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本发明涉及多价多糖或多糖蛋白混合物中各单价多糖含量的检测方法,尤其适用于两种或者多种由化学性质,以及物理性质相同或者极其相似的糖链的混合物,包括与糖链偶联的蛋白等的混合物的分析,本发明的检测方法,包括以下步骤:步骤1、将多糖降解为完整单糖,步骤2、使用常规技术手段定量测定降解后的单糖的含量。
本发明涉及分析化学领域和脂质组学研究领域，具体而言，涉及一种基于UHPLC‑QTrap MS检测斑马鱼脑组织中鞘脂的方法，在进行所述UHPLC测定斑马鱼脑组织蛋白的提取液时，以流动相A和流动相B进行梯度洗脱；所述流动相A为0.3v/v％～0.5v/v％的甲酸水溶液；所述流动相B为体积比为40：(50～70)的0.07v/v％～0.13v/v％的甲酸水溶液：异丙醇。本方法可实现对斑马鱼脑组织中46种鞘脂类物质同步定量和定性有效检测，且耗时短、成本低。
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本发明涉及“微弱光检测装置”,属于化学发光免疫分析仪器领域,它包括测量罩和光电传感器,测量罩的壁上开有反应杯进口和反应杯出口,其特征在于:所述测量罩内有一个紧贴测量罩内壁的测量转盘,所述测量转盘上有一个通过转动能与反应杯进口和出口贯通的反应杯容孔,所述测量罩的壁上有一个测量口,所述测量口一端正对容孔内反应杯杯口转动轨迹,测量口的另一端安装有光电传感器,测量口、测量转盘容孔与反应杯进口或反应杯出口不贯通,使得自然光到达测量室另一端的光电传感器处几乎完全消失,排除了自然光的干扰,检测发光粒子的本底噪声小,极大的提高了检测数据准确性。整个检测过程是在一个循环结构装置中进行的,其结构简单,易于实现自动化。
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本发明涉及一种分析化学中的检测仪器,特别是检测微量氧的气相色谱火焰离子检测装置的技术领域。本发明为了解决准确测定气体中氧的含量及变化,其最少检测量小于0.0002ml氧,从而提供一种只需在已有二氧化碳的甲烷化器上加一支填充碳做的氧转化柱做成的测量微量氧的气相色谱火焰离子检测装置,该装置结构简单,造价便宜。其二是检测氧的灵敏度高,稳定性好,其三一机两用,还可以检测二氧化碳。
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本发明公开了一种快速检测氧化钛中氧空位的方法。该方法先将气体分子乙醚和氧气扩散到氧化钛表面；由于氧化钛表面的氧空位具有强吸附氧气分子的能力，吸附到氧空位的氧气通过捕获一个自由电子形成具有较强氧化性的超氧种类(O2-)，然后，化学吸附态的乙醚分子与O2-反应生成激发态的乙醛分子(CH3CHO*), 激发态的乙醛分子回到基态的过程会产生一定的能量，该能量以光学的形式释放出来，由化学发光分析仪检测其发光信号值，根据氧空位的量与发光信号成正比的关系，得到氧化钛中氧空位的值。该方法具有设备简单、快速、易于操作的优点。其对于在缺陷氧化物中具有广泛研究意义的氧空位的评价具有广阔的应用前景。
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本发明涉及无人库区物流调度技术领域，特别是指一种基于强化学习算法的无人天车路径规划方法及装置。方法包括：通过待规划场景中的障碍点集合与多个任务案例中的障碍点集合，确定待规划场景对应的初始Q表；基于Bellman方程、ε‑greedy贪婪选择策略进行路径预测，并对初始Q表进行更新，生成路径预测对应的Q表；在生成的多个路径预测对应的Q表中，选择满足筛选条件的Q表作为待规划场景对应的规划Q表，将规划Q表对应的路径规划作为待规划场景的路径规划。采用本发明，可以减少迭代次数，提高路径规划的效率。
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本发明属于铀资源勘查领域，具体涉及一种用于砂岩型铀矿勘查的地电化学方法及装置。本发明装置包括聚氨酯泡塑，聚氨酯泡塑用于信息提取，还包括碳纤维棒、导线和小环，通过在聚氨酯泡塑表面开设切口，碳纤维棒插在聚氨酯泡塑内部，碳纤维棒通过小环连接导线，导线与外部电源相连。本发明方法步骤包括布置测点、安装测量装置与回收测量装置。本发明能够准确识别深部隐伏砂岩型铀矿化信息。
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一种基于超浸润微芯片的快速检测水质中重金属的方法，属于材料制备和化学检测分析领域。该方法首先将疏水二氧化硅颗粒和一种氟硅烷在乙醇溶液中反应制得超疏水的二氧化硅悬浮液；随后将悬浮液涂覆在双面胶一面得到超疏水表面；最后在指定区域等离子体刻蚀得到超亲水微孔得到超浸润芯片，利用胶带的粘性可将超浸润芯片粘贴到特定基底器材上。这种超浸润芯片可以将显色试剂浓缩、富集在超亲水微孔上，制备上好的超浸润芯片通过简单蘸取操作即可把被检测液固定在超亲水位点上，利用亲水点上固定的检测试剂实现比色法检测。本发明方法既解决了传统仪器分析方法的高成本问题，又解决了化学分析法操作繁琐问题，适用于水溶液的快速现场检测。
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本发明提出了一种基于拟合强化学习的空战行为建模方法，解决了虚拟空战仿真中战术动作的智能决策问题。本方法包含：对飞机作战过程的轨迹进行采样；在状态空间中对效用函数进行拟合，通过贝尔曼迭代和最小二乘法拟合对效用函数进行近似计算；作战决策，通过前瞻测试，在预测过程中采用所拟合的效用函数进行动作决策，根据预测的执行结果确定最终执行的动作。本发明方法可有效提高效用函数的拟合效率以及获取效率，相对传统方法，本发明方法能更快地获取最优行动策略。
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本发明提供了一种辣椒素的定量检测方法,其包括利用近红外光谱仪采集样品中辣椒素的光学数据,与通过化学分析方法测得的样品中辣椒素含量数据之间进行关联,采用偏最小二乘法建立校正模型,将待测样品辣椒素的光学数据代入该模型,得到待测样品的辣椒素含量。本发明所建的辣椒素定量分析模型精度好,可以准确和可靠地预测实际样品的辣椒素含量,采用本发明近红外光谱方法测定的辣椒素含量与化学分析方法测定的结果之间没有显著性差异,可实现对辣椒素含量的非破坏性检测。
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本发明公开了一种有机污染场地原位低温强化化学氧化修复系统及方法，系统中，加热电极分布插设于有机污染场地的土壤和地下水中，以将土壤和地下水加热至50℃～70℃；输送单元将配药单元配制完成的氧化药剂输送至有机污染场地的土壤和地下水中；智能监测控制装置包括温度监测传感器、pH监测传感器、含水率监测传感器、电导率监测传感器和氧化还原电位监测传感器，分别分布设置于有机污染场地中；抽提装置通过抽提管路将修复过程中产生的气体或水抽提至尾气及废水处理装置进行集中处理。通过本发明的技术方案，低温加热活化氧化剂促进了污染物增溶、脱附，降低了能耗，提高了氧化药剂的传质性，自动化程度高，修复效率高，无二次污染。
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本发明涉及一种基于强化学习的电力设备碳中和处理装置，所述装置包括：网络应用部件，用于将次日之前设定数量的多天的工业园区在与某一预测时刻相同时刻排放的多个碳排放总量作为开展智能体学习过程后的前馈神经网络的输入层的输入数据，并执行所述前馈神经网络以获得次日所述工业园区在所述某一预测时刻排放的碳排量总量；策略辨识部件，与所述网络应用部件连接，用于基于接收到的次日所述工业园区在所述某一预测时刻排放的碳排放总量确定次日所述工业园区在所述某一预测时刻的碳中和策略。通过本发明，能够替换原有的电力设备碳排放总量的实地测量机制，通过形成碳排放总量的提前预测机制，从而形成可靠有效的园区碳中和实施策略。
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一种发酵类或化学合成类制药废水处理的技术评估方法,先构建制药废水处理技术评估指标体系,再确定各级指标权重,通过专家咨询确认各级指标的相对重要等级,建立两两比较判断矩阵,采用数学方法解出判断矩阵的特征向量,并通过一致性检验,确定各指标的权重,然后进行评估指标隶属函数的确定,在赋值之前将各种指标进行归一化处理,转换为[0,1]区间的数值,对定量因素隶属函数采用升半梯形表达式,得到各个指标的定量隶属函数,最后制定制药行业水污染防治最佳可行技术筛选准则,本发明实现对制药行业现有水污染防治技术进行评估,为制药行业废水达标排放提供技术保障,为国家水环境技术管理体系提供技术支撑。
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本发明提出一种基于深度强化学习的实时分布式无线网络调度方法和系统，包括：获取由多个接入点和用户节点组成的无线网络；在测试阶段的每个时隙，接入点根据部分数据流对应的发送队列信息，得到各数据流的状态，同时获取之前对无线信道的历史观测信息将数据流的状态和历史观测信息输入至决策模型，接入点执行决策模型输出结果对应的调度决策；在训练阶段，网络中存在的全局决策模型获取所有数据流的状态信息，并给出每个接入点的最优决策动作，接入点执行专家网络给出的最优决策动作，同时将部分数据流的状态，信道的历史观测信息，最优调度决策动作作为交互信息存储至各自的经验回放池中，从各自的经验回放池中抽取经验，训练更新当前决策模型。
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本发明公开了一种基于深度强化学习的可变车道及交通信号协同控制方法，包括采集交叉口状态观测值，包含车辆数据、信号灯数据、可变车道数据，并进行预处理后输入至神经网络；神经网络基于强化学习不断训练更新，直至模型收敛；基于训练好的神经网络进行最优控制，输出最优控制策略。本发明实现了可变车道和交通信号的耦合控制，并且可以根据交叉口区域的实时状态，进行实时的最优控制，不需要人工作业，可变车道的切换和交通信号的控制完全根据车流数据进行自适应调节，并且没有造成车辆二次停车，优化了信号控制交叉口的时空间资源利用效率。
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本发明提供通过微纳米臭氧气泡对地下水氯代烃污染的原位化学氧化修复方法。还提供一种用于地下水氯代烃污染的原位化学氧化修复系统，所述系统包括：臭氧制备系统、微纳米臭氧气泡水制备系统、强化剂注入系统、废气收集处理系统以及井下注入、监测和抽气系统，臭氧制备系统与微纳米臭氧气泡水制备系统之间通过管路连接，废气收集处理系统与井下抽气系统通过管路连接；微纳米臭氧气泡水制备系统和强化剂注入系统通过管路连接到井下注入系统中，原位处理受氯代烃污染的地下水。也提供了所述处理系统的使用方法。本发明用于氯代烃污染的地下水修复，大幅度提高修复效率；可移动化使用，控制器均放在集装箱中，可实现自动化。
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本申请提出了一种基于光谱库优化学习的多光谱图像光谱超分方法，包括：获取高空间分辨率的多光谱遥感图像、涵盖图像观测区域地物类别的光谱库、光谱库的波段配置矩阵和拟重建高光谱遥感图像的波段配置矩阵；对光谱库的波段配置矩阵和拟重建高光谱遥感图像的波段配置矩阵进行匹配获得特定波段光谱库；对多光谱遥感图像和特定波段光谱库进行稀疏表示，并通过优化学习获得表达特定波段光谱库的光谱字典和等价稀疏系数；通过表达特定波段光谱库的光谱字典和等价稀疏系数的乘积获取光谱超分辨后的高空间分辨率的高光谱遥感图像。本申请实现了由单帧多光谱图像到高光谱图像的高精度与高稳定的光谱超分辨率重建。
本发明公开了基于分区控制的地下水污染原位化学氧化处理方法及系统，属于地下水修复领域。包括药剂储存单元、药剂注射单元、加压单位、监测单元、计量与控制单元和原位注射井。本系统是利用空气压力将氧化药剂通过注射井原位注入到地下水中，同时监测原位氧化反应过程中地下水的pH、氧化还原电位和电导率等关键指标，根据上述监测指标的变化自动调整注射量和注射频率等运行参数。在有效修复地下水污染的同时，还可根据地下水实时监测数据调整原位氧化药剂注射量，有效降低修复成本。
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本发明属于一种铀矿勘查方法，具体公开一种地球化学元素组合示踪勘查热液型铀矿的方法：测量勘查区土壤中的铀分量；测量210Po；制作铀分量、210Po元素平面等值线图；根据铀分量/铀总量比值判断是否为矿致铀分量异常；若为矿致铀分量异常，则进一步判断：①通过铀分量等值线图看是否有铀分量异常浓集中心；②通过210Po等值线图看是否有铀分量、210Po异常组合；③铀分量异常区是否与有利成矿断裂构造蚀变带对应复合地段；若步骤①-③的结论至少有2条为肯定，判定存在热液型铀矿。本发明通过提取、测定地表土壤样品的铀分量、210Po，可以探测出覆盖层厚度数十米至几百米的热液型铀矿。
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本发明适用于化学机械抛光技术领域，提供了一种化学机械抛光方法、系统及控制设备，其中方法包括：在抛光期间对晶圆膜厚进行在线测量，以获取晶圆的第一膜厚形貌和预设时间后的第二膜厚形貌；根据所述第一膜厚形貌、所述第二膜厚形貌以及期望膜厚形貌，计算实际去除速率和期望去除速率，其中，所述实际去除速率为晶圆由所述第一膜厚形貌抛至所述第二膜厚形貌的实际膜厚去除速率，所述期望去除速率为使晶圆由所述第二膜厚形貌达到所述期望膜厚形貌所需的膜厚去除速率；将所述实际去除速率与所述期望去除速率进行比较以调整抛光参数中的压力配方，并按照调整后的压力配方进行抛光。
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一种基于强化学习和好奇心的迷宫机器人路径规划方法，属于移动机器人技术领域。该模型以强化学习为基础，包括Q‑learning算法，好奇心算法，以及回溯强化。其中，好奇心算法包括一个BP网络，联想记忆网络和内部奖励三部分。算法首先感知所在节点以及状态；随后根据好奇心算法进行好奇心奖励计算，而后根据Q‑learning算法更新公式计算Q值；选择动作；发生状态转移；到达目的地后进行回溯强化；重复以上过程直至学习到最短路径。本发明引入基于预测误差的好奇机制，使得算法对未知环境有更好的探索能力，同时也降低了重复探索的次数，减少了学习过程中的寻路时间。使得机器人在迷宫中能更好更快地寻得最优解。
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本发明方法提供一种增强现实环境下多智能体对抗仿真环境实现方法，利用深度强化学习网络结合课程学习预测各个智能体行为并作出决策，再将训练完成的强化学习智能体模型迁移至增强现实环境中，能够解决增强现实对抗仿真环境中虚拟多智能体协作策略单一造成的人机交互体验不佳的问题，具有使真实用户和虚拟多智能体之间协作对抗策略灵活多变的效果。
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一种化学驱多介质中心通道型配注器，上接头一端连接油管，另端连接外套筒一端；外套筒另端连接下接头主体外螺纹端，下接头主体一端内螺纹连接下接头插入密封短节一端；下接头主体另端外螺纹连接下接头变扣一端，下接头主体另端内螺纹连接下接头双公短节一端；下接头变扣另端连接油管；下接头双公短节另端连接油管；外套筒内由靠近上接头端向另端依次设相互连接的调节套和节流内套管；节流波纹管套设在节流内套管外壁，节流外套管套设在外套筒内，节流外套管外壁与外套筒内壁紧贴；节流内套管背离上接头端螺接波纹管锁紧接头；可实现单层注入量、压力、温度在线测试和单层流量在线调整，满足化学驱注入井多介质多层段注入的需求。
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一种纳升级样品核磁共振检测数字接收机,适用于对体积小于500纳升的生物-化学液态样品进行核磁共振波谱分析。本发明数字接收机是基于一次模拟混频、一次中频采样与数字正交检波的信号检测方法,所述接收机由射频前置低噪声放大器、射频增益控制器、混频器、中频可变增益放大器及数据采集卡等依次串联构成。核磁共振接收线圈感应得到的信号被送入接收机后,首先经前置低噪声放大器等器件放大,然后将放大后的信号送入一个混频器,得到中频核磁共振信号,再对该中频信号进行进一步放大及低通滤波,最后,利用数据采集卡对该中频信号进行模数转换,为后续的基带数字正交检波准备数据。
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本发明涉及一种基于深度强化学习的数据中心业务负载调度方法及系统，该方法包括：步骤S1：对异质业务负载的特征信息进行读取；步骤S2：对服务器可用计算资源进行实时监测；步骤S3：根据负载的特征信息、服务器可用资源以及实时电价，作出调度决策；步骤S4：采用马尔可夫决策过程对调度过程进行建模，以数据中心用电成本最小化为目标，使用蒙特卡洛策略梯度算法对调度器进行训练。本发明所提供的基于深度强化学习的数据中心业务负载调度方法及系统能够在保证任务执行逻辑和服务质量的前提下，实现数据中心的电费成本优化，降低云服务提供商的运营成本，有助于互联网行业的绿色低碳可持续发展。
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本发明公开了一种在车联网中基于深度强化学习的协同边缘缓存方法，包括以下步骤：步骤1、根据移动车辆、RSU和基站的结构，建立系统缓存模型。步骤2：系统吞吐量计算模型：步骤3：基于深度强化学习的问题求解算法：本发明利用真实的仿真环境，从而保证仿真结果的性能能够对真实场景中的性能进行估计和近似。根据历史内容请求记录预测内容流行度，以最大限度地提高车辆从边缘设备RSU获得的数据吞吐量；本发明使边缘设备的缓存资源得以充分利用，从而减轻基站负担。
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本发明提供一种化学机械抛光研磨液动压分布和研磨去除率的确定方法，给定待研磨晶圆与研磨垫之间研磨液的厚度，根据研磨液的性质、研磨垫的角速度和液膜厚度确定研磨液的动压分布以及晶圆受到研磨液的作用力；根据研磨液和研磨垫的性质确定研磨时晶圆受到研磨垫和研磨粒子的作用力；结合晶圆受到的外力，判断晶圆所受作用力和力矩是否平衡，如果否，修正液膜厚度，重新确定晶圆受到的作用力和研磨液的动压分布；如果是，确定晶圆的研磨去除率。本发明能够预测晶圆经过化学机械研磨后的表面形貌，为CMP工艺建模提供指导；同时，能够反应研磨表面的变化特征，为集成电路版图的可制造性设计提出修改意见，从而提高产品良率。
本发明涉及一种基于DQN深度强化学习算法的单一水库智能防洪调度方法，包括：构建基于人工智能的水库调度“无监督深度学习”模型、以水库发电调度为基础建立DRL的奖励反馈，以及基于水库实测入库径流过程建立针对某水库的调度人工智能专家。与动态规划求解的最优发电调度过程进行对比，本发明所述基于DQN深度强化学习算法的单一水库智能防洪调度方法的发电调度结果，明显优于传统的基于决策树的水库发电调度结果，说明本发明所述水库调度“无监督深度学习”模型具有很强大的学习能力和决策能力，在水库调度决策中具有很强的适应能力。
本发明公开了一种基于深度强化学习的无参考超高清视频质量客观评价方法，被测超高清视频经过抽帧和下采样处理后，得到低分辨率的帧图像序列。将该帧图像序列逐帧送入基于深度学习的空域失真特征提取网络，得到与每一帧对应的空域失真特征。将上述特征逐帧送入基于深度强化学习的超高清视频质量评价网络，该网络根据输入的每帧空域失真特征对视频质量分数进行动态调整。当图像帧序列的最后一帧输入模型后，可得到整个视频的质量评价分数。本发明利用深度学习网络全面感知并提取超高清视频的空域失真特征，对超高清视频的失真信息进行全局融合并模拟人类视觉感知过程对视频质量进行评分。本发明性能优于传统的无参考视频质量客观评价方法。
本发明公布了基于目标分层双感知域的强化学习的无人车路径规划方法，充分考虑无人车的动力学约束；通过设定子目标层级缩小地图区域的维度；通过目标分层方法使得子目标层处在安全区的中间部位；通过设置双感知域包括障碍物感知域和目标发现域减少观测输入，将障碍物感知和目标发现分开解耦；实现基于目标分层双感知域的深度强化学习的无人车路径规划。本发明方法对不同维度的地图都能够适应使用，且在训练中避免了维数灾难，计算效率高，适用性强，能够满足实时路径规划的实际需求。
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