本发明公开了一种基于深度强化学习的分布式阻塞流水车间调度方法及系统,属于分布式阻塞流水线调度领域,该方法将一个车间视为一个智能体,每个智能体包括四个深度强化学习网络:Actor、Critic、targetActor和targetCritic,通过对智能体的训练获得Actor的最优网络参数,使得Actor能够对智能体是否接收待调度新工件做出使得所有智能体内所有工件总完成时间偏差最小的最优决策;从而在线决策时,只需对Actor输入智能体的当前观测值,即可输出使得所有智能体内所有工件总完成时间偏差最小的最优决策动作。本发明为基于数据驱动的科学决策,决策效率高,适用于各种加工场景,兼容性强。
本发明公开了一种基于化学反应的温度敏感标签及其应用,属于温度监测技术领域。其包括变色层和扩散层,所述变色层中存在第一反应物,所述扩散层中存在扩散溶质和第二反应物,所述第二反应物能在设定温度以上在所述扩散溶质中扩散移动,所述第一反应物能与所述第二反应物发生化学反应而改变颜色,进而导致所述变色层的颜色或/和透光性发生变化,以此方式指示温度变化。本发明还提供了如上所述温度敏感标签的应用。本发明的温度敏感标签使用方便、记录效果可靠、温度响应可控并且成本低廉,可适用于冷链物流产业中。
本发明涉及生物、医学、材料、化学、病毒学等学科的交叉学科领域,具体公开了一种基于量子点和金属配合物的均相免疫荧光检测病毒的方法。其步骤是:首先将量子点溶解于水或其他溶剂中,得反应液A;其次是将病毒的单克隆抗体与金属配合物偶联,将偶联物溶于水或其他溶剂,得反应液B;第三是取反应液A、反应液B及水或其他溶剂混合,得混合溶液C;第四是在混合溶液C中加入病毒溶液,并将其转移至荧光比色皿中,测量其荧光强度,进行定量分析;或将比色皿放置于紫外分析仪中,用数码相机拍照,通过颜色变化进行病毒检测。本方法简便快速、灵敏度高、特异性强、成本低、可实现高通量检测和远程诊断。
本发明公开了一种基于深度强化学习和时空上下文的目标图像追踪方法,包括以下步骤:1)在每个时间步t,使用特征提取网络从输入序列中获取图像xt,作为视觉特征;将视觉特征通过STC和递归神经网络,然后分别从STC和递归神经网络中提取时空特征ct和隐层状态ht,其中时空特征ct将被为参考标准;2)建立模型;3)模型训练;4)根据模型的预测位置,进行目标追踪。本发明提出的方法和模型在跟踪过程中具有较高的成功率和精度得分,也反映了本发明提出的基于强化学习和时空上下文的DRST模型能够实现对目标对象的长期跟踪,避免跟踪过程出现跟踪漂移。
本实用新型公开了电化学试验领域的一种快速制备薄钢板腐蚀电化学试验用工作电极的装置,以解决目前制样繁琐、耗时长问题。它由铜质压紧杆、圆柱钮和聚四氟乙烯材质的杯体、端盖组成,压紧杆外围和杯体内壁分别有相配合的外螺纹和内螺纹,杯体底部开有圆孔,压紧杆顶部有一体成型便于夹持的圆柱钮,端盖中心穿过圆柱钮并与圆柱钮通过螺纹连接,工作时薄钢板试样覆盖在杯体底部圆孔上,通过旋转端盖带动压紧杆向下旋转直至将薄钢板试样压紧在杯体底部,试样底面露出圆孔部分即为有效测试面积。本实用新型实现了对薄钢板试样的快速封装,制样时间在5分钟内,操作简便,对薄钢板测试面无破坏。
本发明涉及表面处理技术领域,具体涉及一种闪锌矿结构化合物半导体的各向异性化学腐蚀液及其腐蚀方法。本发明所提供的腐蚀液包括氢氟酸、双氧水和去离子水,当氢氟酸采用体积百分数为40%的氢氟酸溶液、双氧水采用质量百分数为30%的双氧水溶液时,所述氢氟酸溶液、双氧水溶液和去离子水的体积比为(1.5~3):(1~2):1。该化学腐蚀液可以在闪锌矿结构化合物半导体的表面形成具有陷光作用的微纳结构,进而提高探测器的光耦合效率。本发明还提供闪锌矿结构化合物半导体的化学腐蚀方法,其可以快速而均匀地进行晶体减薄,并且减薄过程几乎不会导致晶体破碎,并最终可以提高衬底的光透过率,提高器件的光耦合效率,降低成本和时间。
本发明公开了一种无标记电化学免疫传感器及其制备方法与应用,所述方法包括:将氧化石墨烯、L‑半胱氨酸和硼酸混合,加入去离子水超声分散均匀,并调节pH至8~9进行水热反应,获得硼、硫、氮共掺杂还原氧化石墨烯;获得金纳米颗粒溶液;将所述硼、硫、氮共掺杂还原氧化石墨烯分散在所述金纳米颗粒溶液中,经洗涤和干燥,获得Au‑B,S,N‑rGO纳米复合材料;加入EDC和NHS溶液进行活化后滴涂于玻碳电极表面,获得Au‑B,S,N‑rGO电极;向所述电极表面滴加抗体溶液进行孵育后洗涤,再滴加牛血清白蛋白后洗涤,再滴加标准抗原溶液,获得无标记电化学免疫传感器。该无标记电化学免疫传感器测限低,灵敏度高且特异性高。
本发明涉及生物质木质素分析技术领域,提供了一种基于近红外光谱技术检测大麦茎秆木质素含量的方法,本发明利用近红外光谱仪检测大麦茎秆的近红外光谱,并根据大麦茎秆木质素含量与大麦茎秆的近红外光谱的对应关系,计算待检测的大麦茎秆中的木质素含量。与传统的化学分析法相比,该方法无需再进行复杂的化学实验操作,而且还有效防止了化学测定法产生的酸和碱废液对环境造成的污染,可大规模的筛选和高通量的检测。本发明检测方法不仅快速,准确,简便,成本较低,还可以同时鉴定大麦茎秆的酸溶木质素、酸不溶木质素和总木质素的含量,结果准确可靠。
本发明公布了一种电力物联网中基于深度强化学习的计算任务卸载方法,旨在通过联合优化无人机位置、发射功率和任务划分变量来最小化能耗和时延。首先,针对计算任务卸载问题的非凸性,通过设计状态、动作空间和奖励函数,制定了马尔可夫决策过程,奖励函数基于面向输电线路巡检的电力物联网系统模型,涉及采集设备、巡检无人机和边缘服务器之间的交互,对计算任务卸载问题进行描述。在此基础上,由于马尔可夫模型具有连续的动作空间,提出了双延迟深度确定性策略梯度算法,获得了任务卸载的最优策略。
本实用新型公开了危险化学品存储管理柜,包括移动侦测用的摄像头,人脸识别摄像头,腔体结构,触摸显示操作屏,蜂鸣器;腔体结构用于贮存危险化学品和主板;所述腔体结构包括内胆,外壳;内胆结构与外壳一一对应;背部板设置两条平行长条形凹槽,外壳后部板设置连接条,连接条与背部板长条形凹槽位置相对应,内胆与外壳通过连接条相连;移动侦测用的摄像头设置在顶部前面板左侧,人脸识别摄像头设置在顶板上;设备外壳下端设置有刹车功能的平板脚轮;本实用新型使用方便,自动化程度高,安全可靠。
本申请公开了一种化学品取样装置和取样传输系统,该化学品取样装置包括:取样管,包括一封闭端和一开口端,在封闭端设置一取样口;活塞,设置于开口端,活塞与取样口之间形成样品储存室;推杆,第一端连接在活塞上,第二端位于取样管外部,推杆推动活塞在取样管内作活塞运动,且与取样管的内腔壁之间形成空隙;进气通路,为由推杆的第二端向推杆的第一端延伸的通道;以及出气通路,靠近推杆的第一端,是以进气通路的特定位置为起点向内腔壁延伸的通道,其中,吹扫气体从进气通路进入并沿出气通路输出,沿空隙流通至取样管外部。采用该化学品取样装置可以由吹扫气体将取样管中的杂质带走,避免污染样品,提升了样品测试的准确性。
本实用新型属于污泥处理技术领域,公开了一种用于连续运行的电化学强化污泥脱水装置,包括设置在调理罐主体(1)内的阴极极板(6)和阳极极板(7),能够对待处理污泥施加电化学处理,进而能够在调理剂对待处理污泥的调理过程进行促进的同时,耦合电化学氧化反应及电芬顿反应的综合作用实现对待处理污泥的脱水;并且,在调理罐主体的内部还设置有传感器(12),用于实时监测温度和pH值。本实用新型通过对装置各组件的结构及其设置方式、配合工作方式等进行改进,与现有技术相比能够有效解决污泥脱水处理手段复杂等问题,装置简单、操作便捷、脱水效果好。
本发明公开了一种基于FT‑IR光谱的烟草快速检测及组分差异评价方法,本发明在已建立的烟草原料化学组分快速检测模型的基础上,只需对未知烟草原料进行一次红外检测,通过关联模型的计算,即可快速获得未知烟草原料的总糖、还原糖等关键组份的含量,实现烟草原料化学组分的检测。本技术所采用仪器通用,方法简单,检测过程无需额外的试剂,技术先进;本发明的评价方法可快速实现多组不同烟草原料的成分差异分析,进而对烟草原料的同批次原料分析评价、不同种原料混配使用、配方调配优化、零头烟草原料使用实现快速的分析支持,进一步地优化了烟草原料的评价分析方法。
本实用新型公开了冶金环保设备领域的一种脱硫用生石灰活性度检测装置,以解决目前用化学分析法检测生石灰活性度过程繁锁、不能满足脱硫工序生产节奏的问题。它主要由反应容器、绝热盖、搅拌器、温度探头和多参数分析仪组成,绝热盖盖在反应容器上口,搅拌器和温度探头穿过绝热盖插入反应容器内,绝热盖上设有注水孔,温度探头与多参数分析仪相连,反应容器外套有电热保温套。本实用新型通过测量生石灰加水反应后的温度变化速率,从多参数分析仪可直接读出生石灰活性度数值,过程简洁,快速高效,无需化学专业人员和化学药剂投入即可完成检测,为脱硫岗位人员及时评价脱硫剂质量提供数据支持。
本发明公开了一种基于图神经网络和深度强化学习的路由优化方法及系统,属于网络路由优化领域。方法包括测量当前网络状态s,根据当前网络状态请求分配的流量需求,选取k条源节点到目标节点的最短路径,作为动作集a;将动作集a输入至图神经网络,聚合链路特征并迭代更新,经Q函数得到网络状态s和动作集a的估计Q值;根据估计Q值进行深度强化学习得到当前网络状态下的路由策略,将路由策略反馈给网络拓扑执行相应的路由动作。本发明提出了基于图神经网络和深度强化学习的网络路由优化体系结构,旨在利用图神经网络学习拓扑中图元素之间的关系以及组成它们的规则,利用深度强化学习算法进行决策,从而优化网络路由。
本实用新型公开了化学实验用具技术领域的一种高中生化学实验专用桌,包括桌体,所述桌体的底部前侧两组桌腿内壁分别设有蠕动泵和电源系统,所述桌体的底部前侧横梁上表面设有储物盒,所述桌体的桌面左侧设有盛放槽和开口钢化玻璃罩,且盛放槽位于开口钢化玻璃罩的内腔下方,打开电磁阀使二氧化碳钢瓶的二氧化碳释放,进行灭火,实验用完的试管或烧瓶等玻璃器皿套在软橡胶棒外壁,利用调速电机通过软橡胶棒带动软毛刷对试管等玻璃器皿内壁进行刷洗,再通过电动伸缩杆带动LED灯珠伸入试管等玻璃器皿内腔进行洁净度检查,该装置使用方便,对正在实验的设备进行密封盛放,安全性提高,同时对实验器具进行清洗,功能多样,实用性强。
本发明公开了一种烟草中烟碱的快速检测方法,其主要步骤为:先进行样品前处理,制得试样;再加入乙醇去离子水溶液,离心静置,并定容,过滤配制成供试品溶液和烟碱对照品溶液;随后对供试品溶液和对照品溶液进行高效液相色谱测定,并进行氮发光检测器检测,以检测到的结果进行回归分析,得到供试品溶液中的烟碱的浓度,进而计算得到烟草中烟碱的含量。本发明的测定方法,采用高效液相色谱和氮化学发光检测相结合,氮化学发光检测对氮检测的选择性较强,提高了反应的专属性,抗干扰性强,准确性高,本发明的测定方法灵敏度高、重复性好及检测范围广,平均回收率为97%;而且本发明的方法操作简单、快捷,自动化程度高,易于推广应用。
本发明属于数控加工相关技术领域,其公开了一种基于深度强化学习的铣削参数优化方法,基于BPNN回归方法建立机床功耗模型,实现机床功耗状态预测的连续性,并建立加工成本模型;然后,定义了相应的状态、动作、奖励函数和约束;最后,结合机床功耗模型和加工成本模型建立仿真环境,提出BP‑TD3深度强化学习方法,求解铣削加工参数优化。如此,本发明可以利用少量数据辅助建立机床功耗仿真BPNN功耗模型,在TD3模型与仿真环境交互训练中得到深度强化学习铣削参数优化模型,从而只需较少的实验数据,稳定的训练时间,就可以解决较大任务空间的铣削参数优化问题。
本实用新型涉及一种化学锚栓试件实验装置,包括液压机、加载装置、锚板和约束架,所述约束架设置于液压机的底座上,所述加载装置设置于约束架顶部,所述加载装置用于固定试件,所述锚板设置于试件顶部,所述锚板顶部均匀设置有四个化学锚栓安装槽,所述锚板通过化学锚栓固定在试件上,所述锚板顶部设置有第一夹持板,所述液压机的输出端设置有夹持机构,所述夹持机构用于夹持锚板顶部的第一夹持板。本实用新型通过加装装置对试件进行固定,通过液压机对锚板施加向上的拉力从而完成对化学锚栓和试件的拉力测试。该装置使得化学锚栓群锚试件能在万能实验机上进行静力约束拉拔试验,且能得出的实验数据相对较少。
一种船用危险化学药品储存柜,涉及化学品储存领域,包括柜体,其底部设置有防溢漏托盘,所述柜体包含多个独立的存放室,所述存放室设置有柜门,存放室底部设置导轨,所述柜门关闭时,所述导轨与柜门垂直;储存单元,可拆卸设置于所述存放室中,且储存单元底部设有与导轨相匹配的滑动机构;导轨固定装置,其设置于导轨邻近柜门的一端,其用于将存储单元的滑动机构与导轨相对锁定。本发明既解决了摇摆情况下化学药品的取用与储存问题,又解决了柜内药品的散落、流出问题,同时还能实时监测储存柜的温湿度及有害气体。
本发明公开了一种基于强化学习的船舶智能避碰方法,首先获取两艘船的静态数据和动态数据;然后检验数据的合法性,判断是否需要启动避碰程序;计算相关避碰参数,判断是否会产生危险情况;如果不会产生碰撞危险,则按照“避碰规则”保持速度和方向前进即可;如果会产生碰撞危险,则运用强化学习方法来学习避碰策略,输入数据为计算后的参数进行训练,输出为训练之后生成的策略,获取本船所需转的舵角;接着执行策略,动态更新步骤1中两艘船的动态数据,并返回一个奖励值;策略执行结束后,根据“避碰规则”确定复航时机然后复航。本发明实现了船舶避碰的自主学习与改进,避免了海员等纯粹依靠经验导致的不利局面。
本实用新型涉及一种采用气钢瓶注入化学溶液的岩石渗流试验装置,属于实验装备领域。包括围压室和测试室。所述的测试室位于所述围压室缸筒内,还包括渗透稳压部分,所述的渗透稳压部分包括混合液容器,所述的混合液容器内带有活塞,将混合液容器分为上下两个空间,所述的混合液容器下接口采用高压管与围压缸底座上的渗透压管路接口连接,所述的渗透压管路接口连接下透水垫板,所述的上透水垫板连接渗透压管路出口,所述的渗透压管路出口位于轴压缸顶盖上;本实用新型试验系统采用气体驱动活塞向试样内部注入化学溶液,精确控制渗透压,能够为渗透试验长期提供压力源,解决了目前液压站不适合长时间工作的问题,测试数据合理、准确。
本发明涉及提高电化学晶体管传感器的抗干扰性能的方法,所述电化学晶体管传感器包括源极、漏极和栅极,源极、漏极之间为该电化学晶体管传感器沟道,其特征在于在沟道上设有Nafion薄膜保护层和/或聚糖薄膜保护层,或者在栅极外面套设下端带有微孔陶瓷的砂芯玻璃管,将沟道或栅极分离以屏蔽电化学晶体管传感器对干扰物质的响应。本发明涉及的电化学晶体管传感器的优化方法具有在不影响器件对待测物质的响应的同时屏蔽掉干扰物质的响应的特点。
本发明公开了一种基于强化学习的物联网覆盖漏洞修复方法:(1)根据目标区域监测覆盖需求,建立网络模型;(2)通过可信信息覆盖模型建立网络覆盖模型,计算覆盖率;(3)采用漏洞重建点与可移动节点最小最短坐标距离双向选择法确定漏洞区域的指向性修复节点;(4)采用Q‑Learning方法,对指向性修复节点M‑node进行训练,对漏洞子网格进行修复,直到覆盖率满足要求或迭代次数达到设定上限。本发明方法修复后全局覆盖率高,该发明全面地从信息协同的角度挖掘覆盖目标区域监测重建点的空间相关性,并基于强化学习的方法利用奖励机制指导指向性修复节点的移动,完成覆盖漏洞修复,节约能耗和修复时长,提高覆盖率。
本发明属于磷酸盐溯源技术领域,具体涉及一种基于磷酸盐氧同位素与水化学特征的水中磷酸盐溯源方法。该方法包括以下步骤:1)确定磷酸盐来源的三个端元;2)获取各端元水体中的磷酸盐中的稳定氧同位素δ18Op的含量,以及各端元水体中的水化学特征物质含量;3)测量被溯源水体中的溯源数据;4)基于Bayesian算法与质量守恒的端元混合模型识别并计算出被溯源水体中稳定氧同位素δ18Op和各水化学特征物质含量的来源,以及各来源的贡献比例。本发明基于水中磷酸盐氧同位素(δ18OP)、水中化学特征物质含量作为指标,可通过Bayesian判别法以及端元混合模型进行磷酸盐的溯源。
本发明属于压力传感器相关技术领域,其公开了一种基于电化学原理的自发电型压力传感器及其制备方法,该压力传感器包括感测结构,该感测结构的工作环境为电解液环境,其用于将待测压力的压力能转化为电能,进而该压力传感器根据转化得到的电能所产生的电流与对应的压力之间的关系及当前的电流来获得当前的压力,由此实现了待测压力的实时监测;该感测结构基于电化学原理实现自发电,其包括夹层结构、工作电极及对电极,所述工作电极及所述对电极设置在所述夹层结构中,且两者分别设置在相邻的夹层上。本发明无能源消耗,响应速度快,具有强的液体环境适用性。
本发明涉及一种基于强化学习的车道线的众包数据分段融合方法,包括:基于强化学习的智能体完成每段车道线融合;强化学习的智能体的动作环境、动作及对环境的观测和动作奖励根据基于模型融合方法所提供的专家策略确定;专家策略包括:从未融合的数据集合中,选择任意点P为起点,得到第一空间范围内的待融合点的集合;确定第一空间范围内的第二空间范围,得到第二空间范围内的待拟合点的集合;采用线性模型对待拟合点的集合中的待拟合点进行融合;将基于模型进行融合优化的方法与基于强化学习的方法基于众包数据进行优势结合,结合基于人工智能的技术以及基于模型的融合优化技术的优势,使基于众包数据更好地进行高精度地图的生成和更新。
本实用新型提供的一种化学品船的双相不锈钢板件的切割装置,至少包括底座,且所述凹槽内悬空设置有若干个相互平行的传送单元,所述凹槽的两侧均设有垂直于所述底座上表面的支撑柱,且两个所述支撑柱之间通过滑杆连接,所述滑杆上通过滑套连接有L型支撑架,且所述L型支撑架的竖端通过滑槽结构与所述底座滑动连接,所述L型支撑架的横端上设有气缸,且所述气缸向下通过气缸轴连接有切割机,两个所述支撑柱与所述凹槽之间均设有限位部件,所述底座和所述L型支撑架的竖端上设有测量组件,该化学品船的双相不锈钢板件的切割装置可以通过切割装置自带的测量组件,使切割的过程中就可以切割出所需的尺寸,操作简单,效果好。
本实用新型公开了一种用于全固态电池的电化学表征装置。所述电化学表征装置包括以绝缘连接机构固定的导电底座与导电壳体,所述导电底座与导电壳体之间设置有绝缘的弹性密封结构,以构成密封的表征区;所述表征区的底部设置有表征模具,所述表征模具的中部设置有样品槽,所述样品槽的周向为绝缘材料,所述样品槽的底部为导电材料且与所述导电底座相连;所述导电壳体顶部的下表面连接有导电加压螺杆,所述导电加压螺杆的下端与所述样品槽相配合;所述导电底座以及导电壳体上分别设置有导电极耳。本实用新型通过将导电底座以及导电壳体密封为表征区,并在其中放置全固态电池样品进行测试,使得全固态电池样品的电化学表征能在手套箱外进行,从而简化了测试步骤。
本发明公开了融合深度强化学习和遗传算法的短程支线航班调度方法,DRL模块利用编码器提取数据在高维空间的特征表达,解码器则根据规则和概率选择路径,最后使用强化学习的训练方法更新参数;训练并迭代了足够多次网络参数后,测试数据能通过网络计算得到一系列强大的“初始解”将“初始解”所组成的“种群”将作为输入传入遗传算法得到最终解。本发明有益效果:本发明深度强化学习完成了从问题输入到问题输出的端到端的求解方案,具有良好的泛化性;局部搜索容易陷入局部最优陷阱,依靠DRL提供的好的初始种群可以辅助搜索过程跳出“局优”;对于一定规模的问题,神经网络只需一次预训练,求解时响应速度快,提高搜索效率,减少搜索空间和时间。
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