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        安徽工業(yè)大學(xué)專利技術(shù)

        安徽工業(yè)大學(xué)共有7203項(xiàng)專利

        • 本發(fā)明公開了一種課堂行為識(shí)別與學(xué)風(fēng)預(yù)警方法、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備,涉及課堂行為識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:S1、采集課堂場(chǎng)景的圖像信息,并進(jìn)行預(yù)處理得到課堂行為數(shù)據(jù)集;S2、構(gòu)建用于課堂行為識(shí)別的MRNET模型,采用數(shù)據(jù)集對(duì)MRNET模型進(jìn)行...
        • 本發(fā)明公開了一種氫與CO2耦合的高爐煉鐵方法,屬于鋼鐵冶金裝備及工藝技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:對(duì)高爐爐頂煤氣進(jìn)行組分分離處理,分別捕集其中的CO2氣體與未反應(yīng)的CO氣體;在高爐外部設(shè)置逆水煤氣變換反應(yīng)器,將捕集的CO2與外部氫氣轉(zhuǎn)化為富CO...
        • 本發(fā)明公開了一種基于偽點(diǎn)云增強(qiáng)和門控注意力融合的多模態(tài)3D目標(biāo)檢測(cè)方法,屬于三維目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。針對(duì)現(xiàn)有方法在偽點(diǎn)云特征建模和跨模態(tài)信息融合方面存在的不足,從偽點(diǎn)云特征建模與跨模態(tài)融合兩個(gè)層面進(jìn)行了系統(tǒng)性改進(jìn)。一方面,設(shè)計(jì)了偽點(diǎn)云特征...
        • 本發(fā)明公開了一種比率型電化學(xué)發(fā)光生物傳感器的制備方法、傳感器及其在檢測(cè)大腸桿菌O157:H7中的應(yīng)用,涉及納米材料與生物檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域;本發(fā)明的傳感器包括Aptamer?Templet雙鏈體、phi29聚合酶、Nb.BbvCI切刻酶、探針...
        • 本發(fā)明公開了基于超大環(huán)狀DNAzyme的SERS傳感器制備方法、產(chǎn)品及其在大腸桿菌O157:H7檢測(cè)中的應(yīng)用,涉及納米材料與生物檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域;本發(fā)明SERS傳感器包括適配體?Key?chain?Link?Chain三鏈體、LDNAzym...
        • 本發(fā)明涉及共價(jià)有機(jī)框架材料技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種具有雙活性位點(diǎn)的卟啉基三維共價(jià)有機(jī)框架(3D?COFs)的制備方法及其應(yīng)用,本發(fā)明利用八連接氨基卟啉單體(TTPP)與2,2?聯(lián)吡啶?5,5?二甲醛(Bpy)作為構(gòu)筑單元,通過席夫堿縮合反...
        • 本發(fā)明涉及一種鋼材表面缺陷檢測(cè)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于鋼材表面缺陷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明基于YOLOv10模型進(jìn)行改進(jìn),包括:在主干網(wǎng)絡(luò)C2f?模塊中嵌入?ECA?注意力機(jī)制,增強(qiáng)關(guān)鍵特征表征;卷積層引入?DEConv?細(xì)節(jié)...
        • 本發(fā)明公開了電弧爐安裝過程中的數(shù)字孿生建模與動(dòng)態(tài)控制方法及系統(tǒng),屬于冶金工程與數(shù)字孿生技術(shù)交叉技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:S1:初始化與模型部署;S2:電弧爐部件點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理;S3:部件識(shí)別與位置提取;S4:虛實(shí)數(shù)據(jù)傳輸與坐標(biāo)轉(zhuǎn)換;...
        • 本發(fā)明涉及導(dǎo)絲狀態(tài)感知技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于視觸覺傳感器的導(dǎo)絲接觸狀態(tài)感知方法,以視觸覺傳感器為操作者手指的等效替代,操作者控制機(jī)器人作業(yè)時(shí),通過視觸覺傳感器反饋的信息來操作機(jī)器人,在介入時(shí),導(dǎo)絲與傳感器的柔性接觸模塊直接接觸,當(dāng)導(dǎo)...
        • 本發(fā)明公開了一種不銹鋼閥體件多向擠壓成型裝置,涉及到閥體鑄造領(lǐng)域,包括工作平臺(tái)、第一液壓缸、第一推板、第二液壓缸、第二推板、四個(gè)支撐條桿和固定橫板,所述固定橫板的下方設(shè)置有開合組件,所述開合組件包括有兩個(gè)分別固定連接在固定橫板底面左右兩...
        • 本發(fā)明涉及機(jī)器人傳感器技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于色塊標(biāo)記陣列優(yōu)化的視觸覺傳感器及三維重建方法,通過將四種視覺差異顯著的顏色,每種顏色對(duì)應(yīng)大小兩種圖案以構(gòu)成八個(gè)數(shù)字標(biāo)識(shí),通過雙目視覺相機(jī)對(duì)彈性體表面色塊陣列進(jìn)行采集,在完成立體標(biāo)定和圖像預(yù)處理...
        • 本發(fā)明公開了一種復(fù)合型無土草坪基質(zhì)材料及其制備方法與應(yīng)用,屬于鋼渣資源化利用的技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過磷酸溶液對(duì)轉(zhuǎn)爐渣顆粒的改性處理,以及雙渣與蘑菇菌渣纖維的協(xié)同作用能夠得到更適用培養(yǎng)植株的復(fù)合型無土草坪基質(zhì),有效提升植株的直立莖密度與草坪...
        • 本發(fā)明公開了一種生物質(zhì)炭協(xié)同益生菌改良基質(zhì)及其制備方法與應(yīng)用,屬于固廢資源化利用的技術(shù)領(lǐng)域,利用生物質(zhì)炭的多孔結(jié)構(gòu)為益生菌提供了穩(wěn)定的附著載體,其高陽離子交換能力與保水特性,配合益生菌的代謝活動(dòng)形成了協(xié)同增效作用,枯草芽孢桿菌在根際定殖...
        • 本發(fā)明公開了一種基于預(yù)訓(xùn)練大模型的兩階段多模態(tài)軸承故障診斷方法,屬于軸承故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明旨在解決傳統(tǒng)方法在多工況與小樣本條件下泛化性差、魯棒性不足的問題。所述方法首先構(gòu)建可學(xué)習(xí)多模態(tài)Tokens,包括多尺度補(bǔ)丁Token、特征T...
        • 本申請(qǐng)公開了一種復(fù)合負(fù)極材料及其制備方法、鋰離子電池,屬于電池技術(shù)領(lǐng)域,復(fù)合負(fù)極材料包括核體和包覆于核體的殼體,核體包括表面附著有Si?Fe合金的Fe?B共摻雜的Si,殼體包括表面生長(zhǎng)有SiC的無定型碳層。本申請(qǐng)的復(fù)合負(fù)極材料通過Fe?...
        • 本申請(qǐng)涉及無害化工業(yè)渣篩分技術(shù)領(lǐng)域,具體的為一種工業(yè)渣三段式能量回收篩分一體機(jī)及其篩分方法,包括第一分離機(jī)構(gòu)與第二分離機(jī)構(gòu)。第一分離機(jī)構(gòu)設(shè)旋轉(zhuǎn)篩筒、振動(dòng)篩板,完成0.2?0.6mm草坪建植基質(zhì)篩分;第二分離機(jī)構(gòu)采用切向進(jìn)風(fēng)、旋轉(zhuǎn)葉輪與過...
        • 本發(fā)明公開了基于復(fù)合擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器的無人機(jī)抗擾降噪控制方法,屬于無人機(jī)控制技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過在擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器中嵌入濾波器,降低了零均值測(cè)量噪聲對(duì)姿態(tài)角速度的影響,并通過擴(kuò)張時(shí)變干擾作為新的狀態(tài)量,實(shí)現(xiàn)對(duì)時(shí)變干擾的有效估計(jì),改善了對(duì)時(shí)變...
        • 本發(fā)明公開了一種過氧化氫和水楊酸雙響應(yīng)熒光探針及其制備方法與應(yīng)用,屬于熒光探針技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的制備方法包括以下步驟:將(E)?2?氨基?6'?(二乙氨基)?4'?[2?((E)?1,3,3?三甲基吲哚啉?2?亞基)乙亞基]?1',2'...
        • 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺與動(dòng)物保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于多模態(tài)特征融合的野生動(dòng)物檢測(cè)模型訓(xùn)練方法及系統(tǒng)。所述方法包括:獲取若干組配對(duì)的可見光圖像及紅外圖像;并分別輸入相應(yīng)的分支網(wǎng)絡(luò)以獲取可見光特征圖及紅外特征圖;進(jìn)行特征映射與查詢生成操作后獲...
        • 本發(fā)明提供了一種基于時(shí)空協(xié)同優(yōu)化的魯棒聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法,該方法包括服務(wù)器與多個(gè)客戶端協(xié)同執(zhí)行以下步驟:服務(wù)器初始化或獲取模型參數(shù)、全局動(dòng)量及全局銳度信念,篩選客戶端子集并分發(fā)模型參數(shù);客戶端基于快速權(quán)重與慢速權(quán)重的距離自適應(yīng)選擇優(yōu)化器進(jìn)行本...
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