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本发明公开了一种基于深度强化学习的无参考图像质量客观评价方法，该方法利用全参考方法对添加失真后的图像质量进行评估并反馈给决策模型，该决策模型的目标是为当前图像选出能造成质量下降最小的失真操作。由于图像质量所能下降的幅度与图像本身的质量密切相关，为了更好地进行决策选择，模型中存在的状态值会学习到有关图像质量的特征，因此将状态值作为图像质量的映射。在训练过程中只需要高质量图像作为输入，而不需要失真图像以及主观分数，在测试过程中将状态值直接作为质量分数输出。实验结果表明，与其他不使用主观分数的无参考图像质量评价方法相比，本方法性能更加优异。
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本发明涉及船舶制造技术领域，其公开了一种化学品船液货泵的安装工艺，步骤1的定位模板的制作、步骤的液货舱甲板上泵座安装孔位置的确定、步骤3的开设泵座安装孔、步骤4的泵座安装及泵座定位模板的安装、步骤5的泵座位置调整、步骤6的泵座焊接固定、步骤7的液货泵底部支撑板的安装、步骤8的中间支撑的安装、步骤9的液货泵的安装；其中所述定位模板包括泵座定位模板、中间支撑定位模板、支撑板定位模板，所述泵座定位模板上设置有激光发射器和四个红外激光测距笔。本发明简化了安装工艺、缩短了安装周期、并提高了液货泵的安装精度。
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本发明公开了一种用于抛光球头工件的化学机械研抛机及设置方法，采用研抛模具模块的自转运动和摆动运动的复合运动为待抛光的球头工件表面提供全方位的抛光，可以通过设置自转速度与摆动速度的比值得到最佳的抛光效果，研抛模具模块是为了研抛不同直径尺寸的球头工件的结构，通过对球头工件进行载荷的施加，利用扭矩数据采集模块是将研抛过程中的扭矩通过扭矩传感器以电压信号的方式被采集，以实现对抛光过程的监测，通过设置自转速度和摆动速度的比值，最终得到的转动速度和摆动速度的比值应用于抛光过程，能够实现对球头工件的均匀、准确且高效的抛光，其效果较佳。
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视觉关系通常表示为一个三元组<subject,predicate,object>，其中包含两个物体subject和object及它们之间的交互动作predicate。视觉关系学习是连通低水平的图像感知任务和高水平的图像认知任务之间的一道桥梁，属于中等水平的图像理解任务。视觉关系实例学习是在给定图像及对应的视觉关系集合的情况下，确定每个视觉关系中涉及到的两个物体实例的问题。本发明将该问题建模成两个智能体关于subject和object的两个实例搜索框在图像上进行搜索时的序列决策过程，从而提出了一种基于深度强化学习的视觉关系实例学习方法。对于给定的测试图像及关联的视觉关系集合，能够快速准确地找到每个视觉关系中subject和object物体所对应的实例框。
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利用深度强化学习的可变构航天器在轨自变构规划方法，本发明涉及可变构航天器在轨自变构规划方法。本发明的目的是为了解决现有方法对于稍微复杂的构型，算法复杂度大；无法进行规划的问题。过程为：S1：初始化均值和目标网络的参数；S2：根据目标网络选择组成自变构卫星的可动模块动作；S3：化解碰撞冲突；S4：监测S3动作执行后运动模块的状态改变；S5：获取每个模块执行动作的收益；S6：选取模块执行动作获得的经验，存储在内存中；S7：从内存中选取样本输入均值网络，得到训练好的均值网络；S8：将参数复制到目标网络中进行更新；目标网络输入为模块状态、动作，输出动作价值函数。本发明用于航天器在轨自变构规划领域。
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本发明涉及一种铸造奥氏体不锈钢单相刻蚀的电化学方法，包括以下步骤：取含铁素体相体积百分数12%~20%的铸造奥氏体不锈钢样品，配置稀硫酸和稀盐酸的混合溶液作为刻蚀介质；采用三电极体系，纯铂电极为辅助电极，铸造奥氏体不锈钢样品为工作电极，饱和甘汞电极为参比电极；采用动电位仪对所述铸造奥氏体不锈钢样品进行极化曲线测试；对所述铸造奥氏体不锈钢样品施加恒电位进行刻蚀；观察刻蚀后样品的组织形貌和分布。本发明的有益效果为：所需设备简单、易于操作、适用范围广，能实现不同铁素体含量的铸造奥氏体不锈钢的单相刻蚀，能够实现全面、准确、清晰的铸造奥氏体不锈钢单相刻蚀。
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一种实现并行任务调度的多任务强化学习方法，基于异步优势表演者批评家算法实现，包括下列操作步骤：(1)对算法模型进行设置操作以更好的解决并行多任务调度问题，包括设置状态空间、设置动作空间、设置奖励定义；(2)对算法网络进行如下改进：用深度神经网络来表示策略函数和值函数；全局网络由输入层、共享子网络和输出子网络构成；(3)设置算法的新损失函数；(4)利用采集观测的并行任务调度数据，训练算法网络，算法收敛后，将所述算法网络用于并行任务调度。
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本发明提供的基于深度强化学习的机器人行走控制方法，设置奖励机制；构建多专家神经网络；所述多专家神经网络包括一个顶层网络和至少一个底层网络；利用所述奖励机制和采集的样本数据对顶层网络进行训练；在机器人运行过程中，顶层网络根据训练结果和机器人实时测量到的数据对底层网络的输出进行融合，并根据融合结果输出控制指令，将所述控制指令发送给机器人，控制机器人中关节的电机。该方法可以在不同的专家网络之间进行连续切换，增加了组合的多样性，改善现有机器人运动步态非对称、非自然的缺陷。该方法将人类动作捕捉获得的行走步态作为训练学习的参考对象，能让多专家神经网络更快地收敛到像人一样自然的周期性对称行走策略。
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本发明提出一种基于强化学习的配电网多时间尺度无功电压控制方法，属于电力系统运行和控制技术领域。该方法根据配电网慢速离散设备与快速连续设备的无功电压控制目标，构建配电网多时间尺度无功电压控制优化模型；基于该模型，构建基于双层马尔科夫决策过程的分层交互训练框架，为慢速离散设备和快速连续设备分别设置对应智能体；各智能体根据输入的量测信息决策所控对应设备的动作值，实现多时间尺度的无功电压控制，同时两智能体进行持续在线学习。本发明特别适合模型不完备问题严重的配电网使用，既节省重复维护精确模型的高昂成本，又充分挖掘多时间尺度可控资源的控制能力，最大程度上障配电网的电压安全和经济运行。
本发明涉及土壤修复技术领域，具体涉及一种联合植物微生物电化学强化土壤修复的装置及方法和应用。本发明所述的修复装置具体包括石墨/碳管状阳极(1)及与其连接的钛丝导线(2)、不锈钢网对电极(3)及与其连接的钛片导线(4)、具有实时电流采集功能的恒电位仪(5)、修复植物(6)、连接所述阳极钛丝导线(2)与对电极钛片导线(4)的外导线(7)及无线电流信号采集与数据处理系统(8)。三种降解方式联合起来，从而形成一种环境友好、成本较低、效果显著的新型土壤修复技术。此外，本发明还公开了修复方法及其应用。能够方便地运用于实际场地原位修复并能够利用无线电流数据采集系统远程实时监测修复情况。
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大面积的非晶态GaAs薄膜已经由简单和廉价磁控溅射技术制备出来了,并且非晶态GaAs薄膜具有半导体特性,但是非晶GaAs薄膜中存在组分偏析所引入大量的结构缺陷,阻碍非晶GaAs材料应用于光电子器件。我们发明的目的在于提供一种化学计量比非晶GaAs薄膜的溅射制备方法,在保证非晶GaAs薄膜的完全无序结构前提下,防止组分偏析,提高非晶GaAs薄膜的光电性能和表面形貌,这为研制短波红外探测器、太阳能电池以及其他非晶态光电子器件奠定基础。
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本发明公开了一种基于深度强化学习算法的配电网电压调节方法，通过了解配电网电压运行水平影响因素，在配电网末端接入用于系统调压等辅助服务的储能系统，能有效应对分布式可再生能源的高度间歇性以及负荷需求波动导致的系统电压运行水平问题。本发明将电池储能的运行建模为马尔可夫决策过程，考虑其后续调控能力，通过内嵌一个Q深度神经网络来逼近最佳动作价值，以解决状态空间过大的问题。储能荷电状态、可再生能源预测出力以及负荷水平组成状态特征向量作为Q网络的输入，而输出提高电压运行水平的最优离散化充放电动作，并通过回放策略来训练，得到趋于最优调压策略的储能控制方法。
一种M形同轴天线915MHz微波等离子体化学气相沉积装置。包括微波入口、上圆柱谐振腔、真空石英环、M形同轴天线、下圆柱谐振腔、测温窗口、第二调谐结构、排气口、第一调谐结构、沉积台、衬底、等离子体区、进气口、偏压电极。M形同轴天线的M形顶角对微波具有强汇聚作用，可提高微波耦合效率，并强化电场和等离子体强度。真空石英环置于M形同轴天线顶部。M形同轴天线底部中心放置偏压电极，偏压电极无需从M形同轴天线底部进一步突出就可形成强偏压电场，避免偏压电极伸出影响微波耦合；沉积台、第一调谐结构、第二调谐结构均可上下运动，调谐电场和等离子体。本装置主要用于制备单晶金刚石和多晶金刚石膜，可实现高功率、高或低腔压下单一等离子体高效沉积。
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本发明涉及一种基于规则融合强化学习的自动驾驶换道决策控制方法，包括：建立他车纵向运动控制模型及横向行为决策模型；配置高速公路驾驶环境，筛除不合理车流场景，构建自动驾驶决策训练场景；建立驾驶行为观测的状态空间、动作空间；搭建用于策略更新的深度学习网络；设计换道决策风险评估方法，建立决策的安全性评判机制；设置奖励函数；将安全性评判机制引入基于DDQN的深度学习网络；基于自动驾驶决策训练场景进行融合训练，修正决策出的危险动作，并设置两个存储经验池，结合奖励函数更新模型中目标价值网络的参数，训练后的模型用于自动驾驶换道决策。与现有技术相比，本发明在换道场景中具有更高的决策任务成功率、行驶效率以及安全性。
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本发明公开了一种基于X射线荧光能谱方法测定光伏玻璃中铁含量的检测方法，属于检测技术领域。选取有代表性的光伏玻璃样品，用火焰原子吸收光谱法对其铁含量进行定值后做校准样品，解决光伏玻璃铁含量测定标准样品短缺的问题，在X射线荧光能谱仪器上测定光伏玻璃铁含量定值校准样品，建立用X射线荧光能谱方法测定光伏玻璃中铁含量的校准曲线，采用建立的校准曲线，用X射线荧光能谱仪器在与测定校准样品相同的工作条件下测定光伏玻璃样品中铁含量。本发明铁含量测定相对标准偏差（n=11）在4.5%~9.0%之间，方法精密可靠。本发明应用于光伏玻璃实际样品分析，测定结果与国家标准方法GB/T1347-2008《钠钙硅玻璃化学分析方法》分析结果吻合，工作效率是国家标准方法GB/T1347-2008的50倍以上，能够满足大批量样品快速分析的需要。
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本发明涉及一种基于近红外荧光标记物的免疫层析定量检测试剂。本发明采用近红外荧光分子作为标记，采用免疫层析技术，制备近红外荧光免疫层析试纸条。在检测过程中，利用常规近红外光检测仪器，采用近红外光分别扫描质控线和样品线，用质控线荧光强度校正检测线荧光强度后代入荧光分析仪中的标准曲线，即可分析检测标本中的待测物的浓度。该试剂可以在微生物检测、食品安全检测、毒品检测以及危险化学品快速检测中应用。本发明具有灵敏度高、定量准确操作方便的特点。
本发明公开了一种比色和比率型检测SO2及其衍生物荧光探针的合成和应用，该探针的结构式如下：本发明提供的比色和比率型检测SO2及其衍生物荧光探针具体涉及到环境和活细胞中SO2及其衍生物的分析检测，比率型荧光探针受检测物浓度变化、光漂白和激发强度影响小，该探针具有响应速度快、检测限低、高选择性、适合裸眼检测、pH适用范围广等优点，可以用于活体细胞中检测SO2及其衍生物；使得该荧光分子探针在生物化学、分析检测、环境科学等领域具有潜在的实际应用价值。
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本发明属于生物分析化学领域，涉及一种检测血清中甘油三酯的电化学方法。本发明利用了多巴胺在弱碱性条件下自动聚合形成聚多巴胺这种特性，一方面形成的聚多巴胺用于固定酶分子，另一方面原位还原氯金酸产生纳米金作为信号放大元件，以循环伏安(CV)作为电化学检测方法。发展的这种电化学传感策略检测血清中的甘油三酯具有高灵敏度和操作简单等优点，适宜于推广运用。
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本发明提供了一种基于唾液性质的多参数定量检测排卵装置，包括：唾液采集装置，用于采集唾液，包括微流控装置；电化学数据采集模块，用于采集唾液电化学的电流、电位及阻抗信号，包括采集电极和信号处理电路；数据传输模块，用于将电化学数据采集模块采集的数据传输至数据处理模块；数据处理模块，用于对接收到的数据进行数据处理和统计分析；以及电源模块，用于向电化学数据采集模块和数据传输模块供电。本发明提供的基于唾液性质的多参数定量检测排卵装置，解决了现有技术排卵检测时间精确度不佳的问题。
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本发明属于分析化学领域,具体地讲,本发明涉及欧盟REACH法规中高关注度物质的检测方法,包括如下步骤:(一)有机化合物的测定:用有机溶剂进行提取,然后通过气相色谱色谱质谱联用进行定性和定量测定;和(二)无机化合物的测定:用酸将样品消解,然后通过电感耦合等离子体光谱发射仪进行定性和定量测定。本发明的技术效果在于应用气相色谱色谱质谱联快速测定法规中规定的有机化合物,通过消解和电感耦合等离子体光谱发射仪的测定,快速筛查法规规定的可能的无机化合物及含量。
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本发明涉及一种脑心通胶囊的含量检测方法，由黄芪66份、赤芍27份、丹参27份、当归27份、川芎27份、桃仁27份、红花13份、制乳香13份、制没药13份、鸡血藤20份、牛膝27份、桂枝20份、桑枝27份、地龙27份、全蝎13份、水蛭27份组成，采用超高效液相色谱(UPLC)技术同时测定脑心通胶囊中羟基红花黄色素A、芍药苷、阿魏酸、丹酚酸B、藁本内酯5个主要化学成分，可在24 min内完成一次色谱分析，各主要成分色谱峰之间有良好的分离度，精密度、重复性的RSD均小于2.0%，可较全面地控制脑心通胶囊的质量。
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本发明属于分析化学领域，具体涉及一种痕量目标物的聚集检测方法及超声聚集装置；所述痕量目标物的聚集检测方法是在超声条件下将DNA修饰的金纳米颗粒与待测痕量目标DNA分子结合，再改变超声频率以聚集金纳米颗粒，最终实现所述待测痕量目标DNA分子的痕量检测。所述痕量目标物的聚集检测方法具有响应时间短、检测效率高等优势，在实现快速精准分析和超痕量检测方面具有重要价值，为痕量标志物的超灵敏检测提供了一种高效可行的方案。
本发明属于技术领域，具体涉及一种基于中红外漫反射光谱技术结合化学计量学偏最小二乘法的β‑HMX晶型纯度检测方法。该检测方法采用中红外漫反射光谱技术结合化学计量学偏最小二乘法建立β‑HMX晶型纯度定量校正模型及相应的晶型纯度测试方法。所建多变量校正模型可以分析重叠光谱和宽谱带，适用于含有α‑HMX杂质晶型的β‑HMX产品的晶型纯度分析。
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高灵敏的检测奶粉中三聚氰胺的方法,涉及化学传感器、生物传感器技术领域。采用电化学方法对检测样品奶粉溶液进行电解,将电解后的电极先后经戊二醛溶液和辣根过氧化物酶溶液浸泡,然后通过显色液显色,定性、定量分析检测样品中三聚氰胺的浓度。本发明将电化学富集技术与显色反应相结合,方法简便、快捷,检测灵敏,成本低廉。
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本发明公开了一种化学机械抛光方法及芯片版图等效特征参数提取方法，包括：将芯片版图划分成多个窗格，提取各个窗格的特征参数；以各个窗格的特征参数为索引，查询预设类型号，判断各个窗格的类型号，并将相同类型号的窗格定义为同一集群；对于芯片版图内任一窗格i，提取预设区域内与所述窗格i属于同一集群的其他窗格的特征参数，所述预设区域覆盖所述窗格i，且所述预设区域的面积大于所述窗格i的面积；利用所述窗格i的特征参数及所述预设区域内与所述窗格i属于同一集群的其他窗格的特征参数，计算所述窗格i的等效特征参数，提高了利用CMP模型对芯片表面形貌进行预测的方法的精度，提高集成电路的良率。
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一种用于化学机械研磨装置的系统及其方法。本揭露的一些实施方式说明一种从多层研磨垫移除可消耗的(例如，牺牲的)研磨垫层的方法及其装置。此方法包括测量多层研磨垫的顶研磨垫层的厚度轮廓，并比较厚度轮廓与阈值。此方法响应于厚度轮廓高于阈值，清洗多层研磨垫的顶研磨垫层，并在顶研磨垫层被清洗之后，移除顶研磨垫层以暴露多层研磨垫的下面的研磨垫层。
本发明公开了一种基于深度强化学习的无小区大规模MIMO下移动边缘计算的分布式计算卸载方法，属于移动边缘计算领域，包括：设置CF‑MEC训练环境；基于CF‑MEC训练环境，使用M/M/1排队论模型生成计算任务；在每个用户设备上构建深度Q网络，利用计算任务对被分配到任务的用户设备上的深度Q网络进行训练，直至贪婪策略的概率趋近于1，训练结束得到训练后的深度Q网络；将待测数据输入训练后的深度Q网络中，使用户设备对边缘服务器进行独立计算卸载决策。该方法通过在每个用户设备上部署训练好的深度Q网络，用户可以自行根据网络中的相关信息进行卸载决策，从而尽可能降低自身运行计算密集型任务的时延，提高用户体验。
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本发明公开了一种基于多智能体强化学习的无人机网络协同快跳频方法，具体为：输入无人机网络环境，每对无人机初始化自身Q表以及最优先验动作分布估计、互信息惩罚项系数和动作状态对出现次数；在当前时隙中，每对无人机根据上一时隙生成的动作选择传输信道，传输完成后得到环境反馈的奖励；每对无人机观测环境的当前状态，再与其它无人机对交互当前状态下各个动作的Q值得到全局Q值，根据互信息正则化soft Q‑learning算法中的行为策略生成动作；每对无人机更新自身Q表以及各个参量；当达到训练回合的最大步数时，重新输入无人机网络环境开始下一回合。本发明实现了所有无人机对的总吞吐量性能的提升，为无人机网络提供了通信保障。
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本发明公开了一种意图驱动的强化学习路径规划方法，主要步骤包括：1、数据采集器获取监测网络的状态；2、根据环境障碍物、传感器节点和数据采集器的位置选择数据采集器的转向角；3、根据ε贪心策略选择数据采集器的速度、目标节点和下一目标节点作为动作；4、数据采集器根据选择的转向角和速度确定下一时隙的位置；5、根据数据采集器和传感器节点的意图得到奖赏和惩罚，并更新Q值；6、重复执行步骤1至步骤5，直至到达终止状态或收敛条件；7、数据采集器选择每一时隙Q值最大的动作作为规划结果，生成最佳路径；本发明提出的方法可以以较高的成功概率、更接近意图的性能完成数据采集路径规划。
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一种抗糖尿病活性的水飞蓟宾化学修饰物及其制备方法，涉及一种天然产物水飞蓟宾的结构改造技术，本发明通过对天然产物水飞蓟宾的天然产物进行结构修饰，得到一系列具有抗糖尿病活性的结构类似物。将水飞蓟宾与乙酸酐进行酰化，对C‑7位进行选择性氨解，最后与酰氯进行酰化反应；或是将水飞蓟宾氧化成2,3‑脱氢水飞蓟宾后对其3,5,7,20,23位的羟基进行酰化，得到一系列水飞蓟宾衍生物（Ⅰ1~Ⅰ13、Ⅱ1~Ⅱ4）。测定得出此类化合物对抗糖尿病靶点GK和PPARγ具有较好的激动作用。。
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