本發(fā)明提供一種苯偶氮基團(tuán)接枝的多羥基氧化石墨烯基材料及其在電磁波吸收方面的應(yīng)用。該材料使用苯胺類(lèi)化合物和多羥基氧化石墨烯等為原料，通過(guò)重氮偶聯(lián)的方法合成了一種苯偶氮基團(tuán)接枝的多羥基氧化石墨烯基吸波材料，并通過(guò)譜圖表征驗(yàn)證了制備方法的可行...

本申請(qǐng)公開(kāi)了光通信技術(shù)領(lǐng)域的一種基于比特、星座聯(lián)合變換的光信號(hào)調(diào)制方法及裝置，方法包括：根據(jù)第一密鑰初值、第二密鑰初值通過(guò)第一三維混沌模型、第二三維混沌模型生成第一混沌序列x,y,z以及第二混沌序列m,n,k；利用x,y,z對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)...

本申請(qǐng)公開(kāi)了光傳輸通信技術(shù)領(lǐng)域的一種基于奇數(shù)階星座成型的量子噪聲流信號(hào)傳輸方法及裝置，方法包括：根據(jù)初始密鑰利用4D超混沌模型生成四維混沌序列X、Y、Z、W；將初始密鑰經(jīng)過(guò)串并變換、上采樣、利用W在密鑰矩陣中引入錯(cuò)誤比特，分成第一狀態(tài)基...

本發(fā)明公開(kāi)了一種面向多目標(biāo)的無(wú)人機(jī)動(dòng)態(tài)分配和同步圍捕方法，基于AP98風(fēng)致漂移模型，結(jié)合目標(biāo)自身動(dòng)力，進(jìn)行無(wú)人機(jī)圍捕中目標(biāo)位置的預(yù)測(cè)，再通過(guò)改進(jìn)算法實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)目標(biāo)分割與合理資源分配，還通過(guò)沖突解決機(jī)制及任務(wù)分配優(yōu)化環(huán)節(jié)，能實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整任務(wù)...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于YOLOv8的智能安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，包括：RFID工牌識(shí)別模塊，用于識(shí)別進(jìn)入監(jiān)測(cè)區(qū)域的人員所佩戴的RFID工牌，并根據(jù)工牌信息判斷人員的身份及訪(fǎng)問(wèn)權(quán)限；攝像設(shè)備檢測(cè)模塊，用于檢測(cè)監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)是否有正在使用的攝像設(shè)備，并標(biāo)記...

本發(fā)明屬于信息安全領(lǐng)域，公開(kāi)一種基于多模態(tài)語(yǔ)義的對(duì)抗樣本檢測(cè)方法，構(gòu)建并訓(xùn)練對(duì)抗樣本檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，使用多種不同文本生成網(wǎng)絡(luò)提取特征，生成互補(bǔ)的圖像描述；然后使用文本語(yǔ)義編碼器提取不同圖像描述中的文本語(yǔ)義；最后使用文本耦合器將互補(bǔ)的文本語(yǔ)義進(jìn)...

本發(fā)明涉及智慧教育技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種基于腦機(jī)融合的即時(shí)教學(xué)質(zhì)量評(píng)估方法、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子終端，通過(guò)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)10?20導(dǎo)聯(lián)系統(tǒng)采集受試學(xué)生14個(gè)指定位置的的原始腦電信號(hào)，并進(jìn)行預(yù)處理，設(shè)計(jì)基于巴特沃斯傳遞函數(shù)的濾波器對(duì)4Hz?45Hz...

本發(fā)明公開(kāi)了基于跨樣本語(yǔ)義對(duì)比學(xué)習(xí)的遙感圖像語(yǔ)義變化檢測(cè)方法，包括：構(gòu)建共享權(quán)重的孿生殘差網(wǎng)絡(luò)；將原始的雙時(shí)遙感圖像對(duì)應(yīng)裁剪成塊，分別輸入到孿生殘差網(wǎng)絡(luò)的對(duì)應(yīng)分支中；構(gòu)建特征提取模塊，并在孿生殘差網(wǎng)絡(luò)的第一階段后嵌入特征提取模塊；構(gòu)建變...

本發(fā)明涉及科普?qǐng)鲳^服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的科普?qǐng)鲳^觀眾畫(huà)像生成及個(gè)性化資源推薦系統(tǒng)，包括科普?qǐng)鲳^觀眾畫(huà)像的多模態(tài)數(shù)據(jù)收集單元、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的科普?qǐng)鲳^觀眾畫(huà)像的模型構(gòu)建單元和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的科普?qǐng)鲳^觀眾畫(huà)像推薦單元，科普?qǐng)鲳^觀眾...

本發(fā)明公開(kāi)針對(duì)雞糞?秸稈堆肥減排保氮的生物添加劑及其制備方法，屬于農(nóng)業(yè)廢棄物處理與資源化利用領(lǐng)域；針對(duì)雞糞?秸稈堆肥減排保氮的生物添加劑包括：從雞糞中篩選出一株蛋白質(zhì)降解菌和兩株纖維素降解菌，以及硫酸亞鐵。針對(duì)雞糞?秸稈堆肥高溫期難降解...

本發(fā)明公開(kāi)考慮工件質(zhì)量和可變加工時(shí)間的多目標(biāo)車(chē)間調(diào)度方法，屬于車(chē)間生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域；方法包括：采用基于協(xié)同分類(lèi)的文化基因算法求解調(diào)度模型；采用啟發(fā)式混合初始化以獲取高質(zhì)量的初始種群；根據(jù)模型在插入式主動(dòng)解碼上增加了對(duì)返工工序的動(dòng)態(tài)監(jiān)...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的人體跌倒檢測(cè)方法，包括以下步驟：（1）使用2D激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)獲取激光雷達(dá)數(shù)據(jù)和毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理；（2）將預(yù)處理后的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)和毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合；（3）將融合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)表示...

本發(fā)明涉及植物葉片氣體采集裝置技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種植物葉片VOCs采樣裝置，包括葉室組件、空調(diào)組件、CO<subgt;2</subgt;罐、換氣機(jī)、進(jìn)風(fēng)管一、出風(fēng)管一、出風(fēng)管二、采樣泵、加濕器和主機(jī)；本裝置可以根據(jù)實(shí)際情況...

本發(fā)明公開(kāi)一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的流依賴(lài)背景場(chǎng)誤差協(xié)方差動(dòng)態(tài)調(diào)整方法，通過(guò)將背景場(chǎng)關(guān)鍵變量經(jīng)由機(jī)器學(xué)習(xí)模型映射至集合離散度，從而量化背景場(chǎng)不確定度，并在此基礎(chǔ)上對(duì)原有靜態(tài)誤差協(xié)方差進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)。本發(fā)明能夠靈活反映不同天氣背景條件下的流依賴(lài)誤差...

本發(fā)明公開(kāi)了一種利用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)中間相輔助鈣鈦礦相純化的方法和鈣鈦礦電池，屬于薄膜太陽(yáng)能電池技術(shù)領(lǐng)域。該方法采用基于自然語(yǔ)言處理（NLP）的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析與該鈣鈦礦有關(guān)的文獻(xiàn)，獲得多個(gè)聚集簇，將聚集簇進(jìn)行降維并可視化處理后，在可視化處...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于短視頻視覺(jué)內(nèi)容呈現(xiàn)風(fēng)格的用戶(hù)旅游意愿量化方法，通過(guò)收集旅游類(lèi)短視頻，通過(guò)幀間差分方法提取關(guān)鍵幀并進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，借助預(yù)訓(xùn)練模型Inception?v3的強(qiáng)大特征提取能力，進(jìn)行模型優(yōu)化，移除頂層，添加全局平均池化層、自定...

本發(fā)明提供一種用于山體監(jiān)測(cè)的多無(wú)人機(jī)協(xié)同路徑規(guī)劃方法，該方法通過(guò)設(shè)定的無(wú)人機(jī)集群編隊(duì)采集待測(cè)山體的圖像，利用Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法對(duì)待測(cè)山體進(jìn)行特征點(diǎn)提取，標(biāo)記出山頂特征點(diǎn)、山洼特征點(diǎn)及山腳特征點(diǎn)，并計(jì)算得到各特征點(diǎn)在世界坐標(biāo)系下的坐...

本申請(qǐng)公開(kāi)了邊緣網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)成像任務(wù)分配方法、任務(wù)分配系統(tǒng)及成像系統(tǒng)，屬于邊緣計(jì)算任務(wù)調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域。包括獲取任務(wù)及任務(wù)中的子任務(wù)；根據(jù)依賴(lài)關(guān)系劃分子任務(wù)，所述依賴(lài)關(guān)系包括時(shí)間依賴(lài)性和分?jǐn)?shù)依賴(lài)性，滿(mǎn)足依賴(lài)關(guān)系條件下，以最小化實(shí)時(shí)成像的總完成時(shí)...

本發(fā)明提出了一種集成空間輔助變量和條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的云覆蓋區(qū)遙感地表溫度插補(bǔ)方法，首先在時(shí)空完整性較好的月合成地表溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行CGAN模型預(yù)訓(xùn)練，使得模型在訓(xùn)練過(guò)程中均衡地考慮到不同區(qū)域特性；再基于日尺度數(shù)據(jù)進(jìn)行遷移訓(xùn)練，使其適用于逐日...

本發(fā)明公開(kāi)了一種融合多模態(tài)數(shù)據(jù)的建筑物混合用途分類(lèi)方法及系統(tǒng)，屬于遙感影像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：分別獲取研究區(qū)域的多模態(tài)數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；構(gòu)建基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合網(wǎng)絡(luò)模型，所述混合網(wǎng)絡(luò)模型包括依次連接的并行分支網(wǎng)絡(luò)、緩沖區(qū)模...