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本发明公开了一种面向深度强化学习模型的特征过滤防御方法，包括：(1)针对生成连续行为的DDPG模型，包括actor网络和critic网络，其中，所述actor网络包括动作估计网络和动作实现网络，所述critic网络包括状态估计网络和状态实现网络，对所述深度强化学习模型DDPG进行预训练，并将预训练阶段的当前状态、行为、奖励值以及下一状态保存在缓存区；(2)训练自编码器，并利用训练好的自编码器的编码器对输入状态进行特征过滤，获得过滤后的输入状态对应的特征图，并保存到缓存区；(3)对预训练后的DDPG模型中的卷积核进行剪枝，利用剪枝后的DPG模型进行动作预测，输出并执行预测动作。
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本发明公开了一种湿化学合成金空心壳层纳米结构材料的方法。首先利用微乳液法制备高纯二氧化锗纳米方块,再将其表面用胺丙基三甲氧基硅烷修饰后,与氯金酸反应生成表面附有金颗粒的二氧化锗纳米复合材料,最后这种纳米复合材料在碳酸钾/氯金酸的混合水溶液中加热反应后离心提纯分离即可得到金空心壳层结构。本发明制备的纳米材料形貌可控且具有纯度高,性能好等优点。具有很好的可重复性。本发明是一种高效率,能精确控制合成金空心壳层纳米材料的方法。本发明可以应用于医药,传感,光探测,催化等领域。
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本发明以细胞内3’,5’-环腺苷酸（cAMP）水平的变化作为检测指标，采用cAMP依赖型蛋白激酶A活性分析法测定利拉鲁肽生物学活性。通过培养大鼠胰岛瘤细胞RIN-m5F，分别加入稀释后的利拉鲁肽对照品溶液和供试品溶液，用试剂盒检测刺激后细胞内cAMP水平变化，用多功能酶标仪的超灵敏化学发光检测模块读取相对化学发光单位（RLU），然后利用统计软件拟合实验数据，通过公式计算供试品的生物学活性。该方法能简便、快速、准确地检测利拉鲁肽生物学活性的变化，其准确性和重复性符合生物制品生物学活性测定方法的要求。
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本发明公开了一种基于差分隐私的深度强化学习模型安全加固方法及装置，其中包括一种基于差分隐私的深度强化学习模型安全加固方法，包括如下步骤：从环境中采样数据作为待训练样本集，利用深度强化学习算法构建目标模型，将待训练样本集输入到目标模型中对目标模型进行训练；对训练好的目标模型进行测试，并采样状态动作作为窃取数据集；利用深度强化学习算法构建窃取模型；将窃取数据集作为训练样本输入到窃取模型中并利用模仿学习算法训练窃取模型；将差分隐私保护机制添加到训练好的目标模型中，将目标模型在差分隐私机制的作用下输出的数据输入到窃取模型中；窃取模型在有差分隐私机制作用的数据的影响下作出错误的攻击动作。
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本发明涉及一种基于强化学习粒子群算法的污水处理优化控制方法，包括下述步骤：(1)构建基于强化学习的污水处理过程智能体四要素：状态、环境、奖励及行动；(2)建立基于强化学习粒子群算法的污水处理优化控制流程：首先由神经网络模型预测浓度设定值调整趋势，加权至标准粒子群算法位置与速度更新公式，迭代更新，将全局最优作为硝态氮及溶解氧浓度设定值；然后获取进步粒子，记录其浓度设定值及调整趋势，训练神经网络模型；最后对神经网络模型进行评估与更新。本发明依据优化周期重复进行，通过策略评估与不断改进，有助于优化污水处理过程。
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本申请公开了一种基于强化学习的人机共驾控制权切换方法，该方法适用于基于强化学习的人机共驾控制权切换系统对驾驶人与驾驶系统之间驾驶权重的分配，该方法包括：根据驾驶人信息和车路预测信息，计算驾驶操作动作预测指数；将所述驾驶操作动作预测指数与综合驾驶操作动作指数，输入至所述控制权切换系统，计算所述驾驶人与所述驾驶系统之间的所述驾驶权重。通过本申请中的技术方案，有效解决了车辆纵向与横向综合的风险，弱化了驾驶人本身带来的不确定性的影响，对驾驶人进行不同角度的综合考虑从而减少了对驾驶人的判断误差。
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本发明提供一种新型多功能色比/电化学生物传感材料的制备方法，其步骤为：将泡沫镍在H2和Ar气氛下加热到1000℃。然后引入高纯度甲烷以吸附碳源，之后迅速冷却至室温得到镍/石墨烯的三维网络，之后将样品放入Na2WO4、H2C2O4和(NH4)2SO4的水热釜中并用盐酸调节pH值在180℃条件下反应18小时，之后用盐酸和FeCl3将镍骨架腐蚀，得到三维石墨烯@氧化钨纳米线生物传感材料。本发明制备的传感材料显示了优异的色比和电化学传感性能，既实现了色比传感材料方便实用的功能，也能利用其优异的电化学传感性能极为精准的探测多种生物分子，且原料廉价易得，工艺简单，产率高，重复性好。
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本发明提供一种微波单模腔内集束管式连续流化学反应器及其应用，包括微波发生器、微波单模腔和活塞，微波发生器与微波单模腔连接，微波单模腔内有一个集束管式连续流化学反应器，集束管盖上有液体反应物进出导管，与微波单模腔反应物入口和反应物出口相连，反应物入口与带温度和压有力传感器的计量泵、动力泵及反应物容器连接，集束管圆筒壁上有冷凝管入口和冷凝管出口，冷凝管出口通过导管跟气体或液体控制器连接用于控制反应器内温度，并与温度传感器和压力传感器连接。采用本发明装置进行化学反应，可保证微波反应的可测性、可定量、可重复及反应温度的可控性。
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本发明公开了一种基于势能场函数逼近的强化学习方法的泊车策略，通过设计势能场来逼近强化学习过程中的状态价值函数；根据车辆状态价值函数值通过ε‑贪婪策略从预设的可执行动作空间中选择执行动作；利用车辆利用状态转移方程根据车辆当前状态和选择的动作预测车辆下一状态；重复选择执行动作和预测状态这一过程至泊车结束，所有选择的动作序列构成实时泊车规划路径。本发明通过训练势能场参数适用于各种不同的泊车区域，在不同的场景下进行泊车路径规划，具有通用性；可实时地规划泊车路径，且该路径可准确跟踪。
本发明公开了抗坏血酸过氧化物酶1在催化鲁米诺化学发光反应中的应用，属于植物免疫技术领域。本发明首次公开抗坏血酸过氧化物酶1具有催化鲁米诺氧化的活性，可将其开发成鲁米诺‑H2O2化学发光反应催化剂。基于植物细胞内稳定表达抗坏血酸过氧化物酶1的特点，可实现利用鲁米诺化学发光法对胞内活性氧的动态及含量进行实时监测，并以此为模型，用于筛选可引发胞内活性氧迸发的诱导因子。
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本发明公开了一种羟基红花黄色素A代谢物产物的检测方法：(1)取谷红注射液静脉注射SD大鼠，眼眶采血，血样离心分离血浆；(2)微量加样器吸取血浆，加入乙腈，血浆与乙腈的体积比为1：3～3.5；涡旋混匀后离心，取上清液氮气吹干，再用乙腈溶解，离心，取上清作为样品待测；(3)采用高效液相色谱?三重四极杆线性离子阱串联质谱对样品进行检测分析，采用p?MRM?IDA?EPI模式来分析代谢产物。本发明通过质谱采用p?MRM方法结合软件快速鉴定分析，对血浆中各个成分变化及结构改变等代谢变化跟踪，结果发现羟基红花黄色素A代谢产物11个，完成了羟基红花黄色素A及代谢产物在血浆中的时间变化曲线，并成功推断鉴定了其中羟基红花黄色素A的7个代谢产物及同分异构体的分子结构，比目前采用化学结构分析手段更快速、更灵敏。
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基于深度强化学习的多园区能源调度方法，包括：S1：构建分布式园区综合能源系统模型；S2：用基于多智能体的深度强化学习算法解决综合能源系统的动态调度问题，搭建分布式园区综合能源系统的多智能体深度强化学习框架；S3：以实时奖励函数代替目标函数，利用各园区内的智能体与环境互动，寻找分布式园区综合能源系统最优调度策略；S4：将测试集数据用于训练后的智能体进行调度决策，并将其获得的目标成本与经由线性化处理后的综合能源系统模型通过求解器获得的目标成本进行比较，证明算法的有效性。本发明还包括基于深度强化学习的多园区能源调度系统。本发明在促进各园区内的光伏消纳的同时，提高了综合能源系统经济运行的有效性。
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本发明公开了一种底物强化型长期原位生物电化学传感器。该生物电化学传感器基于沉积物微生物燃料电池原理，包括阳极室、分隔材料、阴极和外部电路。阳极周围添加大分子有机底物并置于阳极室内部，形成底物强化型的阳极。阳极室的其余空间由底泥填充，底泥为阳极提供了严格的厌氧环境和微生物接种源，在发酵细菌的厌氧分解下，大分子有机物被缓慢持续地降解为可被产电微生物利用的小分子有机物，从而保证了传感器产电所需底物的持续供给，在实验室测试中可长达6个月维持传感器的正常工作。本发明解决了一般微生物燃料电池作为传感器难以实现长期原位监测的问题，为自然水体环境的长期原位低成本监测提供了新思路。
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本实用新型涉及医学生物化学用装置的技术领域，特别是涉及一种医学生物化学用加热搅拌装置，其可提高工作效率；并且整体高度方便调节，提高适应能力；而且可对上腔室内部进行观察，方便快速检修；包括主体，主体的内部设置有工作腔，并在工作腔内横向设置有第一隔板，工作腔内横向设置有第二隔板，第一隔板和第二隔板将工作腔隔成上腔室、中腔室和下腔室，主体侧壁上设置有第一进入管、第一取出管、第二进入管、第二取出管、第三进入管和第三取出管，主体的顶端和底端分别设置有上电机和下电机，还包括上传动轴、上搅拌叶、下传动轴和下搅拌叶；主体侧壁上设置有第一观察孔，还包括第一把手、第一转轴、第一带动块和第一刷毛。
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基于强化学习的多机器人围捕多目标的分布式决策方法，包括：一、仿真环境初始化，随机生成障碍物、追逐者和逃跑者的状态信息，追逐者和逃跑者都为智能体的机器人；二、获取机器人的观测值信息；三、获取机器人的可行动作，遍历其动作空间得到可行动作集；四、策略神经网络根据观测值信息从当前状态的可行动作集中选择出一个动作；五、仿真环境根据选择出的动作对机器人进行更新并计算执行该动作获得的奖励；六、将四‑五的决策过程存储到经验收集池中；七、重复二‑六直到达到单轮最大的仿真时间；八、根据存储器中的各个智能体与仿真环境的交互信息，使用多智能体强化学习算法进行训练；九、重复一‑八直到达到最大的交互训练轮数。
本发明公开了一种用稀疏化注意力辅助决策的嵌入式多智能体强化学习方法，属于强化学习技术领域。初始化多智能体的效用函数网络参数、混合网络参数和目标混合网络参数；获取每一个智能体的自注意力输出和稀疏化注意力输出；使用门控循环单元模块编码当前观测输出，计算本地常规效用函数和本地稀疏效用函数，分别输入到混合网络中，各自拟合得到常规全局价值函数和稀疏全局价值函数，逐渐降低常规全局价值函数的权重，完成强化学习的训练。在决策推理阶段，各个智能体根据本地观测和自身效用函数来选择动作输出给环境，从而与环境进行交互。本发明可以嵌入到任何基于价值函数的MARL框架中，提升智能体决策的效率和精度。
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本实用新型公开了一种微通道式化学热泵反应器，包括外壳、电机和搅拌叶，所述外壳的左侧设置有水位监测管，所述外壳的右侧安装有出水口，所述电机位于出水口的上方，所述电机的上方设置有传动带，所述转轴的左侧进料口，且转轴的外部设置有转轮，所述搅拌叶位于转轮的下方，且转轮的外部设置有盖板，所述外壳的前后两端设置有固定套，且固定套的内部设置有阻尼杆，所述阻尼杆的前方设置有锁扣，且锁扣的左右两端设置有滑块。该微通道式化学热泵反应器，与现有的普通化学热泵反应器相比，该设备可以增加热量的利用率，从而减少浪费节约成本，同时该设备具有搅拌功能可以加快设备内部的化学药剂的融合速度，从而提高设备的工作效率。
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本说明书实施例提供一种实现隐私保护的更新强化学习系统的方法，其中强化学习系统包括服务端和N个客户端，服务端部署强化学习模型的公共神经网络，N个客户端中各自部署该强化学习模型的线程神经网络，并各自搭建业务环境，其中强化学习模型用于针对业务环境预测业务动作。在该方法中，每个客户端利用其部署的线程神经网络独立地与其搭建的业务环境进行交互，并利用交互数据计算梯度数据，再对梯度数据进行加密后传输至服务端，服务端对每个客户端传输的加密数据进行汇总解密，得到对应于多个梯度数据的梯度和值，用以集中更新公共神经网络的模型参数。如此，可以在防止客户端中本地隐私数据被泄露的同时，实现多个客户端联合训练强化学习模型。
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本发明公开了一种无人车强化学习训练环境构建方法及其训练系统，属于机器人导航领域与机器人仿真平台领域。包括：构建真实场景与仿真场景数据集；数据集增强；图像域转换算法的训练与模型保存；建立仿真环境模型与强化学习算法的API接口。在仿真环境中训练时，无人车模型上的摄像头采集观测到的仿真环境图像，经过图像域转换网络，转变为模拟的真实场景图片，作为状态输入强化学习网络，经过决策输出动作指令，发布给仿真端的无人车模型。在实际应用时，无人车摄像头采集现实中的真实场景图片，由于强化学习算法在训练时的输入的模拟真实场景图片与现实真实场景图片非常相似，因此训练好的算法可以直接迁移或者微调之后迁移至真实场景当中。
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本说明书实施例提供一种强化学习模型的训练方法，该方法包括：获取业务环境的当前状态，其中包括上一轮交互产生的交互内容；基于该交互内容，将多个备选业务动作划分为本轮交互下的可选动作集和禁选动作集；将该当前状态输入强化学习模型，从可选动作集中选取收益预测值最大的可选动作作为本轮业务动作，如此可以避免用户被无关动作打扰，从而提升用户体验；再将该本轮业务动作施加于上述业务环境，得到该业务环境的本轮反馈，基于本轮反馈计算本轮业务动作的收益标签值，并基于该收益标签值构建其他备选业务动作的收益标签值，从而实现可以利用全量备选业务动作训练上述强化学习模型，有效加速强化学习模型的收敛。
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本发明公开了一种基于沉积物地球化学特征识别大洋中脊热液区的方法，本发明通过对沉积物样品进行处理，获取其地球化学组成数据，并计算不同端元组成的沉积物对化学组成的贡献，获得热液来源元素的含量，估计热液来源元素的扩散距离，最后预测调查区热液活动的数量和可能产出的位置。本发明的优点是在大洋中脊热液活动探测中，可以实现活动和非活动热液区的识别，以更准确、方便的确定热液区的位置，具有便捷、高效的特点。
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本发明公开了一种基于深度强化学习的EFSM输入序列生成方法，将输入序列生成问题看作是一个复杂的优化问题，求解最优解的过程就是利用元启发式算法对可执行路径中的每条变迁搜索满足其谓词判断条件的输入参数解；其中，元启发式算法被使用强化学习算法训练好的智能体来代替，智能体通过在本发明设计的动作空间内选择动作来改变输入参数的值，然后根据奖赏函数获取对应的奖赏值以指导下一步动作的选择。本发明可以根据各种客观测试路径有效地生成新的输入序列，可以有效地提高EFSM模型输入序列生成的效率和成功率，并能够在进行回归测试和测试用例生成应用中有效地减少输入序列生成的时间开销。
本发明公开了一种基于强化学习的视频多次遍历(Multipass)编码中码率分配与控制的优化解决方案。在第一次编码结束之后，视频分割为多个不重叠的连续的画面组。针对不同的画面组在第一次遍历(pass)后采集的对组内各帧图像的综合统计信息，通过预测网络得到码率分配和控制决策参数，并执行第二次遍历编码和获取编码结果评分。将统计信息和码控决策参数输入判别网络得到估分，执行强化学习的迭代训练过程。利用强化学习训练得到的预测网络，在编码视频图像第二次遍历前，得到各个画面组的码率分配与控制的最优化策略参数，从而最大可能的提升编码压缩效率。
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本发明涉及一种基于深度强化学习的群智感知激励机制方法，获取参与者位置和移动轨迹信息，将参与者移动过程建模为马尔可夫决策过程，采用深度强化学习预测其在下一个激励周期内的移动轨迹，预测参与者在下一个激励周期结束时的位置分布，通过计算参与者的预测位置分布与数据请求方提供的感知数据目标分布的相对熵，选择大于相对熵阈值区域内的参与者进行激励。本发明避免在同一时间段内对所有参与者进行激励、对同一个参与者在所有激励周期内都进行激励，合理的激励机制解决群智感知参与者收集到的感知数据分布情况与数据请求方提供的目标数据分布之间差异较大、覆盖质量较低的问题；可被广泛应用于移动群智感知领域，降低激励参与者的成本。
本发明公开了一种基于深度强化学习实现人脸识别端边卸载计算方法及装置，包括：获取真实的人脸图片，根据边端人脸识别模型训练得到分类数据，其中，分类数据包括图片名称、id、图片提取出的128维特征向量、终端预测置信度、终端预测值、边缘预测值；将深度学习与强化学习进行结合，定义马尔科夫决策过程的状态空间、动作集、奖励函数和智能体；根据定义好的马尔科夫决策过程，构建Actor神经网络和Critic神经网络，使用分类数据对构建好的Actor神经网络和Critic神经网络进行训练，获得智能卸载决策模型；对智能卸载决策模型的性能与基准查询策略进行对比评估；根据对比评估的结果，将智能卸载决策模型部署到智能终端设备中，进行人脸识别的任务卸载决策。
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本发明提供提高免疫分析仪检测准确性的方法和提高样本中分析物化学发光免疫检测线性范围的方法和试剂，其改进之处均在于生物素标记抗体和亲和素类物质固定的固相先于吖啶酯或吖啶磺酰胺标记抗体加入到样本中并进行孵育，然后加入吖啶酯或吖啶磺酰胺标记抗体，再进行孵育。这种改进可将较高浓度的分析物校准品的发光量显著地或更好地区分开来，从而提高分析物化学发光免疫检测的线性范围，同时显著降低化学发光背景值，而且也能更加准确地测量临床血清或血浆等样品中分析物的浓度。本发明所述方法和试剂与化学发光免疫分析仪配套使用，可用于肿瘤标记物、传染病、激素类、肝病、急性贫血等的检测。
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一种危险化学品储存柜，包括柜体，柜体包括若干个储存格，每个储存格上安装有门，门与储存格间安装有与主控装置连接的电子锁，主控装置设有身份认证装置、信息采集装置、输入输出装置、视频监控装置、警报装置、无线数据传输装置，主控装置与远程服务器连接；柜体的储存格均安装有与温度传感器、湿度传感器、烟雾探测器、除湿机芯和冷却器。本发明能够对柜内危险化学品的储存环境进行实时监测和自动调节；实时读取危化品的储存信息以及进出柜体的情况。解决了人工操作时信息管理不及时、不完善、安全监管不到位的问题，有效提高监管水平与工作效率，保障危险化学品的储存及存取安全。
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本发明公开一种化学气相沉积法制备Co0.85Se超级电容器材料的方法，其中Co0.85Se超级电容器材料为均匀覆盖在镍网上的纳米膜状结构。具体生长包括：1）硒粉和钴粉磨细混匀后倒入石英舟，放入化学气相沉积反应炉石英管中；2）将泡沫镍网放在气流下游靠近石英管管口的位置；3）通入氩气排尽炉中空气，停止通气，高温加热一段时间后，一定流量氩气通入石英管保温，最后炉子自然冷却至室温；4）取出泡沫镍，用去离子水和乙醇反复清洗，干燥，即得。本发明操作简单，不需要复杂设备，Co0.85Se均匀覆盖在镍网上，可大面积制备。合成的Co0.85Se纳米材料电极在三电极体系下测试，在1A/g的电流密度下表现出4462F/g的高比容量，在20A/g的高电流下经过5000次循环充放电后，仍能保持80%以上的比电容值，电荷转移阻抗为0.82?Ω/cm2。
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本发明公开了一种基于图神经网络强化学习的机器人自主控制方法。本发明步骤如下:1、根据环境反馈给机器人传感器的信息和机器人的物理结构，组建机器人的特征图。2、将得到的特征图输入到图神经网络，在训练阶段使用机器人感知到的监督信息对图神经网络进行训练。3、使用训练完成的图神经网络对感知状态信息进行处理，得到更新后的机器人状态信息，预测下一时刻机器人的状态信息。4、使用建立起来的环境模型，以及模型预测控制算法，对未来一步机器人动作进行决策。本发明使用基于图网络的强化学习模型，成功地完成了之前强化学习并不能很好完成的动作提升了机器人自主控制的稳定性和可靠性，使得机器人自主控制更加便于实际应用。
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