨询机构协助对标，并向第三方评估机构提交有效的申请材料。 （2）正式评估阶段：评估机构受理评估申请后，组织现场评审并出具评估报告，给予评估等级的推荐意见，并报评估工作部备案。 （3）结果评议阶段：评估工作部对评估机构报送的评估结果进行合规性审查，对于合规性审查中发现存在较大问题的评估结果有权驳回。对于评估机构推荐的优化级、量化管理级和优化级的评估结论，评估工作部需组织专家对评估结果进行评议。5. 评估交付物 （1）评估结果：全面展示企业数据管理各能力项成熟度评估等级，给出数据管理能力成熟度等级推荐建议。 （2）评估报告：分析梳理企业数据管理现状，识别数据管理问题及改进项。 （3）评估证书：颁发企业数据管理能力成熟度评估证书。6. 企业评估收益 （1）帮助企业科学有效的掌握数据管理方法，发现问题、找到差距，给出企业提高数据管理能力的路径。 （2）帮助企业提升内部管理，提高数据作为单位核心战略资源的地位。 （3）帮助企业提高人员技能，推动企业数据管理人才队伍建设。 帮助企业提高市场竞争门槛，促进数据要素价值释放。同时，贯标企业在对外服务、试点项目、数字经济领域等，重要会议、学术交流、承接项目等均可获得更多的机会和优势。

近日，中国科学院大连化学物理研究所研究员邓德会和副研究员刘艳廷团队开发的具有自主知识产权的“海水制氢联产淡水技术”在北京通过了由中国石油和化学工业联合会（以下简称“石化联合会”）组织的科技成果评价。评价会由石化联合会科技与装备部副主任王秀江主持，深圳大学骆静利院士担任评价委员会主任，清华大学教授魏飞担任评价委员会副主任。[align=center][img]https://img1.17img.cn/17img/images/202401/uepic/88c9a71b-1372-4a9e-b9af-00a8403aa422.jpg[/img][/align][align=center][color=#0070c0]科技成果评价现场[/color][/align]会上，邓德会作了题为“海水制氢联产淡水技术”的工作报告，介绍了技术背景、技术路线、创新点和知识产权情况等。评价委员会专家详细审查了报告及相关鉴定材料，并与研发团队就科学技术问题及发展前景等进行了深入的交流和讨论。研发团队开发的海水制氢联产淡水新技术，主要利用碱性电解水产生的废热作为海水低温制淡水的热源，将碱性电解水系统与海水低温淡化技术进行耦合集成，创建废热回收系统，实现了热量的高效利用。在此基础上，建成了基于铠甲催化剂的25千瓦级海水制氢联产淡水中试装置。2023年12月19日至22日，石化联合会组织专家组对该中试装置进行了连续72小时考核。该装置实现了以海水为原料高效电解水制氢联产淡水，碱性电解槽直流电耗≤4.2kWh/Nm3H2@2300A/m2，氢气产能91.2 Nm3/d，氢气纯度≥ 99.999%，产生的淡水在满足自身电解需求的基础上，联产淡水29.3 kg/d，电导率≤ 20 μS/cm，盐度≤ 0.01 ppt。与传统电解水制氢装置相比，该装置的电能利用率提高了13.9%。最后，评价委员会专家一致认为：海水制氢联产淡水技术创新性强，指标先进，拥有自主知识产权，达到国际领先水平。建议加快工程化开发进程，早日建成工业示范装置。[来源：慧眼氢能][align=right][/align]

最近用岛津GCMS2010做了中药的GC/MS，结果图谱无法转化成AIA格式，无法用《中药相似度软件》进行相似度评价。请问由什么办法，将GC/MS的图谱转化成可以进行相似度计算的文件？

砝码（最小1g,最大100g）的校准证书给了一个标准不确定u=0.2μg（k=2）,如何转化成相对不确定度，求大神指点

北京市高校可自主对科技成果转化进行审批、转化所获收益中不少于70%的比例可用于奖励、设立科技成果转化岗……作为本市又一项推进中关村示范区发展的先行先试政策之一，《加快推进高等学校科技成果转化和科技协同创新若干意见(试行)》(简称“京校十条”)于昨日正式对外发布，有关人士表示，这是给高校科技成果转化提供了新的催化剂。　　这是继“1+6”和“新四条”系列先行先试政策之后，中关村示范区在政策创新方面的又一轮新突破，也是市财政局、市科委、市教委、市人力社保局、中关村管委会等部门协同创新、实现政策创新的又一成果。========================================================================这不是意味着研发正在走向商业么？会不会有动力呢？

各位朋友，你们好！在客户满意度调查中，如何把统计的的满意率转化成满意度?有现成的表格的朋友给予援助，多谢！

科研立项、结项及科研成果鉴定复印件，效益证明原件提交材料，科技成果方面现在我有科技成果证书，和科技成果评价报告可以吗？现在科技成果鉴定是不是就是评价报告了

由科技部提出，全国科技评估标准化技术委员会（SAC/TC580）归口的《科研机构评估指南》（GB/T 43803—2024）和《企业科技创新系统能力水平评价规范》（GB/T 43836—2024）两项国家标准经市场监管总局（国家标准委）批准，于2024年3月15日正式发布实施，两项标准研制得到了科技部监督司和基础司的大力支持。[b]《科研机构评估指南》[/b]国家标准明确了科研机构评估的基本原则、评估类型、评估依据与基准、评估程序与方法和评估结果应用，提出了科研机构组建期立项评估、验收评估和运行期状态评估、绩效评估的评价内容与重点。该标准的发布和实施对于指导和规范我国科研机构评估具有重要意义，有助于推动科技“三评”改革落实，优化科研机构管理和资源配置，提高科研机构创新绩效，支撑国家战略科技力量建设，促进我国科技创新体系整体效能提升。[b]《企业科技创新系统能力水平评价规范》[/b]国家标准明确了企业科技创新系统能力的评价原则与框架、评价指标、评价方法、评价流程、评价报告、评价结果应用，提出了核心技术研发、科技成果转化、目标市场竞争、经营体系支撑、数字化提升、外部资源整合等六个能力评价维度。该标准的发布和实施有助于规范企业科技创新能力评价活动，引导企业加大创新投入、加强创新要素整合、系统推进科技创新，对于进一步强化企业科技创新主体地位、推动产业创新发展、加快形成新质生产力具有重要意义。[来源：科技部][align=right][/align]

公司用色谱分析的氢气纯度结果是体积比摩尔比摩尔，如何转化成质量比呢？最近被搞糊涂了，网上说啥的都有。常见的体积比，质量比的计算公式有哪些？想多了解一下这些转换关系，求各位大神，老师，帮帮忙！

新鲜蔬菜也需要鉴别他的成熟度，来鉴别蔬菜的质量!

近红外技术的诞生在水果产业技术方面产生两大效益。一是技术的升级换代。例如，以往是破坏性检测水果糖度，而现在实现了无损检测。二是填补空白。例如，以前没有任何一项技术可以无损检测树上果实的糖度，现在却已实现。近红外技术判别果实成熟度是以往判别方法和技术的升级，此类研究本应与以往技术进行关联论述，但很少有人论及近红外的检测指标与以往方法和技术之间的关系，本文试图回答这个问题。这篇文章有两个关键词：果实成熟度和近红外技术。第一个关键词果实成熟度。不知从何时开始，果实的成熟期被划分为 3类：可采成熟期、食用成熟期和生理成熟期。特别是生理成熟期被认为是水果内部种子已充分成熟，此时的果肉已经开始腐烂变质，不宜食用[sup][1,2][/sup]。本人的认知与之相反，应该先是生理成熟期而非最后。例如，洋梨系列，先是生理成熟并采摘，放置十天半月后方能食用。鉴于目前有关果实成熟度的描述和解释以及定义尚未统一的现状，本人认为从发育-成熟-后熟-催熟方面的描述更加科学，故介绍如下。所谓成熟(maturation)，是指果实发育成原本的大小，成分充实，处于收获状态，即食或通过催熟等方式后食用。成熟的果实仍然挂在树上，会进一步后熟(ripening)，加速着色和果肉软化，变成全熟(fullripe)状态。另外，收获成熟的果实后，果实会继续进一步成熟，也就是催熟(postharvest ripening)，再变成适熟(eating ripe)，迎来食用时期[sup][3][/sup]，如图1所示。[align=center][img=,400,291]https://img1.17img.cn/17img/images/202402/uepic/4994682d-4330-4561-9c06-9f5779eee88d.jpg[/img][/align][align=center]图1 果实发育不同阶段示意图[/align]之所以讨论这个问题是因为成熟度决定着采收期，也就是生理成熟程度。果实种类不同采收期和采收方式也不同。例如，无花果只能成熟一个采收一个，而苹果可以成熟一个采收一个，也可以一次性采收。前者是边判断树上单个苹果成熟度边收获的方法，主要用于高品质或附加值高的早熟、中熟品种的收获。而后者则是在一个时期内集中收获，如“富士”等晚熟品种就用这个方法[sup][4][/sup]。过去，果实一个个采收，或集中收获后进行成熟度分级只能凭借目视判别，常用果实色卡与果实表皮颜色和底色等表观现象进行对比。当然，还有经验法。果实成熟度的本质是果实内部成分不断发生着生化和质构的变化，评价指标因果实而异，如（表1）。[align=center][img=,400,369]https://img1.17img.cn/17img/images/202402/uepic/080939d8-a2f0-4a5a-8d62-07e6818ea03e.jpg[/img][/align]众所周知，近红外技术依据上述表1部分指标可以实现挂在树上的每个果实成熟度的判别，也可在线逐一检测每个果实的成熟度。由此涉及到第二个关键词，近红外技术。有关近红外技术判别果实成熟度的论文很多，绝大多数都是把评价指标与[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]直接关联进行建模分析，并未与现有评价体系进行呼应。近红外技术在判别果实成熟度方面是替代以往经验法或色卡比对法，是技术升级换代，并非填补空白。经过本人的努力，只检索到山根崇嘉[sup][5][/sup]和阪本大輔[sup][6][/sup]的论文中，总结归纳了果皮叶绿素与淀粉指数(starch index)、果皮底色（ground color）之间存在着相关关系，证明可以通过近红外技术检测果皮叶绿素含量判别果实成熟度的内涵。特此简述如下。山根等人利用近红外专用检测仪（おいし果，千代田電子工業（株））检测水果内部品质，针对丰水、幸水和秋月梨三种日系梨采集果实650～740 nm 的漫反射光谱，PLS建模得到果皮叶绿素预测值与实测值高度相关的结论，如图2所示。[align=center][img=,400,429]https://img1.17img.cn/17img/images/202402/uepic/712d4d21-fbc2-4ba8-89aa-f2ed9887dcf4.jpg[/img][/align][align=center]图2 果皮叶绿素含量实测值与计算值的关系(2016年产)（左图） [/align][align=center]图3 用2017年“幸水”模型，验证2016年各品种叶绿素含量（右图）[/align]同时，作者还进行了叶绿素含量实测值和果皮底色之间的相关分析，如图4所示，并得出4个关系式。混合(粗实线) y = 0.0383 (x - 11.8825)[sup]2[/sup]+ 0.4274 (r[sup]2[/sup] = 0.944)幸水(实线) y = 0.0364 (x - 12.2582)[sup]2[/sup]+ 0.2770 (r[sup]2[/sup] = 0.937)丰水(短虚线) y = 0.0369 (x - 11.8198)[sup]2[/sup]+ 0.5599 (r[sup]2[/sup] = 0.953)秋月(长虚线) y = 0.0345 (x - 13.1957)[sup]2[/sup] - 0.0587 (r[sup]2[/sup] = 0.949)[align=center][img=,400,346]https://img1.17img.cn/17img/images/202402/uepic/3436d70c-fd33-4687-b617-22a3ab7b718d.jpg[/img][/align][align=center]图4 叶绿素含量实测值与果皮底色关系[/align]由此可知，通过近红外技术检测日系梨果皮叶绿素含量就能替代现有果实色卡比对方法，实现无损判别梨果实的成熟度。除了上述两个关键词之外，特别值得一提的是果皮叶绿素的实测方法。叶绿素提取的方法很多，主要包括二甲基亚矾(DMSO)法、丙酮乙醇水混合液法、丙酮乙醇混合液法、创性传感检测法和无损预测法等，这些方法各有优势，且主要集中在叶片上。对梨果皮中的叶绿素的提取与含量测定已有相关报道，但研究结果中果皮的色素含量有较大差异，且不稳定[sup][7][/sup]。尤其是日系梨果皮表面被软木层（cork layer）所覆盖，必须去除软木层露出果皮方能取样测量果皮叶绿素。山根等人根据Porra(1989)的方法测定叶绿素含量[8]。首先对拟采样部位的软木层用透明胶带稍用力按压后再撕下来，以此反复至完全去除，就不会损伤露出表面。采样部位的果皮(已除去软木层)用陶瓷刀(CP-99，京瓷(株))将果皮剥至一定厚度(1.7 ~ 1.8 mm)，制成直径12mm的圆片果皮备用。然后在圆片果皮中央切出一处刀口，浸泡在1mL的N,N二甲基甲酰胺中，放置在约4°C的阴暗处24小时，提取。从提取液中取出果皮后，用5000 g进行3分钟的离心分离(CF15RX，(株)日立制作所)，用分光光度计(Bio spect -1600，(株)岛津制作所)测量澄清液646. 8nm，663.8 nm，以及没有叶绿素吸光的750.0 nm的吸光度作为悬浊度基线，来求得含量。叶绿素含量计算公式：叶绿素(a+b)含量(μgmL[sup]-1[/sup]) = 17.67 (A[sub]646.8[/sub] - A750.0) + 7.12 (A[sub]663.8[/sub] - A[sub]750.0[/sub])A：表示各波长的吸光度。除去软木层后，为了防止果皮褐变，需要进行一系列尽可能快的操作，同时，为了防止叶绿素的光分解，将提取液放入遮光箱，一直保管到测量结束。要想获得准确的近红外模型预测值，不但要注重光谱采集、预处理以及建模方法，还应同等重视实测值的正确获取，因为近红外的预测值精度永远不会超过实测值的精度。阪本等人针对6种苹果也进行了与山根等人研究思路非常类似的实验。不同的是评价指标，苹果除了果皮底色以外，还增加了淀粉指数。这里只以大家熟悉的富士苹果为例进行介绍和说明。由图5可知，富士苹果叶绿素的实测值与预测值相关系数高达r[sup]2[/sup]=0.967。叶绿素实测值与果皮底色和淀粉指数均呈曲线相关（图7，8）。同样，该实验说明通过近红外技术检测苹果果皮叶绿素含量可以替代现有经验法、果实色卡比对法、淀粉指数法，实现树上和在线无损检测判别果实的成熟度。[align=center][img=,400,401]https://img1.17img.cn/17img/images/202402/uepic/ba36bcf2-0fe8-4f77-9218-21de823621fe.jpg[/img][/align][align=center]图5 富士苹果果皮叶绿素实测值与预测值之间的关系（2018年）[/align][align=center][img=,400,401]https://img1.17img.cn/17img/images/202402/uepic/df29a190-95ed-4a72-a5dd-1af2e12503f9.jpg[/img][/align][align=center]图6 用2018年“北郎”模型预测2019年富士苹果的实测值与预测值的关系[/align][align=center][img=,400,393]https://img1.17img.cn/17img/images/202402/uepic/bfc8a38c-31c4-43b8-9db1-9d7b47bda7cd.jpg[/img][/align][align=center]图7 富士苹果叶绿素实测值与果皮底色之间的关系[/align][align=center][img=,400,401]https://img1.17img.cn/17img/images/202402/uepic/f89b531b-ff93-46e7-8785-640277e69640.jpg[/img][/align][align=center]图8 富士苹果实测叶绿素值与淀粉指数的关系[/align]综上所述，近红外技术检测所用的指标也许直接或间接与果实成熟度相关，该指标若能与以往方法或技术涉及的指标具有相关性，则可证明近红外技术可用于果实成熟度的判别。本文内容纯属个人思考和观点，受水平和能力所限，尚存诸多未尽事宜，仅供参考。参考文献：［1］孙梦梦，鞠皓，姜洪喆，等。水果成熟度无损检测技术研究进展［J］.食品与发酵工业，2023,49(17):354-362［2］黎丽莎等：近红外无损检测技术在水果成熟度判别中的应用研究，华东交通大学学报，Vol.38 No.6Dec.,2021［3］[url=https://af.moshimo.com/af/c/click?a_id=2631078&p_id=54&pc_id=54&pl_id=616&url=https://search.rakuten.co.jp/search/mall/%E6%9E%9C%E6%A8%B9%E5%9C%92%E8%8A%B8%E5%AD%A6%E3%81%AE%E5%9F%BA%E7%A4%8E/?f=1&grp=product]果樹園芸学の基礎／伴野潔／山田寿／平智[/url]［4］石井雅樹：果実の収穫適期定量判定アプリの開発，http://www.tohoku-hightech.jp/file/seminar/kouen3.pdf石井雅樹：果実の収穫適期定量判定アプリの開発，http://www.tohoku-hightech.jp/file/seminar/kouen3.pdf［5］山根崇嘉等，ニホンナシにおける果皮のクロロフィル含量の非破壊計測，園学研．18 (3)：253–258．2019［6］阪本大輔等，リンゴにおける果皮のクロロフィル含量の非破壊計測，園学研．20 (1)：73–78．2021［7］吴悦菊等，梨果皮色素含量的测定方法研究，中国农学通报 2023,39(28):119-125［8］Porra, R. J., W. A. Thompson and P. E. Kriedemann. 1989. Determination of accurate extinction coefficients and simul taneous equations for assaying chlorophylls a and b extracted with for different solvents: verification of concentration of chlorophyll standards by atomic absorption spectroscopy.Biochim. Biophys. Acta 975: 384–394.[align=right][font=none][color=#333333]（文章来源：中国农业大学 韩东海教授）[/color][/font][/align][来源：仪器信息网] 未经授权不得转载[align=right][/align]

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催熟技术的广泛使用，使得消费者在购买水果时经常买到外表光鲜里面却根本没熟的水果。麻省理工学院的一位化学家发明了一款廉价且方便的检测仪器，工作原理就是使用嵌有铜原子的碳纳米管来测量乙烯(成熟度越高的水果含量越大)含量：正常状态下，铜原子的电子会在纳米管内流动，而当乙烯和其粘合后，则会让电子流动变慢。通过检测流动变慢的电子数量便可以推算出乙烯含量。我的疑问是：1、水果的成熟都是依赖于乙烯吗？如果水果成熟过程中不成熟乙烯呢？2、如果催熟剂中含乙烯，那也无法准确检测呀？

河北省科学技术成果证书是不是就是科技成果奖励证书？请多指教

2018年的河北省科技成果证书，有条形码？扫一扫为什么显示未查到该商品，是不是这个证书就是假的？

我厂来一批原料氯化钾，但所跟报告是以氧化钾含量计为纯度：62.11%，请哪位高手帮忙转化成以氯化钾计算纯度应为多少另需要SN/T07362-1997标准，不知哪位可以帮一下忙

请问有PDF文档转化成word的软件吗？转化后的word后文字部分可以处理吧。

附件为C H的原始数据，请高手帮忙转化成可视谱图，谢谢，感谢

结果是以氧化物形式显示的,我想请教如何转化成矿物的分子式?谢谢各位

外协的测试报告怎样转化成自己实验室或公司的报告，能将数据直接摘出来重新出报告吗？谢谢。

在其他的机器上做的XRD是mdi文件，想转化成UXD或者RAW文件到布鲁克的EVA上处理？谁有办法？

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请教一下，考职称需要科技成果科技成果奖归哪个局管

定总磷的方法测定磷酸根如何转化成磷酸三钠的纯度？这样检测磷酸三钠是否正确?