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知识产权简介:本发明涉及一种分布式光纤声波传感器的相位噪声补偿方法与装置，该方法包括：S1、仅通过一组相干接收机，对分布式光纤声波传感系统中光源的相位噪声信号及用于传感的散射信号进行同时接收；S2、将前步骤所得相干接收信号进行低通、高通滤波，分别提取出光源相噪参考信号及传感信号；S3、以光源相噪信号为基础，对传感系统中所发射探测光信号及相干接收过程中的本振光信号分别进行相位噪声的提取与重构；S41、依据重构所得相位噪声信号，对滤波所得传感信号中由本振光引入的相位噪声进行补偿；S42、依据重构得到的相位噪声信号，通过对传感系统中探测光信号进行时域和频域的重构，得到相位噪声补偿后的匹配滤波核函数；S5、基于相位噪声补偿后的相干接收信号与重构的匹配滤波核函数，进行信号解调。与现有技术相比，本发明可有效提升分布式光纤声波传感器的探测精度。
- 国民经济行业: 制造业／计算机、通信和其他电子设备制造业／其他电子设备制造
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知识产权简介:本发明涉及一种干湿结合的二氧化碳捕集方法。本发明提供了一种基于无机纤维载体干湿结合捕集二氧化碳的方法，包括以下步骤：采用碱金属氢氧化物溶剂滴加一步制备基于无机纤维载体干湿结合材料。本发明所制备的基于无机纤维载体干湿结合材料，能够将有效规避烟道气中水蒸气存在负面效应，基本可以无视水蒸气带来的负面效应。
- 国民经济行业: 水利、环境和公共设施管理业／生态保护和环境治理业／环境治理业／大气污染治理
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知识产权简介:本申请涉及一种基于多模型融合的推理方法及系统，用于解决当前前沿 的多个适配器(Adapter)视觉持续学习模型在推理阶段存在的跨任务偏 移导致的分类错误问题，提升视觉持续学习性能。针对多Adapter 持续 学习模型在推理阶段需要同时调用多个任务Adapter、且不同Adapter 输出的分类得分(logits)分布不一致的问题，提出了一种基于logits 度量 特征的分类错误样本判别机制。通过度量推理结果logits 中TOP1 与 TOP2 之间的差值，对可能发生跨任务偏移的高风险样本进行识别标记。 在此基础上，引入一种基于信息熵的跨模型融合推理机制，对被判别为 高风险的样本，引入具有不同结构特性的第二持续学习模型进行推理纠 正，并依据不同模型输出logits 的信息熵大小自适应分配融合权重，从 而生成最终推理结果。本申请无需引入额外监督信息，即可在推理阶段 自动识别并修正潜在分类错误，显著提升多Adapter 持续学习模型在多 任务场景下的整体推理准确率与鲁棒性。
- 国民经济行业: 信息传输、软件和信息技术服务业／软件和信息技术服务业／软件开发
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知识产权简介:本发明属于材料显微结构智能识别与定量分析技术领域，具体涉及一种基于深度学习的可控衍射条件下电子通道衬度成像（Electron Channeling Contrast Imaging under controlled diffraction condition, cECCI）图像分析方法，尤其涉及利用注意力机制卷积神经网络（Attention U-Net），结合卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）和多层感知机（Multi-Layer Perceptron， MLP）的多模态融合学习模型，实现cECCI图像中位错类型的自动识别与伯氏矢量定量预测。该发明可应用于金属、陶瓷及半导体等晶体材料的缺陷分析与显微定量表征。
- 国民经济行业: 科学研究和技术服务业／研究和试验发展／自然科学研究和试验发展
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知识产权简介:本发明公开了一种基于代谢指纹的脑动脉瘤诊断方法及其生物标志物组合，涉及脑动脉瘤检测技术领域，包括血清样本预处理、在纳米颗粒增强激光解吸/电离质谱仪中进行血清代谢指纹采集以及对血清代谢指纹进行机器学习分析等步骤，具有检测重现性高、分析速度快和样本消耗少等优势，实现了针对脑动脉瘤的高效诊断。
- 国民经济行业: 科学研究和技术服务业／研究和试验发展／自然科学研究和试验发展
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知识产权简介:本专利提出了一种超高分辨率空间转录组亚细胞表达基础模型的构建方法，旨在解决当前空间转录组数据分析中因数据聚合策略导致的分辨率损失与信息浪费问题。该方法基于Vision Transformer（ViT）架构，采用自监督学习方式，直接在bin1级别对稀疏、高维的空间转录组数据进行建模。通过数据Tiling封装、旋转位置编码、多视图数据增强以及复合损失函数训练，模型能够有效提取亚细胞级别的特征表征，并支持空间聚类、标记基因识别与无标注可视化等多种下游分析。与传统方法相比，本发明显著提升了数据的利用效率与分析精度，为亚细胞层面的空间生物学研究提供了强有力的计算工具。
- 国民经济行业: 信息传输、软件和信息技术服务业／软件和信息技术服务业／数据处理和存储服务
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知识产权简介:本发明提供了一种矿用铲装机器人提升机构齿轮箱跨工况故障诊断方法及系统，包括：采集矿用铲装机器人提升机构齿轮箱在不同工况下的振动信号；构建包含特征提取器和故障分类器的诊断网络，其中特征提取器采用一维可变形卷积网络，通过动态调整卷积核采样位置和权重实现振动信号的跨工况自适应特征提取；设计双阶段迁移学习策略，第一阶段在源域上利用三元组损失增强类内紧凑性和类间可分性，第二阶段结合主动学习机制，根据预测置信度选择最具有信息量的样本进行专家标注；将源域与目标域标注样本混合后进行数据增强，并利用三元组损失引导模型学习域不变特征，实现跨工况域适应；对所建立的故障诊断模型进行训练，并根据诊断结果评估模型性能。该方法融合了可变形卷积、三元组损失与主动学习，有效提升了模型在有限标注样本下的跨工况故障诊断能力，能够用于不同转速、扭矩及运行状态（加速与减速）下的矿用铲装机器人提升机构齿轮箱故障诊断。
- 国民经济行业: 采矿业／其他采矿业／其他采矿业
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知识产权简介:本发明提出一种可扩展式电动车底盘结构拓扑优化方法，解决传统“面向不同应用需求重复开发”成本高、周期长且性能鲁棒性难以保证的问题，可获得适配于不同轴距、不同负载、不同续航需求下的可扩展式电动车底盘构型。
- 国民经济行业: 制造业／汽车制造业／电车制造
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知识产权简介:本发明属于弹性体材料技术领域，涉及一种高强韧丙烯酸橡胶及其制备方法。其中，高强韧丙烯酸酯橡胶由邻硝基烷基苯修饰的丙烯酸酯聚合物、单官能度或多官能度的可聚合单体以及光引发剂交联形成。邻硝基烷基苯修饰的丙烯酸酯聚合物由邻硝基烷基苯单体和丙烯酸烷基酯单体在热引发条件下共聚形成。所述邻硝基烷基苯单体包含共价相连的两部分结构：一部分为具有光敏活性的邻硝基烷基苯基团；另一部分为可聚合的活性基团。本发明能够快速获得兼具高强度与高韧性的丙烯酸酯橡胶，并且本发明提供的丙烯酸酯橡胶的制备方法步骤简单，无需高温、加压，制备条件易得，并且制备所需的时间短，在制备工艺上具有显著优势。
- 国民经济行业: 制造业／橡胶和塑料制品业／橡胶制品业／日用及医用橡胶制品制造
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