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环状数据对比方法，用于对比第一环状数据和第二环状数据，其特征在于：将第一环状数据的各个单元与第二环状数据的单元进行对比；对对比结果进行统计。环状数据对比方法、人工智能、图像处理、数据库、互联网搜索、通讯、化学模拟系统，具有前述的数据查找方法。本发明运算方便，资源消耗少，收敛稳定，运算时间易预测，提供了一种新思路，数据关联性小，运用在并行运算中时间效率特别高。
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本发明提供了一种基于深度学习的前列腺癌分类检测系统，包括前列腺CT图像采集模块，前列腺CT图像采集模块和前列腺CT图像分析模块数据连接，前列腺CT图像分析模块和前列腺癌分析模块数据连接，前列腺癌分析模块和前列腺癌分类模块数据连接，前列腺癌分类模块和前列腺癌样本检测模块数据连接，前列腺癌样本检测模块和前列腺癌类别数据库模块数据连接，前列腺癌化学分析模块和前列腺癌分类显示模块数据连接，前列腺癌分类显示模块和前列腺癌分类检测数据参数模块数据连接，通过前列腺癌分类数据显示单元进行有效的数据显示，通过前列腺癌分类数据参数显示单元进行数据参数的显示。
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本实用新型公开了一种用于化学热处理的滴量仪，具有用于自动记录液剂滴数的滴光板，该滴光板包括：半圆槽，用于收集液剂；滴嘴，固定连接在半圆槽的底部，与半圆槽连通；滴光管，固定连接在半圆槽的底部，并且套设在滴嘴的外部；光电计数器，固定连接在滴光管的管壁上，用于测量从滴嘴流出的液剂的滴数，并且发送滴数的数量的脉冲信号。本实用新型滴量仪有效提高了现有技术中滴量仪工作的精确程度和安全程度，进而提高了工件的质量。
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本申请提出了一种大米中重金属镉的快速检测方法，涉及化学含量分析技术领域。一种大米中重金属镉的快速检测方法，包括以下步骤：分别采用镉含量为0～100ng的梯度标准使用溶液进行检测，绘制以镉的绝对质量为横坐标，以得到的积分吸光度值为纵坐标的标准曲线；将大米样品粉碎后，在空气条件下干燥和燃烧，然后在富氢气流中进行热解和原子化，最后测定其吸光度值，对照标准曲线，计算出样品中的重金属镉的含量。本申请提供的大米中镉速测方法是直接固体进样无需前处理定量检测方法，不需要任何化学试剂，满足大米中镉的测定，极大地缩减了检验时间；在检验过程中不需要额外化学试剂，污染小，投入低，可靠性强，能快速准确定量。
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本发明提供了一种基于主动强化学习的装备目标识别方法及人机智能体，通过获取目标单元的时间态势，并进行特征向量编码，输入神经网络模型进行训练，在每个时间点模型自动推断是否需要引入人类经验指导进行学习训练，并得到每个目标单元在各时间步的目标预测结果及一个时间片段的目标分类结果，最后根据奖赏值对网络模型进行更新。本发明通过将人类经验指导引入机器的目标分类学习中，根据训练数据的模型输出结果自动推断出如何识别目标类别，经实验验证，在引入人类经验指导的模型训练后，可以实现更精确的目标分类，大大减少了人力消耗。
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一种在真空室外加热和测温并可调节高度的化学辅助离子束刻蚀系统样品台。它是在台面下面接上波纹管和支撑杆,波纹管另一端通过圆环柱接在法兰上,法兰通过管壁与真空室底端法兰相连,使加热和测温部分与真空室隔离,便于在大气中进行操作,支撑杆通过一固定件伸出来,下端有螺纹,旋上螺母可调节台面高度。
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本发明公开了一种食材质量检测系统，包括：n个光谱仪模块、建模模块和云端处理模块；其中，建模模块用于根据预设类别的食材样品的化学性质信息和对应的光谱信息，建立与各食材样品相应的质量光谱模型；云端处理模块用于存储各质量光谱模型，并根据对应的质量光谱模型对光谱仪模块获取的当前检测食材的化学性质信息进行分析；光谱仪模块用于获取当前检测食材的类别信息和光谱信息，并将该当前检测食材的类别信息和光谱信息发送至云端处理模块，以及接收云端处理模块反馈的该当前检测食材的化学性质信息。实现了对食材质量的快速无损检测，方便餐厅和监管部门实时监测和追踪食材质量。
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本发明公开一种基于深度强化学习的无人机集群多目标搜索方法及系统，该方法步骤包括：S1.对无人机集群多目标搜索进行建模，构建包括集群决策模型、无人机及地面目标的运动学模型、无人机之间的通信模型以及无人机对地面目标的观测模型，并为集群中各无人机分别独立配置神经网络模型；S2.进行多目标搜索时，由集群中各无人机各自的神经网络模型分别输入无人机对地面目标观测数据以及各无人机之间的通信数据，各无人机根据各自的神经网络模型的输出动作获取所需执行的动作，并对各自的神经网络模型的参数进行更新。本发明能具体实现方法简单、计算复杂程度低、鲁棒处理能力强、搜索效率高以及实时性好等优点。
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本发明涉及一种森林土壤斥水性化学改良剂及其制备方法，该森林土壤斥水性改良剂的组成为柠檬酸、草酸、枯枝落叶粉末、腐殖质、有机肥和水组成，其制备方法包括先将枯枝落叶粉末、腐殖质、有机肥、水按重量或体积按一定比例置于瓷质容器，保持温度在50±5℃，连续搅拌1小时，再将柠檬酸、草酸按重量或体积配比称重置于瓷质容器，保持温度在50±5℃，连续搅拌1小时，降至室温(约25℃左右)，经抽样并检验合格后进行计量并包装上市，即为森林土壤斥水性改良剂成品。本发明的森林土壤斥水性改良剂生产工艺简单、原材料丰富、成本低和销售价格低，改善森林土壤斥水性及其他理化性质的改良剂。
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本发明公开了一种尿干化学试纸条图像采集装置，包括箱体和相机，所述箱体固定在支架上，所述箱体内部安装有滑轨，所述滑轨一侧滑动连接有滑块，所述滑块下端固定连接有支杆，所述相机通过螺栓安装在支杆一侧，所述箱体内部下端固定连接有定位柱，所述定位柱上连接有支撑板，本发明将相机设置在箱体中，箱体内壁增加的光源用于配合对放在试纸定位座上的试纸辅助照明，同时可以根据需求封闭箱体，使得箱体内部环境与外界隔绝，维持照明的稳定，使得相机收集的图像更为稳定，保证测试的精准，箱体内部通过滑轨连接的滑块，同时滑块端部通过支杆配合连接相机，方便调节相机的位置，用于适应不同的试纸测试需求，调节简单。
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本发明公开了一种微量黄体生成素检测方法。包括(1)无黄体生成素血清的制备:(2)睾丸间质细胞的准备:(3)受检者血清样品中黄体生成素的分析:(4)将睾酮的检测结果在黄体生成素标准曲线上反算,查出待测样本中黄体生成素浓度。可以检测极低浓度LH;本发明的方法灵敏度大大提高;比现有睾丸细胞法比放免法敏感100倍,比化学发光法敏感1000倍。
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本发明保护一种在房建工程中的化学植筋方法，所述方法包括以下步骤：（1）定位；（2）钻孔；（3）清孔；（4）钢材除锈；（5）锚固胶配制；（6）植筋；（7）固化、保护；（8）检验。本发明有效加快了框架柱、梁板等施工进度；有效解决了植筋位置的准确性，提高了施工进度和施工质量。
本申请涉及一种基于数据增强的逐像素Q值估计离线强化学习方法和装置。所述方法包括：通过从离线数据集中采样小批量的原始输入观测，通过常见的图像变换算法对小批量的原始输入观测进行数据增强，并对输入观测的Q值进行正则化处理，最终训练得到用于决策的Q值网络。本发明通过使用标准增量方法扩大训练数据集，通过正则化输入观测的Q值避免高估离线数据集数据分布附近的数据，并显著提升了算法泛化性；将数据增强与基于像素观测的离线RL算法结合起来的方法，不需要对底层RL算法进行额外修改，使得该方法易于实现，并可扩展应用到其他基于Q值估计的离线RL算法，可扩展性强，实用性佳。
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本申请涉及一种区块链网络中基于深度强化学习的云存储公开审计方法，包括：数据拥有者获取用户私钥及用户公钥；数据拥有者获得加密文件块及哈希标签；数据拥有者将加密文件上传到云端，将哈希标签广播给区块链中的所有网络节点，并将哈希标签添加到区块链网络中；公开审计者基于审计请求，将经过签名的MHT证明根值PBC发送给数据拥有者；云服务提供者基于审计挑战，验证数据拥有者的外包数据，并将经过签名后的MHT证明根值Pcsp发送给数据拥有者；数据拥有者通过检验是否同时满足PBC＝Pcsp以及双曲线映射，以判断数据拥有者存储在云端的数据的完整性和正确性。该公开审计方法最大程度减少了系统长期开销，提高了云存储中公开审计的安全性。
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本发明公开了一种新型检测H2S荧光分子探针的制备方法和应用，该探针的结构式如（1）所示。本发明提供的一种新型检测H2S荧光分子探针，具有高灵敏性、高选择性、适合裸眼检测等优点；本发明制备的荧光分子探针能在PBS缓冲溶液中定量检测H2S, 同时该探针含有线粒体定位基团，能够应用到活体细胞线粒体中H2S的分析检测；探针溶液加入H2S以后由红色变为无色，适合裸眼检测；并且不受SO32?, NO3?, NO2?, SCN?, CN?, SO42?, HSO4?, HSO3?, S2O32?, S2O82?, Cys, GSH, 丙胺等阴离子或分子的干扰，即使在干扰物存在的条件下，该探针分子也对硫氢根离子具有很好的响应。因此，该荧光分子探针在生物化学、环境科学、分析化学等领域具有实际的应用价值。
本发明涉及的是化学分析检测技术领域，具体涉及一种多多信号比率型区分检测H2O2和H2S的荧光探针的制备方法以及该荧光探针在体外和活细胞内检测H2O2和H2S方面的应用。该探针化合物的结构式如式(I)所示。我们将两种识别基团通过染料的桥连构建到一个分子上，比率型荧光信号通过两个荧光信号的比值作为输出信号，探针分子本身的自校准能够克服诸如探针浓度、仪器灵敏度和环境因素带来的影响，提高荧光检测的准确性。通过探针与H2S和H2O2反应后获得不同组合的荧光信号来实现对H2S和H2O2的区分检测。此外该系列化合物有望在生物医药，光电以及环境保护领域有着较好的应用前景。
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本发明涉及隧道施工技术领域，具体涉及基于隧道长期变形控制的电动化学注浆加固系统及方法，注浆管、排水管、注浆控制装置、监测装置和智能伺服控制系统；所述注浆管和所述排水管沿隧道纵向固定布设于盾构隧道管片外两侧土体中或贯穿盾构隧道道床和盾构隧道管片固定于土体中；所述注浆控制装置包括控制阀门、导线、浆液制备和注射装置、电源装置和注浆控制室，所述浆液制备和注射装置、电源装置位于注浆控制室内，所述电源装置通过所述导线分别电连接控制阀门、所述注浆管和所述排水管，所述监测装置位于盾构隧道管片内部，用于监测隧道内部结构变形，本发明提出了一种更为智能有效的方法来控制运营期间盾构隧道的长期变形问题。
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本发明公开了一种面向多无人机碰撞规避的深度强化学习训练加速方法，其包括：步骤S1：基于马尔可夫决策过程对完全分布式的无人机集群避障问题进行形式化建模；步骤S2：构建深度神经网络构建观测输入‑动作输出的映射、网络更新方法；步骤S3：融合人类经验以加速训练。本发明具有原理简单、训练智能化程度高、可加速深度强化学习训练过程等优点。
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本发明公开了一种基于模仿与强化学习的医药机器人自主避障方法及系统，该方法包括：步骤1：设置医药机器人医药搬运场景；步骤2：获取专家演示二元组数据；步骤3：构建基于模仿学习和强化学习的医药机器人移动控制模型；步骤4：模型训练；步骤5：对医药机器人进行自主控制。本发明在医药机器人移动控制模型中将图注意模块引入价值网络中，使能够适应智能体和障碍物数量不确定的不同环境，同时，区分了医药机器人可观测范围内不同智能体和障碍物对移医药机器人的影响，使其能够更好地做出决策。只需一组网络参数就可以适用于处理各种情况，即网络具有较好的泛化性。
本发明公开了一类同时检测羟基自由基和粘度的双功能荧光探针，该类分子探针的化学结构通式如下：
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本实用新型涉及一种气动单缸单液式化学灌浆泵,包括气缸、液缸和活塞杆,其特征在于其还包括通过位移传感器连接杆与活塞杆连接的用于测量液缸位移的位移传感器,所述气缸上设置有出浆电磁气阀和进浆电磁气阀,所述液缸上设置有进浆电磁液阀和出浆电磁液阀。本实用新型通过位移传感器,可以准确计算灌浆时的流量,从而随时调整灌浆速度,保证化学灌浆质量。本实用新型采用软件控制,实时监控和记录化学灌浆时的数据,保证数据的准确性。本实用新型结构简单,轻便,体积适中,计量准确,操作方便。
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本发明公开了一种基于深度强化学习的越野车三维路径规划方法，构建一个基于价值的越野车三维路径规划的深度卷积神经网络模型，以最优动作价值函数为学习目标，构建随越野车移动的动态全局地图作为观测输入，设计综合考虑路程和能耗的奖励函数，根据目标距离设计深度强化学习的探索策略，最后结合探索策略和奖励函数对深度卷积神经网络模型进行端到端的训练，以使越野车从起点到终点的行驶过程中获得的奖励最大，实现越野车的三维路径规划。采用上述方法规划出的越野车三维路径，综合考虑了路程和能耗，在探索过程中可以兼顾方向性和随机性，为三维地图中的越野车规划出路程和能耗折中的节能路径。
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一种消除碳烟影响的CH*化学发光分布获取方法，首先搭建由同轴扩散燃烧器、供气系统、Edmund 65197滤光片、Edmund 65198滤光片、Edmund 65200滤光片、ICCD相机以及计算机构成的测试系统。在ICCD镜头前分别加装中心波长为420nm的Edmund 65197滤光片、中心波长为430nm的Edmund 65198滤光片、中心波长为442nm的Edmund 65200滤光片，计算机控制ICCD相机依次对同轴扩散燃烧器所产生的射流扩散火焰进行拍摄，取得三组火焰发光图像。由于利用Edmund 65197滤光片和Edmund 65200滤光片拍摄的两组火焰发光图像中都只有碳烟发光而没有CH*化学发光，基于这二者可获得CH*所在的430nm处的碳烟发光图像；从Edmund 65198滤光片拍摄的火焰发光图像中将求得的430nm处的碳烟发光图像减去，即可得到准确的CH*化学发光分布。
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本发明公开了一种红外快速检测苎麻叶片木质纤维素含量的方法，首先采用化学测量法测定样品苎麻叶粉中纤维素、半纤维素、木质素和木质纤维素的组分含量；采用近红外农产品品质测定仪扫描样品苎麻叶粉的吸收光谱数据；然后选择纤维素、半纤维素、木质素和木质纤维素的光谱预处理方法；利用扫描的吸收光谱数据，结合化学测量法的检测值和光谱预处理方法获得的光谱数据建立光谱分析模型；选取其他苎麻叶粉对光谱分析模型进行校正；最后利用校正后光谱分析模型获得的初步预测值与化学实际测量值建立定标方程，并利用定标方程预测待测苎麻叶中纤维素、半纤维素、木质素及木质纤维素的含量。快速、高效的检测苎麻麻叶片木质纤维素含量。
本发明公开了一类通过蓝、绿、黄三种不同的荧光发射信号同时区分检测细胞中高半胱氨酸(Hcy)、半胱氨酸(Cys)和谷胱甘肽(GSH)的多信号荧光分子探针，该类多信号分子探针的化学结构通式如下：其中，R＝氢/烷基/芳香基。该类多信号荧光探针能在同一检测条件下利用探针与Hcy、Cys和GSH发生不同的化学反应，生成不同的荧光物质，从而在特定激发波长下发射蓝、绿、黄三种颜色的荧光，达到同时区分检测Hcy、Cys和GSH的目的。探针与Hcy反应后在375nm激发波长下发射467nm的蓝光，与Cys反应后在400nm激发波长下发射503nm的绿光，与GSH作用后在500nm激发波长下发射568nm的黄光。该类多信号荧光分子探针能够用于L‑02(正常肝细胞)细胞中的Hcy、Cys和GSH的同时荧光成像分析。
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本发明公开了一种基于强化学习的自适应广域电磁法激电信息提取方法，其特征在于，通过定义敏感度作为反演参数识别的特征，同时采用强化学习的方法来实现自适应反演参数的识别和正则化设置，从而实现智能化的激电信息提取。通过本发明方法，由于反演前期电阻率对观测数据的影响远大于极化率，因此电阻率的敏感度将高于极化率，此时的反演以电阻率为主，对电阻率参数施加先验信息约束，对极化率参数施加强限制约束；而后期电阻率趋于稳定，极化率的敏感度将高于电阻率，此时的反演将以极化率为主，对极化率参数施加先验信息约束，对电阻率参数施加强限制约束；而具体的正则化系数和约束施加通过强化学习对反演阶段的判断结果进行设定。
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针对当前反无人机系统单一拦截装备在暂时性的任务分配中无法有效压制无人机的问题，本发明公开了一种基于强化学习的反无人机任务分配方法，包括：对改进的DQN算法初始化，改进的DQN算法是指相对于DQN算法，采用当前时刻的状态来预测Q值；通过改进的DQN算法完成智能体的训练与优化，在智能体训练完备之后保存网络参数；将无人机状态信息S输入强化学习模块，通过强化学习输出次优解X，即初期的分配策略；通过进化算法对强化学习生成的次优解进行优化，生成目标分配的最优解；对所述的最优解进行解码，获得反无人机的任务分配方案。本发明中通过改进的DQN算法训练的智能体拦截表现更为精确，任务分配更加高效且适用。
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本发明公开了一种基于深度强化学习的气体泄漏源自主搜索及定位方法，包括：1)建立泄漏气体正向扩散模型以及传感器探测模型；2)进行气体泄漏源搜索过程的建模；3)将建模得到的气体泄漏源搜索过程转换为马尔科夫决策过程，并设计状态特征；4)构建深度强化学习框架；5)利用深度强化学习训练寻源策略。本发明基于深度强化学习的气体泄漏源自主搜索及定位方法针对气体泄漏事件能够快速进行自主搜索与定位，具有较高效率与精度，具有适用范围广，搜索性能好，搜索时间短、速度快，湍流环境中鲁棒性强的优点。
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