基于復合型納米色敏傳感芯片連續(xù)化快速無損檢測谷物產(chǎn)毒菌的方法及裝置 1023     

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本發(fā)明提供了一種基于復合型納米色敏傳感芯片連續(xù)化快速無損檢測谷物產(chǎn)毒菌的方法及裝置。首先利用納米材料的多孔特殊結構與化學染料復合，提高色敏傳感器的吸附力與靈敏度，制備篩選出對2?甲基丁醛氣體、1?戊醇、己醛和異戊醛等特征氣體敏感的復合納米染料NO₂BDP@MOF、HBDP@PSN和COOCH3?Diol@PSA；再利用特制的連續(xù)化圖像采集裝置對多組樣本進行一天24h連續(xù)化圖像采集并處理；最后用主成分分析法(PCA)等對小麥樣本建立判別模型進行驗證。本發(fā)明的方法和裝置，能實現(xiàn)對谷物產(chǎn)毒菌代謝中揮發(fā)性氣體更高靈敏度及選擇性的分析，相較于傳統(tǒng)的理化方法，可顯著提高檢測效率與精確度，更適用于現(xiàn)場的樣品實時連續(xù)化檢測。

免電沉積技術的金屬離子溶出伏安檢測新方法 650     

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本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)、環(huán)境及化學分析領域，公開了一種免電沉積技術的金屬離子溶出伏安檢測新方法，通過將MXene基納米材料修飾電極應用于重金屬的電化學傳感研究。通過優(yōu)化實驗條件，利用MXene基納米材對重金屬的自還原吸附性能，實現(xiàn)對重金屬的快速高靈敏檢測。本發(fā)明具有簡單、經(jīng)濟、靈敏度高、操作方便、易于現(xiàn)場檢測的特點。

香醋總酚檢測方法 963     

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本發(fā)明為化學檢測領域，具體涉及一種檢測方法，更具體地是指一種香醋總酚檢測方法。本發(fā)明設計得到5因素、4水平的16組試驗，對其試驗數(shù)據(jù)，運用R值分析得到關鍵因子對試驗的影響程度，運用X值分析得到最佳試驗組合條件。優(yōu)化后的檢測方法的回收率，檢測方法的FC使用濃度，為常見方法的1/10或者1/20。

中空金銀核殼納米花SERS納米探針HAu/AgSNFs-ATP 1126     

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本發(fā)明公開一種中空金銀核殼納米花SERS納米探針HAu/AgSNFs?ATP，涉及光化學分析技術與生物檢測領域；本發(fā)明還公開一種基于品紅亞硫酸試劑與SERS的核酸定性和/或定量檢測傳感器，通過納米可控自組裝制備中空金銀核殼納米雪花SERS納米探針，與化學計量學方法和比色法結合構建穩(wěn)態(tài)核酸可視化和精準定量模型，建立了通用的核酸檢測方法，實現(xiàn)了各種核酸的便攜性、高靈敏和特異性檢測。

尿酸的無酶比色檢測方法 914     

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本發(fā)明屬于分析化學技術領域，涉及一種尿酸的無酶比色檢測方法。本發(fā)明首先制備集成化CoP/NF整體式類過氧化物酶，然后以CoP/NF作為類過氧化物酶，催化TMB和過氧化氫溶液的氧化還原反應，產(chǎn)生顯色物質TMBox，因TMBox能被尿酸選擇性地還原成無色TMB，原顯色反應產(chǎn)生的吸光度隨尿酸濃度的增加而降低，通過測定最終所得顯色物質的吸光度，得到吸光度隨尿酸濃度的增加而減少的曲線，根據(jù)此標準曲線來確定待測物的尿酸含量。本發(fā)明公開的分析方法既不需要過氧化物酶，也不需要尿酸氧化酶，實現(xiàn)了尿酸的無酶檢測，檢測成本低廉，操作簡單；尿酸的檢測范圍為1～200μM，檢測限低至1μM；對尿酸的響應靈敏，具有良好的特異性，可實現(xiàn)對血清和尿液中尿酸的準確分析。

快速、靈敏檢測有機磷農(nóng)藥毒死蜱的方法 1017     

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本發(fā)明涉及一種快速、靈敏檢測有機磷農(nóng)藥毒死蜱的方法，屬于電化學檢測技術領域。首先，以氧化石墨和Cd(NO3)2、Zn(NO3)2為起始原料，H2S氣體為硫源和還原劑，原位制備Cd0.5Zn0.5S-rGO納米復合物；然后，采用滴涂和物理吸附依次將Cd0.5Zn0.5S-rGO和乙酰膽堿酯酶修飾于玻碳電極表面；最后，基于Cd0.5Zn0.5S-rGO良好的光電化學性能及生物相容性，構建光電化學傳感界面應用于有機磷農(nóng)藥的快速、靈敏檢測。本發(fā)明所提出的光電化學與酶傳感耦合技術，成功實現(xiàn)了對毒死蜱的靈敏檢測，且該方法所需樣品少，檢測時間短，且靈敏度較高，適用于農(nóng)產(chǎn)品中農(nóng)藥殘留的檢測分析。

檢測揮發(fā)性有機化合物的方法及裝置 849     

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本發(fā)明提供了一種檢測揮發(fā)性有機化合物的方法及裝置。首先優(yōu)選出對乙醇敏感的金屬卟啉鋅(TPPZn)以及對乙酸乙酯敏感的四苯基卟吩氯化錳(OEPMncl)，制作有機氣體的捕獲傳感器；然后利用氣體捕獲傳感器裝置，使充分富集后的有機氣體與色敏材料完全反應；最后采用可見/近紅外光譜儀檢測裝置，獲取反應后的氣體捕獲傳感器的反射光譜，結合化學計量學方法，對揮發(fā)性有機化合物建立檢測模型。本發(fā)明的方法和裝置，能實現(xiàn)對揮發(fā)性有機化合物的定量分析，相比傳統(tǒng)分析方法，可顯著提高相應的檢測效率，更適用于現(xiàn)場快速檢測分析。

食醋總酸含量的檢測方法及裝置 786     

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本發(fā)明提供了一種食醋總酸含量的檢測方法及裝置。采用常規(guī)理化分析方法，檢測不同等級的食醋總酸含量；利用半透射檢測裝置作為樣品的載體、微型光纖裝置作為光譜信號的傳輸載體，便攜式近紅外光譜儀采集食醋的半透射光譜數(shù)據(jù)；將采集的食醋總酸含量和食醋半透射光譜數(shù)據(jù)，結合化學計量學方法，建立食醋總酸含量預測模型；通過USB傳輸，將光譜數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)诫娔X客戶端；結合寫入的模型程序，在電腦客戶端對光譜數(shù)據(jù)分析，實時顯示食醋總酸含量。本發(fā)明的方法和裝置，基于近紅外光譜?USB傳輸技術，可對食醋總酸含量進行快速的定量檢測，相比傳統(tǒng)理化檢測，可顯著提高相應的檢測效率，更適用于現(xiàn)場快速檢測分析。

茶提取液中多酚含量的快速檢測方法及裝置 743     

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本發(fā)明提供了一種茶提取液中多酚含量的快速檢測方法及裝置。采用常規(guī)理化分析方法，檢測茶提取液中多酚含量；利用半透射檢測裝置作為樣品的載體、微型光纖裝置作為光譜信號的傳輸載體，便攜式近紅外光譜儀采集茶提取液中的半透射光譜數(shù)據(jù)；將采集的茶提取液多酚含量和光譜數(shù)據(jù)，結合化學計量學方法，建立茶提取液中多酚含量預測模型；通過USB傳輸，將光譜數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)诫娔X客戶端；結合寫入的模型程序，在電腦客戶端對光譜數(shù)據(jù)分析，實時顯示茶提取液中多酚含量。本發(fā)明的技術，基于近紅外光譜?USB傳輸技術，可對茶提取液中多酚含量進行快速的定量檢測，相比傳統(tǒng)理化檢測，可顯著提高相應的檢測效率，更適用于茶葉深加工領域的在線檢測分析。

高效低毒低殘留風險生物-化學協(xié)同增效殺菌組合物及應用 930     

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本發(fā)明公開了一種高效低毒低殘留風險生物?化學協(xié)同增效殺菌組合物及應用，屬于農(nóng)藥復配技術領域。該殺菌組合物的有效成分為覆盆子葉片提取液與丙硫菌唑二元復配。本發(fā)明以葡萄炭疽病菌為供試菌，采用菌絲生長速率法，測定了覆盆子葉片提取液與丙硫菌唑對葡萄炭疽病菌的毒力。結果表明，在離體條件下測定覆盆子葉片提取液與丙硫菌唑配比篩選，結果表明當覆盆子葉片提取液與丙硫菌唑的質量比為1:18時，EC50僅為0.0200μg/mL，SR值為2.1105，顯著高于其他藥劑處理，在防治葡萄炭疽病上比對照處理防效提高13.73?33.71%；在防治草莓炭疽病上比對照處理防效提高10.87?30.43%。該藥劑能達到減量增效、安全環(huán)保的目的。

全自動EST電化學除垢裝置 877     

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本實用新型公開了一種全自動EST電化學除垢裝置，包含存垢箱，存垢箱的上部固定連接有進水管道，存垢箱的內(nèi)部傳動連接有刮刀，刮刀的一側設置有左軸承支座轉動連接，且刮刀的上部轉動連接有轉動套，轉動套的上端連接有極板固定連接，且極板的外側為反應室緊密焊接，反應室的上端安裝有除氯氣管道固定連接，除氯氣管道的下端為設備本體固定連接，設備本體的右端安裝有右軸承支座固定連接，本實用新型處理后的氧化反應生成物等受到電場的作用而遷移到陰極，而在電極表面吸附，從而實現(xiàn)去除鍋爐中的成垢離子而且該裝置處理量大，安裝檢修方便維護成本低，使用周期長，占地面積小且對環(huán)境無污染且處理效果顯著。

擴散分子通信環(huán)境下基于強化學習的多層自適應獎勵目標溯源方法 907     

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本發(fā)明公開一種擴散分子通信環(huán)境下基于強化學習的多層自適應獎勵目標溯源方法。首先輸入算法所需的參數(shù)，設計多層閾值模型和分子探測器的運動方式；然后，讓分子探測器探索若干回合獲取閾值的初始值并更新獎勵信息；最后，以固定回合數(shù)更新多層閾值，接收機經(jīng)過若干次迭代之后找到目標。本發(fā)明能夠解決復雜擴散分子通信環(huán)境下分子探測器的路徑規(guī)劃問題。該方案具有定位精度高、復雜度低、快速定位等優(yōu)點。

基于電化學保護措施的耐蝕性門把手 739     

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本實用新型公開了一種基于電化學保護措施的耐蝕性門把手，包括：門把手主體，所述門把手主體的側端面開設有插接組件；插接組件，所述插接組件的內(nèi)側插入式連接有具有犧牲陽極防銹蝕功能的防銹組件。本方案采用防銹組件、自調(diào)試組件、插接組件以及鎖止組件等結構的互相配合下，使得犧牲陽極即便因遭到銹蝕其體積縮小仍能夠保持良好的穩(wěn)定性，避免出現(xiàn)人們在操作門把手主體使出現(xiàn)不適感，且插接座與犧牲陽極之間以定位銷及支撐彈簧作為兩者之間的連接方式，方便了犧牲陽極的拆換，結構簡單，空間優(yōu)化，拆裝便捷，大大提升了門把手主體的耐腐蝕性能及使用壽命，可以拆卸，便于定期進行檢查，發(fā)現(xiàn)犧牲陽極消耗較多后進行更換，以保證其效果。

基于比率型比色檢測亞硝酸根離子的方法 971     

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本發(fā)明屬于分析化學技術領域，涉及一種基于比率型比色檢測亞硝酸根離子的方法，包括：向2 mL離心管中依次加入25μL 1 mg/mL的hollow MnFeO懸浮液、30μL 5 mM的TMB溶液、1440μL 0.2 M醋酸鹽緩沖溶液，混合均勻；分別加入不同濃度的NO₂^?，所述NO₂^?在體系內(nèi)的最終濃度分別為3.33μM、6.67μM、10μM、13.33μM、20μM、33.33μM、50μM、66.67μM、83.33μM、100μM、120μM、133.33μM；用紫外?可見吸收分光光度計測定吸收光譜，繪制標準工作曲線；將待測的NO₂^?樣品測定吸收光譜，與標準工作曲線進行對比，即可獲得樣品的NO₂^?濃度。本發(fā)明利用hollow MnFeO+TMB體系的氧化產(chǎn)物TMBox與亞硝酸根發(fā)生重氮化反應，實現(xiàn)亞硝酸根的間接檢測，檢測過程條件溫和，檢測限低至0.2μM，可實現(xiàn)對食品中亞硝酸根的檢測。

基于強化學習PPO2算法的無人艇位姿控制方法 847     

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本發(fā)明公開了一種基于強化學習PPO2算法的無人艇位姿控制方法，包括無人艇環(huán)境建模；根據(jù)無人艇的情況設置動作和狀態(tài)空間；設置獎勵目標權重，基于所需無人艇控制目標設置獎勵函數(shù)來控制無人艇；設計深度神經(jīng)網(wǎng)絡，包括狀態(tài)價值函數(shù)估計器網(wǎng)絡和策略網(wǎng)絡；用PPO2算法進行無人艇位姿控制器訓練，并對策略網(wǎng)絡參數(shù)迭代，直到設定的訓練周期數(shù)目全部結束，觀察無人艇位姿控制結果，并將學習步長、觀測空間、動作空間、訓練策略以及訓練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡保存，作為無人艇下次調(diào)用。本發(fā)明利用PPO2算法進行無人艇的姿態(tài)航向控制；通過強化學習，不依賴于具體模型，能有效地控制復雜環(huán)境下的無人艇系統(tǒng)。

檢測AFB1的免標記便攜式適配體傳感器的制備方法 890     

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本發(fā)明提供了檢測AFB1的免標記便攜式適配體傳感器的制備方法，屬于電化學分析領域。包括如下步驟：磁性四氧化三鐵納米粒子(Fe3O4)的制備；金包四氧化三鐵核?殼結構磁性納米粒子(Fe3O4@Au)的制備；核酸適配體修飾的Fe3O4@Au納米生物探針的制備；絲網(wǎng)印刷電極的預處理；免標記便攜式適配體傳感器的構建；電化學交流阻抗法檢測AFB1。本發(fā)明采用核酸適配體修飾的磁性殼核材料Fe3O4@Au對絲網(wǎng)印刷電極表面進行修飾，借助外加磁場作用將材料快速修飾在電極表面，操作簡單，用時短；利用Au?S鍵可更多、更牢固的將巰基化的適配體固定在電極表面，有效提高傳感器的靈敏度。具有制備工藝簡單，耗時短，試劑用量少，檢測成本低廉等特點。

防泄漏的化學用一次性危廢品回收裝置 945     

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本實用新型公開了一種防泄漏的化學用一次性危廢品回收裝置，包括外殼、氣壓表和一次性回收瓶，所述外殼頂部設置有合頁，且外殼頂部通過合頁轉動連接有掀蓋，所述掀蓋內(nèi)開設有限位槽，且限位槽內(nèi)鑲嵌有安全頂蓋，所述安全頂蓋下端表面設置有外螺紋，且安全頂蓋底部設置有密封膠圈，所述氣壓表設置在安全頂蓋頂部，且氣壓表下方與探測桿相連接，所述一次性回收瓶鑲嵌在外殼內(nèi)部。該防泄漏的化學用一次性危廢品回收裝置，設置有外殼、掀蓋、安全頂蓋、一次性回收瓶和儲料層，一次性回收瓶在使用后更換，便于二次使用裝置，并且裝置對一次性回收瓶有兩重保護，便于在回收化學危廢品的過程中保護人員和環(huán)境，使用更為便捷。

確定生菜不同生長階段生態(tài)化學計量比的方法 829     

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本發(fā)明公開了一種確定生菜不同生長階段生態(tài)化學計量比的方法，屬于設施栽培中養(yǎng)分調(diào)控和高效利用技術領域。基于所得結果可對生菜生長過程中氮磷養(yǎng)分的施用進行動態(tài)的總量和比例調(diào)控，從而提高養(yǎng)分的使用效率，提高生菜的產(chǎn)品品質。其主要過程包括：選取生菜葉齡累計進度代表其生長速率指標，根據(jù)所繪制的其“S型”累計增長曲線的拐點，確定生菜生長過程中的“慢?快?慢”三個生長階段，分別測算各個生長階段生菜的生態(tài)化學計量比，隨后對所得結果進行生態(tài)化學計量學特征符合性驗證，確保所得結果的科學性，進而可對生菜的施肥管理進行動態(tài)調(diào)控。

基于三維細胞電化學傳感器評價農(nóng)藥免疫毒性的方法 771     

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本發(fā)明屬于生物傳感技術領域，具體涉及一種利用三維細胞電化學傳感器評價農(nóng)藥免疫毒性的方法；首先制備鐵卟啉修飾的還原型氧化石墨烯復合物，然后將其修飾到絲網(wǎng)印刷碳電極的工作電極上；同時，合成GelMA前體；其次，小鼠巨噬細胞RAW264.7被封裝在GelMA水凝膠中，在電極上的培養(yǎng)池內(nèi)進行三維培養(yǎng)；最后，細胞經(jīng)農(nóng)藥阿特拉津或其代謝物預處理，再用脂多糖誘導細胞釋放NO，采用差分脈沖伏安法測定NO的電信號，通過計算農(nóng)藥處理對細胞NO釋放的抑制率實現(xiàn)農(nóng)藥免疫毒性的評價。本發(fā)明制備的電化學細胞傳感器快速、靈敏、可靠，且細胞進行三維培養(yǎng)更接近體內(nèi)生理情況，在評價農(nóng)藥免疫毒性方面具有良好的應用前景。

基于強化學習的蝠鲼式仿生魚控制方法、裝置及存儲介質 857     

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本發(fā)明公開了一種基于強化學習的蝠鲼式仿生魚控制方法、裝置及存儲介質，所述仿生魚控制方法通過強化學習算法控制蝠鲼式仿生魚實現(xiàn)仿生魚的自主游動至目標點的任務，以觀測仿生魚當前運動狀態(tài)作為強化學習算法的輸入，輸出方向與速度系數(shù)來控制仿生魚的游動方向和速度，相對于控制關節(jié)運動角度的方法本發(fā)明提高了訓練效率、控制效率和魯棒性。除此之外本發(fā)明以GPS/INS作為定位導航系統(tǒng)，相較于通過拍攝仿生魚位姿的定位方法更具有實用性。

結合路徑規(guī)劃和強化學習的導航避障控制方法、系統(tǒng)及模型 801     

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本發(fā)明公開了一種結合路徑規(guī)劃和強化學習的導航避障控制方法、系統(tǒng)及模型，將駕駛任務分為靜態(tài)的路徑規(guī)劃和動態(tài)的最優(yōu)軌跡跟蹤，實現(xiàn)基于規(guī)則的路徑規(guī)劃算法與深度強化學習的結合，可以有效地解決復雜道路場景(如無信號燈路口左轉)下的車輛控制難的問題。本發(fā)明與現(xiàn)有的PID+LQR控制策略相比，不需要人為地對參數(shù)進行不斷調(diào)整。與模型預測控制(MPC)控制方法相比，不過分依賴被控對象的模型精度，同時求解過程的復雜性大大降低，提高了車載的實時計算效率。本發(fā)明與端到端的強化學習相比，結合了車輛的運動學模型，具有可解釋性，同時也大大提高了車輛導航過程中的安全性。

基于電化學模型的鋰電池SOP估算方法 757     

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本發(fā)明公開電動汽車中的一種基于電化學模型的鋰電池SOP估算方法，根據(jù)模型電壓和實時電壓計算出遺傳算法中的適應度值，尋找到最優(yōu)的正負極顆粒的固相擴散系數(shù)，計算出最優(yōu)的正負極顆粒最外層鋰離子濃度值，求解出由最優(yōu)的正負極顆粒最外層鋰離子濃度值限制的峰值充電電流和放電電流，計算得到峰值充放電功率；本發(fā)明采用鋰離子濃度極限進行SOP預測，更能從電化學原理上反映電池的功率能力，對電池前置狀態(tài)變化更為敏感，對動態(tài)工況下的電池SOP預測有更高的精度以及可靠性，采用遺傳算法對模型進行實時參數(shù)辨識，可以實時優(yōu)化模型參數(shù)，降低溫度變化以及電池老化對預測結果的影響，提高預測精度。

降低紅細胞比容干擾的血液檢測方法及生物傳感器 1065     

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一種降低紅細胞比容干擾的血液檢測方法及生物傳感器，用于測定待測血樣中目標分析物的濃度，檢測方法包括以下步驟：步驟一.將待測血樣與酶電極接觸，待測血樣中的目標分析物與生物識別酶發(fā)生化學反應；其中，目標分析物為血糖、尿酸或者血酮；步驟二.對酶電極施加電壓，得到目標分析物的響應電流，并開始計時，再依次選取五個時間點，獲取對應的電流值；步驟三.將步驟二獲取的五個電流值I_t1、I_t2、I_t3、I_t4、I_t5帶入計算公式計算目標分析物的濃度，解決現(xiàn)有技術沒有同時適用于降低紅細胞比容對血糖、尿酸和血酮濃度結果干擾的方法，現(xiàn)有方法較為復雜耗時、成本高、會引入新的干擾因素導致測量結果不準的技術問題。

基于實驗類比法的高倍率工況電化學模型建模方法 1130     

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本發(fā)明公開了一種基于實驗類比法的高倍率工況電化學模型構建方法，包括高倍率工況建模關鍵參數(shù)的確定，高倍率電化學關鍵參數(shù)的求解，搭建可變參數(shù)高倍率的模型等。有益效果：本發(fā)明不僅秉承了傳統(tǒng)電化學模型在低倍率下精度較好的特點，并克服了傳統(tǒng)電化學模型在高倍率工況下模型精度變差的缺陷，從電化學機理角度解決了以往電化學模型在低溫高倍率下精度不高的問題。提出的基于實驗類比法建立關鍵參數(shù)與溫度和濃度的關系，解決了常規(guī)電化學模型參數(shù)常通過半電池測試獲取，存在電池拆解困難及模型參數(shù)難以快速獲取的問題。

增效減量生物-化學殺菌組合物及其制劑和應用 1087     

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本發(fā)明公開了一種增效減量生物?化學殺菌組合物及其制劑和應用，屬于農(nóng)藥復配技術領域。本申請以草莓炭疽病菌為供試菌，采用菌絲生長速率法，測定了吡唑醚菌酯、四霉素、丙硫菌唑、氟吡菌酰胺和吡噻菌胺對草莓炭疽病菌的毒力。結果表明，5種化學殺菌劑對草莓炭疽病菌抑制中濃度最低的是丙硫菌唑，其EC₅₀僅為0.0366μg/mL，其次是四霉素，其EC₅₀為0.2975μg/mL。在離體條件下測定四霉素與丙硫菌唑配比篩選，結果表明當四霉素與丙硫菌唑的質量比為1∶15時，EC₅₀僅為0.0224μg/mL，SR值為1.73，為有效的防治草莓炭疽病提供了依據(jù)，為草莓炭疽病的防治藥劑提供了新選擇。

提高電化學-熱耦合模型溫度適用性和準確性建模方法 749     

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本發(fā)明公開了一種提高電化學?熱耦合模型溫度適用性和準確性建模方法，試驗測定熵熱系數(shù)，電池的熵熱系數(shù)與電池的產(chǎn)熱密切相關，根據(jù)所測定的熵熱系數(shù)和電化學建模控制方程建立鋰離子電池電化學模型，將鋰離子電池電化學模型結合鋰離子電池的熱特性方程，建立了鋰離子電池電化學?熱耦合模型；建立電極固相擴散系數(shù)及參考反應速率隨溫度的修正函數(shù)S(T)及H(T)；將修正函數(shù)帶入所構造的鋰離子電池電化學?熱耦合模型中；通過在電化學?熱耦合模型中加入試驗測定的熵熱系數(shù)，提高了電化學?熱耦合模型隨電池溫度變化的精度。通過對固相擴散系數(shù)和參考反應速率常數(shù)這兩個參數(shù)進行溫度修正因子調(diào)節(jié)，使得所建電化學?熱模型可用于不同溫度及工況下電池電化學?熱特性研究，提高了模型的溫度適應性。

大型化學品船的滅火裝置 1023     

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本實用新型提供一種大型化學品船的滅火裝置，包括安裝板，安裝板上方設有電磁鐵，安裝板下方依次設有第一旋轉裝置、軸承、第二旋轉裝置和傳感單元，第一旋轉裝置上連接有抽煙裝置和過濾裝置，抽煙裝置包括依次連接的第一煙管壁、第一轉接頭、第二煙管壁、第二轉接頭和抽煙嘴，過濾裝置包括依次連接的灰塵過濾裝置、抽風機和消毒過濾裝置，第二旋轉裝置上連接有噴水裝置和供水裝置，噴水裝置包括依次連接的第一水管壁、第三轉接頭、第二水管壁、第四轉接頭和旋轉噴頭，傳感單元包括保護罩，保護罩內(nèi)設有紅外溫度傳感器、煙霧傳感器和聲光報警器，具有結構簡單、使用方便、便于安裝和移動、具有自動檢測、報警、補光和火焰煙霧同時處理的優(yōu)點。

電化學腐蝕實驗溫度控制裝置 795     

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本發(fā)明涉及實驗設備技術領域，特指一種電化學腐蝕實驗溫度控制裝置。裝置采用箱體密封結構，利用水循環(huán)方式和水浴加熱方式調(diào)節(jié)控溫腔溫度和控制實驗腔溫度。制冷/制熱系統(tǒng)中的制冷器/加熱器對水進行制冷/制熱，制冷/制熱循環(huán)水泵實現(xiàn)水在制冷/制熱系統(tǒng)和控溫腔內(nèi)循環(huán)，通過熱傳遞實現(xiàn)對實驗腔的制冷/制熱?？刂破鳌⒖販厍粶囟葌鞲衅?、實驗腔溫度傳感器和制冷制熱系統(tǒng)協(xié)同控制實驗腔溫度恒定。通過鍵盤輸入設定實驗溫度，傳感器檢測溫度，控制器控制溫度，顯示器顯示實驗腔溫度，實現(xiàn)實驗腔溫度自動控制和自動恒定。裝置設計有燒杯固定結構，固定密封燒杯，減少因外界環(huán)境因素對實驗造成的干擾。

β-羥丁酸電化學傳感器 856     

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本發(fā)明公開了一種β?羥丁酸電化學傳感器,屬于醫(yī)療設備技術領域。該傳感器包括：基片層，基片層的端部留有進樣缺口；位于所述基片層上的電極層，所述電極層包括工作電極、對電極、開機電極和導線；位于所述電極層上的絕緣層，所述絕緣層處開有試劑窗口，暴露所述工作電極和對電極的工作部分；試劑窗口用以限定反應試劑；位于所述絕緣層上的中隔層，所述中隔層留有親水窗口和排氣窗口，親水窗口和排氣窗口以及所述試劑窗口構成進樣空間。本發(fā)明具有結構設計合理、試劑配伍優(yōu)化、檢測準確度高的優(yōu)點。

基于分層強化學習的無人機路徑規(guī)劃方法 655     

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本發(fā)明公開了基于分層強化學習的無人機路徑規(guī)劃方法，包括：步驟1：初始化深度Q網(wǎng)絡算法、Q學習算法；步驟2：驅動無人機從起始點移動至目標點，對深度Q網(wǎng)絡算法、Q學習算法進行訓練；移動過程中當無人機未檢測到動態(tài)障礙物時，則使用深度Q網(wǎng)絡算法對路徑進行規(guī)劃；移動過程中當無人機檢測到動態(tài)障礙物時，則使用Q學習算法對路徑進行規(guī)劃；步驟3：重復步驟2直至深度Q網(wǎng)絡算法、Q學習算法訓練完成，設置無人機實際坐標、起點坐標、目標點坐標，通過訓練完成的深度Q網(wǎng)絡算法、Q學習算法對路徑進行規(guī)劃。本發(fā)明克服單個算法應用于動態(tài)環(huán)境時，存在的網(wǎng)絡擬合易受動態(tài)障礙物影響的問題，提升了算法路徑規(guī)劃的性能。