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本发明提供了一种基于连词标记和强化学习的自然语言推理方法，包括以下步骤：(1)在连词预测任务上训练一个连词预测模型；(2)在自然语言推理模型中，输入前提和猜想文本并使用编码器对其编码，得到表达矩阵；(3)将连词预测模型的编码器嵌入到自然语言推理模型中，将步骤(2)编码过程中得到的前提和猜想的词向量送入预训练好的编码器并输出表达向量；(4)将自然语言推理模型的编码器和嵌入的连词预测模型中的编码器在注意力机制中交互，得到一个注意力向量；(5)将注意力向量转化为概率分布并输出结果。利用本发明，通过迁移其他监督学习任务所学到的知识，大大提升了在大规模数据集上进行自然语言推理任务的准确率。
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本发明公开了一种金属有机框架荧光探针及其在硫化氢检测中的应用，该金属有机框架荧光探针的制备方法包括如下步骤：（1）制备合成含有未配位羧基的UiO?66?(COOH)2；（2）利用搅拌加热，将金属离子Eu3+和Cu2+成功配位UiO?66?(COOH)2的未配位羧基上，得到荧光探针Eu3+/Cu2+@UiO?66?(COOH)2。本发明的金属有机框架荧光探针稳定性较好，该探针可用于硫化氢快速识别、定量检测，而且具有较高的选择性和较好的抗干扰能力；可以实现比率荧光分析，大大消除检测条件差异对结果的影响，提高检测的灵敏度。可用于环境、生物、化学等样品中硫化氢的检测。
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本发明公开了一种基于荧光光谱的苹果黄酮含量无损检测方法，该方法通过使用特定波段波长的激发荧光照射苹果表皮，使用光谱仪采集反射的荧光光谱，然后通过传统的化学方法测定相应区域的黄酮含量，利用主成分分析法分析采集到的荧光光谱与黄酮含量直接的关系，建立一个用于预测苹果黄酮含量的预测模型，根据该预测模型分析待测苹果的荧光光谱得到其黄酮含量，实现苹果黄酮含量的无损检测方法。与传统的化学检测相比，不需要配置试剂与复杂的操作，只需要通过LED进行荧光激发，就可以实现黄酮含量的检测。
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本发明公开了一种具有稳固结构的化学灌浆混料罐，包括混料罐体和稳固架，混料罐体位于左右两个稳固架之间，混料罐体的左右两侧均连接有安装架，安装架与稳固架活动连接，稳固架包括支架框和底座，支架框与底座可调节连接。本发明的安装方法，包括如下步骤：1)稳固架的安装；2)安装架的安装；3)混料罐体的放置；4)混料罐体的放置；5)混料罐体角度的调节。本发明通过稳固架实现混料罐体的安装固定，有效保证混料罐体的放置稳固性，而且通过安装架的配合对混料罐体的放置角度进行调整，同时还对混料罐体的高度进行调整，从角度和高度对混料罐体的安装位置进行调节，便于混料罐体与管道的连接、混料罐体内物料的放置或内部的检修清洗等。
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本发明公开的混纺织物组分的拉曼光谱定性检测方法,通过直接测取织物的激光拉曼光谱,并结合光谱预处理技术与特征峰提取、识别与分析方法,定性地鉴别织物的组分归属。该检测方法属纯粹的光学方法,需要样品量少、无需前处理,测试时间短,测试过程对样品无损,测试结果准确,不产生化学污染物,适宜对各类混纺织物组分的定性检测。
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本发明公开了一种基于分层强化学习的群体对抗系统，包括上层宏观策略网络和下层微观动作网络；所述上层宏观策略网络包括多个智能体采用的多个策略网络和混合网络，每个策略网络用于依据当前时刻的观测状态和前多个时间步的子目标计算输出当前时刻的预测子目标；混合网络用于根据全环境状态信息、各子智能体采用策略网络输出的预测子目标计算输出宏观总目标作为下一时刻各智能体的子目标；所述下层微观动作网络包含多个智能体采用的多个DQN，每个DQN用于根据当前时刻的观测状态和当前时刻的子目标计算输出决策动作。该系统中智能体能够在兼顾宏观总目标和个体子目标的情况下生成更准确决策，适用于多智能体协同博弈对抗的游戏环境中。
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本发明涉及分析化学领域，公开了一种检测发酵乳中乳酸菌数的方法。该方法将发酵乳标准品用UHT乳稀释5-20倍，然后加入刃天青反应，用RGB颜色信息采集仪器记录发酵乳标准品终点R值与起始R值的R差值，并建立R差值X与乳酸菌菌落总数Y之间的标准方程；将发酵乳标准品替换为发酵乳待测样品，在相同的检测环境下，记录发酵乳待测样品的R差值并代入获得的标准方程中，检测出发酵乳待测样品中的乳酸菌数。本发明利用UHT乳对发酵乳样品进行稀释调整，使样品符合刃天青还原法的反应条件和RGB颜色信息采集原理，同时保证了样品间具有相同的稀释倍数，与标准方法检测结果无显著差异，在快速检测的基础上极大的保证了结果的准确性。
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本发明提供了一种化学反应釜全自动加冰装置的控制方法。解决了人工投冰操作下，温度及冰量均无法精准掌控，造成品质不统一，成色降低的问题。本发明包括以下步骤：1)、输入各项设定的参数值；2)、感测反应温度；3)至5)、判断感测温度超出设定值，控制出冰，且冰体通过相应加工、称重及输送程序，最终投放入反应罐内参加工艺反应；6)、在加冰过程中，监控反应温度的波动，及时调整加冰速度和量值。本发明根据时刻温度值随时操控加冰时机和加冰量，从而利用机械感控及机械动作实现机械式自动化测温、加料作业，达到提高化工反应温度的精准掌控及配料比例的精准添加，进而使得批量性生产的染料品质相统一，确保产品优良成色的稳定性。
本发明公开了一种基于特异性单克隆或多克隆抗体建立的NY‑ESO‑1抗原检测方法，所述方法以NY‑ESO‑1重组蛋白为抗原制备特异性的抗NY‑ESO‑1抗体。将抗NY‑ESO‑1抗体与胶乳微球偶联制备抗体偶联物，然后将上述偶联物与外周血待测样品混合反应5‑10min，最后在检测546nm处吸光值，根据标准曲线获得样品中NY‑ESO‑1抗原浓度；本发明还提供一种化学发光检测方法，采用直接发光模式。本发明所述外周血中NY‑ESO‑1抗原的检测方法可在生化分析仪和化学发光免疫分析仪等大型自动化仪器上进行大样本自动化检测。本发明方法检测灵敏度0.01‑10ng/mL。
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。
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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2025年03月21日 ~ 23日 
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