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本发明公开了一种蜂王浆主蛋白MRJP1特异性抗体及其制备方法与Elisa定量检测。首先对意大利蜜蜂（Apismellifera）蜂王浆主蛋白MRJPs家族所有成员（MRJP1-MRJP9）的蛋白质氨基酸序列作同源性分析，选定MRJP1不同于其它MRJPs家族成员的特异性多肽的氨基酸序列。采用化学法合成相关特异性多肽，作为抗原，免疫新西兰白兔、取血清，Elisa检测得到效价较高的多克隆抗体R2，再用合成的MRJP1多肽制备的亲和柱纯化该抗体。以MRJP1为抗原Elisa法检测抗体R2的效价，该抗体的效价>1:20000。本发明为蜂王浆中MRJP1的定性定量检测提供了一种非常可靠的快速检测新方法，也为蜂产品质量监管部门、加工贸易企业蜂王浆、蜂蜜产品质量控制，新鲜度检测、真假产品鉴别提供了非常可靠的技术手段。
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本实用新型涉及一种等长中型烟气脱硝催化剂性能检测装置。现有的SCR脱硝催化剂性能检测成本高或无法完整模拟现场实际运行工况。本实用新型包括烟气模拟单元、一级预热单元、蒸汽发生单元、化学分析采样单元、数据分析采集单元、尾气吸收处理单元和二级预热反应单元，二级预热反应单元包括四路相互并联的二级预热反应管路，每路二级预热反应管路上均安装有高温气动调节阀、二级预热器和SCR反应器，相邻两路二级预热反应管路各通过一根串联管串联；烟气模拟单元分别与一级预热单元和数据分析采集单元连接，一级预热单元和二级预热反应单元连接，二级预热反应单元和化学分析采样单元连接。本实用新型对SCR脱硝催化剂性能检测成本低。
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本发明公开了一种检测茶叶中重金属铅含量的方法，主要步骤包括：待测茶叶样品在一定比例的H2O2与硝酸存在下采用微波消化，用0.1mol/L NH4Cl溶液稀释消化液，并加入镀汞液，使溶液中汞离子浓度为4×10－4mol/L，用丝网印刷电极结合数据采集与处理系统，对溶液进行检测。本发明应用电化学分析方法，采用三电极合一的丝网印刷电极，以同位镀汞法，方波溶出伏安法作为检测方法，具有简便、快速、灵敏、准确且经济的优点。
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本发明公开了一种基于深度强化学习的体育赛事全场回顾短视频生成方法，包括：输入体育赛事原始视频，通过数据预处理、镜头分割和特征提取对原始视频进行数据处理，并以结构化的数据格式存储，得到原始视频的结构化数据；构建深度摘要网络，在编码器‑解码器深度学习网络结构的基础上，通过强化学习的方式，以多样性和代表性为目标奖励函数，训练和优化模型；输入待预测的原始视频的结构化数据，根据相应的结果数据合成并输出相应的短视频媒体文件。本发明方法在短视频生成过程中，解决了体育赛事视频由于数据自身的复杂性而导致处理困难的问题，同时融合了全场回顾新闻要素的性质要求，生成出符合体育赛事新闻需求的短视频。
一种基于近红外光谱快速检测大型褐藻木质纤维素三组分含量的方法，属于海藻生物质检测领域，包括以下步骤：(1)大型褐藻样本的收集与预处理；(2)大型褐藻样本近红外光谱数据的采集；(3)大型褐藻样本中木质纤维素三组分含量的湿化学分析法测定；(4)近红外快速检测模型的建立与验证；(5)近红外快速检测模型的应用。本发明可用于快速、准确测定大型褐藻中的木质纤维素三组分含量，满足了实际生产检测中高通量的要求，且与现有的木质纤维素化学分析方法相比，本方法具有操作简便、绿色环保等优点。
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本发明公开了一种快速检测单核细胞增生李斯特氏菌的方法，主要包括步骤：制备Fe3O4/SiO2–NH2?纳米微球、制备Ab/SiO2/Fe3O4、制备rGO/AuNPs/Ab、双抗夹心法制备免疫传感器、DPV检测和结果判断。本发明以还原氧化石墨烯为基板固定的AuNPs作为电化学标记，以免疫磁性纳米微球为捕获探针，用来富集待检样品中的目标物。以修饰Anti?L.?monocytogenes?抗体的还原氧化石墨烯/纳米金作为非酶标记物与富集L.?monocytogenes的IMNPS形成夹心结构。在外加磁场的作用下将夹心结构复合物吸附在丝网印刷碳电极表面，用差分脉冲伏安法进行分析。DPV响应信号在103CFU/mL?109?CFU/mL有良好的线性关系，线性回归方程为y=0.02933x?0.01996，R2=0.99367，检出限为1.8×104?CFU·mL?1?(S/N=3)，即在检测中3μL的检测样品中54?CFU的L.?monocytogenes即可被检出。
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本发明公开了一种提升电化学修复混凝土效率的装置及方法，该装置包括设置在阴极处的第一温度传感器，与第一温度传感器相连的显示器，以及温度控制器；浸入所述电解液中的搅拌器、电阻丝以及第二温度传感器，所述电阻丝的一端与搅拌器的一端相连，电阻丝的另一端和搅拌器的另一端以及第二温度传感器均与温度控制器相连。本发明以电解质溶液温度作为控制参数，简单、方便；实时监测混凝土内部温度，可以确保整个脱盐过程都在控制温度内进行；本发明可显著提高修复效率，节省了施工时间；显著提高电化学脱盐效率的同时无需增大通电电流密度，可以有效避免大电流密度带来的钢筋延性、混凝土黏结性能降低等负面影响。
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本发明公开了一种基于深度强化学习的数据仪表板生成方法，包括：(1)将仪表板生成问题刻画为马尔可夫决策问题，即将马尔可夫决策问题中的状态空间视为由图表组成的仪表板，将动作空间视为对图表的操作动作和图表参数；(2)构建包含嵌入网络、决策网络和评价网络的深度强化学习模型；(3)构建仪表板特征，利用嵌入网络提取仪表板特征的共享嵌入向量，利用决策网络根据输入的共享嵌入特征经计算预测对图表的操作动作和图表参数选择，并计算决策网络获得的即时奖励，利用评价网络根据共享嵌入向量产生图表的操作动作和图表参数的预期回报；(4)根据图表操作和图表参数进行图表绘制以更新仪表板。该方法能够快速准确地生成仪表板。
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本发明公开了一种基于SAC强化学习的自适应股票交易方法，包括以下步骤：1)、从互联网获取股票数据，对股票数据进行预处理；2)、提取上述股票数据对应的股票特征，输入到LSTM中预测该股票的收益率Ri,t+1，根据PMSE获取股票预期收益特征；3)、结合市场价格特征、持仓特征、交易费用特征、剩余可用资金特征，表示当前SAC智能体可观测的交易状况S；4)、SAC智能体计算作出投资决策的预期收益Rt；5)、通过最大化预期累积收益和熵信息，自我调整执行的买入、卖出操作，得到适应市场变化的股票交易策略G。本发明提高了对市场的探索能力和预测能力，以快速适应市场变化，提高投资收益的同时减少产生的交易费用。
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本发明涉及一种基于泡沫铜电极的蔗糖浓度检测方法，制备多个不同浓度的蔗糖溶液，利用CHI-660电化学分析工作站对蔗糖进行定量检测，电化学分析工作站的检测电极与由泡沫铜材料修饰的丝网印刷电极相连，所述泡沫铜材料由聚氨酯海绵与铜制得。本发明检测方法分析过程高效、快速，分辨率高，分析结果准确，对设备和费用要求低，重复性好，具有良好的使用前景；制备泡沫铜工艺快速、原料可重复使用，制备工艺简单、设备条件简单，成本低，提高生产效率；制备的泡沫铜孔隙率高，比表面积大，重量轻。
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本实用新型提供了一种基于新型试剂离子和自校准的化学电离源，化学电离源用于电离样品分子，包括光源和电离腔；其中，电离腔包括：试剂离子产生区、样品分子电离区和设置在试剂离子产生区和样品分子电离区之间的遮光孔电极；试剂离子产生区用于对试剂分子电离产生试剂离子，试剂离子经由遮光孔电极的通过进入样品分子电离区，试剂离子与样品分子发生离子分子反应，使得样品分子电离为用于质谱测量的样品离子，样品离子经由样品离子出口进入外接的质谱仪；通过分隔的试剂离子产生区和样品分子电离区解决VUV灯光窗污染导致的仪器不稳定问题。
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本申请实施例中提供了一种基于强化学习的离散制造行业生产排程方法及系统，生产排程方法包括：启动原计划与排程方案，监测计划与排程的相关条件是否发生变化；判断发生变化的相关条件是否对计划与排程结果产生影响；将对计划与排程结果产生影响的相关条件对应的加工请求进行优先级排序，得到请求优先级排序表；最后，根据请求优先级排序表将加工请求依次通过计划与排程网络，输出新的计划与排程方案。本申请考虑到多批次小批量生产请求、多生产工序约束和人员请假及设备故障等约束，通过强化学习的方法对企业的计划与生产进行建模求解，从而在较短的时间内，获得企业高效的计划与排程结果，并提升离散制造企业的生产效率。
一种基于低场核磁共振技术快速无损检测干燥过程中绿茶含水率及干燥程度的方法，属于化学分析技术领域。该方法通过建立低场核磁T2弛豫谱总信号幅值与茶样含水率的模型方程：y=8E‑05x–0.0143，拟合度R2=0.967，检测干燥过程中待测茶样含水率时，先对其进行低场核磁共振分析，并进行归一化处理，得到低场核磁T2弛豫谱总信号幅值，代入上述模型方程，从而得到待测茶样的含水率。本发明方法将低场核磁共振分析技术应用于绿茶干燥过程，具有非破坏性和非侵入性，不会对样品造成物理破坏和化学污染，为茶叶在制品水分状态在线检测和品质控制提供了重要的技术支撑。
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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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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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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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本发明涉及一种基于泡沫铜电极的水苏糖检测方法，制备多个不同浓度的水苏糖溶液，利用CHI-660电化学分析工作站对水苏糖进行定量检测，电化学分析工作站的检测电极与由特殊制备的泡沫铜材料修饰的丝网印刷电极相连。本发明检测方法分析过程高效、快速，分辨率高，分析结果准确，对设备和费用要求低，重复性好，具有良好的使用前景；本发明制备的泡沫铜提高了耐腐蚀性能；制备泡沫铜工艺快速、原料可重复使用，制备工艺简单、设备条件简单，成本低，提高生产效率；本发明制备的泡沫铜孔隙率高，比表面积大，重量轻。
本发明一种用于葡萄糖电化学传感的纳米结构铌酸锂电极，及其制备方法。本发明在金电极修饰上铌酸锂和葡萄糖氧化酶的混合物，并用壳聚糖作为保护膜，防止酶脱离。制备得到的铌酸锂电化学传感器具有探测灵敏度高，响应速度快，抗干扰能力强的特点。利用铌酸锂对H2O2的催化特性，实现了葡萄糖传感器的直接电子传递。同时基于纳米材料自身比表面积大的特点，为酶的固定提供了温和充裕的场所，有利于酶催化反应的进行，提高了传感性能。
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本发明公开了溶解氧电化学传感器的电极及其制备方法。它包括贵金属氧探测电极和Ag/AgCl参比电极;贵金属氧探测电极是封装在玻璃毛细管或环氧树脂中的贵金属丝,其表面包裹了有机半透膜;Ag/AgCl参比电极为贵金属丝,其探测端涂覆了含银粉的环氧树脂,并镀有活性氯化银膜。本发明的氧探测电极和Ag/AgCl参比电极体积均很小,探测灵敏度高,耗氧量低,适用范围广,而且所涉及的制备方法工艺简单,成本低廉。它能快速测定天然水体、水溶液及生物体液中的溶解氧含量。在环境实时探测、长期监测和生命科学研究等领域有广泛用途。
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本发明公开了一种搅拌釜中分散相含量的检测方法,包括以下步骤:(1)在搅拌釜内部或外壁面设置水听器检测装置;(2)接收多相流体运动过程中产生的振动信号;(3)分析接受到的振动信号,把振动信号按频率分解,根据体系选取特征频段的能量分率与总能量的乘积作为特征变量;(4)根据预先标定的特征变量与反应器内分散相含量之间的预测模型或标准曲线,通过分析采集的振动信号的特征变量判断反应器内的分散相含量。本发明适用于气固体系、液固体系、气液体系、气液固体系等多相体系以及有化学反应发生的多相流动体系,具有简易快捷、安全环保、实时在线的特点,能方便地测量搅拌釜中分散相的含量。
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本发明公开了一种基于深度强化学习的移动机器人避障方法，通过激光雷达获取点云数据，对点云数据进行卷积特征提取，与行人位置、行人速度、全局路径共同作为神经网络输入，建立全连接神经网络，设定环境奖励，通过PPO深度强化学习算法输出机器人动作。相对于其他规划或学习的导航方法，本方法无需对行人进行预测、传感器预处理、简化了算法复杂度，更加适用于在多人环境下的机器人导航策略。同时由于加入全局路径作为输入量，提升了算法的适用范围，同时也加快了算法的收敛时间。
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一种基于深度强化学习算法的实时电压调控方法，包括：S1：在日前阶段，建立集中优化模型，求解确定有载调压变压器和离散投切电容器组的控制策略；S2：在日中阶段，基于多智能体深度强化学习框架建立多智能体的实时优化深度神经网络，进行离线学习优化，最终获得SOP实时调控策略。本发明在第一阶段，将优化问题表述为一个混合整数二阶锥规划，获得有载分接开关和可投切电容器组的每小时调度策略；在第二阶段，将配电网划分为多个子网络，继而通过良好的控制策略和子网的局部测量信息，实时调节柔性软开关，完成电压的实时调控。本发明面向高渗透率光伏接入的配电网，有效缓解负荷波动带来的电压违规、网损增加等问题。
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本发明涉及器材领域附属装置的技术领域，特别是涉及一种环保型高中生用化学实验桌；其方便处理实验产生的化学废液，可防止废液排放对管道造成腐蚀，给使用者带来便利，实用性较高；并且，工作模式较为多样，方便远距离学生观测实验结果，使用效果较强，从而提高其使用可靠性；包括支撑板和四组支腿，四组支腿底端分别设置有四组胶垫；还包括反应器、驱动电机、冷触媒过滤器、过滤网、固定架和活性炭层，反应器侧壁的上方和下方分别设置有进料管和出料管，驱动电机的输出端设置有传动轴；还包括伺服电机、螺纹杆、螺纹管、主动齿轮、被动齿轮、链条、转轴、带动板和摄像器，带动板内设置有工作腔，链条套设在主动齿轮和被动齿轮上。
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本发明公开了一种基于强化学习的服务流程构造方法。将流程构造过程视作图生成过程，使用有向无环图来表示服务流程图，并使用基于深度随机游走的方法来生成服务流程图的图嵌入表示向量；将图嵌入向量输入策略神经网络和价值神经网络，策略神经网络的输出为对服务流程图中的下一条边的预测，价值神经网络的输出为对当前服务流程图价值的估计；根据服务流程构造的不同优化目标来设计奖励函数，将其作为神经网络参数学习的信号，并使用基于策略梯度的方法来学习神经网络参数。本发明提供的基于强化学习的服务流程构造方法能根据不同的流程构造目标来学习流程构造方法的参数，并自动化挑选合适的服务实体来进行流程构造。
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本发明公开了一种基于深度强化学习的无线网络拥塞控制方法，属于无线网络资源管理以及强化学习领域。该方法包括：无线接入网信息预测网络的初始化和预训练，奖励函数再分配网络的初始化和预训练，动作控制网络、价值评价网络和表示网络的初始化和训练，最后实现无线网络拥塞控制。本发明得到的拥塞控制方法相较于以往的传统拥塞控制方法，能得到更高的吞吐量和更低的往返时间，并具有更好的公平性。
本发明公开了一种基于木马攻击的深度强化学习交通信号控制中毒攻击方法，根据已有的深度强化学习DQN算法并加入木马攻击对交通路口信号灯控制模型进行训练，通过修改指定位置的车辆信息生成异常交通状态数据，再设定异常交通状态数据下模型采取的异常动作，最后对该异常状态下采取的异常动作设定较高的奖励值实现深度强化学习DQN算法的中毒攻击。本发明最后在模型测试过程中增加路口的车辆等待时间，大幅降低模型的性能，大大降低交通路口的车辆流通效率。
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本发明公开了一种基于虚拟现实和强化学习的熊蜂机器人摆腹控制方法，属于昆虫机器人技术领域。所述控制方法，包括：(1)根据设定的熊蜂腹部摆动的目标模式，采用强化学习算法建立Q表，所述Q表记录了每类摆腹模式下每个动作获得的累积折扣奖励值；(2)监测熊蜂当前时刻的摆腹模式，对照Q表，依据奖励值最大原则，实时做出动作控制熊蜂摆腹。本发明采用算法建立起了熊蜂摆腹行为与视觉刺激器之间的交互机制，不需要进行大量的生物实验来得到刺激‑行为响应之间的关系。本发明视觉刺激诱导熊蜂的运动行为，并以强化学习算法作为控制算法，有效地形成了一个闭环的控制系统，能够精确的控制熊蜂的腹部摆动行为。
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