本發(fā)明公開了一種張力誘導(dǎo)納米薄膜的制備方法，包括：將聚合物溶液浸潤(rùn)于模具表面，利用溶液自身的表面張力和定向坍縮，在模具內(nèi)形成連續(xù)液態(tài)薄膜，在小于聚合物溶液凝固點(diǎn)溫度的低溫環(huán)境中所述液態(tài)薄膜快速凝固，完成初步定型；然后在固化條件下，初步定...

本發(fā)明涉及巖土工程地基處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于受控凍融的軟土地基加速固結(jié)方法，根據(jù)工程場(chǎng)地地質(zhì)條件，對(duì)待處理軟土地基區(qū)域進(jìn)行勘察與分區(qū)；在處理區(qū)域內(nèi)由地表按照一定間距豎向布置延伸至軟土層的冷凍排水管；通過(guò)冷凍排水管向土體輸送低溫冷媒...

本發(fā)明涉及一種基于推理步驟解構(gòu)與差異化監(jiān)督的知識(shí)蒸餾方法，屬于人工智能領(lǐng)域。獲取教師模型按行分隔生成的結(jié)構(gòu)化思維鏈，將各推理步驟解構(gòu)為獨(dú)立單元；對(duì)每個(gè)步驟進(jìn)行類型標(biāo)注，依據(jù)基礎(chǔ)計(jì)算、基本事實(shí)、操作執(zhí)行、邏輯推理、策略規(guī)劃五級(jí)分類體系分配...

本發(fā)明公開了一種含氯VOCs催化燃燒催化劑及其制備方法，制備方法包括以下步驟：（1）將有機(jī)鈦、活性金屬的前驅(qū)體負(fù)載到二氧化鈦上；或，將有機(jī)鈦、活性金屬的前驅(qū)體和助劑金屬的前驅(qū)體負(fù)載到二氧化鈦上；活性金屬為Ru，助劑金屬為Co、Ce、Sn...

本發(fā)明提供了一種戊烯二酸結(jié)構(gòu)類似物及其制備方法和應(yīng)用、試劑盒，屬于有機(jī)化學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明提供了一種戊烯二酸結(jié)構(gòu)類似物。本發(fā)明的戊烯二酸結(jié)構(gòu)類似物可用于點(diǎn)擊化學(xué)，擴(kuò)大了用于點(diǎn)擊化學(xué)的原料種類。實(shí)施例的數(shù)據(jù)表明，本發(fā)明的Alk?GC能夠開...

本發(fā)明提供一種導(dǎo)葉周向時(shí)序位置可調(diào)的回流燃燒室與渦輪耦合實(shí)驗(yàn)裝置，涉及航空發(fā)動(dòng)機(jī)試驗(yàn)技術(shù)領(lǐng)域。括燃燒室外機(jī)匣、以及設(shè)于其內(nèi)的火焰筒和渦輪導(dǎo)葉模塊。渦輪導(dǎo)葉模塊由多片中間導(dǎo)葉和兩片可更換的邊緣伴隨導(dǎo)葉組成。本發(fā)明通過(guò)更換不同型線或裝配組合...

本發(fā)明屬于流體控制與混合技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種多通道定量混液控制集成閥及其控制方法，工作時(shí)，控制器首先設(shè)定各進(jìn)液支路的目標(biāo)流量，并控制通斷控制閥開啟，同時(shí)將第一流量閥調(diào)節(jié)至預(yù)設(shè)開度；液體沿著進(jìn)液支路流動(dòng)；流量計(jì)持續(xù)將實(shí)測(cè)流量反饋至控制器...

本發(fā)明公開了一種基于低秩子空間動(dòng)態(tài)聚類的大模型聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)。本發(fā)明的各客戶端利用低秩適配技術(shù)在本地進(jìn)行高效微調(diào)，并通過(guò)快速奇異值分解提取參數(shù)更新量的低維子空間作為幾何表示；服務(wù)端基于子空間主角度度量計(jì)算客戶端間的幾何相似度，構(gòu)建自...

本發(fā)明公開了一種SiNSs@Cu@PANi納米球結(jié)構(gòu)復(fù)合材料及其制備方法，所述復(fù)合材料為粒徑在50～200?nm的納米球，所述納米球由聚苯胺包覆層與包裹在包覆層中的銅納米顆粒修飾的納米級(jí)硅球構(gòu)成。所述方法是利用半導(dǎo)體硅的光電效應(yīng)同步實(shí)現(xiàn)...

本發(fā)明公開了一種基于層次化知識(shí)圖譜的題解可控生成方法。方法包括：層次化知識(shí)圖譜構(gòu)建階段、數(shù)據(jù)集預(yù)處理與難度標(biāo)注階段、自適應(yīng)認(rèn)知獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制設(shè)計(jì)階段、預(yù)訓(xùn)練模型框架強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練階段、等級(jí)感知題解生成階段。本發(fā)明將層次化知識(shí)圖譜、自適應(yīng)認(rèn)知獎(jiǎng)勵(lì)...

本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)嵌入的視頻查詢方法、電子設(shè)備、介質(zhì)，本該方法首先對(duì)視頻流篩選得到錨點(diǎn)幀集合，將錨點(diǎn)幀視覺(jué)嵌入、問(wèn)題文本嵌入及經(jīng)適配器處理的第一檢測(cè)結(jié)果存入查詢緩存。響應(yīng)用戶問(wèn)題時(shí)，選取相關(guān)錨點(diǎn)幀子集及其時(shí)間鄰域構(gòu)建候選幀集合，...

本發(fā)明公開了一種通過(guò)調(diào)控PFAS納米形態(tài)以降低其植物毒性的方法，屬于環(huán)境污染物形態(tài)調(diào)控與風(fēng)險(xiǎn)阻控技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：從土壤或堆肥產(chǎn)物中提取溶解性有機(jī)質(zhì)DOM，制備DOM溶液，利用DOM溶液處理PFAS污染介質(zhì)，PFAS污染介質(zhì)中PFAS...

本發(fā)明涉及港口管理的技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的多維度港口腹地范圍預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：S1.獲取多維度數(shù)據(jù)；S2.構(gòu)建每個(gè)候選港口相對(duì)于所述內(nèi)陸起點(diǎn)的綜合效用函數(shù)；S3.生成各內(nèi)陸起點(diǎn)的港口選擇概率分布；S4.基于所述港口選...

本發(fā)明提供了一種考慮安全效率舒適目標(biāo)的端側(cè)車輛調(diào)度引導(dǎo)指令生成方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)車輛軌跡相關(guān)數(shù)據(jù)以及實(shí)時(shí)交通信號(hào)燈狀態(tài)數(shù)據(jù)、道路施工管制數(shù)據(jù)、氣象環(huán)境數(shù)據(jù)和特殊事件通告，并將數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空對(duì)齊和特征融合；基于物理約束設(shè)計(jì)...

本發(fā)明公開了一種神經(jīng)形態(tài)硬件擁塞感知的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射方法及系統(tǒng)，屬于神經(jīng)形態(tài)計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，包括：將脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的神經(jīng)元映射到神經(jīng)形態(tài)硬件的物理核心，形成初始映射方案；每次迭代尋找擁塞熱點(diǎn)并更新映射方案以緩解硬件上網(wǎng)絡(luò)的通信擁塞：...

本發(fā)明提供一種通過(guò)界面吸附層調(diào)控的MoS2納米片混合溶劑分散方法，包括步驟：將MoS2納米片加入第一溶劑中超聲分散得到預(yù)分散液；向預(yù)分散液中加入第二溶劑繼續(xù)超聲分散得到混合體系，其中混合體系中含有0.1%~20%的第一溶劑，摒棄了傳統(tǒng)技...

本發(fā)明公開了一種基于地理加權(quán)深度森林大氣污染物估算系統(tǒng)及方法，涉及環(huán)境監(jiān)測(cè)、大氣科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)交叉技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明突破傳統(tǒng)地理加權(quán)隨機(jī)森林對(duì)地理權(quán)重的淺層應(yīng)用，先完成多源異構(gòu)數(shù)據(jù)時(shí)空匹配與預(yù)處理；構(gòu)建地理權(quán)重?fù)p失隨機(jī)森林(GLRF)，通...

本發(fā)明公開了一種小檗堿和高良姜素的自組裝納米藥物，包括小檗堿和高良姜素，所述的小檗堿和高良姜素的摩爾比為1：1~2。小檗堿和高良姜素可通過(guò)π?π鍵、靜電作用力及氫鍵發(fā)生自組裝，形成自組裝納米藥物，改善單一的小檗堿和高良姜素均水溶性差的問(wèn)...

本發(fā)明公開了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)遙操作控制方法。采集機(jī)械臂末端的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)和環(huán)境接觸力參數(shù)計(jì)算位置誤差和接觸力誤差，構(gòu)造狀態(tài)向量；根據(jù)狀態(tài)向量構(gòu)建遙操作強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，將遙操作強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型與遙操作環(huán)境進(jìn)行交互訓(xùn)練，獲得訓(xùn)練好的遙操作...

本發(fā)明公開了一種基于層次化強(qiáng)化學(xué)習(xí)的雙目標(biāo)科學(xué)創(chuàng)意生成方法，旨在同時(shí)提升生成內(nèi)容的新穎性與可行性。該方法首先利用閉源大語(yǔ)言模型對(duì)學(xué)術(shù)評(píng)審文本進(jìn)行打分，構(gòu)建共識(shí)數(shù)據(jù)集并訓(xùn)練新穎性和可行性獎(jiǎng)勵(lì)模型。在訓(xùn)練階段，將待優(yōu)化的開源模型作為策略模型...