本發(fā)明屬于固體廢棄物資源化利用領域，公開了一種基于廢舊磷酸鐵鋰電極材料的芬頓試劑制備方法及其應用。本發(fā)明采用廢舊磷酸鐵鋰電極材料固體廢棄物作為制備芬頓試劑的鐵源，在無需經過多次提純處理的條件下，即可將廢舊磷酸鐵鋰電極材料中的不具回收價值...

本發(fā)明公開了一種基于雙編碼器改進的遙感圖像道路提取方法，包括以下步驟：制備數據集；搭建遙感圖像道路提取網絡；訓練遙感圖像道路提取網絡；測試遙感圖像道路提取網絡。本發(fā)明在編碼器使用Swin?Transformer和預訓練的Resnet?3...

本發(fā)明提供一種基于拆分學習抵御攻擊的去中心化縱向聯(lián)邦忘卻學習方法屬于網絡安全及聯(lián)邦忘卻學習技術領域。將拆分神經網絡與縱向聯(lián)邦學習結合，使參與方能夠用神經網絡進行訓練，實現了多方和多分類的學習任務，而且優(yōu)化了訓練方式，設計了去中心化的訓練...

本發(fā)明公開一種表達唾液酸化N?糖基化重組蛋白的工程菌株及其構建方法和應用，屬于基因工程技術領域。本發(fā)明將大腸埃希菌W3110中的lacZ基因敲除，敲入含有四糖合成途徑的外源靶基因，得到大腸埃希菌W3110ΔlacZ，然后將該大腸埃希菌中...

本發(fā)明提供一種地震作用下海底隧道力學性能數值模擬評估方法，涉及海底隧道損傷技術領域，具體步驟包括：系統(tǒng)化地采集隧道的幾何尺寸、材料特性等參數；利用有限元分析建立三維幾何模型，進行靜態(tài)和動態(tài)響應的數值模擬；構建靜態(tài)和動態(tài)試驗模型，通過專家...

本發(fā)明提供一種基于深度學習的海底隧道結構損傷性能計算方法及系統(tǒng)，涉及隧道損傷性能計算技術領域，本發(fā)明通過利用卷積神經網絡結合長短期記憶網絡對采集數據進行深度學習模型訓練，實現了多源數據的融合和時序特征的提取；通過計算沉積物密度變化數據在...

本發(fā)明提供一種基于智能手機內置傳感器與深度學習的步態(tài)事件檢測方法，能夠準確理解和識別多樣化的步態(tài)特征，高效便捷，有效降低對真實步態(tài)信息的干擾，確保更可靠的步態(tài)事件檢測結果，為非實驗室環(huán)境下的步態(tài)分析提供一種廣泛使用的工具。步驟包括：通過...

一種AI賦能的肝腫瘤三維圖像重建平臺搭建方法，包括：分別使用人工和AI方法，對CT數據集中的器官與腫瘤部分進行分割；將分割后的圖片重建成三維的模型，使用Next.js和three.js將模型部署到服務器后端，使得用戶可通過前端的Web應...

本發(fā)明屬于生物藥學技術領域，尤其涉及D724?0491在制備防治乳腺癌的產品中的應用。D724?0491抑制HBXIP與KEAP1的結合，減少NRF2入核的水平進而誘導腫瘤細胞發(fā)生氧化應激，促進癌細胞死亡，是乳腺癌的新的靶向治療藥物，提...

本發(fā)明屬于催化材料制備和有機合成領域，公開了一種苯酚類化合物的制備方法。本發(fā)明首次使用CoFeAg/SiO2催化劑對紫丁香醇進行選擇加氫脫氧處理，保留苯環(huán)官能團不飽和，實現最終產物苯酚類化合物的合成。本發(fā)明使用CoFeAg/SiO2催化...

本發(fā)明公開了一種帶有滑軌旋轉座椅的無A柱汽車，涉及汽車結構技術領域；包括將前擋風玻璃與前排側車窗連接成一體結構的寬視角擋風玻璃，設置在車體兩側的左電動橫拉門、右電動橫拉門，前排兩個座椅具有旋轉機構，且通過滑軌與車身地板相連。所述寬視角擋...

本發(fā)明公開了一種無A柱設計的汽車，涉及汽車結構技術領域；其包括駕駛艙蓋、B柱、C柱、汽車前車門和汽車后車門；所述駕駛艙蓋將前擋風玻璃及雙側前車門玻璃結合成一體式結構，且駕駛艙蓋與車頂通過第一鉸接結構相連；所述B柱下部位于汽車前車門與汽車...

一種輕量級可變形模塊在卷積神經元之間共享偏移的方法，屬于深度學習技術領域，包括如下步驟：S1、設計輕量級的可變形模塊TDCN：引入偏移域offset?field表示方法，將偏移域通道維度從2N減少到2，其中N為采樣點數，無論選擇多大的卷...

本發(fā)明屬于生物醫(yī)學工程領域，公開了一種載有納米粒藥物的復合凝膠微球及其制備方法。微球內自動包載了載藥納米粒，以及載藥納米粒制備過程中添加而未被納米粒包封的藥物，有助于提高載藥量、降低藥物損失。

本發(fā)明公開了基于關系圖卷積神經網絡的時態(tài)知識圖譜補全方法，涉及知識圖譜補全技術領域；其包括全局與局部信息感知的子圖采樣器獲取查詢節(jié)點的關鍵鄰居后創(chuàng)建子圖；編碼器從所述子圖中生成關鍵鄰居的時間感知表示，并使用圖卷積進行特征聚合得到查詢的嵌...

本發(fā)明提供一種基于時空因果注意力網絡的交通流預測方法，包括以下步驟：通過節(jié)點嵌入對所有道路節(jié)點進行編碼；根據不同時刻的道路交通狀況自適應學習道路節(jié)點之間的關系；通過多頭時間注意模塊將節(jié)點之間的關系與圖注意網絡GAT結合，形成節(jié)點自適應學...

本發(fā)明屬于生物醫(yī)藥技術領域，公開了雙氫青蒿素聯(lián)合白楊素在制備提高腫瘤細胞對TOP2A抑制劑敏感性的產品中的應用。其中TOP2A抑制劑為依托泊苷，具體用于阻礙DNA修復。本發(fā)明為現有TOP2A抑制劑耐藥提出了新的解決方案，充分利用并延長現...

本發(fā)明屬于電解水制氫技術領域，公開了一種三維立體結構自支撐電極及其制備方法和應用。該電極以泡沫銅為基底，循環(huán)伏安/水熱/焙燒三步法制備了三維立體結構鈷鉬硼化物電極。該方法制備的電極應用于堿性電解水反應。其中鈷鉬硼化物電極為納米線組成的海...

本發(fā)明提供一種基于對偶動態(tài)時空自動編碼器網絡的交通流預測方法，涉及交通流預測的技術領域。包括以下步驟：設計用于從交通流數據中學習內在模式的自動編碼器，并將當前的交通流信息編碼通過低維進行表示；對交通流圖節(jié)點的動態(tài)特征進行建模，建立對偶動...

本發(fā)明提供基于強化學習策略的智能網聯(lián)車輛分布式優(yōu)化控制方法，具有分層結構，包括以下步驟：建立車輛縱向動力學模型，并設定上層及下層的控制目標；對上層即軌跡優(yōu)化控制層進行設計；基于分布式凸優(yōu)化算法結合內模原理的軌跡規(guī)劃控制器，結合內模原理設...