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本发明公开了一种电化学脱氯用钯基催化剂及其制备方法，本发明复合电催化剂制备过程操作简单，反应过程中无需添加结构导向剂、模板剂和刻蚀剂，制得的Pd基催化剂同时含不同组分和化学状态的Pd，将所得Pd基催化剂用于脱氯反应中可充分发挥多元组分的协同作用，分别完成活性氢吸附和脱氯过程，通过在脱氯反应中的测试证实了该催化剂的高催化活性。
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本发明属于分析检测技术领域，具体涉及一种环境水中铁离子的快速检测方法和系统。本发明的方法包括如下步骤：步骤1，采用化学显色体系处理待检测水样，使化学显色体系发生颜色变化，拍摄化学显色体系的图片；步骤2，从所述图片中分割出感兴趣区域；步骤3，计算所述感兴趣区域中RGB颜色空间和HSI颜色空间的各分量的变化值；步骤4，以步骤3得到的至少两种分量的变化值作为特征，通过多元性回归方程模型分析待检测水样中铁离子的含量。本发明具有成本低、操作简单、检测效率高、抗干扰能力强等显著优势，适用于自然水体中Fe3+浓度的快速检测，具有很好的应用前景。
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本发明公开了一种适用于污染土原位化学氧化修复的养护方法，包括以下步骤：在原位加药搅拌完成后的修复范围内划分出若干呈网格状的养护监测单元；在养护过程中，对各所述养护监测单元内土体进行PH值的监测；以所述养护监测单元内的PH值监测结果为依据，在所述养护监测单元的中心点以及四个角点位置处设置注药点并插入注药钢管，经所述注药钢管将碱性激发剂投加至相应深度的土体中；如此往复，依次完成各所述养护监测单元内土体的养护。本发明的优点是：养护方法简便易操作，通过实时监测各养护监测单元内土体的PH值，以了解氧化反应过程，根据监测结果补充投加碱性激发剂，从而提高各药剂的利用率，并提高对于有机污染物的去除效率。
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一种化学反应盒,在外力作用下,该反应盒能够产生变形而使液体在其内部输送,从而引发化学反应。一种RF标签设置于该反应盒的预定区域内。因为该RF标签设置于反应盒内,所以通过记录在所述RF标签上的信息,对每个反应盒的管理成为可能。该RF标签可以贴于所述反应盒的组成部件上。该RF标签也可以置于所述反应盒内的液体中。该RF标签可以测量物理量。该RF标签可以储存下列信息中的至少一个:与已注入或即将注入所述反应盒内的样品有关的信息,与已注入或即将注入所述反应盒内的试剂有关的信息,或者与所述反应盒有关的信息。
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本发明提供一种用于化合物半导体器件的化学 抛光腐蚀液，该腐蚀溶液是选择双氧水为氧化剂，盐 酸为络合剂，按体积比为HCl∶H2O2＝(2～6)∶1 配制的混合溶液，CdTe、GaAs化合物半导体器件经 过这种腐蚀溶液化学抛光，都能制备出性能优良的核 辐射探测器。使用该腐蚀液对环境无污染、操作简 单，用去离子水可直接淬灭，因此成本低，有广泛推广 应用价值。
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一种光电化学技术去除水中氨氮的方法和装置，包括（1）调节被处理污水的盐度溶解氧浓度：测量污水盐度和溶解氧含量，若盐度低于3PSU，则加入电解质；如水中溶解氧含量低于2mg/l，则向水中鼓气，调节水中溶解氧含量≧5mg/l；（2）电解和紫外线照射污水：在对污水电解的同时，用双波长紫外线原位照射电极反应区域；（3）HClO、次氯酸钠及臭氧分解：采用单波长紫外灯进行照射，将HClO、次氯酸钠及臭氧进行分解，使水体中HClO、次氯酸钠及臭氧浓度均小于0.1mg/l，排放。本发明能够克服物化法及升生化法存在的不足，同时与其他电化学法相比，具有处理时间短，氨氮去除率高等特点。氨氮去除率达90%以上。
本发明提出一种用于制造耐化学腐蚀复合绝缘子的混炼胶，其由包括以下重量份的主要原料混炼而成：硅橡胶生胶100，环氧树脂E-20改性甲基硅树脂1~10，改性气相二氧化硅18～40，硅烷偶联剂1～15，活性氢氧化铝粉90～180，三乙醇胺0～1.2，其中，硅烷偶联剂是A-151硅烷偶联剂、A-172硅烷偶联剂、KH-560硅烷偶联剂其中之一或混合，硅橡胶生胶为乙烯基含量在0.04～0.35%的甲基乙烯基硅橡胶；环氧树脂E-20改性甲基硅树脂中环氧树脂占40～75%；本发明还提出了这种混炼胶的铡备方法，经测试，这种混炼胶具有良好的耐化学腐蚀性能，由其制造的复合绝缘子特别适合于盐碱地区和化工、粉尘污染区使用。
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本发明公开了一种3D多孔电极的制备方法及其在电化学析氢反应中的应用，属于电化学领域。该方法是通过将商业碳布与过渡金属盐反复多次浸渍后，再与热不稳定性含氮单体放置瓷舟中经分步煅烧处理得到活化的碳布表面生长碳管的3D多孔电极，该发明方法工艺简单、设备投入少、批次差异小，适合规模化生产；制备得到的3D多孔电极具有发达的孔道分布，高比表面积，极优的导电性；且3D多孔电极可应用于电解水析氢析氧反应中，低温条件下测试析氢反应活性，能够表现出优越的催化性能。
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一种生物化学协同增效除草剂组合物，涉及农业生产技术领域，本发明由有效成分和助剂、填料组成，有效成分由齐整小核菌和二氯喹啉酸组成。本发明采用齐整小核菌复配，具有高效、广谱除草作用，对旱直播水稻多种阔叶杂草、莎草以及受外来杂草入侵地的杂草治理表现出优异的防效，超过齐整小核菌和二氯喹啉酸两个单剂品种的使用。对作物安全、成本低、防效好。经测试证明，本发明除草剂组合物化学性质稳定，高效广谱，对防除对象表现出明显的增效作用。
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本发明公开了一种基于强化学习的自动化机器学习方法，包括以下步骤：使用统一的API接口，屏蔽不同的机器学习算法库之间的异构性，以Python作为编程语言，在Python语言中调用不同机器学习算法库中的算法；将自动化机器学习问题建模为强化学习问题，对候选机器学习算法进行状态空间划分，确定状态间的转移关系，并采用Q‑Learning算法完成搜索机器学习流水线的过程；对数据集进行元特征提取，搜索最相似数据集，并利用所述最相似数据集上的运行信息来加速自动化机器学习的收敛过程。本发明解决了现有的自动化机器学习系统收敛速度慢、可扩展性差以及最终预测性能达不到预期的问题。
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本申请实施例涉及热仿真技术领域，公开了一种电化学储能机柜热仿真方法及系统。该方法基于电化学储能机柜的机柜参数并建立体热源模型，且将该模型与边界条件和环境参数进行耦合计算，输出仿真值，该方法不需要建立多个耦合模型，能够实现快速仿真，且该方法在获得仿真值后，与外场实际测量值进行对比验证，进一步校正电池单体模型的物性参数，从而使得仿真值更为精确。
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本发明公开了一种基于语言模型和强化学习的关键词问答方法，包括以下步骤：(1)用关键词问题句和自然语言问题句的混合数据集来训练一个关键词问题分类器；(2)在自然语言问题句的数据集上预训练一个语言模型；(3)将步骤(2)中的语言模型高层网络提取，并用关键词问题句和其对应的自然语言问题句来训练一个含语言模型网络的问题重构模型来重构由步骤(1)判断为关键词问题句的问题；(4)将重构的问题句送入一个训练好的问答模型中，得到答案；(5)利用强化学习，以步骤(4)中预测答案和标准答案的相似度作为奖励函数来优化步骤(3)中的重构模型。利用本发明，可以大大提升了在大规模数据集上关键词问答任务的准确率。
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本发明提供了一种化学法处置废旧锂电池系统及废旧锂电池处理方法，包括串联的废旧锂电池物料仓、破碎分拣机、正极送料机、恒温搪瓷反应釜、第一过滤器、滤渣送料机，常温酸性搪瓷反应釜和第二过滤器。恒温搪瓷反应釜和常温酸性搪瓷反应釜内设置的可调速搅拌器配合实时监测装置，控制反应速率。本发明创造所述的化学法处置废旧锂电池系统及废旧锂电池处理方法旨在将废旧锂电池资源化，回收废电池中正极材料(LiCoO2)中的稀有金属钴为目的，在治理电池污染的同时，实现资源回收。
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本发明公开了一种统一的基于好奇心驱动的强化学习方法，用于智能体在奖励稀疏的情况下能够快速有效地学习策略。具体包括如下步骤：1)通过注意力模块获得状态可靠的特征表达；2)使用状态新颖性估计和前向动态预测来估计状态以及状态动作对的探索程度，即初步估计的内部奖励；3)使用状态空间中的多个样本对估计出的内部奖励进行平滑处理；4)将不同类型的内部奖励进行融合，得到更加准确、鲁棒的内部奖励；5)智能体使用和环境交互产生的经验数据以及估计的内部奖励进行策略的学习。本发明适用于强化学习领域的稀疏奖励问题，能够在外部奖励比较稀疏或者不存在的情况下快速有效地学习策略。
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一种电化学合成吡啶并三唑酮类化合物(II)的方法，所述方法为：将酰肼类化合物(I)、催化剂、电解质溶解于溶剂中，在0～70℃搅拌，以碳棒为阳极、铂片为阴极，接通电源通电，控制电流强度为5～100mA，TLC监测反应完成之后，反应液经后处理，得到产物吡啶并三唑酮类化合物(II)；本发明反应体系简单，原料特别是酰肼类化合物容易得到，底物无需多步制备，总收率较高，电化学使酰肼类化合物一步就能得到取代的吡啶并三唑酮类化合物，本发明所得吡啶并三唑酮类化合物收率最高为99％；
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本发明属于微纳米制造技术领域，公开了一种柔性电化学葡萄糖传感器电极及其制备方法，包括PI柔性基底；PI柔性基底上设置金电极阵列，金电极阵列包括金框以及在金框内部阵列分布的若干金单元，相邻两金单元之间通过弯曲的金线连接，与金框相邻的金单元均通过弯曲的金线与金框连接；金电极阵列上设置若干ZnO纳米线。能够紧密贴合人体皮肤表面的任意位置，具有良好的拉伸性能。在金电极阵列上合成的ZnO纳米线，能对糖尿病患者皮肤表面的葡萄糖的浓度进行非侵入式监测，具有高灵敏度、高线性度的特点。该柔性电化学葡萄糖传感器电极制备工艺简单、成本低廉，制备过程安全且可大批量制备。
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本发明公开了一种化学掺杂碳制备高阻值埋嵌式电阻的方法。通过采用阻值添加剂提供C源掺杂Ni‑P薄膜进行化学改性，制备了在树脂基板上沉积Ni‑P‑C的三元合金高阻值材料。经测试，该材料制备的方块电阻高达400Ω以上，通过辅予在线监控电阻器的方法，实现制备误差控制在10％以内的目标。本发明公开的方法有效地解决了常规Ni‑P、Ni‑Cr等金属电阻存在的阻值小、功能值不稳定的难题，并降低了高频通信下信号传输的损耗与寄生效应。
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本发明公开了一种基于深度强化学习的成像卫星资源调度方法，涉及航天地面任务规划领域。本发明利用图神经网络和强化学习方法，提取卫星任务间的内隐分布规律与内在关联，表征数据分布间的隐含关系，自主学习卫星资源调度过程中任务安排的启发式规则,形成无冲突和优化的卫星任务观测和接收方案。本方法可有效降低规则设计对人工的专业技术要求依赖，提高资源调度方法的有效性和准确性。
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本发明公开了一种基于深度强化学习的群体教学推荐系统，属于教育和信息技术领域。本发明通过课堂的投票、问答、作业和测验等交互方法采集学生数据，为给定的学生群体提供整体收益最大的教学计划，其整体收益可以用多目标优化函数表示，具体可以包括但不限于及格率、优秀率、平均分等。本发明使用深度强化学习方法为教师进行目标导向的教学路径规划，能够处理大规模的复杂数据。同时将花费大部分时间的训练过程放在了课前和课后，在课堂中，通过学生的课堂反馈，教师能够立即获得推荐的教学知识点。
本发明属于化学机械抛光液技术领域，具体涉及一种基于高纯球形硅溶胶的环保型化学机械抛光液及其制备方法和抛光方法。粗抛抛光液包括以下重量百分比的各组分：高纯球形硅溶胶0.5‑25％，表面活性剂0.15‑0.5％，氧化剂2‑5％，pH调节剂10‑20％，螯合剂2‑5％，余量为水。精抛抛光液包括以下重量百分比的各组分：高纯球形硅溶胶0.5‑30％，表面活性剂0.25‑0.70％，氧化剂2‑5％，pH调节剂10‑18％，螯合剂2‑5％，余量为水。本发明所提供的抛光液高纯、稳定，经测试后表面光泽度高、去除率高、平坦均匀，几乎无划痕，无污染物，抛光效果优异。
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本发明公开了一种基于深度强化学习的反应温度控制方法和系统，该控制方法通过温度控制模型输出用于调整加热时间和温度的控制参数，其温度控制模型基于柔性动作评价算法框架建立，可以通过深度强化学习的方式对温度控制模型内部的策略网络进行权重更新，使得在经过多次迭代学习后，策略网络可以具备更好地预测准确性，从而提高控制参数输出的合理性，同时使评价网络所输出的评价值可以在该过程中对策略网络输出的控制参数进行准确的评价，反向地对控制参数的调整作出指导，最终的目的均是使得控制参数可以更为准确地控制加热设备，从而使胶体金制备过程中的温度可以实现动态的稳定，减少外界因素的干扰，从而达到最优的制备效果。
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本发明是一种基于墨鱼骨有机质的检测底物浓度的高灵敏度传感器,它涉及传感器的设计与底物检测分析,特别涉及一种三维大孔基底材料及其制备过程。该基底材料是由软体动物墨鱼的硬组织(即墨鱼骨或乌贼骨)经多步骤加工和处理而成的有机膜材料,其微观结构是由孔径大小30ΜM～150ΜM的弯曲单向孔通道组成的类似于房架的结构。该基底材料不仅具有很大的比表面积,而且透光性好,具有优良的化学稳定性和韧性,制备该基底材料的原料来源广泛,都是可再生资源,不破坏生态环境,还能废物利用,制备步骤简单却独到。利用该基底材料的独特结构和优良特性,固定过渡金属纳米颗粒制备而成的这种分析传感器不仅制备方法简单,灵敏度高,具有普遍适用性和便捷性。
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本发明属于分析化学技术领域，涉及一种基于比率型比色检测亚硝酸根离子的方法，包括：向2 mL离心管中依次加入25μL 1 mg/mL的hollow MnFeO悬浮液、30μL 5 mM的TMB溶液、1440μL 0.2 M醋酸盐缓冲溶液，混合均匀；分别加入不同浓度的NO2‑，所述NO2‑在体系内的最终浓度分别为3.33μM、6.67μM、10μM、13.33μM、20μM、33.33μM、50μM、66.67μM、83.33μM、100μM、120μM、133.33μM；用紫外‑可见吸收分光光度计测定吸收光谱，绘制标准工作曲线；将待测的NO2‑样品测定吸收光谱，与标准工作曲线进行对比，即可获得样品的NO2‑浓度。本发明利用hollow MnFeO+TMB体系的氧化产物TMBox与亚硝酸根发生重氮化反应，实现亚硝酸根的间接检测，检测过程条件温和，检测限低至0.2μM，可实现对食品中亚硝酸根的检测。
本发明公开了一种基于联邦深度强化学习的自动驾驶群车的智能决策实现方法，包括：采用深度强化学习实现对自动驾驶群车的行驶环境以及周围车辆的行驶环境进行观测，在各自车辆的处理器内进行训练数据，将训练好的数据模型加密后发送给边缘计算服务器，边缘计算服务器综合训练边缘神经网络，将训练后的模型同时发送给云计算服务器，云计算服务器将综合各模型进行训练数据，将训练好的模型信息发送给边缘计算服务器和车辆终端，进行车辆终端的模型信息更新，采用联邦深度学习方法实现自动驾驶汽车的智能决策功能。本发明有助于减少大数据通信条件的影响，解决训练数据的不平衡问题，有助于实现计算负载和资源分配更加智能，也实现了自动驾驶汽车群体决策的强大环境认知能力。
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本发明提出一种基于强化学习的神经网络逆控制器进行控制的方法，神经网络控制包含神经网络逆控制器和神经网络模型两部分，神经网络模型主要用于对被控制对象进行辨识，并向神经网络逆控制器提供被控制对象信息。神经网络逆控制器采用强化学习中的行动者‑评论家结构，行动者采用神经网络根据评论家提供的值函数学习控制策略，依据策略函数给出下一步控制增量，评论家采用神经网络建立状态、行动与值函数的拟合关系，值函数根据预测控制中的性能评价函数设置，能有效解决控制系统的迟延问题。本发明的方法能够适应时滞系统的控制要求，能根据被控参数未来的趋势使执行机构提早动作，抑制被控量的波动，同时能适应被控对象时变和非线性的特性，提高控制品质和稳定性。
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一种基于深度强化学习的安全性虚拟网络映射方法，属于网络技术与人工智能网络领域。基于虚拟网络架构的网络资源分配面临一系列的安全挑战与危机，所提出的安全性虚拟网络映射方法从资源分配的角度出发，通过网络建模，属性设置，属性提取，策略网络模型搭建以及深度强化学习代理训练与测试等关键步骤完成整个虚拟网络映射过程，即网络资源的分配过程。该过程重点提取了网络的安全属性进行训练，在满足用户安全需求的基础上进行网络资源的分配。与其他安全性虚拟网络映射方法相比，本发明方法具有更好的虚拟网络映射收益，收益消耗比和虚拟网络请求接受率等性能。
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本发明公开了一种人工井壁化学防砂实验装置，涉及化学防砂技术领域，其技术方案要点是：包括筒体A、筒体B、堵头、过滤网A、过滤网B和部件接头；筒体A顶端与筒体B的底端可拆卸密封连接；堵头为两个，且两个堵头分别嵌入式固定安装于筒体A的底端和筒体B的顶端；过滤网A和过滤网B可拆卸卡接于主体内，过滤网A和过滤网B位于筒体A与筒体B的连接处；部件接头为两个，两个部件接头分别与筒体A底端的堵头和筒体B顶端的堵头连接，且筒体A、筒体B、堵头和部件接头内部连通。该夹持器便于涂敷砂或涂敷陶粒的更换操作，且操作简单；其结构简单，并能确保实验的重复性好，使测试涂敷砂或涂敷陶粒等涂敷材质胶结后的防砂效果的实验结果稳定。
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本发明提供一种基于参数化量子线路的强化学习策略梯度方法，属于量子计算技术领域。因为该方法将输入状态密度矩阵输入至量子决策神经网络进行演化，从而输出决定动作对应的概率，因此，该方法相比传统的强化学习策略梯度算法需要训练的参数大幅减少，并且增加了智能体的优化方向，同时在测量后的输出数据设置全连接层还可以使得输出动作的输出维度可调，灵活性更强。
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本发明涉及废弃生物质资源化利用及生物质碳材料制备领域，公开了一种利用花生壳制备电化学电容器用电极碳材料的方法，该方法先将花生壳通过水热反应过程生成轻度碳化的褐煤状水热碳，再将水热碳与盐进行充分混合，于高温下进一步碳化、活化，制得多孔碳材料。利用本发明方法所制备的多孔碳，比表面积高且孔径结构合理，作为电化学电容器的电极活性材料，在0.2A/g的电流密度下，比电容值达到447F/g。在10A/g的高电流密度下进行10000次循环测试，仍可维持90％的保持率，具有良好的循环稳定性。本发明经水热‑熔盐组合技术制得的多孔碳材料，相较单一的熔盐活化法，其电容性能有显著的提升，该技术为生物质高附加值利用提供一种全新、可靠的资源化处理方式。
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