低温超声波晶化法快速合成纳米X型分子筛的方法

    公开(公告)号:CN100567151C

    公开(公告)日:2009-12-09

    申请号:CN200710031268.1

    申请日:2007-11-06

    IPC分类号: C01B39/22 B01J29/08

    摘要: 本发明公开了一种低温超声波晶化法快速合成纳米X型分子筛的方法,尤其涉及一种无模板剂,低温条件下超声波晶化法快速合成均匀的纳米X型分子筛的方法;该方法的工艺流程为:把铝源加入pH>14的NaOH溶液中,搅拌溶解至澄清,得到溶液A;把硅源慢慢滴加到A中,剧烈搅拌数小时,得到凝胶溶液B,把B放入温度为30~80℃的水浴中超声波晶化20~80min,合成的产物经洗涤,过滤,干燥,最后得到X型分子筛;该法操作十分简单易行,合成温度低,合成时间短,得到颗粒均匀的纳米X型分子筛。

    一种光热定型相变储能复合材料及其制备方法

    公开(公告)号:CN114774084B

    公开(公告)日:2024-08-06

    申请号:CN202210353936.7

    申请日:2022-04-02

    IPC分类号: C09K5/06

    摘要: 本发明公开一种光热定型相变储能复合材料及其制备方法,该光热定型相变储能复合材料由重量百分比含量65%~80%的有机相变储能材料和20%~35%具有光热和导热功能的框架结构材料制成,其中框架结构材料借助金属离子与二维片层材料和高分子材料之间的配位作用、静电相互作用以及分子间的氢键协效“桥接”作用,实现了框架定形和坚固化及导热通路的构筑。并利用碳酸氢铵分解制备得到框架结构材料;将框架结构材料浸入熔融有机相变储能材料中真空浸渍,制得形状稳定性优异、稳定快速传热性的光热定型相变储能复合材料。本发明制备方法简单高效、节能环保,对框架结构复合材料的规模化制备及其在太阳能光热转换领域的实际应用具有重大意义。

    一种关-开型银离子荧光探针及其制备方法和应用

    公开(公告)号:CN114736667B

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202210351746.1

    申请日:2022-04-02

    IPC分类号: C09K11/02 C09K11/06 G01N21/64

    摘要: 本发明公开一种关‑开型银离子荧光探针及其制备方法和应用,该关‑开型银离子荧光探针将MXene二维材料与荧光染料的分子进行物理结合,在实际应用时银离子破坏MXene二维材料的结构,从而释放出荧光染料,荧光强度加强,实现“关‑开”型响应,并实现对银离子的可视化检测;该关‑开型银离子荧光探针具有较高的灵敏度和银离子选择性,具有抗干扰能力强的优点。且该关‑开型银离子荧光探针的中心荧光基团为低毒性,低环境危害的荧光染料分子,具有环境友好的特点,可以应用于在细胞中荧光成像。该关‑开型银离子荧光探针的制备方法,原料毒性低价格便宜,制备流程简单,不涉及危险反应,反应收率高,易于规模化生产。

    一种多类型行为序列预测推荐方法、系统以及存储介质

    公开(公告)号:CN117893283A

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202410064384.7

    申请日:2024-01-16

    摘要: 本发明涉及数据挖掘领域,更具体地,涉及一种多类型行为序列预测推荐方法、系统以及存储介质。其中方法包括:获取用户特征信息、商品信息以及多种行为对应的购物篮数据;然后进行编码;根据编码获得的各向量获得多种融合行为向量序列;将多种最终行为向量序列的每一种融合行为向量序列与其他融合行为向量序列分别建立隐式依赖关联和显式依赖关系,获得多个隐式和显式行为混合特征向量;然后计算获得所有商品在各行为预测购物篮中的出现概率;然后完成对商品的推荐显示。本发明通过分别建立隐式依赖关联和显式依赖关系可以将多行为信息充分融合、解决了各行为间存在复杂的耦合依赖关系,从而提高了预测推荐效果。

    基于脑区时序因果关系结构的脑疾病病因诊断方法及系统

    公开(公告)号:CN117219259A

    公开(公告)日:2023-12-12

    申请号:CN202311104745.8

    申请日:2023-08-29

    摘要: 本发明提出一种基于脑区时序因果关系结构的脑疾病病因诊断方法,涉及人工智能与脑科学的技术领域,首先获取受试者不同脑区的核磁共振数据,形成时间序列数据,并在时序因果模型的基础上考虑隐时间序列,将隐时间序列的分布作为因果模型参数的一部分,从而刻画出核磁共振数据中的非稳态信息,随后近似求解参数的后验概率并优化其变分下界。这一方法在降低求解复杂度的同时,也提高了对脑区的因果网络结构和因果滞后影响长度的识别正确率。本发明能够将现有的知识融入脑区的因果发现中,使得因果结构的识别结果更加贴合大脑实际的工作机制,能够更加准确地发现不同脑疾病下的大脑活动机制,为后续的临床诊断和治疗提供有力的帮助。

    一种基于贝叶斯非参模型的脑功能区划分方法

    公开(公告)号:CN113657527B

    公开(公告)日:2023-07-07

    申请号:CN202110971027.5

    申请日:2021-08-23

    IPC分类号: G06F18/28 G06F18/23 G06F17/16

    摘要: 本发明公开了一种基于贝叶斯非参模型的脑功能区划分方法,其包括步骤如下:S1:获取rs‑fMRI数据集中n个脑素的相对位置和时间序列;S2:对计算两两脑素之间的相对位置距离矩阵和时间序列距离矩阵;S3:将相对位置距离矩阵和时间序列距离矩阵进行处理和合并,组成新的距离矩阵,对新的距离矩阵进行重定义操作,得到最终的距离矩阵;S4:根据最终的距离矩阵依次计算每个脑素的先验分配和先验聚类,得到聚类结果;S5:根据聚类结果计算当前贝叶斯非参模型参数,根据当前贝叶斯非参模型参数依次对每个脑素计算分配概率,再分配,S6:判断是否达到指定轮次,若是,则反馈最终的脑素聚类结果以及相应的脑区划分结果,否则回到步骤S5继续执行。

    基于动态图的社交网络节点分类方法

    公开(公告)号:CN111310068B

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202010165317.6

    申请日:2020-03-11

    摘要: 本发明公开了基于动态图的社交网络节点分类方法,利用sparsemax函数强化不同节点在时序前后的联系,并结合长短期记忆神经网络使稀疏化处理和细胞的门控共同作用,更好地对时序数据前后联系和依赖关系进行挖掘,充分表达了时序数据中节点状态的变化模式,从而提高社交网络节点分类的精准度。本发明解决了现有的社交网络节点分类方法中,对于社交网络中动态变化的时序数据,无法有效的挖掘节点之间的相互影响和不同时间的前后依赖关系的问题,可用于社交平台,推荐系统,信息系统,医疗健康,影视娱乐等领域中的动态结构社交节点分类问题。