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本发明公开一种基于内容推荐的个性化学习资源推荐方法，所述方法包括：获取学生账户对应的历史学习资源，对历史学习资源进行特征提取，建立项目表征；获取与学生的历史学习资源相关的行为数据，通过朴素贝叶斯模型学习学生兴趣特征或进行资源评分预测；基于学生的背景知识水平、学习手段和风格从学习资源数据库中搜索相匹配的学习资源；从相匹配的学习资源中筛选与所述项目表征的相似度高于第一预设阈值、符合学生兴趣特征且资源评分高于第二预设阈值的学习资源推荐给学生。本发明在传统教育平台的基础上，基于学生的历史学习资源数据，加入个性化的学习资源推荐算法，充分考虑到个体间的差异，提高资源推荐的准确性。
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本发明提供了一种电化学原位红外光谱ATR电解池装置，能够利用红外光谱原位探测电催化反应体系的红外信号变化，此装置包括电解池上盖杯体，电解池上盖进气口，电解池上盖盐桥接口，电解池上盖出气口，电解池上盖对电极接口，电解池杯体，红外窗片托架，红外窗片底座，红外窗片底座电极接口。电解池上盖杯体，电解池上盖进气口，电解池上盖出气口，电解池上盖盐桥接口，电解池上盖对电极接口一体成型；电解池上盖直接插入电解池杯体构成电解池；红外窗片托架可承载红外窗片并嵌入红外窗片底座，红外窗片底座通过螺纹与电解池杯体可拆卸连接。
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本发明公开了一种基于双层强化学习电网‑用户相协同的电压无功优化方法。为了有效协调配电网的电网侧设备和用户侧设备这两类所属权不同的资源，本发明从非对称马尔科夫博弈的角度提出了一种双层无功电压优化框架。其中，电网侧的配电运行商(DSO)被视为在上层做决策的领导者，目的是最小化系统的网损；用户被视为在下层做决策的跟随者，目的是缓解节点的电压偏差。除此之外，本发明还提出了一种无模型的Bi‑level Actor‑Critic(Bi‑AC)算法来解决上述非对称马尔科夫博弈模型，该算法为领导者和跟随者智能体制定了独特的策略(actor)和价值(critic)网络，同时还定义了领导者智能体的决策优先级。最后，本发明通过一个标准的IEEE33节点测试系统和实际电网运行数据验证了所提方案的有效性。
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本发明公开了一种危险化学品灾害现场快速控制系统，用于处理有毒有害气体的泄漏现场，包括负压吸气模块，用于吸入泄漏现场的气体；与负压吸气模块连接的洗消设备模块，使用洗消液洗消吸入的气体，然后排出达标气体；与洗消设备模块连接的洗消废液收纳模块，用于收纳洗消后的废液。此外，该系统还可以包括环境监测模块和集中控制模块。本发明可以快速有效地对污染空气进行洗消和无害化处理,同时，还可以有效防止二次污染的发生。
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本发明公开了一种化学反应演示器，其特征在于：侧板(1)固定在底板(11)上，在侧板(1)上设有直流电源输入插孔(2)、总电源开关(3)、微型电机开关(4)、电流计(10)，所述溶液槽(6)为长方体，在溶液槽(6)盖上固定两相同的碳棒(5)，在溶液槽(6)中间设有通过微型电机(8)带动的电动搅拌棒(7)，所述微型电机(8)镶嵌于溶液槽(6)盖中间，在溶液槽(6)盖上设有圆孔(9)。本发明的有益效果是：本发明加速离子扩散，使实验现象更为准确明显，实验结果完成更为完善。快速准确测定溶液的导电能力，判断离子浓度大小，明了电解质在水溶液中的反应过程。
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本发明涉及应用在配电物联网中的消息队列遥测传输协议（Message Queuing Telemetry Transport，MQTT）协议QoS机制选择方案，综合考虑了配电物联网任务数据包的丢包率和传输能耗，首先将动态MQTT协议QoS机制选择问题建模为多臂赌博机（Multiple‑Armed Bandit，MAB）问题；在此基础上，利用强化学习中的上置信区间（Upper Confidence Bound，UCB）算法，在不完全信息条件下，实现了不同应用场景下MQTT协议服务机制的实时动态切换，以达到数据传输能耗和丢包率之间的平衡，使系统的整体性能最优。
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本发明提出了一种基于模糊推理与强化学习结合的容器内存弹性伸缩方法，通过模糊推理系统FIS将服务性能与资源使用情况变量表示的连续高维状态空间映射成为离散低维状态空间；在云环境中容器服务的运行过程中，根据监控数据不断优化自己的学习过程，做出最佳决策，输出弹性系数至负载预测算法中，引导容器获取更加合适的资源配置。如此形成一个闭环，解决了云环境中弹性伸缩动态优化问题。
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本发明公开了基于蒙特卡洛树搜索及强化学习算法的配电网规划方法，涉及电力系统优化技术领域，包括以下步骤S1：采集配电网拓扑信息，节点负荷预测数据，计算清洁能源消纳指标及可靠性指标；S2：根据配电网拓扑信息及待规划的设备类型，生成配电网初始规划状态矩阵，并将初始规划状态矩阵设置为当前规划状态矩阵；S3：从当前规划状态矩阵出发，采用蒙特卡洛树搜索算法搜索最优下一步安装的设备类型及安装节点，执行并得到下一个规划状态矩阵；S4：根据新的规划状态矩阵，采用凸优化技术计算规划状态矩阵对应的性能指标，包括清洁能源消纳指标，可靠性指标以及规划状态矩阵的价值；S5：判断性能指标是否达到规划要求；S6：输出规划方案。
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本发明涉及一种电化学气体传感器及其器件封装方法，包括：上盖板、电极板、基板；所述上盖板使用多孔陶瓷材料，待测气体可通过陶瓷微小气孔进入传感器内部；所述电极板背面为三电极共面体系的微间距传感器电极，电极上覆盖有固态电解质层，并密封于基板挖槽内；所述电极板通过粘合剂耦合在所述基板上，并通过金丝绑定与所述基板电气相连。本传感器实现了部件少、体积小、灵敏度高、使用寿命长的封装设计。
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本发明公开一种基于图像特征深度强化学习的AUV管道循管方法。首先，将AUV循管控制问题建模为连续状态、连续动作的Markov决策过程；其次，控制策略抽象为AUV观测状态（摄像头获取的图像）到运动动作的映射，并利用深度神经网络表达；最后，利用近端策略优化（PPO）方法自主采集数据并训练深度神经网络，最终获得具有一定泛化能力的端到端的循管控制策略。仿真结果表明，本发明能够有效控制AUV的循管动作，而且对于新的和未知的管道几何结构具有较强的泛化能力。该方法是一种端到端(end‑to‑end)的视觉循管运动控制方法，无需知晓AUV的运动学/动力学模型，也无需人工特征提取。
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一种中温酸性纳米化学复合镀Ni-P-Al2O3工艺配方,工艺配方为:(1)基础镀液配方;(2)周期实验的添加配方。本发明的优点是:镀速高,可以与高温镀液体系相媲美;镀液稳定性好,镀液寿命大于8个周期,其镀液稳定性达到1000s以上(用氯化钯做测试),稳定常数为96%以上;而且镀层综合性能也较好,镀层的耐蚀性均达到120s以上,硬度均达到720HV以上。
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一种全自动化学发光仪试剂瓶防蒸发组装结构，包括转动主轴、试剂托盘、托盘紧固座、试剂瓶套、试剂瓶和试剂瓶防蒸发盖，转动主轴的上部连接在试剂托盘的轴线上，在转动主轴的顶端安装托盘紧固座，转动主轴下端通过一套驱动机构由键连接实现转动，同时实现安装定位功能；多个试剂瓶套置入沿试剂托盘外沿均布的套孔内，在试剂瓶套上装有试剂瓶，在试剂瓶的瓶口装有试剂瓶防蒸发盖。发明的优点是：对试剂瓶和试剂针的配套结构要求低，方便生产，取放试剂瓶套方便，结构轻巧，成本低，可容纳两种试剂瓶，不影响试剂针的液位探测功能，满足试剂常温状态下长期存放过程中防蒸发要求。
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本发明是基于强化学习而在自动驾驶时优化资源分配的方法及装置。本发明涉及用于自动驾驶车辆的优化资源分配所需的方法及装置。更详细而言，其特征在于，包括：(a)步骤，计算装置获得至少一个注意力传感器数据后，使注意力网络计算一个以上的注意力分值；(b)步骤，所述计算装置使探测网络至少一个视频数据，并参照所述视频数据，生成至少一个自动驾驶用判断数据；(c)步骤，所述计算装置使驱动网络获得表示行驶中的所述自动驾驶车辆周边情况变化的至少一个情况数据，并参照所述情况数据，生成至少一个奖励；(d)步骤，所述计算装置使所述注意力网络，以所述奖励为参照，调整所述神经网络运算中使用的一个以上参数的至少一部分。
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本发明公开了一种基于强化学习的旋转机械故障诊断网络自动搜索方法，基于给定的诊断任务控制器根据子模型当前状态对子模型进行设计，接着利用诊断数据训练验证子模型，其验证精度又参与到对控制器的训练。方法执行过程中，子模型和控制器交替训练，最终控制器能针对具体诊断任务搜索出高诊断性能的子模型。在子模型训练过程中，方法设置了权值共享，有着相同权值数量的网络层在不同子模型中可重用，降低训练时间提高了搜索效率；在控制器训练过程中，应用了贪心策略，给予空间让控制器自由探索降低陷入局部最优的概率，应用了经验重放，让控制器交替工作训练避免学习过程中参数的振荡和发散，还应用了迭代更新，使用副控制器来预测下一状态的奖励，降低了回报期望与未来收益的相关性，提高控制器的训练稳定性。以上特点使得本发明方法在针对不同的诊断任务时能够高效地搜索出具有高诊断性能的网络模型，有效解决旋转机械状态诊断问题。
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本发明公开了一种基于强化学习的近红外和可见光遥感图像配准方法，包括以下步骤：S1，将红外和可见光图像修剪到同样大小，并做堆叠处理；S2，将堆叠后的图像输入残差改进的密集神经网络进行处理并输出配准所需要的Q值；S3，根据Q值进行推理预测出策略动作空间中每个动作的概率分布；S4，根据每个动作的概率分布，在策略动作空间中选择一个概率最大的动作，并由待配准图像执行该动作；S5，当待配准图像和参考图像达到设定的相似度阈值后，对当前图像配准进行贪心算法推理采样；S6，对当前待配准图像进行移动重采样输出最终配准结果。本发明图像配准方法的配准图像各处衔接自然流畅，多模态图像配准更加稳定，效果更好。
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本发明公开了一种用于相干合成的强化学习方法，包括以下步骤：根据相干合成光束路数建立动作空间和设置相干合成Q‑learning学习参数；根据动作空间建立Q值表；选择一个动作，智能体的输出值为输出值加减微小动作电压或相位；根据光电探测器返回给智能体的环境状态确定奖励函数；更新Q值表；由于相干合成时域无限，所以智能体的学习训练不会停止。该算法不需要大量时间进行训练，而且因为其学习性，所以在相干合成中比传统的算法更稳定，同时调整参数更加容易。
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本发明涉及人工智能技术领域，具体公开了一种基于样本包络多层聚类的数据集平衡化学习方法，包括步骤：选择不平衡训练集，该不平衡训练集由少数类样本和多数类样本组成；对少数类样本和多数类样本构造对应的包络化少数类样本和包络化多数类样本；对包络化少数类样本进行深度样本变换，得到对应的L层包络化少数类深度样本，L≥1；将包络化少数类样本与每层包络化少数类深度样本进行融合，得到样本数目与包络化多数类样本平衡的包络化少数类平衡样本；将包络化少数类平衡样本与包络化多数类样本融合，得到平衡训练集。本发明增加了少数类样本的多样性，提高了少数类样本的质量，从而增加了模型对少数类样本的学习能力，提升了其分类或预测的准确性。
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公开了由包含以下项的反应混合物的聚氨酯反应产物制成的CMP抛光垫或层：(i)液体芳族异氰酸酯组分，其包含一种或多种芳族二异氰酸酯或线型芳族异氰酸酯封端的氨基甲酸酯预聚物，和(ii)液体多元醇组分，其包含a)一种或多种聚合物多元醇，b)基于该液体多元醇组分的总重量，12至40wt.％的具有2至9个碳原子的一种或多种小链双官能多元醇、液体芳族二胺的固化剂混合物，其中该液体多元醇、小链双官能多元醇和液体芳族二胺中羟基和氨基部分的总摩尔数与该芳族二异氰酸酯或线型芳族异氰酸酯封端的氨基甲酸酯预聚物中异氰酸酯的摩尔数的摩尔比是1.0:1.0至1.15:1.0。该抛光层能够在通过表面调节盘处理时形成如通过由ISO 25178标准定义的参数Sdr测量的0至0.4的总纹理深度。还公开了一种使用该抛光垫连同二氧化铈磨料浆料的化学机械抛光方法。
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本发明公开了基于并行优势动作评价的强化学习自适应PID控制方法，包括设置采样周期，A2C算法的线程个数n，初始化网络参数；根据当前状态误差，利用状态转换器构造第i个智能体的输入状态向量；利用RBF网络同时实现第i个智能体策略函数和值函数的学习，参数值修正后计算系统输出，并观测下一采样时间系统误差ei(t+1)，计算奖励函数ri(t)；判断是否更新参数，数据总量达到batch size，停止采样，输出状态估计值并更新权值，将n个智能体上传的梯度汇总并求平均，更新Global Net参数，Global Net传递给Actor(i)和Critic(i)新的权值；迭代重复，输出算法的最优解。通过本发明提供的方法，可以有效的克服大超调，非线性和滞后性对PID控制器带来的影响。
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一种基于多智能体深度强化学习的车联网边缘缓存方法，通过以下步骤实现，第1、系统模型与数学模型的构建；第2、建立基于多智能体的执行者‑评价家结构的协同内容分发的边缘缓存策略。本发明首先采用Zipf分布请求内容，每个智能体根据自己的策略网络及其过程中的噪声选择相应动作并执行，之后判断是否超出缓存，超出则删除流行度较低内容。然后，每个智能体获得环境奖励，获得新的观测空间，并将相应数据放入经验池中。最后，更新每个智能体的目标网络参数。结果表明本方法所提出的车联网边缘缓存方案与其他方法相比，在减少内容内容分发过程中的时延、提高内容命中率和成功率方面有较好的表现。
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本发明公开了检测涂层随镁基材变形其耐腐蚀性能演变的装置及方法。检测装置包括腐蚀反应槽、置于腐蚀反应槽内的试样加载装置、循环加热装置以及用于检测试样弯曲应变过程中电化学信号的电化学工作站；腐蚀反应槽内装有淹没试样的模拟生理环境的溶液；循环加热装置通过导管与腐蚀反应槽连接，为腐蚀反应槽循环提供适宜温度下的模拟生理环境的溶液；试样加载装置通过连接杆与电子万能试验机连接。该检测装置可以模拟医用镁合金植入材料体外弯曲塑性变形，在慢弯曲应变过程中通过电化学装置测量镁合金表面涂层耐腐蚀性能变化。该检测方法可原位动态测量表面涂层的电化学信息变化，从而分析表面涂层耐腐蚀性能演变规律及自修复能力。
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本发明公开了一种用于定量检测单个活细菌粘附行为的原位测试系统和测试方法，所述测试系统包括电磁屏蔽箱、电化学工作站、计算机、设于电磁屏蔽箱内的减震台、以及设于减震台上的原子力显微镜和光学倒置显微镜；所述的原子力显微镜包括AFM基盘和AFM扫描器。采样本发明的系统和方法可以实现在细菌真实的生理代谢过程中定量检测单个活细菌在材料表面的粘附行为(包括细菌和材料表面粘附力、膜外蛋白生物大分子链长度、平均展开事件次数、平均展开力)，并同时获得单个活细菌和材料之间电子转移信号。
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本发明涉及一种织物横档的检测方法，包括以下步骤：首先，运用目光分析法观察织物表面横档特征，确定织物正常处和横档处布面宽度、横档处与正常处色泽差异；其次，运用拆布分析法分别拆出布面正常处与横档处纱线若干，确定织物正常处与横档处织物排纱循环，分析比较正常处于横档处排纱循环是否有差异；第三，运用仪器分析法，分析织物正常处与横档处纱线线密度、捻度、弯纱深度、纱线成份是否存在差异；第四，结合化学分析法测量纱线混纺比、织造张力等，最后，综合分析得出结论。本发明可有效实现对机织物和针织物表面横档的检测，从而为实际生产中减少甚至杜绝织物横档提供借鉴，或当织物横档产生时，可有效找出横档产生的原因。
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本发明涉及一种环境水质监测仪器,是一种压力消解气动计量进样化学反应装置,由计量装置和压力消解反应器组成,其中计量装置由计量容器、计量管和进样管组成,计量装置的底部设有出液管,计量装置与一气泵相连接;压力消解反应器的上部为冷凝部,冷凝部的中部设有反应器进样管,冷凝部套装于一冷却水套内,计量装置的出液管与压力消解反应器的反应器进样管相连接。本发明计量准确,不仅可以克服采用蠕动泵作为液体传输和计量仪器的不足,同时缩短了工作时间,提高了效率。
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本发明公开了一种基于强化学习的智能终端传感器调度方法，该方法包括以下步骤：为智能终端系统定义新的参数窗口；初始化智能终端系统参数和DQN网络；优化窗口的长度；对DQN网络进行训练优化，获得决策网络；利用获得的决策网络调度传感器。本发明方法可以提高智能终端系统传感器触发策略的实时性和有效性，减少了传感器能耗，延长了传感器使用寿命。本发明能提高智能终端系统更精确快捷地服务人类生活的能力，可以被广泛应用于医疗监测、疾病防控等移动终端实际应用场景。
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本发明提供一种多功能化学实验连接器，涉及分离技术、化工工艺、玻璃仪器等领域。该发明整合了恒压滴液漏斗、Soxhlet提取器、分水器、分油器、真空接引管、分馏头等仪器的功能，由分馏柱、测温室、储液室、侧管、内二通外三通活塞、普通活塞、内磨口接口、外磨口接头和真空接引管组成。其设计合理、结构简洁、功能强大，操作规范、使用方便。
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本发明提供一种利用空气化学蒸汽驱提高稠油油藏采收率的方法，该方法按以下步骤进行：a.按照井组面积×油层有效厚度×孔隙度＝地层孔隙体积测算地层孔隙体积；b.以4.2～5.0t/h的速度注入0.2～0.25倍地层孔隙体积的蒸汽，或者按照注入强度为1.6～2.0t/d.ha.m注入蒸汽；c.将泡沫剂、空气和蒸汽混合后注入注汽井10～30天；泡沫剂浓度200000～300000mg/L，泡沫剂注入速度0.6～1.0t/d，空气注入速度250～300Nm3/h，蒸汽注入速度4.2～5.0t/h；d.将催化剂、空气和蒸汽混合通过注汽井注入油层5～10天；催化剂浓度300000～400000mg/L，催化剂注入速度0.5～0.7t/d，空气注入速度250～300Nm3/h，蒸汽注入速度4.2～5.0t/h；e.单独注蒸汽80～120天；蒸汽注入速度4.2～5.0t/h；f.重复步骤c、d和e。
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本发明公开了一种高寿命化学工业浆料搅拌处理机，包括处理机桶，处理机桶的内周壁上设置有耐磨混凝土层，位于出料口的另一侧安装有一气缸，气缸的活塞杆的前端与挡板铰接，驱动电机与搅拌桶设置有冷却机构，驱动转轴的上部两侧对称设置若干组刷头，驱动转轴的下部还设置有搅拌单元，釜体的顶部左侧壁上开设有进料口，进料口通过进料管道连接有流量调节机。本发明实现了排料的精确制动，化工液泵对原料流体加压后，直接进入整流器内部的分流支管，在电磁流量计的测量下，可了解化工原料流体的流量大小，同时在搅拌过程不会出现块状的原料，保证了搅拌原料的均匀性，保证导风轴和轴套被冷却的效果。
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