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本实用新型公开了一种应用于化学气相沉积设备的插销高度校准工具，包括固定环，所述固定环内侧壁上开设有环形槽，环形槽内活动连接有转动环，转动环的内壁固接有固定滑轨，固定滑轨上滑动有调节滑块，调节滑块上螺纹连接有调节螺栓，调节滑块的底部设有两个卡扣机构并通过两个卡扣机构可拆卸安装有高度表，此应用于化学气相沉积设备的插销高度校准工具，区别于现有技术，对高度表拆装方便，转动环可带动固定滑轨旋转，同时移动调节滑块处于固定滑轨上的位置，从而可以测量加热器插销中间任意点的数据以及加热器插销在腔体内的高度，减少破片以及停机时间，校准加热器插销高度，可以计算加热器插销中心点与四边点的水平差值。
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一种化学诱导鲍异源三倍体的方法，涉及贝类的培育方法。1)种鲍的选择及促熟；2)人工催产；3)配子的选择和处理；4)同步受精；5)药物诱导；6)药物去除；7)孵化。确保同步受精：严格避免配子在排放过程中提前接触，镜检确认不存在意外受精，保证同步受精和受精卵发育的一致性。优化诱导条件：以时时镜检观察确定对照组受精卵PB1比例70％～80％作为处理时间节点，确保第一极体有效释放，避免出现四倍体和非整倍体。稳定高效的诱导率：三倍体诱导率为100％或接近于100％。
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一种改善电化学葡萄糖传感器性能的方法,通过降低其沉积时间又降低其对干扰化合物的灵敏度来完成。具体地说,利用一种恒定电流密度的负电流来对工作电极进行预处理以改善电化学葡萄糖传感器的沉积时间。在测定葡萄糖浓度的过程中通过使传感器工作在一降低了的电压下来降低传感器对干扰化合物的灵敏度。
本发明提供一种耐热性多孔层组成物、电化学电池的隔板和包含其的电化学电池。其中，隔板包含多孔性衬底和形成于多孔性衬底的一个表面或两个表面上的耐热性多孔层，其中耐热性多孔层包含可交联粘合剂，并且如在200℃下保持10分钟后所测量，隔板的拉伸强度为50千克力/平方厘米到350千克力/平方厘米。本发明的隔板即使在长时间充电/放电时也不破裂，并且使用所述隔板制造的电池可展现高效率充电/放电特性并且可避免性能劣化。另外，本发明的隔板可具有极佳空气渗透率以及与衬底的粘着，由此提高电池性能。
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本发明公开了一种二氧化碳电化学还原催化剂的制备，所述的二氧化碳电化学还原催化剂其特征在于，该催化剂为锡铅合金，所述的锡铅合金催化剂由电沉积方法制备而成，包括：在柠檬酸钠溶液依次加入浓盐酸，硝酸铅，氯化亚锡，利用恒电流法在基底表面进行电沉积，洗涤并真空干燥，对得到的锡铅合金催化剂进行扫描电镜、循环伏安曲线等方法测试。本发明对二氧化碳还原有很好的催化活性，所需过电势较低，所得气体产物为合成气成分，可直接利用费托合成技术生产出更多的含碳产品，本发明的合金催化剂制备方法简单，便于操作，条件温和，易于工业化生产。
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本发明公开了一种基于积分强化学习的核电功率跟踪控制方法，包括：初始策略选取，相关参数初始化，初始功率点与期望功率点选取；开启全局迭代，开启局部迭代，利用策略迭代积分强化学习算法训练评价网络，修正网络权值，其中评价网络用来近似跟踪误差性能指标函数，并利用该评价网络权值评测当前跟踪误差控制系统的性能，通过执行流程选择最优控制策略，最小化一次全局迭代的总成本；判断当前局部迭代是否完成，若否，则返回局部迭代，否则更新迭代性能指标函数和跟踪控制律，以获得最优跟踪控制策略；全局策略迭代完成，得到最优跟踪控制策略，跟踪到期望功率点，计算总成本。由此，本发明可以不断地学习、调整当前策略跟踪到期望功率点。
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本发明设计了一种利用深度强化学习模型Graph Attention based Pointer Network（GAPN）为无线传感器网络中的无人车向传感器节点进行充电的路径规划方法。流程包括如下步骤：（1）收集无线传感网络中每个节点的位置坐标信息及其电量状况（2）根据收集的数据生成与其位置信息相同分布的训练数据集和测试数据集；（3）将制作好的数据集用于GAPN模型训练；（4）将收集到的节点信息输入到完成训练的GAPN模型中，通过模型的处理，输出最终的访问节点序列。本发明基于深度强化学习和图神经网络的方法提出了一种解决无人充电车路径规划的策略，提高了无线传感网络的工作效率，延长了网络的生命周期。
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本发明提供了一种纳米级氧化膜厚度的电化学定量表征方法，该方法包括：多层薄膜样品的制备：将待测样品去除油污及杂质，在样品表面镀一层金属薄膜；电化学实验：用恒电位仪，将样品作为三电极系统中的工作电极，饱和KCl甘汞电极作为参比电极，Pt作为对电极，在含NaCl？0.1～10mol/L的溶液体系中，使用恒电流法，将电流密度控制在0.1～100mA/cm2的范围内，记下电位随时间的变化，直至腐蚀电位趋于稳定；定量表征：在材料、电流密度及电解液浓度不变的情况下，标定腐蚀速度，从而得到氧化膜的厚度。本发明的方法对纳米级氧化膜非常灵敏，结果可靠性高；取样面积大，获得的数据有代表性，可重复性高。
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本发明公开一种恒温式化学除油设备，包括除油室，设进料口，热水进口，出水口；搅拌器，设置在所述除油室内；水泵，其第一进水管连通到所述除油室内；加热器，其第二进水管连通所述水泵的第一出水管，其第二出水管连通到所述除油室内；温度感应传输装置，设置在所述除油室内，用于即时测定所述除油室内液体温度数据；控制器，电连接所述温度感应传输装置，并控制连接所述水泵；当所述控制器接收到的所述温度数据高于/低于预定阀值时，将控制所述水泵停止/开始工作。采用本发明对金属件进行化学除油处理，不仅除油效率高，效果好，而且可以有效减少能耗。
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本发明公开了一种在聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)薄膜表面进行液相PEG光接枝并化学镀铜的方法。本发明通过对PET薄膜碱性除油除污并微蚀，再以过硫酸钾为引发剂，在紫外灯的辐射下进行液相接枝长链的非离子表面活性剂聚乙二醇，以改善薄膜的亲水性和吸附能力。接枝后的薄膜浸泡在银氨溶液中，以便吸附银催化化学镀铜。该方法操作简单，绿色环保，经济实用。测试结果表明所得镀铜性能良好，铜层光亮而平整，表面电阻为0.2Ω，平均厚度是1.21μm，结合力达17.3N/cm，可以用来生产柔性电路板以及电磁屏蔽材料。
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一种适用于混合、颗粒富集与分离的微化学反应器件，包括圆形基底、大叉指换能器、下隔膜、小叉指换能器组、上隔膜以及温控结构，其中大叉指换能器溅射在圆形基底上；下隔膜溅射于圆形基底上并将大叉指换能器覆盖；小叉指换能器组溅射在隔膜上；上隔膜溅射在隔膜上并将小叉指换能器组覆盖；温控结构溅射在上隔膜上。本发明能够同时完成反应液的混合、颗粒的富集与分离等一系列反应，并适合促进其他许多的微化学反应，同时温控结构可以实时监测并调整反应液温度，保证反应在适宜的温度下进行。该发明设备简单便携，集成度高，需要样本较少，能耗较低，反应效率高，温度控制快速精准，反应开放式易操作和维护，集成了多种不同功能。
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本发明涉及一种可在线对MBR膜组器进行离线化学清洗的系统和方法，包括清洗加药系统、曝气系统、反冲洗系统、药液放空抽换系统、在线监测系统。在药液放空抽换系统的剩余污泥泵和污泥储池之间的管路上设置三通总阀，三通总阀和MBR廊道之间设置管道。当MBR廊道为多个时，设置的管道和MBR廊道相同，管道之间设置三通阀，三通阀进行并联连接，最后一个MBR廊道不用设置三通阀。通过增加三通总阀和通往各个MBR廊道的三通阀和管路，使浸泡过的药液通过剩余污泥泵抽到其他廊道继续使用。探索出适当间歇式曝气时间和曝气强度。在不用吊装出MBR膜组器的情况下，可达到离线化学清洗同样的效果；可灵活掌握离线清洗时间，提高清洗效率。
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本发明属于无线通信技术领域，具体的说是涉及一种D2D系统中基于深度强化学习的功率分配方法。本发明的方案中为每个链路对都单独构建一个深度神经网络，不需要实时得到所有链路的信道信息，而是根据部分历史信息和其他链路地决策信息来预测当前链路周围的通信环境，让各个链路对能够相互配合进而进行实时的功率决策以最大化全局网络的加权和速率，从而实现了无需迭代的基于深度强化学习的功率分配方法。
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本发明提供一种评估化学驱油体系色谱分离程度的方法，利用该描述方法求得的色谱分离参数可以预测化学驱油剂在地下的色谱分离程度，从而指导室内驱油体系的配方设计。该分离参数描述方法包括:获取各驱油剂浓度曲线；利用重合面积比法来求取参数；建立色谱分离参数描述模型；色谱分离程度判别。该色谱分离参数描述方法有助于深入认识复合驱的驱油机理，指导复合驱油体系配方设计与优化。本发明的原理描述科学、准确，具有较好的推广价值。
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本发明提供一种训练推荐领域中强化学习模型的模拟器，其由2个核心模型组成，一是基于GAN的用户状态生成模型；另一个是环境反馈算法，其中，环境反馈算法包括基于层次注意力的用户评级预测模型，以及用户反馈计算模型。本发明可以生成用户状态，以及对推荐智能体生成的动作进行反馈。实验结果表明，在小数据集的条件下，借助GAN网络结构的特性，模型依旧能生成可用的用户状态，同时，评分结果也在可用范围之类，此外，所构建的反馈算法不仅能够有效终止学习过程，而且所计算得到的反馈数据也符合强化学习的训练要求。
本发明公开了沸腾、强腐蚀性溶液环境下电化学腐蚀试验装置及其应用，试验装置包括试验容器，试验容器上设置试样支持体接口、参比电极接口、辅助电极接口、蒸汽循环减压器接口，试样支持体接口、参比电极接口、辅助电极接口、蒸汽循环减压器接口分别安装有工作电极试样支持体、参比电极支持体、辅助电极和蒸汽循环减压器；工作电极试样支持体和参比电极支持体均设置了冷却单元，对工作电极试样支持体的导线进行了隔热处理。本发明有效解决了高温、强腐蚀介质环境下因密封件破坏导致电化学信号短路的问题，通过双冷凝回路串联设计，有效解决了装置内压力过大和参比电极冷却问题，并结合磨口接口设计、蒸汽循环减压器，实现了测量装置密封问题。
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本发明提供一种基于强化学习的机器人多目标搜索路径规划方法和装置。方法包括：对机器人进行目标搜索的地图信息和状态信息进行初始化；指示机器人按照第一搜索模式开始目标搜索，并同时启动搜索计时；第一搜索模式包括规则搜索模式、随机搜索模式；判断机器人是否在其当前探测范围区域搜索到目标；若为否，则指示机器人继续按照第一搜索模式执行目标搜索；若为是，则指示机器人按照第二搜索模式执行目标搜索；第二搜索模式为：先根据机器人的环境状态，基于强化学习算法获得机器人的状态‑动作对的评价值，再根据获得的机器人的状态‑动作对的评价值确定机器人执行的下一个动作。本发明提供的技术方案可以有效提高机器人对多目标搜索的速度和精度。
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本发明公开一种基于注意力机制和强化学习的自动特征构造方法，依次包括以下步骤：步骤1：给定分类问题的数据集DTR，包含一个数值型特征集合S，设置参数最大迭代次数maxIterations,嵌入尺寸embeddingSize的取值；步骤2：将数据集和参数传入该自动特征构造方法，运行得到分类结果。该方法包含基于自注意力机制的特征生成器和基于强化学习的特征选择器，通过迭代不断探索与利用所生成的特征，在有限步骤内以全局最优的特征生成和选择方案指导测试集的特征生成，从而自动得到最优的分类结果。
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本发明公开了一种用强化学习算法对酒店客房进行收益管理的方法，包括状态、智能体、动作和回报；一个所述智能体每次从环境中获取一个状态数据，作为它对当前环境状态的认知，以及一组可执行的动作，所述智能体根据状态从一组动作中采取一个动作进行执行，执行之后所述环境返回一个回报；所述状态指收益管理系统能够获取到的各种酒店运营数据；所述动作指客房的定价和超售量。本发明采用强化学习算法训练模型替代了传统收益管理系统中手工编制的数学模型，降低软件成本，提高预测准确度的效果，利用历史数据和在线数据训练模型，使其达到某种优化目标，相比传统方法的人工建模无需高深的领域知识，并对各种情况有着更广泛的适应性。
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本发明属于生物传感技术领域，具体涉及一种利用三维细胞电化学传感器评价农药免疫毒性的方法；首先制备铁卟啉修饰的还原型氧化石墨烯复合物，然后将其修饰到丝网印刷碳电极的工作电极上；同时，合成GelMA前体；其次，小鼠巨噬细胞RAW264.7被封装在GelMA水凝胶中，在电极上的培养池内进行三维培养；最后，细胞经农药阿特拉津或其代谢物预处理，再用脂多糖诱导细胞释放NO，采用差分脉冲伏安法测定NO的电信号，通过计算农药处理对细胞NO释放的抑制率实现农药免疫毒性的评价。本发明制备的电化学细胞传感器快速、灵敏、可靠，且细胞进行三维培养更接近体内生理情况，在评价农药免疫毒性方面具有良好的应用前景。
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本申请涉及一种负极和包含该负极的电化学装置和电子装置。所述负极包括集流体和位于所述集流体上的负极活性材料层，所述负极活性材料层包含负极活性材料颗粒，所述负极活性材料颗粒包含二次颗粒，所述负极活性材料层包含孔A，用压汞法进行测试时，所述孔A的孔径为59nm‑73nm，且所述负极活性材料层的C004/C110值为6‑20。使用本申请提供的负极的电化学装置具有较高的容量和提高的抗循环膨胀性能。
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本发明公开了一种湿法冶金中间产品物质组成检测流程的建立方法。本发明将化学物相分析中的分相分溶方法用于湿法冶金中间产品的物质组成检测中，解决了湿法冶金中间物质组成检测中存在表面含有酸及可溶性成分，导致在制样过程中产生化学反应，使得样品的半定量结果存在偏差的问题，通过对制样方法的改进，获得适合MLA分析的样品，利用MLA自动检测软件，完成样品的图像及能谱检测统计，用能谱对矿物进行命名收集标准数据库。通过数据统计完成矿物的分类及定量分析，从而达到对样品的全面分析，为生产提供可靠的数据支持。
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本发明公开了一种金属板漆层固化度检测方法,是用两个电极替代涡流传感器而接至涡流检测仪,将两个电极与金属板相接触,其第一电极与金属板一侧的金属板本体相接触或包裹浸有导电液的软质体后与金属板一侧的漆层相接触,其第二电极包裹浸有导电液的软质体后在同一侧或另一侧与金属板的漆层相接触,由涡流检测仪向两电极施加预置的任意波形的激励信号,通过检测两电极之间的阻抗变化,以先标定后实测的方式,获得金属板漆层固化度。该方法充分利用涡流检测仪有多频、频谱分析、小波分析及多种扫描处理方式,可以获得一般电化学仪器无法获取的众多信息,从而能够方便、快捷、有效地测试出金属板漆层的固化度,具有检测方便、易实现,检测速度快、检测效果准确的特点。
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本发明公开了一种电催化化学腐蚀原奥氏体晶粒的方法，包括以下步骤：制备特定的化学腐蚀液，采用三电极测试体系的电化学工作站，将待腐蚀样品作为工作电极，铂电极为辅助电极，饱和甘汞电极为参比电极。采用线性电压扫描或恒流扫描的方法进行催化腐蚀原奥氏体晶粒。该方法具有操作简单，腐蚀效率高，无有毒气体产生等优点。
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本发明涉及化学技术领域，且公开了一种化学链燃烧用复合载氧体的制备方法及系统，通过选用铁基‑Fe2O3和铜基‑CuO，铁基‑Fe2O3和铜基‑CuO的各项性能较于锰基‑Mn2O3、钴基‑Co3O4和锰基‑Mn2O3更好，且价格锰基‑Mn2O3和镍基‑NiO便宜许多，批量生产的性价比最佳，本实施例采用机械混合法，机械混合法的生产过程和调节容易控制，目标产物的产率高，适合工厂的大批量生产，该化学链燃烧用复合载氧体的制备方法及系统，通过恒温干燥箱将Fe2O3颗粒和CuO颗粒内的水分完全去除，增加测重时的准确性，避免生产的复合载氧体的使用效果差，通过将惰性载体添加至载氧体能够提高载氧体的反应速率和机械强度，同时能降低反应温度，通过牛皮布的隔热能力强，避免地面的地热对泥团造成影响。
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本发明公开了一种用于闭环射流摇滚抑制控制器设计的强化学习平台，该平台包括滚转单自由度虚拟飞行系统、翼面压力感知系统、展向射流激励器控制系统，滚转单自由度虚拟飞行系统是一种带磁编码器的滚转单自由度释放机构，用以安装实验模型，并使其能够在风洞中自由滚转；翼面压力感知系统包括翼面压力孔阵列和采集芯片；展向射流激励器控制系统，包括展向射流激励器以及流量控制系统。本发明利用磁编码器、压力传感器提供高维的观测量，利用射流控制取代传统副翼增强控制效果，为飞行器摇滚控制搭建了一个基于闭环射流控制系统的强化学习平台，为强化学习在大迎角飞行控制上的应用奠定基础。
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本发明公开了一种基于注意力机制的多智能体深度强化学习策略优化方法，所述方法包括如下步骤：搭建多智能体强化学习协作模拟场景，并利用深度确定性策略梯度算法训练多智能体；个性生成器利用概率分类器对智能体观察到的图片的概率分布进行预测，对概率分布器进行训练，使得概率分布器区分智能体更加准确，从而使得智能体的个性逐渐显现；获取每个时间步智能体观察到的图片的特征信息并正则化奖励折扣因子，将得到的奖励折扣因子更新至个性生成器中的奖励函数得到新设置的奖励函数；将新设置的奖励函数更新至深度确定性策略梯度算法的多智能体强化学习框架中对多智能体进行训练，直至多智能体达到收敛。
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本发明揭示了一种基于DDPG深度强化学习算法的投资组合管理方法，利用两个全连接神经网络和两个长短期记忆神经网络（LSTM）构建深度确定性策略梯度（DDPG）强化学习算法，以实现下一个交易周期的收益率最高，用训练完的策略函数获取下一个交易周期资产分配权重，并通过买入与卖出来调整不同资产所占总资产的比例，以实现最优的策略。本发明通过构建新型连续状态空间，使神经网络能够接收更多的有效信息，并运用DDPG强化学习算法框架，有效地解决了大规模状态空间所导致的参数过多等问题，同时利用全连接神经网络和长短期记忆神经网络的交互提高了预测精度，尽可能地找出每一次调仓周期的最优资产分配权重。
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本发明公开了一种基于强化学习的服务任务调度方法，能对一段较长时间内的服务任务需求下的服务人员调度给出较为合理的安排。首先根据服务任务需求对服务任务进行数学建模，构建服务任务环境。然后使用ε‑Greedy方法在服务任务环境中进行半随机服务人员工作安排，同时使用强化学习方法对半随机人员工作安排过程进行学习，即从不同调度安排之间的价值差异中进行学习，使深度神经网络近似不同调度安排的价值。最后通过使用深度神经网络对实际服务任务需求下不同调度安排的价值进行预测，然后选择输出较优的满足服务任务需求的服务人员调度安排的班表。本发明构建的基于强化学习的服务任务调度方法具有安排速度快、任务班表安排合理的特点。
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本发明提供一种用于化学固砂剂固砂效果在线评价装置及其评价方法，包括注入部分、增压部分、填砂模型部分和温压控制部分，利用填砂模型部分进行模拟测试，利用注入部分向填砂模型部分注入增压流体和介质体系流体，利用增压部分对注入填砂模型部分的各种流体进行增压，利用温压控制部分对填砂模型部分进行温度控制。本发明有效结合可模拟地层温度压力条件下的化学固砂防砂体系固结过程及固砂效果评价，模型可重复多次利用，实验模拟重复率高，固结过程连续无中断，可模拟现场实际情况，可同时实现化学固砂剂固砂过程及固砂效果评价，操作简单、便捷。
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