本發(fā)明屬于巖體裂紋研究實(shí)驗(yàn)領(lǐng)域，提供了一種微波激光協(xié)同的破巖實(shí)驗(yàn)設(shè)備，包括：激光發(fā)生器、微波發(fā)生器、氣體清掃組件、連接波導(dǎo)和成像采集組件；所述激光發(fā)生器位于試樣上方，所述微波發(fā)生器的輸出端連接所述連接波導(dǎo)，所述連接波導(dǎo)的輸出端朝向試樣的...

本申請(qǐng)公開了一種基于空間頻率協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的多光譜和高光譜圖像融合方法，涉及遙感技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于空間頻率協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的多光譜和高光譜圖像融合方法，包括：獲取遙感圖像的多光譜圖像與高光譜圖像；基于預(yù)設(shè)融合模型中的CSAM模塊，對(duì)多光譜圖像與高光...

本發(fā)明公開了一種電離氣室內(nèi)部電場(chǎng)建模與放射性干擾抑制方法，包括：采用多物理仿真軟件包建模得到電離氣室的幾何模型；通過(guò)有限元分析軟件對(duì)所述電離氣室內(nèi)部的電場(chǎng)分布進(jìn)行分析，并采用粒子物理實(shí)驗(yàn)?zāi)M程序模擬多種參數(shù)設(shè)置下次級(jí)電子的漂移軌跡以及漂...

本發(fā)明公開了一種相干布居數(shù)囚禁冷原子鐘裝置及其控制方法，裝置包括：拉曼光產(chǎn)生與控制模塊，用于產(chǎn)生頻率差可調(diào)且可控開關(guān)的拉曼激光；空間光束分離與控制模塊，用于將拉曼激光在豎直方向分束為探測(cè)激光與制備激光，并合束為拉曼激光束組輸入至差分探測(cè)...

本發(fā)明適用神經(jīng)科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種無(wú)尺度屬性大腦動(dòng)態(tài)有效連接網(wǎng)絡(luò)估計(jì)方法，該方法包括：根據(jù)采集到的fMRI數(shù)據(jù)，獲取大腦不同區(qū)域的時(shí)間序列信號(hào)，基于時(shí)間序列信號(hào)，構(gòu)建包含組空間正則化和時(shí)間平滑性正則化的時(shí)間變化向量自回歸模型，采用基...

本發(fā)明提供一種藻類發(fā)酵培養(yǎng)方法，涉及生物工程技術(shù)領(lǐng)域，包括：選取微藻種子；構(gòu)建與選取的微藻種子對(duì)應(yīng)的指數(shù)流加模型；將所述微藻種子接種于Basal培養(yǎng)基的發(fā)酵罐中；黑暗條件下按照所述指數(shù)流加模型進(jìn)行培養(yǎng)；黑暗條件下培養(yǎng)后，加入植物激素和氮...

本發(fā)明涉及癌癥治療研究技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種光熱?光動(dòng)力聯(lián)合協(xié)同治療的建模及優(yōu)化方法，包括以下具體步驟：構(gòu)建帶有時(shí)滯的腫瘤生長(zhǎng)模型；在腫瘤生長(zhǎng)模型的基礎(chǔ)上，分別引入光熱和光動(dòng)力的治療強(qiáng)度項(xiàng)、腫瘤殺傷項(xiàng)，構(gòu)建腫瘤治療模型。本發(fā)明解決了現(xiàn)有技...

本申請(qǐng)涉及新材料技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及改性生物炭及其制備方法、固碳水泥材料。制備方法包括如下步驟：向固廢中加入鹽溶液進(jìn)行提取處理，得到提取液；向提取液中加入可溶性硫化物進(jìn)行沉淀處理，得到重金屬沉淀物和改性溶液；將改性溶液對(duì)生物炭進(jìn)行改性處理...

本發(fā)明公開了一種帶自動(dòng)散熱功能的超級(jí)充電樁，涉及充電樁技術(shù)領(lǐng)域，包括超級(jí)充電樁本體，所述超級(jí)充電樁本體的輸出端設(shè)置導(dǎo)線，所述導(dǎo)線的一端設(shè)置充電槍本體，所述充電槍本體的外表面設(shè)置溫度傳感器，所述導(dǎo)線和充電槍本體的外表面之間設(shè)置主動(dòng)降溫組件...

本發(fā)明公開了一種多回路自然循環(huán)耦合余熱排出系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證方法，涉及核反應(yīng)堆安全技術(shù)領(lǐng)域，其技術(shù)方案要點(diǎn)是：包括優(yōu)化系統(tǒng)總體初步設(shè)計(jì)中結(jié)構(gòu)及設(shè)備的尺寸參數(shù)和熱工水力參數(shù)；采用雙向多級(jí)模化方法，搭建多回路自然循環(huán)耦合余熱排出實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)；開展多...

本申請(qǐng)實(shí)施例適用于變換光學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種能量匯聚器件、能量匯聚器件的參數(shù)確定方法、裝置、終端設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：基于預(yù)設(shè)的壓縮系數(shù)，確定所述壓縮系數(shù)對(duì)應(yīng)的第一結(jié)構(gòu)參數(shù)；根據(jù)預(yù)設(shè)的折射率條件以及第一結(jié)構(gòu)參數(shù)，對(duì)預(yù)設(shè)的非線性...

本發(fā)明屬于熒光染料技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種熒光染料化合物及其制備方法和應(yīng)用。本發(fā)明提供的熒光染料化合物具有Cy?R結(jié)構(gòu)，其中R為通過(guò)和醛基反應(yīng)得到的基團(tuán)；通過(guò)在Cy結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上引入R基團(tuán)，從而使化合物光物理性能相較于沒有R的化合物有了較大...

本發(fā)明公開一種基于對(duì)比學(xué)習(xí)的穿戴式精神障礙自動(dòng)診斷系統(tǒng)和方法。該系統(tǒng)采用可穿戴設(shè)備實(shí)現(xiàn)，包括：數(shù)據(jù)采集單元，用于獲取用戶的多模態(tài)生理數(shù)據(jù)；用戶注冊(cè)單元，用于在判斷該用戶為新用戶的情況下，執(zhí)行：利用多模態(tài)生理數(shù)據(jù)以自監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)的方式微調(diào)...

本申請(qǐng)適用于3d打印技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種混凝土結(jié)構(gòu)的3d打印方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括：獲取已打印混凝土的材料特性參數(shù)、打印所處環(huán)境的實(shí)際環(huán)境參數(shù)、打印設(shè)備的歷史打印參數(shù)以及物料配送設(shè)備的歷史物料配送參數(shù)；根據(jù)材料特性參數(shù)、實(shí)際環(huán)境...

本發(fā)明提供一種基于爆破波反射法的超前地質(zhì)數(shù)據(jù)校準(zhǔn)方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)校準(zhǔn)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明基于爆破波反射法獲取待校準(zhǔn)的原始數(shù)據(jù)和地質(zhì)數(shù)據(jù)，根據(jù)地質(zhì)數(shù)據(jù)構(gòu)建爆破波速度分析模型，通過(guò)震波速度分析模型和待校準(zhǔn)的原始數(shù)據(jù)生成地層速度修正因子，獲取...

本申請(qǐng)公開了一種基于單比特量化的目標(biāo)跟蹤方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括獲取多雷達(dá)節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)中每個(gè)雷達(dá)節(jié)點(diǎn)針對(duì)于目標(biāo)的回波數(shù)據(jù)；對(duì)各回波數(shù)據(jù)進(jìn)行單比特量化得到單比特?cái)?shù)據(jù)；基于各單比特?cái)?shù)據(jù)估計(jì)目標(biāo)相對(duì)于各雷達(dá)節(jié)點(diǎn)的距離信息及信號(hào)波達(dá)...

本公開提供一種軟件漏洞檢測(cè)方法和裝置，包括：獲得待檢測(cè)軟件源代碼文件，生成待檢測(cè)軟件源代碼文件的方法代碼漏洞特征向量數(shù)據(jù)，將方法代碼漏洞特征向量數(shù)據(jù)輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的軟件漏洞檢測(cè)模型，得到并輸出待檢測(cè)軟件源代碼文件的漏洞檢測(cè)結(jié)果，其中，...

本發(fā)明公開了一種柔性心電采集集成陣列及制備方法，包括：柔性襯底，柔性襯底為基于有機(jī)聚合物溶液形成的襯底；導(dǎo)電層，導(dǎo)電層的一部分均勻覆蓋在柔性襯底表面，導(dǎo)電層的另一部分嵌入在柔性襯底內(nèi)部；導(dǎo)電層為基于二維層狀導(dǎo)電材料和一維線狀導(dǎo)電材料混合...

本發(fā)明公開了一種傳動(dòng)系統(tǒng)的故障診斷方法及系統(tǒng)，所述方法包括：在傳動(dòng)系統(tǒng)的聯(lián)軸器上安裝摩擦發(fā)電傳感器；采集傳動(dòng)系統(tǒng)在不同工況下所述摩擦發(fā)電傳感器的輸出信號(hào)；對(duì)所述輸出信號(hào)進(jìn)行特征提取和標(biāo)定，獲得數(shù)據(jù)集；利用所述數(shù)據(jù)集訓(xùn)練并測(cè)試支持向量機(jī)，...

本發(fā)明提供了一種基于人工智能的色譜圖分析方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備，方法包括：對(duì)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到色譜圖分析模型；通過(guò)色譜圖分析模型接收待審查分析的數(shù)字色譜數(shù)據(jù)圖像，并分割為區(qū)域圖像；通過(guò)色譜圖分析模型對(duì)每塊區(qū)域圖像進(jìn)行圖像內(nèi)容...