一种阿尔茨海默症标志物Aβ42的单分子检测方法

    公开(公告)号:CN119936404A

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202510100909.2

    申请日:2025-01-22

    Abstract: 本发明公开了一种阿尔茨海默症标志物Aβ42的单分子检测方法,属于生物检测技术领域。本发明利用微球、Aβ42抗体1、Aβ42抗体2、偶联缓冲液、微球洗涤液、微球保存液、微球封闭液、酶标板、包被液和封闭液来检测Aβ42,最后通过荧光显微成像技术对Aβ42标志物进行数字化成像和分析,进而进行定量检测,该方法具有超高灵敏度(单分子水平~fg/ml)、特异性强、敏感性高、低成本、中高通量等优势,可用于AD的早期筛查、预警和临床辅助诊断。

    一种采用溶液法制备荧光粉的方法

    公开(公告)号:CN119685002A

    公开(公告)日:2025-03-25

    申请号:CN202411593815.5

    申请日:2024-11-08

    Abstract: 本发明公开了一种采用溶液法制备荧光粉的方法,属于荧光粉技术领域。本发明采用溶液法工艺制备荧光粉,1)将有机氟化金属盐、钙钛矿型材料、二价金属盐加入极性有机溶剂中,在一定温度下充分搅拌,获得澄清透明的溶液A;2)将一定量的多孔材料加入溶液中,在一定的温度下充分搅拌,获得澄清透明的溶液B;3)将一定量的B溶液加入非极性溶液中,充分搅拌后离心,后续经非极性溶液清洗、获得粉末C;4)将一定量的C在真空下加热一定的时间,获得荧光粉D。本发明加入多孔材料是将钙钛矿的成核生长局限在多孔材料的孔缝隙限制钙钛矿晶体的生长,获得更小的尺寸;通过前驱体溶液中掺杂二价盐离子的比例增强荧光粉的荧光强度和荧光稳定性等特质。

    基于深度Q网络(DQN)的轴承热处理参数动态优化方法

    公开(公告)号:CN119598835A

    公开(公告)日:2025-03-11

    申请号:CN202411540034.X

    申请日:2024-10-31

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度Q网络(DQN)的轴承热处理参数优化方法。首先定义轴承热处理过程中的状态空间和动作空间,状态包括轴承的物理尺寸(外径、内径、高度)及热处理参数(一区至四区温度、网带频率、装炉层数),动作则是对这些参数的调整。接着,构建深度神经网络近似Q函数,通过最大化预期奖励训练,奖励函数基于淬火硬度与目标硬度的接近程度设计。智能体与环境交互,执行动作并观察结果,利用经验回放机制存储和抽样历史经验,减少数据相关性,提高学习效率。通过ε‑greedy策略平衡探索与利用,定期更新目标网络稳定学习过程。最终,模型能实时调整热处理参数,优化淬火硬度,提高轴承质量。

    基于深度学习网络及多源异构数据的城市健康状态估计方法

    公开(公告)号:CN119252017A

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202411237605.2

    申请日:2024-09-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习网络及多源异构数据的城市健康状态估计方法,方法包括:空气质量数据进行预处理和特征处理;交通拥堵数据进行预处理,对其相关特征进行处理;数据特征提取过程的结果进行整合;城市健康状况进行推理和评估。本发明提出了为了了解城市健康对城市居民生活、行为和选择的影响,提出了一个公众健康(HOTP)框架。HOTP方法的预测结果与城市实际运行相吻合。这表明我们的方法熟练地整合了大都市通勤信息和大气污染数据,可以准确地评估城市的整体健康水平。

    一种高荧光量子产率超稳定的钙钛矿中空纳米晶的制备方法

    公开(公告)号:CN119020030A

    公开(公告)日:2024-11-26

    申请号:CN202411115658.7

    申请日:2024-08-14

    Abstract: 本发明公开了一种高荧光量子产率超稳定的钙钛矿中空纳米晶的制备方法。包括如下步骤:S1:配制前驱液A;S2:配制前驱液B;S3:配制前驱液C;S4:制备初始的钙钛矿中空纳米晶溶液;S5:获得干净的中空结构的钙钛矿纳米结构。相比较于传统的钙钛矿纳米晶,中空的钙钛矿纳米晶具有高的荧光量子产率和更高的荧光稳定性,同时可以提供更多的活性位点,这有助于增强物质的吸附能力、反应活性,而且其多级壳壁可以有效散射入射光,从而提升光催化性能等。更重要的是,中空的钙钛矿纳米晶能够负载更多的其他物质,而且可灵活选择电荷分离输运性能优异的材料或在壳壁上构建异质结构,有利于光生电子和空穴的分离,进而提高相关性。

    一种基于特征点增强的无人机视觉SLAM技术研究方法

    公开(公告)号:CN118887567A

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202410909316.6

    申请日:2024-07-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于特征点增强的无人机视觉SLAM技术研究方法,方法包括:获取无人机周围环境;根据周围环境信息进行无人机定位;构建当前环境的地图;依据不同物体的特征分割出环境中的信息;构建优化地图信息;通过FeatureBooster对提取特征点进行增强;在ORB‑SLAM3的基础上添加语义信息并通过深度学习的方法建图。本发明提供的方法综合考虑了在复杂的环境下无人机的定位和建图,将语义分割网络与光流金字塔相结合,降低了动态目标对定位的影响,提高了动态环境下的定位精度。同时,使用了Nerf建图,为执行其他更高层次的任务奠定基础。

    一种基于人工智能的数据中心资源分配方法及系统

    公开(公告)号:CN118802800A

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202411018459.4

    申请日:2024-07-29

    Abstract: 本申请实施例涉及人工智能技术领域,公开了一种基于人工智能的数据中心资源分配方法及系统,本申请的基于人工智能的数据中心资源分配方法,在目标车辆行驶过程中根据车辆的行驶状态进行上下行数据资源分配的启停切换,以使得车辆能够安全、快速地完成固件包的部分或全部下载,避免车辆的升级固件包完全在非行驶状态进行下载升级导致的下载速度慢、升级效率低的问题,如此,根据车辆行驶状态进行上下行数据资源的合理分配,在保证固件下载安全性的基础上大大提高了车辆的固件升级效率。

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