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一种电化学免疫传感器及制备方法，属于传感器技术领域。玻碳电极通过-Ph-与金纳米颗粒固定连接，在其上修饰有抗体，同时封端的还有牛血清蛋白。首先制备金纳米颗粒溶胶溶液，将H2N-Ph-NH2的HCl溶液和NaNO2溶液混合反应；将玻碳电极放入该混合液中，进行循环伏安扫描，修饰上-Ph-NH2；然后浸入NaNO2和HCl的混合液中，接着放入金纳米颗粒溶液中，再进行循环伏安扫描，修饰上金纳米颗粒；在其上滴涂含有抗体的磷酸盐缓冲液4℃下孵化，最后侵入牛血清蛋白溶液中常温封闭。本发明电化学免疫传感器具有良好的稳定性及重现性、较广的线性范围、较低的检出限以及简单快速的制备方法。
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本发明属于计算机视觉与模式识别领域，具体涉及一种基于强化学习自适应分块的行人再识别方法。本发明引入强化学习方法，训练一个智能体网络，使其能够受数据本身驱动，根据检索行人本身特点自适应决定分块策略(分块个数与分块尺寸)。实验表明，本发明不仅提高了模型的灵活性与泛化能力，而且具有可观的应用前景。
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本发明提供一种铝金属栅化学机械研磨去除率的确定方法，提供铝金属栅化学机械研磨时的研磨参数、所需研磨液的成分及各成分的浓度，根据研磨时研磨液中各成分与铝金属栅表面发生的化学反应以及研磨粒子对铝金属栅表面机械去除反应，确定金属粒子浓度随时间变化率与金属粒子浓度的关系，由此关系确定铝金属栅的研磨去除率。相应地，本发明还提供一种铝金属栅化学机械研磨去除率的确定系统。本发明综合考虑有效研磨粒子机械去除和研磨液化学反应刻蚀间的协同作用，能实时确定铝金属栅的化学机械研磨去除速率，对CMP研磨的实时预测及芯片生产线工艺配置具有积极指导作用。
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本发明公开一种缓冲材料环境中金属腐蚀试验的电化学传感器及制造方法，传感器由高放废物地质处置金属容器候选材料制备的梳齿型双电极和钛合金支架镶嵌组合而成。将切割打磨好的两组梳齿型单电极交叉固定在模具中，采用自行研制的耐高温耐碱型树脂进行固化封装。随后，将其紧密镶嵌在钛合金支架中制成电化学传感器。针对高放废物地质处置库缓冲材料多场耦合环境的演变特征，本发明的电化学传感器具有耐高温、抗高压、耐碱性、灵敏度高、安装简单灵活等优点。本发明的电化学传感器可用于实现高放废物地质处置缓冲材料多场耦合环境中金属材料界面腐蚀特征的原位电化学监测，开展处置容器候选材料在热‑水‑力‑化学耦合作用下的长期腐蚀行为研究。
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本发明涉一种在石墨管覆盖含持久化学改进剂合金涂层的制备方法，是在有热解涂层的石墨管上制备，由仪器热进样方式自动加入质量浓度为钽20g/L、钯2g/L（以纯金属计）的钽钯混合溶液，集中涂布在石墨管内壁底部的中央位置；经程序升温，只需1次原子化使钽钯的原子熔化液和蒸汽在石墨管内壁上附着形成一层钽钯合金层，在其内壁底部中央位置的合金层较厚、均匀（测试样品有效位置），内壁顶面、侧面的合金层较薄。方法简单、快速、自动化，该合金涂层石墨管可用于测试重金属镉、铜的有效使用约200次，之后对该石墨管可再次制备钽钯合金涂层，效果相当，可以多次制备，延长石墨管使用寿命。
一种管内固相微萃取技术用于牛奶中磺胺类抗菌药的快速检测方法属于分析化学技术领域。该方法首先利用石墨烯嵌入的甲基丙烯酸正丁酯-乙二醇二甲基丙烯酸酯多孔聚合物整体柱作为管内固相微萃取的萃取相，对牛奶中的磺胺类抗菌药进行萃取，解析后通过与荧光胺反应产生具有强荧光性质的衍生物质，最后利用毛细管电泳-激光诱导荧光检测器对衍生后的样品进行分离和检测。本发明的方法操作简单，绿色环保，检测灵敏度高，检测时间短，是一种简便、快速、准确的分析方法。在环境分析、食品安全领域有广阔的应用前景。
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本发明涉及一种高铁杂质含量的铝阳极电化学性能控制方法，通过微合金化加入适量Mn和Si降低杂质元素Fe的不利影响，建立一种高铁杂质含量的Al-Zn-In系阳极合金元素与杂质元素间的内在配比关系，其主要元素成分范围和杂质Cu、Fe、Si的含量范围是：Zn的含量为5％～6.5％，In的含量为0.015%～0.020%，Mn≤0.20%；Fe≤0.20％；Si≤0.15％；Cu≤0.01％，以上均为重量百分比。本发明方法获得解决高铁杂质含量Al-Zn-In系阳极材料电化学性能缺陷的有效途径。与其他铝合金牺牲阳极相比，可以降低在大规模生产中可应用的原材料等级及Fe杂质含量的要求，降低制造成本。根据上述内在配比关系所设计的三元Al-Zn-In牺牲阳极在试验室常规测试及实海模拟测试中都表现出良好的电化学性能。
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本发明提出一种基于强化学习的监护预警方法及系统，包括：根据实时输入的时序监护数据，预测所述时序监护数据与不良事件标签的关联关系，创建决策环境；对所述智能体决策动作进行建模；所述智能体根据当前时刻输入的时序监护数据选择决策动作；所述决策环境根据所述决策动作输出响应信息，其中，所述响应信息包括环境状态和决策动作的奖惩值；将所述环境状态输入预先构建深度强化学习框架，获取智能体所有可选决策动作中期望值最高的动作作为所述智能体下一次动作决策的输出；根据前述步骤进行智能体与决策环境交互直到满足结束条件，输出预测结果；本发明通过强化学习，实时监护目标对象情况，提高问题处理的及时性。
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本发明提供一种双馈风力发电机的量子深度强化学习控制方法，该方法能解决电网故障切除后以及在电网电压不对称骤升时的双馈风力发电机定子磁链变化的控制问题。所提方法为贝叶斯量子反馈控制、深度学习和强化学习结合的控制方法。贝叶斯量子反馈控制过程分为状态估计和反馈控制两步，且反馈的输入为历史测量和当前测量记录。贝叶斯量子反馈能有效控制固态量子比特中的消相干。深度学习部分采用卷积神经网络模型和反向传播方法。强化学习部分利用基于马尔科夫决策过程的Q学习作为所提方法整体的控制框架。本发明所提方法能有效提升双馈风力发电机的控制稳定性，提高风能利用效率。
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本发明公开了一种基于强化学习的风控模型构建方法及装置，属于个人信贷风控技术领域。所述方法包括：接收用户信贷请求，获取风控决策需要的数据，进行验证；对数据进行处理，构建状态向量，并根据状态向量和预定义的动作空间，结合强化学习模型，生成回报预测网络；计算得到动作空间中每个动作实施后的预测回报，并采用预设的搜索策略选择期望回报最大的动作并实施；根据用户的实际还款结果，计算动作实施后的真实回报，并根据真实回报和预测回报，以回报最大化为目标，对回报预测网络的参数进行更新。本发明可使风控模型优化目标与商业目标一致，并且能够迅速应对行业或者市场的变化。
一种QUIC协议下基于深度强化学习的视频流自适应传输方法，结合基于门控循环单元(GRU)和卷积(CNN)的神经网络建立网络轨迹特征的提取模型，利用注意力机制学习不同特征对带宽的影响，预测未来时刻带宽信息；将预测的带宽信息作为码率决策的状态输入，建立QoE奖励模型，采用PPO算法训练强化学习网络，决策最优码率；客户端根据码率自适应决策模块的反馈结果将相应视频下载并播放，实现QUIC下的视频流自适应传输框架。本发明能够保证在QUIC协议下，带宽预测模块能够充分提取网络状态信息，实现长窗口的带宽预测，为码率自适应决策提供有效输入，达到充分利用带宽资源的目的，有效提升用户观看体验质量。
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本发明的筛管电化学与机械复合加工方法和设备,采用与加工区尺寸相近的阴极板在电解液中对准管内壁的加工内放电,溶解脱落形成所要求的孔槽,然后在筛管外壁利用超声测厚仪不接触地测定出槽的中心线,用多组铣刀加工出沿管轴向交错分布的长150×宽0.3×深0.3(毫米)的外壁孔,形成外窄里宽倒梯形的长孔。电化学腐蚀设备的特点是电解液喷射器与阴极板,滑套,导杆构成可轴向移动的阴极系统,喷射口与阴极板的装配角度为12～15°。
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在一种电化学加工的方法中,通过使工件(2)与电极(3)接触(阶段Ⅰ)来设置工作距离(dw),把工件(2)和电极(3)之间的距离增加第一距离(d1)(阶段Ⅱ-Ⅲ),探测电极(3)和工件(2)之间的接触是否被破坏(阶段Ⅳ),还把工件(2)和电极(3)之间的距离增加第二距离(d2)。由于这种方法,因可以设置一个伴随有限的短路和跳火的危险非常小的工作距离。
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本发明公开了一种基于深度强化学习的共享自行车调度方法，包括以下步骤：S1：划分共享自行车的调度区域，得到调度区域单元，并确定共享自行车的运行环境变量；S2：确定共享自行车的调度变量；S3：构建共享自行车的车辆调度优化模型；S4：基于共享自行车的车辆调度优化模型，利用平均场理论构建共享自行车调度框架，并利用共享自行车调度框架完成共享自行车调度。本发明提出的基于强化学习的共享自行车调度优化方法有利于智能地解决随机和复杂的动态环境下，大规模路网的共享自行车短期和长期调度优化问题。其考虑环境的供需变化和未来时间中调度决策与环境的交互影响，且不需要提前预测需求或进行人工数据处理，不受到需求预测计算效率和准确性的影响。
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本公开涉及一种化学制水系统，制水床体和测量表计通过管路连接，管路上的第一阀门设置在制水床体和测量表计之间，用于关闭或开启管路，管路上的第二阀门设置在第一阀门和测量表计之间且具有第一工作状态和第二工作状态，管路包括设置在制水床体和第二阀门之间的主路以及设置在第二阀门和测量表计之间用于连接第一阀门和测量表计的第一支路和用于连接第二阀门和外部排污容器的第二支路，其中，在第二阀门位于第一工作状态时，主路和第一支路连通，在第二阀门位于第二工作状态时，主路和第二支路连通。该化学制水系统能够解决在制水床体长时间退出运行或退出运行进行再生时，管路无法及时关断以及强酸强碱进入表计的问题。
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本发明公开了一种电化学免条码血糖试纸及其制备方法，该血糖试纸从下至上依次为PET基板、电极层、冲槽白胶层、亲水膜层和盖片层；其中，电极层印刷在PET基板上，其包含：一对HCT银电极、一个满血碳电极、一对反应电极、一排码电极和绝缘油墨，各电极之间独立，绝缘油墨覆盖在所有的电极上面，露出某一面积的反应区和各电极引脚；一对HCT银电极之间设置HCT测试区，HCT测试区不含任何化学试剂；一对反应电极之间设置反应区；亲水膜层粘贴在冲槽白胶层上，且亲水膜层在反应区底端上设有排气孔；盖片层粘贴在亲水膜层上。本发明的血糖试纸不仅不需要依赖Code卡，而且可以正确进行HCT补偿，使最终的血糖测试结果更加准确。
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本实用新型公开了一种去除化学镀镍废水中次亚磷的装置，包括支撑架，所述支撑架上端左部固定连接有生物处理框，且生物处理框上端左部固定穿插安装有进液控阀，所述生物处理框上端右部固定安装有控氧机，且生物处理框前端中部固定安装有测氧器，所述支撑架上端中部固定连接有物理处理框，所述支撑架上端右部固定连接有化学处理框。本实用新型所述的一种去除化学镀镍废水中次亚磷的装置，通过设置生物处理框，对化学镀镍废水中次亚磷进行聚磷菌好氧和厌氧去磷初处理，设置物理处理框，通过多组吸附棒中的吸附穿孔对镀镍废水中的次亚磷进行磷酸根离子亲和吸附，设置化学处理框，加速和次亚磷的化学还原反应，并和金属盐进行沉淀，使处理效果增强。
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本实用新型公开了一种化学固液反应装置，包括化学支架、称重组件、反应罐和闭合搅拌组件,所述化学支架的顶端外壁上固定有称重组件，所述化学支架的顶端外壁上安装有反应罐，所述反应罐的一侧内壁上固定有闭合搅拌组件；所述称重组件包括支撑杆、导向环、刻度尺、弹簧、盛放环和升降孔，所述化学支架的顶端外壁上安装有导向环；该实用新型采用了称重装置，可以在固液反应后，可以对产生的气体进行计重，这样在计算化学物质时，可以直接进行观测，提高了称重效果；还采用了闭合搅拌装置，可以对反应结构进行闭合，并且对反应原料进行搅拌，无需人工搅拌，还可以避免原料进行溅出，不仅提高了搅拌效果，还降低了原料的浪费。
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一种用于制备活性炭的化学活化剂循环利用的装置，包括离子浓度监测仪、活化剂加料器、原料加料器、原料与活化剂混合池、熄焦池和打捞器；离子浓度监测仪的探头悬于原料与活化剂混合池内；离子浓度监测仪与活化剂加料器相连，反馈给活化剂加料器；原料与活化剂混合池和熄焦池并排相连通。本发明通过将经过碳化与活化后残留在活性炭半产品孔道中的化学活化剂转化成溶液，充当部分活化剂进行二次利用，为化学活化剂的循环利用提供了便利和可操作性，有利于节约生产成本。本发明还可实现熄焦废水的循环利用、缩短碳化与活化后热态活性炭的降温时间，在装备与设备方面不存在技术壁垒，便于规模化应用于工业生产，具有广阔的应用前景和市场潜力。
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本发明公开了一种通过强化学习训练书法机器人的方法。该方法包括：获取目标书法作品图片，并输入到卷积神经网络进行特征提取，获得图像预处理结果；构建深度强化学习模型，该深度强化学习模型的智能体输出用于控制机器人书写的指令，环境的状态观测量是图像预处理结果；智能体根据输入的状态观测量和奖赏，通过随机梯度下降进行训练，其中奖赏反映机器人书法作品和目标书法作品之间的匹配程度，并且训练过程中，机器人书写的书法作品也作为环境的状态观测量。利用本发明训练的书法机器人不需要人类预先设置书写动作，就能自动学习书法作品与书写动作之间联系，书写出与目标书法作品匹配度更高的作品。
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一种基于强化学习的行星软着陆控制方法及系统和存储介质，涉及软着陆轨迹优化与控制领域，为了解决现有的行星软着陆控制存在无法保证制导律最优、模型较复杂，训练难以收敛等问题。本发明包括：一：基于着陆器的硬件构型和发动机动力配置等特征，建立着陆器动力下降段六自由度动力学模型；二：设计训练交互环境的奖励函数、观测空间、动作空间和神经网络结构；三：数值仿真环境的搭建，利用强化学习算法训练得到软着陆控制器；四：通过速度跟踪测试和软着陆测试对训练控制效果评估。通过执行步骤一和步骤二获得软着陆强化学习环境模型，智能体与环境模型交互，从而获得训练数据。通过步骤三训练可以得到软着陆控制器，最后通过步骤四挑选出表现最佳的训练结果，作为最优软着陆控制器。本发明用于软着陆轨迹优化与控制。
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本发明提出一种基于强化学习的基站休眠方法、设备和介质。所述方法包括：建立深度强化学习模型，对超密集网络中的各个基站的未来流量负载进行预测，确定超密集网络中各个基站的关闭情况。该方法通过引入LSTM模型，通过历史数据来预测网络中各个基站未来的流量负载情况；然后根据预测出的流量负载情况，在保证用户服务质量的情况下，利用强化学习的方法选取合适的基站进行休眠，从而降低网络能耗。
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本发明提供一种耦合水文过程的环境系统模拟中化学物质的大气行为简化模拟方法，该方法包括计算子流域大气中化学物质总变化量并由此计算大气中化学物质浓度，其中大气中化学物质的水平方向迁移以子流域对应空间范围为精度模拟，大气中化学物质的垂直方向迁移时则干沉降部分按照水文基本单元精度计算。以较低大气扩散计算精度的成本，减少了对大气中化学物质迁移转化的复杂计算需求，使得耦合水文过程的化学物质环境系统暴露模型在确保地表环境介质暴露浓度预测精度的前提下能够快速完成计算。
本发明公开了一种岩土温度‑渗透‑应力‑化学耦合多功能试验系统及其操作方法，它包括竖向加载装置(1)、化学溶液隔离装置、压力控制装置、压力室(4)、体积变化测定装置(5)、温度控制装置(6)和计算机(7)，通过计算机(7)对竖向加载装置(1)、化学溶液隔离装置、压力控制装置、压力室(4)、体积变化测定装置(5)和温度控制装置(6)的控制，完成多种土工试验操作。本发明结构设计合理，操作简单，应用范围广，自动化程度高，可实现多种土工试验的全过程自动化控制，稳定性能高，使用寿命长。
本发明公开一种运动学约束条件下基于深度强化学习的UAV路径规划方法，具体步骤如下：S1：深度强化学习神经网络根据多个任务点以及静态障碍物的向量坐标得出最短路径；S2：无人机起飞后沿着最短路径飞行执行任务；S3：当探测到存在动态障碍物，无人机向基地发送信号，由超级计算机预测无人机接收信号时所在的位置；S4：根据动态障碍物以及剩余任务点的坐标使用深度强化学习神经网络输出得到新的飞行路径，并通过无线电将新的路径发送给无人机；S5：无人机沿着新的路径执行任务，执行完所有任务后最终返回基地。本发明提出了一种基于online和offline的框架，不仅解决了Q‑Learning中状态和动作都是高维的问题，而且在解决TSP问题的同时考虑运动学模型并避开动态障碍物。
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一种降低红细胞比容干扰的血液检测方法及生物传感器，用于测定待测血样中目标分析物的浓度，检测方法包括以下步骤：步骤一.将待测血样与酶电极接触，待测血样中的目标分析物与生物识别酶发生化学反应；其中，目标分析物为血糖、尿酸或者血酮；步骤二.对酶电极施加电压，得到目标分析物的响应电流，并开始计时，再依次选取五个时间点，获取对应的电流值；步骤三.将步骤二获取的五个电流值It1、It2、It3、It4、It5带入计算公式计算目标分析物的浓度，解决现有技术没有同时适用于降低红细胞比容对血糖、尿酸和血酮浓度结果干扰的方法，现有方法较为复杂耗时、成本高、会引入新的干扰因素导致测量结果不准的技术问题。
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一种基于局部电化学扫描探针研究的电解池，包括电解池槽腔和围成所述电解池槽腔的侧壁，所述侧壁的前部设置有观察窗，所述侧壁的左部和右部分别垂直嵌设有与所述电解池槽腔相连通的第一圆孔和第二圆孔；在所述电解池槽腔的底部设置有用于固定待测试样的固定装置。本发明所述的一种基于局部电化学扫描探针研究的电解池的底部设置固定装置实现对待测试样进行固定，同时对待测试样进行窗口观察，并通过CCD监控探针和试样表面之间距离的辅助调节，本发明系一种兼顾电解池结构、功能及其相关的试样类型，可用于局部电化学扫描探针研究的电解池。
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本实用新型涉及一种耐压电化学传感器，所述耐压电化学传感器包括：包括电极、第一压力传感器、第二压力传感器、控制器、压力补偿管、压力补偿泵和压力补偿泵控制线；所述电极包括电极线缆和填充口；位于电极内外的第一压力传感器和第二压力传感器都通过压力传感器导线连接至电极线缆，所述电极线缆和控制器连接；压力泵第一端通过压力补偿管连接至电极的填充口，第二端通过压力补偿泵控制线连接至控制器，第三端通过导管连接至储存瓶。本实用新型的耐压电化学传感器能补偿因测试造成的电极内外压差，减小环境压力对待测样品的影响。
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本文提供涉及使用微波基于液态烃的成分的介电性质来确定液态烃的地球化学性质的方法、设备和系统。还公开了一种表征液态烃的地球化学性质的方法，该方法通过以下步骤实现：测量在不同的预定温度下在两个或多个微波谐振腔(102、104)中液态烃的部分对在选择的微波频率下的电磁波的介电响应，并响应于介电响应的测量结果确定液态烃的地球化学性质。所述液态烃的地球化学性质可以是所述液态烃中的饱和分含量、芳香分含量、胶质含量或沥青质含量，所述液态烃的庚烷含量、甲苯含量或二甲苯含量，或甲苯与庚烷的比，或二甲苯与庚烷的比，或所述液态烃中存在的与卟啉相关联的金属含量和硫含量的比中的一个或多个。
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本发明涉及深度强化学习和金融量化交易领域，为基于强化学习算法与时间序列模型的股票交易方法及系统，其方法包括步骤：数据预处理，对收集的股票数据按类别进行整理，过滤错误数据、重复数据，数据归一化，预处理完成后得到得到股票数据集；建立时间序列模型预测股票价格，对股票基础价格数据集进行划分，建立并训练可用于股票基础价格数据的时间序列GRU模型，输出股票预测价格；股票交易强化学习模型输出决策，应用PPO算法训练智能体得到应用于股票交易的强化学习模型以输出股票交易的行动决策。本发明可以充分挖掘潜藏于股票基础数据中的信息，在股票交易环境中作出合理交易决策，为现实股票交易相关人员提供参考。
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