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本发明涉及一种在使用可再充电电池期间确定所述电池的健康状态(SoH)和/或充电状态(SoC)的方法,所述方法包括以下步骤:在第一选择频率范围内生成第一激励信号,在第二选择频率范围内生成第二激励信号,将所述第一和第二激励信号施加在所述可再充电电池上,测量所述两个激励信号中的每一个的响应信号,以及然后计算作为所述激励信号和相应的响应信号之间的比率的电化学阻抗(EI),以及然后通过将计算的EI与所述电池的电路模型比较确定所述可再充电电池的SoH和/或SoC,和/或通过直接评价EI的特性确定所述可再充电电池的SoH和/或SoC。本发明也涉及一种被配置用于执行根据本发明的方法的步骤的电池管理系统。
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一种电化学电池具有柔性低剖面传感器设备,其包括在共同载体材料上的使得(一个或多个)设备能够感测电池组电池状况并主动执行电池控制功能的固态设备或一系列固态设备。传感器设备的至少一部分位于电池外部。当以堆叠布置时,包括传感器的电池自动形成通信网络。
提供了采用基于空间和时间注意力的分层车道变换策略的深度强化学习来控制自主车辆的系统和方法。执行器‑评价网络架构包括:执行器网络,其处理从环境接收的图像数据以将车道变换策略作为分层动作的集合来学习;以及评价网络,其评估车道变换策略以计算损失和梯度来预测动作值函数(Q),其用于驱动学习车道变换策略以及更新其参数。执行器‑评价网络架构实施空间注意力模块以选择图像数据中重要的相关区域,以及时间注意力模块以学习要应用于过去的图像数据帧的时间注意力权重,从而指示在决定选择哪个车道变换策略时的相对重要性。
描述了浓缩且均质化远程样品以用于分析的系统及方法。样品浓缩及均质化系统实施例包含但不限于:至少第一阀;至少第一柱,其流体耦接至第一阀;流量计,在第一阀处于第一流动路径配置时,所述流量计与第一柱流体耦接以测量通过该第一柱的液体样品的量;以及均质化阀,其包含样品均质化回路,在所述样品均质化回路中浓缩样品被均质化。
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经过离子交换的化学强化含Li玻璃的表征方法包括:a)测量玻璃试样的模谱;b)使用模谱,估计与尖峰区域相关联的对中心张力的第一贡献,并且估计仅由于深部区域的对中心张力的第二贡献,其中,假设深部区域符合幂律型应力曲线;以及c)通过使对中心张力的第一和第二贡献相加来确定总中心张力。通过对总中心张力与提供最佳强度和耐久性的中心张力规格进行比较,所述方法可用于在玻璃试样的制造过程中进行品质控制。
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本发明在此公开了,特别是珠(例如聚合物珠)的组合物,所述珠具有基本相同的尺寸和形状,并用独特的信息存储识别码进行了编码,以及将所述珠的组合物用于多重化学和生物检测的方法。相应地,本发明提供了用于进行多重检测的方法,该方法包括如下步骤:a.令样品与检测系统中的珠接触,其中所述系统中的每个珠均包含识别码;其中所述系统包括(i)至少一个带有由成像处理器识别为特异检测的识别码的珠;和(ii)多个珠,其中每个珠包括固定在珠表面并与分析物特异结合的捕获试剂;且同时或连续地,以任意顺序执行以下步骤:b.识别由成像处理器识别为特异检测的所述识别码;c.基于对作为特异检测的所述识别码的识别,通过分析所述分析物与固定在珠表面的捕获试剂的结合,来检测所述样品中分析物的结合。
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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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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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一种与内部环境耦合的氧气和湿度控制装置来独立控制内部环境中氧气浓度和湿度水平的环境控制系统。一种氧气消耗装置可以是通过电化学方法与池内的氧气反应产生水的耗氧电解槽。干燥装置可以是g,除湿电解槽,干燥器,膜干燥器或冷凝器。控制器可以控制提供给耗氧电解槽的电压和/或电流的量以此来控制氧还原的速率,并且可以控制提供给除湿电解槽的电压和/或电流的量,并因此控制降低湿度的速率。氧水平可以通过测量耗氧电解槽的电压和极限电流来确定。内部环境可以是食物或工艺品箱。
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本发明涉及一种使用铝基凝结剂优化水处理厂和废水处理厂中的化学沉淀过程的方法,其中,至少基于在线测量未处理的进水和/或清水相的污染程度、pH值、流量和温度,通过现场调节沉淀pH值、所述沉淀过程中使用的凝结剂的量和凝结剂的碱度来获得优化,所述优化包括沉淀和污泥分离后清水相的污染程度、操作成本和污泥产生,其特征在于,通过向聚合铝基凝结剂(A)的原液中现场加入比所述原液中的聚合铝基凝结剂(A)碱度低的酸或铝基凝结剂(B)溶液来调节所述凝结剂的碱度。
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本发明主要是关于从化学机械研磨(CMP)过程中回收研磨浆料及冲洗水的装置和方法。本发明也是关于使用离心泵来进行流变学测量及聚结预防。
一种方法可以包括:在强化学习负载平衡器处接收与载波的可用资源相关的负载度量。该方法还可以包括:基于负载度量来计算对用于用户的载波指派参数的更新。该方法还可以包括:基于负载度量来计算对上行链路/下行链路切分比例和资源池切分比例的更新。此外,该方法可以包括:预测对载波指派参数的更新、对上行链路/下行链路切分比例的更新和对资源池切分比例的更新对负载度量的影响。进一步地,该方法可以包括:将对载波指派参数的更新、对上行链路/下行链路切分比例的更新和对资源池切分比例的更新传送给对应的一个或多个无线电接入技术的一个或多个无线电资源管理器,以用于应用到通信网络。
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一种包括半透明窗玻璃(220,320,404,516,524,604)的化学机械抛光垫(200,300,400,500,600)。该窗玻璃可允许使用从晶圆(212,324,608)或其它正在抛光的物体表面反射的光能进行光学测量,窗玻璃包括一个前端(350,416,632)和一个后端(348,412,628),每个端均为流线型,以便降低对窗玻璃周围抛光介质(216)流动的干扰。抛光垫还可以进一步包括在窗玻璃周围转向的槽(336,428,520,640),以便为抛光介质在窗玻璃区域提供一个连续的路径。
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本实用新型涉及化学机械式研磨装置用承载头的卡环及具备其的承载头,包括:承载头本体;隔膜,其加装于承载头本体的下面;卡环,包括卡环主体和引导凸起,所述卡环主体隔开地配置于隔膜的外侧面,所述引导凸起在卡环主体的内面凸出形成。承载头本体包括:本体部,其与驱动轴连接并旋转;底座部,其与本体部连接并一同旋转。本体部上端结合于驱动轴并进行旋转驱动。隔膜包括:底板,侧面,多个环形态的隔壁,其在底板的中心与侧面之间,结合于底座部;在隔膜与底座部之间,形成有被隔壁分割的多个压力腔。在多个压力腔,可以提供用于分别测量压力的压力传感器。各压力腔的压力可以按照压力控制部的控制而单独地得到调节。
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本发明涉及一种用于检测样品溶液中的生物分子的微流体盒(100),包括:检测室(140)和基于CMOS的微芯片(142),样品溶液通过进料通道(124)供应到检测室(140)且经分析的样品溶液通过出口通道(126)从检测室(140)排出,基于CMOS的微芯片(142)包括传感器区(144)和接触区(146),传感器区(144)设置在检测室(140)中,接触区(146)与检测室(140)流体密封地分离,微芯片(142)的传感器区(144)包含用于电化学检测样品溶液中的生物分子的功能化测试位点(130)阵列,且其中,传感器区(140)中的每个测试位点(130)都具有自己的Σ‑Δ调制器(132),Σ‑Δ调制器(132)用于在电化学检测时对测试位点(130)处产生的电信号进行模数转换。
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本发明描述一种用于感测气体的电化学单元,其为工作电极添加机械支撑以防止所述工作电极归因于压差而发生屈曲。所述添加的机械支撑包含:1)将所述工作电极的较大区域附连到所述单元的主体;2)通往所述主体的腔以均衡压力的排气口;3)邻接所述工作电极的后表面的刚性电解质层;4)将粘附剂深入灌注到多孔工作电极的侧部中以增强刚度;5)用刚性封装体支撑所述工作电极的相对表面;和6)使所述工作电极更具刚性的其它技术。还描述一种偏压电路,其使用可控电流源、变化电流的积分器,以及用于将电压供应到反电极并且将偏压电压供应到参考电极的反馈电路。
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一种用于化学机械抛光的设备包含:平台,所述平台具有表面以支撑抛光垫;承载头,所述承载头固持基板抵靠抛光垫的抛光表面;垫调节器,所述垫调节器将研磨主体压靠在抛光表面上;原位抛光垫监视系统,所述原位抛光垫监视系统包含设置在平台上方的成像器以捕获抛光垫的图像;以及控制器,所述控制器被配置成接收来自监视系统的图像并且基于所述图像生成抛光垫表面粗糙度的测量。控制器可使用基于机器学习的图像处理来生成表面粗糙度的测量。
本发明涉及一种用于确定介质(10)中的临床和/或化学参数(S1)的方法,其中设置了用于发出相干光波(6)的装置(2),例如激光器单元,以及用于接收光波(8)的装置(4),例如光电晶体管单元。其中所发出的光波(6)中的至少一部分被射入到所述介质(10)中,并且用于接收光波(8)的装置(4)对在介质(10)中反射的光波(8)的至少一部分进行测量,其中基于所发出和所接收的光波(6;8)的特性来确定所述参数(S1)。其中通过一个激光器单元(2)向介质(10)中发出光波(6),并通过一个光电晶体管单元(4)对在介质(10)中反射的光波(8)进行测量,从而可以具有优点地在一个处理或控制单元中确定激光射线目标范围内的参数(S1)。
本发明提出了一种对装置的未来功能运行预后的运行中的电化学装置的表征,尤其是:*存储器(MEM)中的存储,根据所述装置的各个操作点,针对给定的装置类型,存储所述装置的至少一个功能运行参数的随时间的多个变化模型,*访问所述存储器并且包括至少一个连接到所述装置的连接的处理器(PROC)的实施:‑获取与所述装置的当前操作点有关的信息项,‑在存储器中恢复至少一个与所述装置的当前操作点相对应的变化模型,‑从所述装置接收至少一个功能运行参数当前值的测量值,‑将所述测量值与从存储器中恢复的变化模型进行比较,以临时定位装置的功能运行,并据此,‑估计所述装置的功能运行预后。
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用于训练动作器神经网络的方法、系统、和装置,包括编码在计算机存储介质上的计算机程序,所述动作器神经网络用于选择待由与环境交互的代理执行的动作。所述方法中的一个方法包括:获得小批经验元组;以及更新所述动作器神经网络的参数的当前值,包括:对于所述小批中的每个经验元组:使用评价器神经网络来处理所述经验元组中的所述训练观测值和所述训练动作以确定所述经验元组的神经网络输出,并且确定所述经验元组的目标神经网络输出;使用在所述目标神经网络输出与所述神经网络输出之间的误差来更新所述评价器神经网络的参数的当前值;以及使用所述评价器神经网络来更新所述动作器神经网络的参数的当前值。
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描述了用于浓缩远程样品以用于分析的系统和方法。样品浓缩系统实施例包括但不限于:多个阀,至少包括第一阀、第二阀和第三阀;多个柱,至少包括第一柱和第二柱,第一柱流体耦合到第一阀,第二柱流体耦合到第二阀;以及与第三阀耦合的流量计,当多个阀处于第一流动路径配置中时,流量计与第一柱和第二柱中的每者流体耦合,以测量通过第一柱和第二柱的液体样品的量,其中多个阀包括第二流动路径配置和第三流动路径配置。
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提供了用于收集和保留血液样品的电化学活性装置,其具有连接到导电迹线的至少双电极构件。设置在双电极构件上的具有一体化受体‑膜的受体,以通过裂解剂接收来自所述血液样品的红细胞(RBC)的非电化学活性血红蛋白生物分析物及其复合物,并将非电化学活性血红蛋白生物分析物及其复合物转化为电化学活性生物分析物及其电化学活性复合物。本发明还提供了并入有本发明的装置的护理点生物传感器以及测量方法,用于通过确定减少体积的血液样品中的氧化还原电流值来检测和定量测量减少体积的血液样品中血红蛋白(Hb)、糖化血红蛋白(GHb)、高铁血红蛋白(MetHb)和肌红蛋白的浓度。
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本发明涉及用于体外测定可能含有产内酰胺酶的细菌的样品中所述细菌的存在的电化学方法。
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一种用于废水的有效且可持续的电化学处理的系统,该系统包括反应器罐;具有电解池的堆叠的第一电解槽,每个电解池包括第一组成的阳极;和具有电解池的堆叠的第二电解槽,每个电解池包括第二组成的阳极;以及污染物浓度测量装置,用于监测反应器罐中至第一电解槽或至第二电解槽的污染物浓度。待处理的废水从反应器罐被供应到第一电解槽,直到污染物浓度变得基本上恒定,如通过污染物去除率为约0mg/h所测量的,这指示在第一电解槽中产生的副产物的累积,此时废水从反应器罐被供应到具有阳极的第二电解槽,所述阳极可以有效地处理第一电解槽中的反应的副产物。
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本文提供了与多核苷酸文库相关的组合物、方法和系统,所述多核苷酸文库对于多核苷酸的种类具有预选的化学计量,使得所述文库允许预定的应用结果,例如扩增后的受控表现度(representation)和与靶序列结合后的一致性富集。本文还提供了多核苷酸探针及其用于一致性和准确的下一代测序的应用。
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本发明描述了一种方法,该方法包括生成模拟动态过程、特定过程步骤或其变体的一组合成样品,所述动态过程、特定过程步骤或其变体将被用于开发多元监测校正和过程监督控制系统。还描述了为了增强校正模型的准确性和稳健性,引入随机峰值形成的、规划峰值形成的、随机混合并且正交设计实验的样品。该新方法通过如下操作起作用:使用由动态过程的可用数据和质量控制数据所表达的动态过程的现有知识,以及使用这些数据来构建混合物分布曲线,所述分布曲线能够用于构建模拟过程动态的合成样品。可以提供一种克服了现有技术的校正开发缺陷的新颖方法,该方法包括设计的模拟动态过程的合成多成分样品,以及使用正交设计实验或随机峰值形成或规划峰值形成或随机混合来增强校正模型性能。使用准确地接近真实样品的基质主要成分组成的这些多成分合成样品,我们已经证明了PAT监测工具在估计动态过程状态(过程监督)方面的新用途。使用制备成跨过过程的多元设计空间的合成样品的多参数分析得到多元过程轨迹,这个能力允许在过程开发和优化期间建立过程监督控制策略。
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