油脂中反式脂肪酸含量的光譜快速檢測方法 987     

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本發(fā)明公開了一種油脂中反式脂肪酸含量的光譜快速檢測方法，采用THz光譜結合BP神經網絡對反式脂肪酸快速檢測的技術。包括如下步驟：一、收集具有代表性的食用油脂樣品作為訓練集；二、測定所述訓練集樣品的THz光譜；三、測定所述訓練集樣品的反式脂肪酸含量的化學值；四、所述訓練集樣品的THz波段光學特性的分析，建立吸收系數(shù)與反式脂肪酸含量化學值的BP神經網絡模型；五、模型的驗證；六、待測樣品的分析。該方法可通過THz光譜魚BP神經網絡結合，快速測定食用油脂中反式脂肪酸的含量。分析速度快，操作簡便，大大提高食用油脂監(jiān)控能力。

基于不完整數(shù)據的深度強化學習短期電壓穩(wěn)定性評估方法 1107     

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基于不完整數(shù)據的深度強化學習短期電壓穩(wěn)定性評估方法，涉及多母線電力系統(tǒng)中電壓穩(wěn)定性評估領域。本發(fā)明為了解決現(xiàn)有技術中短期電壓穩(wěn)定性的動態(tài)評估方法中沒有考慮到故障發(fā)生時，所采集的母線電壓數(shù)據缺失導致評估結果準確性差的問題。本發(fā)明方法，對于存在數(shù)據丟失情況，通過結合故障母線所對應的關聯(lián)歷史數(shù)據及訓練后的LSTM神經網絡模型對丟失的數(shù)據進行預測，獲得故障母線的母線電壓預測值，并利用預測出的母線電壓預測對采樣結果進行數(shù)據填充，最后利用填充后的數(shù)據對系統(tǒng)穩(wěn)定性進行評估。本發(fā)明主要用于對多母線電力系統(tǒng)中電壓穩(wěn)定性進行評估。

基于深度強化學習的無人系統(tǒng)集群控制方法 838     

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本發(fā)明是一種基于深度強化學習的無人系統(tǒng)集群控制方法。本發(fā)明涉及無人系統(tǒng)集群控制技術領域，本發(fā)明為了解決現(xiàn)有無人系統(tǒng)集群控制方法環(huán)境適應性差的問題。本發(fā)明包括：在無人系統(tǒng)集群中，每個無人系統(tǒng)分別探測環(huán)境信息；將環(huán)境信息分為目標信息、障礙信息以及其他無人系統(tǒng)狀態(tài)信息；對獲得的信息分別進行標準化處理；將標準化處理的信息通過深度神經網絡處理，得到選擇動作的概率值；根據得到的概率值選擇動作，觀測新的環(huán)境信息并獲得動作評價值；收集所有無人系統(tǒng)與環(huán)境交互的數(shù)據訓練深度神經網絡；利用訓練好的深度神經網絡進行無人系統(tǒng)集群控制。本發(fā)明用于無人系統(tǒng)集群控制技術領域。

基于強化學習的水下無線傳感器網絡路由方法 723     

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本發(fā)明公開了一種基于強化學習的水下無線傳感器網絡路由方法，包括：初始化水下無線傳感器網絡UWSN中傳感器節(jié)點，以獲取自身周圍的鄰居傳感器節(jié)點信息，并建立鄰居列表；根據鄰居列表建立基于模糊邏輯的節(jié)點分組轉發(fā)適用度預測模型；根據節(jié)點分組轉發(fā)適用度預測模型設計傳感器節(jié)點間的狀態(tài)?動作值更新函數(shù)，并建立基于目的傳感器節(jié)點的第一更新策略、基于動態(tài)閾值的第二更新策略和基于機會屬性的數(shù)據包轉發(fā)策略；利用狀態(tài)?動作值更新函數(shù)進入數(shù)據包更新轉發(fā)過程，利用上述三種策略完成數(shù)據包更新轉發(fā)。該方法能夠自適應的應對因節(jié)點移動性導致的網絡拓撲變化，同時考慮能量和時延因素，并利用機會屬性概念進一步提高算法的穩(wěn)定性。

甲烷氧化菌素原位還原納米金修飾電極對亞硝酸鹽的檢測方法及其應用 1079     

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本發(fā)明屬于食品安全電化學分析技術領域，具體為一種甲烷氧化菌素生物介導納米金修飾電極的制備及其構建的亞硝酸鹽電化學檢測體系與應用。通過將具有電活性和催化功能的修飾層固定于電極表面形成感應元件，亞硝酸鹽在感應元件表面被修飾層催化，發(fā)生氧化反應生成硝酸鹽，并將電極表面發(fā)生的反應參數(shù)轉化成傳導系統(tǒng)可以產生的感應信號，接著被作為轉換系統(tǒng)的換能器接收，轉化成可以測量的電化學信號，然后經電子系統(tǒng)二次放大處理后輸出，通過儀器顯示記錄下來。通過二次放大的電信號與亞硝酸鹽濃度在一定范圍內成比例，依據它們之間的線性關系實現(xiàn)對亞硝酸鹽的定量分析檢測。檢測穩(wěn)定性高，檢測范圍廣，樣品前處理簡單，可用于檢測不同形態(tài)的樣品。

發(fā)光型傳感器及其構筑方法與在檢測植物水楊酸含量中的應用 1125     

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一種發(fā)光型傳感器及其構筑方法與在檢測植物水楊酸含量中的應用，屬于化學發(fā)光傳感分析領域。為了建立一種高靈敏度測定植物樣品中水楊酸含量的化學發(fā)光分析法，本發(fā)明提供了一種利用發(fā)光型傳感器測定植物樣品中水楊酸含量的方法，其檢測原理是將碳量子點和魯米諾同時負載在水滑石表面后，加入氧化劑，可以獲得較強的發(fā)光信號，當水楊酸加入后，可以抑制體系發(fā)光，隨著水楊酸加入量的增加，體系發(fā)光信號越弱。該發(fā)光型傳感器具有靈敏度高、線性范圍寬、檢測速度快等優(yōu)點，植物樣本只需簡單的提取離心處理，即可直接檢測植物體內水楊酸含量。該發(fā)光型傳感器可廣泛應用于不同植物體內水楊酸含量的快速檢測。

基于強化學習MPC的無人艇軌跡跟蹤控制方法 811     

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本發(fā)明屬于水面無人艇軌跡跟蹤控制技術領域，具體涉及一種基于強化學習MPC的無人艇軌跡跟蹤控制方法。本發(fā)明在無人艇的MPC軌跡跟蹤控制器設計過程中，選用無人艇的運動學模型和操縱響應模型作為預測模型，根據無人艇軌跡跟蹤任務需求構造控制性能指標函數(shù)，在MPC滾動優(yōu)化過程中利用強化學習的DDPG算法構建性能指標函數(shù)的求解器，通過最小化性能指標函數(shù)求解出軌跡跟蹤的最優(yōu)控制序列，最終將每時刻控制序列的第一個控制量作用于無人艇系統(tǒng)上。本發(fā)明提高了軌跡跟蹤控制的魯棒性和抗干擾，同時具備自學習能力，適應于復雜的海況環(huán)境，相較于傳統(tǒng)的MPC控制算法其自主性和實時性更強，跟蹤誤差更小。

原位表征碳/氮/氧單向反應擴滲化學弛豫過程的直流阻抗譜方法 1103     

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一種原位表征碳/氮/氧單向反應擴滲化學弛豫過程的直流阻抗譜方法。方法：一、獲得材料C/N/O熱擴滲過程的電導率隨時間演變的數(shù)據；二、對測量的電導率數(shù)據進行歸一化處理；三、利用傅里葉變換公式，將歸一化電導率從時域轉換到頻域，得到歸一化電導率在頻率空間內的數(shù)組；四、將歸一化電導率在頻率空間內的數(shù)組代入阻抗方程計算得到各個頻率下的阻抗；五、提取阻抗數(shù)列中的阻抗的實部與虛部的負數(shù)，分別作為橫縱坐標繪圖，得到直流阻抗譜尼奎斯特圖；以頻率為橫坐標，以阻抗的實部與虛部的負數(shù)為縱坐標繪圖，則得到直流阻抗譜的實部虛部圖。本發(fā)明應用于金屬材料化學熱處理與陶瓷材料氧催化輸運領域。

基于多智能體強化學習的智能電網分區(qū)網絡重構方法 964     

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本發(fā)明提供一種基于多智能體強化學習的智能電網分區(qū)網絡重構方法，包括以下步驟：步驟1:根據電網運行需要將電網劃分成N個區(qū)域，并構建多智能體強化學習的基本元素，包括環(huán)境、智能體、狀態(tài)、觀測、動作、獎勵函數(shù)；步驟2:運行電力系統(tǒng)仿真環(huán)境，創(chuàng)建電力系統(tǒng)的初始運行狀態(tài)數(shù)據集；步驟3:構造深度神經網絡模型，應用增強智能體間學習對決策智能體進行訓練；步驟4:利用訓練完成的智能體為電網重構提供策略。本發(fā)明通過多智能體與電力仿真環(huán)境交互，離線學習最優(yōu)網絡重構的策略，并在線應用于實際電網中。

動態(tài)環(huán)境下基于深度強化學習的移動機器人避碰規(guī)劃方法 854     

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本發(fā)明公開一種動態(tài)環(huán)境下基于深度強化學習的移動機器人避碰規(guī)劃方法，屬于移動機器人導航技術領域。本發(fā)明通過激光測距儀采集原始數(shù)據，將原始數(shù)據處理后作為神經網絡的輸入，建立LSTM神經網絡，通過A3C算法，神經網絡輸出相應參數(shù)，經過處理獲得機器人每一步的動作。本發(fā)明無需對環(huán)境進行建模，更加適用于未知障礙物環(huán)境，采用actor?critic框架與時間差分算法，實現(xiàn)低方差的同時更適用于連續(xù)動作空間，實現(xiàn)邊訓練邊學習的效果。設計具有艏向轉角限制的連續(xù)動作空間，且采用4個線程并行學習訓練，與一般深度強化學習方法相比，大大提高學習訓練時間，減少樣本相關性，保障探索空間的高利用性與探索策略的多樣性，從而提升算法收斂性、穩(wěn)定性以及避障成功率。

用于原位電化學質譜-紅外反射光譜聯(lián)用的一體化聯(lián)合進樣窗口 703     

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本發(fā)明公開了一種用于原位電化學質譜?紅外反射光譜聯(lián)用的一體化聯(lián)合進樣窗口，所述一體化聯(lián)合進樣窗口由棱鏡、氣液分離膜和玻璃毛細孔三部分組成，其中：所述棱鏡為半球臺形，其半球平面位于研究電極下方，紅外光從棱鏡左側發(fā)出，經過棱鏡到達研究電極表面發(fā)生紅外線吸收，再反射出棱鏡，棱鏡中心有一個倒梯形微孔，研究電極所產生的產物透過倒梯形微孔達到氣液分離膜和玻璃毛細孔；所述氣液分離膜置于棱鏡下方；所述玻璃毛細孔置于氣液分離膜下方。本發(fā)明的一體化聯(lián)合進樣窗口實現(xiàn)了原位紅外反射光譜?質譜的實時聯(lián)用，在同一電極同時監(jiān)測電化學信號、質譜信號、紅外信號，獲得更為完整準確的反應產物信息。

土壤重金屬檢測報警裝置 796     

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本實用新型屬于重金屬檢測報警裝置領域，具體涉及一種土壤重金屬檢測報警裝置。該裝置包括殼體，所述殼體內部設有電源、檢測室、光源、光譜探測模塊、運算控制模塊，所述殼體外部設有報警指示燈和觸摸顯示屏。本實用新型采用紅外光譜分析技術在取樣現(xiàn)場即可對土壤樣品進行檢測，并根據檢測到的重金屬含量分析出土壤污染程度，當重金屬含量超限時立即采用燈光報警。本實用新型結構設計合理，操作簡單，攜帶方便，不需使用化學試劑對土壤樣品進行處理，既節(jié)省時間、節(jié)約成本，也杜絕了化學試劑造成的二次污染問題。本實用新型檢測速度快、樣品所需量小、檢測結果精確，并可同時進行多種重金屬含量值的分析。

基于深度策略性梯度強化學習的在線軌跡生成制導方法 1121     

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一種基于深度策略性梯度強化學習的在線軌跡生成制導方法，屬于軌跡生成技術領域。方法如下：建立無量綱化的動力學模型，并將過程約束轉化為傾側角約束；設計攻角剖面和傾側角剖面形式；設定強化學習要素；建立actor?critic架構的智能體；提取智能體的online?actor網絡參數(shù)并進行固定。本發(fā)明能夠有效的在可重復使用運載器的滑翔段大擾動條件下生成再入軌跡；解決了傳統(tǒng)再入飛行器軌跡制導方法對強擾動條件適應性不足，難以滿足多個終端約束的問題?？赏ㄟ^對再入飛行攻角和傾側角剖面的周期性預測，滿足再入飛行終端高度、航程和速度約束。較傳統(tǒng)跟蹤制導方法有較大的精度提升，算法計算量小，具有較好的應用前景。

認知中繼網絡的量子化學反應優(yōu)化多中繼選擇方法 1022     

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本發(fā)明提供的是一種認知中繼網絡的量子化學反應優(yōu)化多中繼選擇方法。1建立認知系統(tǒng)中繼選擇模型。2初始化量子分子集合及系統(tǒng)參數(shù)。3對集合中所有量子分子的勢能進行評價，選擇勢能最小的量子分子的測量態(tài)作為全局最優(yōu)解。4將量子分子的動能從高到低排序，分別進行分解反應、無效碰撞、合成反應。5對新產生的量子分子的勢能進行評價。若新產生的量子分子的勢能最小值小于上一代勢能最小值，則記為新的全局最優(yōu)解。6如果迭代次數(shù)小于預先設定的最大迭代次數(shù)，返回第4步；否則輸出全局最優(yōu)解。本發(fā)明均衡考慮認知中繼網絡在有主用戶和無主用戶約束條件下，基于量子化學反應機制，選擇令系統(tǒng)吞吐量最大化的中繼選擇方案。

基于積分強化學習的核電功率跟蹤控制方法 880     

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本發(fā)明公開了一種基于積分強化學習的核電功率跟蹤控制方法，包括：初始策略選取，相關參數(shù)初始化，初始功率點與期望功率點選取；開啟全局迭代，開啟局部迭代，利用策略迭代積分強化學習算法訓練評價網絡，修正網絡權值，其中評價網絡用來近似跟蹤誤差性能指標函數(shù)，并利用該評價網絡權值評測當前跟蹤誤差控制系統(tǒng)的性能，通過執(zhí)行流程選擇最優(yōu)控制策略，最小化一次全局迭代的總成本；判斷當前局部迭代是否完成，若否，則返回局部迭代，否則更新迭代性能指標函數(shù)和跟蹤控制律，以獲得最優(yōu)跟蹤控制策略；全局策略迭代完成，得到最優(yōu)跟蹤控制策略，跟蹤到期望功率點，計算總成本。由此，本發(fā)明可以不斷地學習、調整當前策略跟蹤到期望功率點。

電化學法合成一種二維雙金屬有機骨架及其在電催化析氧中的應用 877     

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本發(fā)明公開了采用電化學法合成一種二維雙金屬有機骨架（2D?Ni/CoCAT?1）及其在電催化析氧中的應用。以泡沫鎳為陰、陽極，將一定比例的鈷鹽、2,3,6,7,10,11?六羥基三亞苯基苯和四丁基溴化銨溶解在去離子水中，通電反應一定時間后，溶液中產生大量的深藍色2D?Ni/CoCAT?1，將反應產物離心、洗滌、干燥后與一定量的乙炔黑和萘酚超聲混合滴涂到碳布上制成電極，將該電極用于電催化析氧的研究。與傳統(tǒng)有機骨架材料的電化學合成方法相比，本方法無需有機溶劑輔助控制去質子化程度及反應速率、無需額外熱能提供并進一步縮短了反應時間。本發(fā)明制備的2D?Ni/CoCAT?1具有優(yōu)異的導電性有利于其在電催化中的應用，利用其制備的碳布電極在電催化析氧LSV測試中的過電勢可低至344mV，實現(xiàn)了高效率電催化析氧。

土壤重金屬檢測報警裝置及其使用方法 1120     

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本發(fā)明屬于重金屬檢測報警裝置領域，具體涉及一種土壤重金屬檢測報警裝置及其使用方法。該裝置包括殼體，所述殼體內部設有電源、檢測室、光源、光譜探測模塊、運算控制模塊，所述殼體外部設有報警指示燈和觸摸顯示屏。本發(fā)明采用紅外光譜分析技術在取樣現(xiàn)場即可對土壤樣品進行檢測，并根據檢測到的重金屬含量分析出土壤污染程度，當重金屬含量超限時立即采用燈光報警。本發(fā)明結構設計合理，操作簡單，攜帶方便，不需使用化學試劑對土壤樣品進行處理，既節(jié)省時間、節(jié)約成本，也杜絕了化學試劑造成的二次污染問題。本發(fā)明檢測速度快、樣品所需量小、檢測結果精確，并可同時進行多種重金屬含量值的分析。

環(huán)境與材料物理化學本質作用下混凝土內傳質計算方法 847     

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本發(fā)明記載了一種環(huán)境與材料物理化學本質作用下混凝土內傳質計算方法，具體包括以下步驟：步驟一：基于侵蝕環(huán)境作用下水泥基材料傳輸過程的物理化學作用本質，將水泥基材料中孔溶液與水化產物間物理化學作用的熱力學模型耦合進考慮水分對流作用的Nernst?Planck方程中；步驟二：采用算子分裂算法，通過MATLAB語言依次調動PHREEQC進行孔溶液與水化產物間熱力學模型的計算和COMSOL進行Nernst?Planck方程以及水分對流作用的計算，并實現(xiàn)二者之間的交互作用；步驟三：計算結果呈現(xiàn)出水泥基材料內水分、孔溶液離子濃度以及水化產物含量的時空分布；本發(fā)明屬于土木工程材料領域，本發(fā)明所建立的數(shù)值模型可為水泥基材料的耐久性設計以及鋼筋混凝結構服役壽命的預測提供最直觀的理論依據。

利用氣相色譜-串聯(lián)三重四級桿質譜檢測污水或污泥中取代苯胺類物質的方法 1105     

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本發(fā)明公開了一種利用氣相色譜?串聯(lián)三重四級桿質譜檢測污水或污泥中取代苯胺類物質的方法，涉及有害化學品檢測技術領域，該方法包括以下步驟：(1)制作標準曲線；(2)樣品預處理：對污水樣品或污泥樣品進行萃取得到萃取樣品，萃取樣品凈化后得到分析樣品；(3)使用氣相色譜?串聯(lián)三重四級桿質譜(GC?MS/MS)對步驟(2)所得分析樣品進行檢測分析，計算得到各種取代苯胺類物質在污水樣品或污泥樣品中的濃度。本發(fā)明提供的方法檢測限低，操作簡單，并且能夠同時準確測定樣品中多種取代苯胺類物質的含量，并且解決了污水或污泥樣品中化學物質檢測的雜質干擾問題。

快速、非接觸檢測無緯布的方法 692     

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一種快速、非接觸檢測無緯布的方法,它涉及一種對無緯布的質量指標進行檢測的方法。針對化學方法測定無緯布質量,存在費時、費力、消耗大量試劑的問題。本發(fā)明是這樣完成的:收集近紅外無緯布樣品建立樣品庫;挑選代表性樣品;建立模型;檢驗模型;掃描待測無緯布,判斷揮發(fā)性含量是否合格;合格的綠燈亮;不合格的紅燈亮,調整浸膠速度和稀釋劑用量;再進行分析判斷;判斷樹脂含量是否合格;合格的綠燈亮;不合格的紅燈亮,調整膠液濃度和刮膠輥間距,再進行分析判斷;判斷單位面積的纖維重量是否合格;合格的綠燈亮;不合格,紅燈亮為廢品;三個綠燈都亮為合格品。本發(fā)明具有檢測準確、速度快,可滿足連續(xù)生產需要的優(yōu)點。

用于有機化學的微波裝置 976     

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用于有機化學的微波裝置?，F(xiàn)有技術中，雖然利用了微波爐作為有機合成的熱源，但微波對人體有害。一種用于有機化學的微波裝置，其組成包括：門上帶有觀察窗（1）的微波裝置（2），所述的微波裝置上部連接具有殼體的調控裝置(3)，所述的微波裝置與所述的殼體開有一組通孔（4），通過所述的通孔連接測溫器(5)、電動攪拌器(6)和反應儀（7），所述的微波裝置一側開有側通孔(8)，通過所述的側通孔裝有燒瓶夾(9)，所述的燒瓶夾裝夾燒瓶。本實用新型用于有機化學實驗。

靜態(tài)環(huán)境下基于深度強化學習的移動機器人避碰規(guī)劃方法 693     

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本發(fā)明屬于移動機器人導航技術領域，具體涉及一種靜態(tài)環(huán)境下基于深度強化學習的移動機器人避碰規(guī)劃方法。本發(fā)明使用激光測距儀采集原始數(shù)據，將處理后的數(shù)據作為A3C算法的狀態(tài)S，通過構建A3C?LSTM神經網絡，將狀態(tài)S作為網絡輸入，通過A3C算法，神經網絡輸出相應參數(shù)，利用參數(shù)通過正態(tài)分布選擇移動機器人每一步執(zhí)行的動作。本發(fā)明無需對環(huán)境進行建模，通過深度強化學習算法最終實現(xiàn)移動機器人成功在復雜靜態(tài)障礙物環(huán)境下避障。本發(fā)明設計具有轉艏約束的連續(xù)動作空間模型，且采用多線程異步學習，與一般深度強化學習方法相比，大大提高學習訓練時間，減少樣本相關性，保障探索空間的高利用性與探索策略的多樣性，提升算法收斂性、穩(wěn)定性以及避障成功率。

電化學溴氣傳感器的制備方法 1192     

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本發(fā)明提供的是一種電化學溴氣傳感器的制備方法。傳感器采用原電池原理,鉑網經過鈍化處理、刷鍍等工藝制成正極,銀箔經過去除氧化層、化學鍍等工藝制成負極,進行電解液配制,組裝成電化學溴氣傳感器。本發(fā)明方法的有益效果是,解決了傳統(tǒng)溴氣傳感器測量范圍窄、分辨率低、使用壽命短、溫濕補償?shù)葐栴}。具有不需外加電壓、穩(wěn)定性好、選擇性優(yōu)越、不受溫濕度變化的影響、結構簡單、體積小等特點。

化學機械拋光墊的修整設備的結構及其制造方法 869     

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本發(fā)明涉及一種化學機械拋光墊的修整設備的結構及其制造方法。這套設備包括帶螺紋通孔的修整盤底座、帶不同直徑或密度磨粒的基柱、水平測定盤、連桿和懸臂。修整盤表面由四個研磨單元構成，每個研磨單元又由多個基柱構成，每個基柱上面有磨粒。帶磨粒的基柱可以旋入底座的通孔，并可調節(jié)露出磨料最高點的高低程度。磨粒由電化學方法固定在基柱表面。整個修整盤的磨粒高度可由一個水平測定盤測定后，才可應用到拋光墊的修整操作。此修整盤可以通過不同的基柱的組合，調節(jié)盤中磨粒的密度、磨粒的直徑的分布，控制修整盤對拋光墊的拋光速率與磨損程度，可以有效地修整拋光墊。

基于意圖推理與深度強化學習的移動目標搜索跟蹤方法及系統(tǒng) 795     

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一種基于意圖推理與深度強化學習的移動目標搜索跟蹤方法及系統(tǒng)，涉及移動目標搜索跟蹤技術領域，用以解決現(xiàn)有技術對復雜環(huán)境中運動的移動目標跟蹤效果差、目標丟失之后搜索效率低的問題。本發(fā)明的技術要點包括：建立移動目標運動意圖推理模型，根據觀測到的移動目標運動狀態(tài)推理目標的運動意圖；基于推理的移動目標運動意圖預測移動目標在丟失之后可能出現(xiàn)的位置；采用深度強化學習方法訓練移動目標丟失之后的搜索策略；使用訓練好的搜索策略對丟失的目標進行快速搜索，從而實現(xiàn)對目標的長期跟蹤。本發(fā)明在移動目標運動模型未知時可以準確地預測出目標的運動軌跡，訓練的搜索策略具有更好的泛化能力與魯棒性，從而可快速搜索到丟失的目標。

有機化學實驗裝置 865     

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本實用新型公開了一種有機化學實驗裝置，包括實驗箱體、工具放置臺、通風凈化裝置、實驗放置裝置、攝像觀察裝置、試管放置裝置、抽拉過濾板和觀察窗，所述工具放置臺設于實驗箱體內，所述通風凈化裝置設于實驗箱體內，所述實驗放置裝置設于實驗箱體內，所述攝像觀察裝置設于實驗箱體內，所述試管放置裝置設于實驗箱體內，所述抽拉過濾板抽拉設于實驗箱體上，所述觀察窗鉸接設于實驗箱體上。本實用新型屬于有機化學技術領域，具體是一種有機化學實驗裝置，有效的解決了目前市場上對有機化學進行實驗時飛起容易產生污染的問題，實現(xiàn)了對實驗過程實時監(jiān)測與記錄的技術效果，是一種非常實用的有機化學實驗裝置。

光催化化學反應裝置 777     

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光催化化學反應裝置，本實用新型屬于光催化反應領域，它為了解決現(xiàn)有光催化化學反應裝置的結構復雜，在同一反應條件下難以進行不同催化劑催化性能評價的問題。該光催化化學反應裝置包括主反應器、頂蓋、石英反應管、儲氣管和光源，在圓筒形主反應器的中心線上設置有光源，固定板設置在主反應器的中部，在固定板上開有多個圓孔，圓孔中插有石英反應管，通過連接管將石英反應管與儲氣管相連，連接管置于主反應器器壁上的管孔中。應用該光催化化學反應裝置能夠實現(xiàn)在同一反應體系下不同光催化劑的催化活性的評測與對比，能為光催化劑的優(yōu)化條件選擇或者其內在催化規(guī)律的研究提供科學依據，實驗效率高。

基于環(huán)糊精基MOF手性傳感器的制備方法及其對色氨酸對映體的電化學識別的應用 682     

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本發(fā)明公開了一種基于環(huán)糊精基MOF手性傳感器及其制備方法和對色氨酸對映體的電化學識別，屬于電化學傳感技術領域。本發(fā)明解決了現(xiàn)有基于環(huán)糊精的電化學傳感器的靈敏度較低、峰值電流較弱、目標手性分子間的電流差較小等問題。本發(fā)明基于β?環(huán)糊精和K+合成了CD?MOF，利用其高孔隙率和手性選擇中心對色氨酸對映體實現(xiàn)了手性識別，同時將炭黑納米粒子與CD?MOF分層組裝在玻碳電極表面，綜合了炭黑(CB)的高電導率能力，構筑出高效的手性識別電極GCE/CB/CD?MOF。該體系識別色氨酸對映體的差分脈沖伏安法氧化峰值電流差可達36μA。同時該電極還可準確預測D?色氨酸和L?色氨酸在其外消旋體中所占的比例。

化學反應速查尺 1058     

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化學反應速查尺,一種檢索工具和教具。本實用新型是在系統(tǒng)地歸納總結化學反應基礎上,根據反應物之間內在聯(lián)系而設計的。它由一個標有元素(或原子團)符號和顯示孔的固定封面和數(shù)個標有元素(或原子團)符號、分子式角標和顯示孔的可滑動的拉板構成多層平板結構。本尺尤其適合廣大中學生使用,結構簡單,使用攜帶方便,查閱迅速。

微刀具金剛石涂層的化學氣相沉積裝置及方法 661     

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微刀具金剛石涂層的化學氣相沉積裝置及方法，屬于金剛石薄膜化學氣相沉積制備技術領域。真空泵通過真空針閥與真空反應室連通，氫氣瓶、氬氣瓶和甲烷瓶與混合箱連通，進氣針閥固定在真空反應室爐蓋上，壓力控制裝置與真空反應室連通，電極組件固定在真空反應室內，工作臺設置在真空反應室內，微刀具固定在工作臺上，兩根電纜線從加熱電源處引出并與電極組件連接，熱電偶的探頭端部貼有硬質合金薄片，紅外測溫儀通過其自帶的支架設置于真空反應室外部，冷水機外接有四根冷水管，其中兩根與真空反應室的爐蓋連通，其余兩根與真空反應室的爐體連通，真空表安裝在真空反應室的爐蓋上。本發(fā)明用于微刀具金剛石涂層的化學氣相沉積。