原始名称记载: 华东师范大学

本发明公开了一种通过烯烃的迁移氢酰胺羰基化反应合成手性丁二酰亚胺化合物的方法，该合成方法在溶剂和手性钯催化剂的条件下进行，以烯基酰胺类化合物I为原料，在一氧化碳氛围中，发生迁移氢酰胺羰基化反应，转化为手性丁二酰亚胺类化合物II。该方法具有优异的催化活性，优秀的化学选择性，优秀的立体选择性，广泛的底物适用性，以及温和的反应条件等优势。相比现有技术中合成手性丁二酰亚胺类化合物的方法，本发明的原料合成仅需一步，且提供的合成方法具有底物范围广、原子经济性高、立体选择性优秀等优势，因此本发明具有广泛的应用前景。

本发明公开了一种硼氮氧稠环化合物及含有其的有机光电元件，属于有机光电领域。本发明的硼氮氧稠环化合物具有如化学式（1）和化学式（2）所示的结构。本发明的化合物通过硼氮发光片段与硼氧供电子体连接，构建多重激发态，在锐化材料发射光谱的同时，提高材料的反系间窜越速率，应用于有机电致发光二极管中，能够明显提升器件发光色纯度，改善器件的稳定性，延长器件寿命，具有良好的商业化前景。（1）（2）。

本发明公开了一种含硼多环化合物及含有其的有机光电元件，属于有机光电领域。本发明的含硼多环化合物具有如式（1）或式（2）所示的结构。本发明的化合物通过分子内共轭扩展将含硼骨架与咔唑衍生物融合，构建新型刚性单元。该共轭融合不仅整合了含硼骨架的电子传输能力与咔唑的空穴传输特性及高三线态能级，更重要的是通过重构前线分子轨道分布，有效增加了轨道离域范围，显著降低了单重态‑三重态能级差（ΔE），从而提升化合物的反向系间窜越速率（k），显著促进了对三重态激子的利用效率。将其作为主体材料应用于有机电致发光二极管中，能够确保能量向客体的高效、定向传递，提高器件的效率，改善器件的稳定性，具有良好的商业化前景。

本发明公开了一种再生纤维素纳米颗粒及其制备方法，属于纤维素纳米颗粒制备技术领域，该方法包括以下步骤：a)将纤维素原料在一定的条件下溶解在溶剂中，使用再生液将其再生出来，得到再生纤维素悬浮液；b)在一定条件下将纤维素酶加入到所述步骤a)中得到的所述再生纤维素悬浮液当中进行酶解，得到酶解后的再生纤维素悬浮液；c)将所述步骤b)中得到的所述酶解后的再生纤维素悬浮液清洗后进行均质处理，得到所述再生纤维素纳米颗粒。该方法具有操作简单、可大规模制备等优点，制备的再生纤维素纳米颗粒分散性好、尺寸均一、大小可控。本发明具有广泛应用前景。

本发明公开了一种彩色纤维素纳米球及其制备方法和应用，该方法包括以下步骤：首先，使用活性染料对纤维素纳米球进行染色；然后，利用含酚羟基聚合物对染色好的纤维素纳米球进行包裹。酚含羟基聚合物外壳可以提供染料保护和为外接其他分子有利条件。该方法制备的所述彩色纤维素纳米球具有色度高、分散性好、抗干扰能力强、偶联抗体步骤简单等优点，可以用于生物医学、印染、油墨等多种领域。本发明具有广泛应用前景。

本发明公开了一种纤维素泡沫材料及其制备方法和应用，属于纤维素泡沫制备技术领域。该方法包括以下步骤：a)将一定量的纤维素纳米纤维分散在去离子水中，与表面活性剂共混得到匀料；b)将所述步骤a)中得到的所述匀料剧烈搅拌，直至形成均一稳定的纤维素湿泡沫匀浆；c)将所述步骤b)中得到的所述纤维素湿泡沫匀浆倒入模具中，置于烘箱进行烘干，得到纳米纤维素泡沫材料。该方法优点在于通过加热烘干方式直接制得所述纤维素泡沫材料，并且烘干过程中泡沫材料不会出现坍塌萎缩现象，有效降低了能源的消耗，极大地提高了制备纤维素泡沫的效率。本发明具有广泛应用前景。

本发明公开了一种面向混合驾驶交通场景的多车辆实时路径规划方法，其特点是该方法包括：1)初始路径生成：当车辆进入路网时，基于实时交通信息使用以时间成本为优化目标的Dijkstra算法生成从起点到目的地的初始路径；2)实时动态路径规划：当车辆行驶至路网节点时，基于实时交通状态，使用K条最短无环路径算法生成多条无环候选路径，结合深度Q网络(DQN)算法从备选路径中选择当前最优路径；3)路径执行与更新：循环执行步骤2)直至车辆到达目的地。本发明与现有技术相比具有提升路网系统通行效率，同时兼顾个体车辆通行成本，有效解决了实时性不足、系统最优与个体最优难平衡的问题，获得更适配动态交通环境的多车辆路径方案，适用于大规模混合驾驶交通场景。

本发明涉及成品油运输的混油计量技术领域，公开了一种基于图表示学习模型的油品输送管道混油段预测方法，该方法包括：采集混油数据集，进行离群值处理、特征变换处理、特征选取；从处理后的混油数据集选取数据作为训练集，构建训练图，并训练图表示学习预测模型；选取最优图表示学习预测模型；从处理后的混油数据集独立选取测试数据构建预测图，将预测图输入到训练好的最优图表示学习预测模型中，得到混油长度预测结果，本发明通过对混油数据集进行离群值预处理，采用图表示学习预测模型改进多产品管道中混油段长度的预测，利用该模型学习样本之间的依赖关系，有效处理了样本间的固有依赖关系，最终得到混油长度预测结果，有效提高预测精度。

本发明公开了一种基于需求文档图文相关性动态权重的多模态融合方法，包括如下步骤：步骤一、接收需求文档中的图像输入和/或文本输入，进行特征编码；步骤二、结合包括全局语义相关性、局部细粒度相关性以及需求层次相关性中的一种或多种，进行面向需求文档的增强型图文相关性检测；步骤三、根据相关性分数和需求场景类型动态选择一种或多种融合策略，通过基于神经网络的动态权重分配机制自动确定策略权重，实现面向需求理解的自适应多策略融合。本发明还提供了实现上述方法的系统，具有广泛应用场景。

本发明公开了一种基于大模型指令与上下文知识双驱动的教学内容生成方法及系统。首先通过教育领域知识预处理，对教育领域的原始知识文档进行解析、切片与向量化；然后定义教学内容生成提示语模板，明确大模型指令、变量及上下文知识内容块；其次编排教学内容生成工作流，构建大模型指令驱动与上下文知识驱动逻辑；最后实施双驱动教学内容生成并进行结果后处理。基于所述方法，构建了与之对应的系统，包括教育领域知识预处理模块、教学内容生成提示语模板定义模块、教学内容生成工作流编排模块、教学内容生成实施及结果后处理模块，用户以人机协同交互操作各模块。本发明能生成符合教育规律、满足特定教学场景需求，提升教学内容生成的准确性和适用性。

本发明提供了一种基于非对称多专家层间共享的大模型微调的多源通用问答方法，涉及人工智能和自然语言处理技术领域，包括获取多源通用问答数据，选取基座模型并完成微调准备，基于非对称多专家层间共享的大模型微调的多源通用问答方法对选择的基座模型进行微调，基于微调后的基座模型进行问答操作。本发明通过增强特征提取阶段的表征能力，有效克服了现有技术的瓶颈，在保持高参数效率的同时，显著提升了模型在多领域泛化和复杂推理任务上的性能，能够基于非对称多专家层间共享的大模型微调的方法实现多源通用问答，便于使用。

本发明公开了一种基于大型语言模型的自动化土地利用优化方法及系统，其特点是该方法包括：输入与预处理、结构化提示、代码生成、优化执行和评估与输出等步骤，所述输入与预处理将用户的自然语言规划目标和地理数据进行解析；所述结构化提示根据用户的规划目标从知识库中检索最相关的信息，形成增强的结构化提示；所述代码生成根据提示内容，动态生成优化问题环境代码；所述优化执行利用标准接口驱动优化过程，寻找最优解或帕累托最优解集；所述评估与输出将优化方案连同用户的初始需求，提交LLM对结果进行分析，并生成评估报告。本发明与现有技术相比具有显著降低优化建模的难度和时间成本，使规划专家能专注于问题本身，保证优化方案的专业性和高质量。

本发明公开了一种复合免疫增强剂及其在提高鱼类感染期T细胞免疫水平中的应用。本发明通过建立一套对应的鱼类T细胞免疫评估体系来提高鱼类感染期抗菌能力。本发明通过在鱼类日粮中添加特定比例的复合免疫增强剂，实现对感染期T细胞免疫水平的显著提升。所述复合免疫增强剂由多种营养物质按照优化比例组成，能够在鱼类感染早期促进T细胞扩增，缓解T细胞凋亡，增强细胞因子的分泌水平，从而提高鱼体的病原清除能力，提高其在感染期内的存活率，提升养殖效益，实现绿色无抗养殖。

本发明公开了一种基于格林函数进行总场反演计算定量磁化率图像的方法，用于在磁共振成像中分离背景磁场并重建全脑定量磁化率图像。本发明的边界元法全场反演方法在去除背景场干扰时避免额外引入对组织磁化率的滤波和正则化处理，能够有效分离背景场并重建全脑定量磁化率图像，不会出现边界侵蚀现象，特别是在皮层区域表现出优越性能。本发明采用快速多极子法高效处理由边界积分方程产生的稠密矩阵的存储与计算。

本发明属于涉及图像安全技术，具体公开一种基于搜索树的图像水印嵌入性能优化方法，确定所有待优化的水印嵌入模型参数构建参数集合，设定初始值，计算初始隐写性能形成搜索树的根节点；随后对所有参数逐一变更，并根据变更后性能的提升情况进行判断：若性能未提升，则不进行操作；若性能提升且参数组合未被遍历，则在搜索树中生成子节点并记录新参数与性能；若性能提升但已遍历过，则不再生成新节点；逐步扩展搜索树直至生成所有有效子节点；最后对搜索树中所有叶子节点的水印嵌入性能进行比较，选取性能最优的叶子节点所对应的参数集合。本发明利用搜索树结构实现了参数空间的高效探索，避免重复计算与无效搜索，在较低的计算成本下获得较优的图像水印嵌入性能。

本发明属于信息隐藏技术，具体是一种基于信息隐藏和HSV颜色模型的彩色图像可逆对比度增强方法，首先将RGB图像转换至HSV模型，对V通道进行预处理以避免截断误差；然后生成全局直方图，并基于直方图计算平均亮度值和峰值点作为参考，自适应选择局部直方图区域，在局部直方图区域执行直方图平移与数据嵌入，实现图像对比度增强和可逆信息隐藏；信息隐藏者嵌入秘密信息生成载密图像，授权接收者根据密钥选择恢复原始图像、提取隐藏信息或同时执行两者。本发明不仅在实现图像对比度增强的同时完成信息隐藏，而且能有效减少色差，显著提升图像视觉质量。

本发明涉及一种基于角度感知与上下文增强的船舶检测方法、电子设备及存储介质，具体包括：获取高分辨率光学遥感影像，标注船舶目标的旋转框，划分为训练集、验证集和测试集；构建基于YOLOv8结构的船舶检测模型，其基于PPYOLOE‑R模型的角度感知检测头包括角度预测分支、类别预测分支和边界框预测分支，其中角度预测分支包括基于上下文增强的角度注意力模块；对船舶检测模型进行训练和验证，保存验证集上精度最高的模型参数；将待测试的高分辨率光学遥感影像输入训练好的模型，输出预测框位置实现船舶检测。与现有技术相比，本发明具有减少冗余参数，解决角度回归边界不连续，提升船舶检测精度与定位性能等优点。

本发明公开了一种导电各向异性中间连接层及在叠层太阳能电池的应用。本发明提供的叠层太阳能电池自下而上依次包括透明导电基底、顶电池空穴传输层、顶电池活性层、顶电池电子传输层、顶电池电子阻挡层、中间连接层、底电池空穴传输层、底电池活性层、底电池电子传输层及金属电极。所述中间连接层为高表面能层、绝缘纳米点阵层及金属纳米颗粒层复合而成，其中高表面能层作为化学锚定层，利用其作为衬底结合具有纳米点阵结构的绝缘层作为物理阻挡与点阵模板层，诱导金属纳米点阵沉积，且阻断横向电流。该结构实现了垂直方向的高效隧穿复合重组与水平方向的绝缘截止，显著抑制了孔洞漏电，提升了器件的填充因子与稳定性。

一种基于RRAM的堆叠型单器件及其实现2‑bit向量乘积的方法，器件背栅和背栅介电层为最底层，背栅介电层与底电极相连，底电极、中间电极、顶电极之间各有一层阻变层，中间电极分为左中间电极和右中间电极。所述的顶电极、中间电极、底电极及阻变层堆叠行成第一、第二、第三及第四4个RRAM，其中第三RRAM由左中间电极通过通孔与底电极和顶电极相连形成。其余三个RRAM根据权重设置为对应的低/高阻态，再输入11、10、01、00不同的2‑bit信号，得到对应的电流大小，从而实现2‑bit向量乘积。本发明提高了信号容量，降低了对器件归一性的要求，提高了计算速度，面积效率得到提高，实现2‑bit的储存和向量乘积，适用于神经网络学习。

本申请涉及用于诊断目的的测量技术领域，公开了一种无创体液采样的同型半胱氨酸检测系统，包括：集成于柔性基底上的无创体液采样模块、光电化学检测模块以及信号处理与控制单元。无创体液采样模块通过电渗电极施加微电流执行反向离子电渗作用，驱动皮下间质液定向迁移并富集于水凝胶层中；光电化学检测模块与水凝胶层流体连通，其光电化学电极组件表面设有双单原子印迹识别层。该识别层基于同型半胱氨酸分子的巯基与Au位点、氨基与Zn位点的双位点协同配位作用，构建了空间构型与电子结构高度互补的识别空穴。本申请在无需侵入性采血的条件下，克服了复杂体液基质中结构近似分子的干扰，实现了对同型半胱氨酸的高选择性、高灵敏度及连续动态监测。