本發(fā)明公開了一種螺環(huán)膦配體的制備和應(yīng)用，其中螺環(huán)膦配體具有式1或式2所示的結(jié)構(gòu)；其中，R1和R2中一者為?PCy2，R1和R2中另一者為茚基、萘基或甲苯基；R3和R4各自獨(dú)立地選自氫、?PCy2或C1～C6烷基，R3和R4不同時(shí)為?PC...

本申請(qǐng)公開了一種門控線性自注意力知識(shí)追蹤系統(tǒng)，通過遺忘門和輸入門構(gòu)成門控狀態(tài)更新模塊，能夠動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)知識(shí)狀態(tài)的保持與更新比例，有效模擬學(xué)習(xí)者的遺忘規(guī)律；通過保存學(xué)習(xí)者上一時(shí)刻的知識(shí)狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)推理階段的單步串行計(jì)算，避免重復(fù)遍歷歷史數(shù)據(jù)，降...

本發(fā)明提供了一種基于知識(shí)行為耦合的協(xié)作學(xué)習(xí)狀態(tài)評(píng)估方法及系統(tǒng)，涉及教學(xué)信息化技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：分別采集每個(gè)團(tuán)隊(duì)成員在團(tuán)隊(duì)協(xié)作學(xué)習(xí)場(chǎng)景下進(jìn)行答題的答題數(shù)據(jù)和協(xié)作學(xué)習(xí)的行為數(shù)據(jù)；將答題數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理，得到答題序列和學(xué)習(xí)過程圖...

本申請(qǐng)涉及一種醫(yī)療自助機(jī)多模態(tài)交互引導(dǎo)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。所述方法包括：獲取癥狀描述和/或癥狀圖像；并對(duì)所述癥狀描述和/或癥狀圖像進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化后的癥狀信息；基于所述標(biāo)準(zhǔn)化后的癥狀信息，進(jìn)行知識(shí)增強(qiáng)推理，得到就診科室列表...

本發(fā)明公開了復(fù)合微生物菌劑及在預(yù)防和控制藍(lán)藻水華中的應(yīng)用，通過篩選獲得兩種溶藻菌，保藏編號(hào)為CCTCC?NO：M?2024698、CCTCC?NO：M?2024699，經(jīng)驗(yàn)證能夠分別對(duì)于銅綠微囊藻、湖絲藻、魚腥藻、擬柱胞藻等諸多藍(lán)藻菌屬...

本發(fā)明公開了一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的宮頸OCT圖像智能診斷方法及系統(tǒng)，包括：1）在客戶端構(gòu)建雙分支網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)：空間域分支采用ConvNeXt?Tiny模型提取宮頸OCT圖像的結(jié)構(gòu)紋理特征；頻域分支通過快速傅里葉變換（FFT）分解圖像低頻背景與高...

本發(fā)明提供一種基于情感生理雙元網(wǎng)絡(luò)的游戲化學(xué)習(xí)適應(yīng)性調(diào)節(jié)方法及裝置，屬于信息化教育技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：通過RGB攝像頭和腦電設(shè)備，采集學(xué)生游戲化學(xué)習(xí)的視頻數(shù)據(jù)及腦電數(shù)據(jù)；基于面部圖像和腦電信號(hào)和游戲化學(xué)習(xí)狀態(tài)提取器，生成面部表情特征...

本發(fā)明提供一種基于時(shí)頻域特征和語言提示的腦電情緒估計(jì)方法及裝置，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：對(duì)輸入的原始腦電圖信號(hào)進(jìn)行分段、歸一化處理和頻段濾波，保留預(yù)設(shè)頻段的信號(hào)，以通過連續(xù)小波變換生成時(shí)頻譜圖；基于所述時(shí)頻譜圖，通過預(yù)設(shè)的深度...

本發(fā)明公開了基于小波變換多模態(tài)融合的宮頸圖像分類方法及系統(tǒng)，包括：1）構(gòu)建多分支特征編碼網(wǎng)絡(luò)，分別處理宮頸OCT圖像、陰道鏡生理鹽水圖像、碘涂圖像和醋酸白圖像；2）引入小波變換對(duì)多模態(tài)圖像進(jìn)行頻率域分解，獲取高頻和低頻分量并設(shè)計(jì)跨頻率交...

本發(fā)明公開了一種基于隱寫術(shù)的指紋劫持防御方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。在發(fā)送端，將原始指紋圖像壓縮成原始索引和原始特征圖；將原始索引嵌入到原始特征圖中，得到隱寫后的特征圖；在接收端，從隱寫后的特征圖中將原始索引提取出來；根據(jù)提取出來的原始...

本發(fā)明提供一種小學(xué)科學(xué)教育智能問答方法及系統(tǒng)，包括：將用戶的提問樣本輸入BERT模型，得到所述BERT模型輸出的提問樣本的編碼結(jié)果；將所述提問樣本的編碼結(jié)果輸入槽位標(biāo)注模塊和意圖識(shí)別模塊，得到所述槽位標(biāo)注模塊輸出的提問樣本的槽位信息和所...

本申請(qǐng)公開了一種基于深度時(shí)序建模的情緒評(píng)估方法及裝置，該方法包括：實(shí)時(shí)采集目標(biāo)對(duì)象的語音數(shù)據(jù)與腦電信號(hào)，根據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)間間隔，將采集的語音數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為音頻序列以及將腦電信號(hào)轉(zhuǎn)化為腦電序列；將音頻序列輸入到情緒提取器的第一子網(wǎng)絡(luò)，獲取語音情...

本申請(qǐng)公開了一種基于模糊原型遷移的非重疊跨領(lǐng)域推薦方法及裝置，該方法包括：通過潛在因子模型提取源域的用戶潛在特征和項(xiàng)目潛在特征，以及目標(biāo)域的用戶潛在特征和項(xiàng)目潛在特征；通過最大熵?fù)p失函數(shù)，對(duì)源域的用戶潛在特征和項(xiàng)目潛在特征以及目標(biāo)域的用...

本發(fā)明公開了一種基于微信小程序的展館路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng)。先獲得每個(gè)展館的復(fù)合鍵，再通過復(fù)合鍵和展館間的邊權(quán)值生成索引鍵。接著通過索引鍵從所有展館中檢索出符合要求的展館集合，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)展館的高效檢索。再通過公式計(jì)算得出展館集合中各展館的路徑...

本申請(qǐng)屬于教育信息化及智能推薦技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于人機(jī)雙向交互的教育資源推薦方法，包括：基于學(xué)習(xí)者的編碼信息和學(xué)習(xí)資源的編碼信息，通過分析學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)資源之間的匹配度，確定初始推薦的學(xué)習(xí)資源及對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵詞；基于學(xué)習(xí)者反饋的關(guān)鍵詞...

本發(fā)明涉及化學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種二芳醚β?硝基乙烯系化合物及其制備方法與應(yīng)用。該化合物為式I所示化合物或式I所示化合物的立體異構(gòu)體、幾何異構(gòu)體、互變異構(gòu)體、消旋體、氮氧化物、水合物、溶劑化物以及藥學(xué)上可接受的鹽，其中，R為在六元芳環(huán)任...

本發(fā)明涉及小分子多肽及白血病治療藥物技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種靶向WDR5?MLL1蛋白互作的EMBOW衍生肽及其應(yīng)用，EMBOW衍生肽的氨基酸序列如SEQIDNO:1所示，其N端具有乙?；揎?，C端具有保護(hù)性修飾。EMBOW衍生肽能靶向W...

本發(fā)明屬于教育數(shù)據(jù)挖掘和個(gè)性化學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于跨尺度學(xué)習(xí)表現(xiàn)動(dòng)態(tài)建模的學(xué)習(xí)者知識(shí)認(rèn)知水平診斷方法及系統(tǒng)，本發(fā)明在學(xué)習(xí)者認(rèn)知狀態(tài)預(yù)測(cè)和知識(shí)點(diǎn)難度評(píng)估方面具有更高的準(zhǔn)確性；通過選擇性狀態(tài)空間建模機(jī)制和跨尺度歷史學(xué)習(xí)收益特征工程，...

本發(fā)明提供了一種無創(chuàng)顱內(nèi)壓預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)及其存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括以下步驟：通過無創(chuàng)方式從受試者處獲取多模態(tài)生命體征原始信號(hào)，并對(duì)其時(shí)間戳進(jìn)行嵌入，生成每種生命體征的高維時(shí)序特征；基于預(yù)設(shè)的參考序列，采用注意力機(jī)制將時(shí)序特征與原始信號(hào)進(jìn)行...

本申請(qǐng)公開了一種結(jié)合物理屬性推理和觸覺反饋的自適應(yīng)抓取方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取語言抓取指令以及目標(biāo)物體的視覺圖像，基于所述視覺圖像獲取目標(biāo)物體的候選抓取位姿，并利用視覺?語言多模態(tài)模型推理所述目標(biāo)物體的粗粒度物理屬性；通過串行神經(jīng)網(wǎng)...