浙江大学

本发明公开了一种基于大语言模型的知识图谱联合推理与动态演化方法及系统。本发明首先初始化混合存储引擎，将多跳问答建模为智能体序列决策过程，生成推理思维链；其次执行生成式扩展动作时，通过自适应流式剪枝机制形成高置信度推理上下文；接着提取三元组并对齐实体，划分候选边；随后经双重视角验证，将达标候选边实例化为临时知识边存入缓存；最后新查询时重评估临时知识有效性，动态淘汰不可靠连接，构建可靠推理路径机制。本发明突破了传统图谱“静态只读”局限性，通过严格质控与防污染机制，在扩充知识的同时过滤幻觉与噪声，固化高置信度推理路径，降低重复推理开销，实现知识图谱高保真持续生长与性能提升。

本发明公开了一种针对深度强化学习模型的对抗攻击方法及系统，该方法先获取被攻击策略与环境模型，并初始化特征提取层、共享网络层、对抗策略网络、价值网络及扰动生成网络；再对对抗策略与被攻击策略进行预对齐训练。每轮训练中，结合近端策略优化与策略分布软约束并行更新网络参数；每隔预设周期，在冻结对抗策略的条件下精炼扰动生成网络，通过对抗策略与扰动生成网络的交替优化，最终输出训练完成的扰动生成网络。本发明通过软约束对抗策略优化生成状态观测扰动的方法，适用于对深度强化学习智能体鲁棒性与安全性的评估与测试。

本发明公开了一种面向自动驾驶场景的跨视角空间视觉语言模型训练方法。该方法首先获取自动驾驶场景中的鸟瞰图图像，通过三维包围框投影生成带有目标物体标记的多摄像头图像，采用输入级鸟瞰图注入方式，将鸟瞰图图像与多摄像头图像统一组织为视觉问答形式的数据，以适配多种空间感知任务；采用参数高效微调方式对预训练视觉语言模型QwenVL 2.5进行联合优化训练，且保持大部分预训练参数冻结。本发明显著提升视觉语言模型的空间感知能力，通过多种空间估计任务及三维几何约束，增强多视角推理与全局认知；同时采用参数高效微调，仅训练少量参数，降低资源消耗，保持推理速度，适用于自动驾驶边缘端实时部署。

本发明公开了一种面向仓储物流的三维装箱多阶段协同优化方法，其方案：首先将仓储管理系统中的入库单数据通过标准化转换模块转换为统一的装箱数据格式；然后采用多策略并行竞争机制，同时启动多种装箱算法（包括基于六面体最大切割的贪心装箱和基于块生成与层内束搜索的分层装箱），通过进程并行择优获取初始装箱方案；进而引入基于多目标能量函数的模拟退火优化算法，通过物品重定位与交换两种邻域扰动算子，对初始装箱方案进行全局优化；最终获得一种容器数量少、体积利用率高、载重均衡的三维装箱方案。该方法兼顾计算效率与装载质量，可直接应用于仓储物流生产系统。

本发明属于核安全文化评估技术领域，具体涉及一种基于情感分析大模型的核安全文化评估方法，尤其适用于核电厂等高风险、复杂工业环境的安全文化量化、动态、深入评估与持续改进。第一步：多模态数据采集；第二步：数据预处理与情感分析；第三步：智能评估与归因分析；第四步：动态监测与预警；第五步：持续改进与干预。本发明利用数字化、智能化、自然语言处理技术以及微表情识别技术，实现对核安全文化的量化评估、动态监测、深层情感洞察和持续改进，提高评估的效率、准确性和深度，为核电厂的安全运行提供更有力支持。

本发明涉及电氢氨系统氢储能配置技术，旨在提供一种计及层级储氢特性的电氢氨系统分层储氢协同配置的方法。包括：构建分层储氢结构、分层储氢与层间压缩输氢耦合模型、分层储氢缓冲与供氢保障模型，以及多目标协同配置模型；在不同储氢罐区占地面积阈值下求取候选配置方案并开展Pareto非支配筛选，按照成本增幅阈值和占地面积最小原则确定各层储氢罐和层间压缩机的协调配置方案并输出相应结果。本发明能表征不同压力等级储氢单元在功能定位和服务对象方面的差异，以及对储氢容量及层间压缩输氢能力的要求；能够在兼顾系统经济性和工程用地紧凑性的基础上输出设备配置结果，提高配置方案的工程可实施性。

本发明公开了基于功能磁共振成像的脑脊液双相事件检测方法及系统，属于医学图像处理技术领域，所述检测方法具体为：获取脑部的功能磁共振成像数据并进行预处理，从中提取全脑灰质的血氧水平依赖信号时间序列和脑脊液信号时间序列；根据层间采集偏移信息将两类信号对齐至同一物理时间轴；检测血氧水平依赖信号中的局部信号峰，以各局部信号峰前预设时间窗内的信号特征时刻为候选事件零点；在脑脊液信号中定位候选事件零点后第一预设时间窗内的谷值和晚于第一预设时间窗的第二预设时间窗内的反弹峰；基于定位的谷值和反弹峰，筛选出脑脊液双相事件。本发明以单次神经事件为单元检测脑脊液双相事件，以区分非事件性变化，提高事件检测准确性。

本发明公开了一种基于三维语义嵌入的组件感知三维图形编辑方法与系统，属于计算机图形学技术领域，包括：获取输入三维图形的多视角二维语义特征并映射构建三维语义嵌入；对三维语义嵌入聚类形成若干三维组件，将编辑参考信息编码后与各三维组件进行语义匹配，以选定目标组件并生成三维编辑掩码；将编辑参考信息叠加至目标组件在渲染视图的投影位置以获得空间上下文条件特征，并从非目标组件提取保持特征，合并为统一条件特征；基于统一条件特征和三维编辑掩码，对目标组件进行几何与外观的联合编辑，非目标组件保持原状，得到编辑后三维图形。本发明能够有效提升局部编辑的精确性和可控性，适用于三维图形的自动化编辑及交互式设计等应用场景。

本发明公开了一种多元垃圾重金属含量非接触式在线感知方法，涉及固废处理与环境监测领域。该方法先采集待检测垃圾的可见光图像，采用文本驱动的开放域视觉感知模型完成材质级像素级分割，统计各材质区域面积并结合厚度、密度参数估算材质质量；调取预构建的重金属含量数据库计算含量初值后，通过分层权重分配与随机森林回归模型完成偏差校正；在线运行阶段采用卡尔曼滤波与周期贝叶斯更新结合的双层动态修正机制，搭配异常触发的MCMC重采样抗干扰策略，输出最终感知结果。本发明可适配复杂垃圾形态与动态检测场景，检测精度与运行稳定性优异，适用于各类垃圾处理线的重金属连续在线监测。

本发明公开了一种基于深度学习的瞬目监测与泪膜破裂模式分类方法及其系统，包括：步骤S1：获取临床裂隙灯采集的荧光素染色眼表视频，生成标准化的图像序列；步骤S2：将标准化的图像序列输入预先训练好的YOLOv8深度学习模型，检测并输出每帧图像中眼表结构及泪膜破裂区域的定位坐标与轮廓信息；步骤S3：基于眼表结构的定位结果，构建睑裂高度时序序列，识别瞬目事件并划分泪膜破裂分析窗口，自动计算泪膜破裂时间TBUT；步骤S4：提取泪膜破裂区域的空间形态特征，融合TBUT，根据预设的分类规则对泪膜破裂模式进行分类；步骤S5：基于泪膜破裂模式的分类结果，结合预设的诊疗决策树，生成干眼亚型诊断结果及个性化治疗推荐。

本发明公开了一种基于双过程认知的开放世界道路异常分割方法及系统。方法包括获取道路场景待异常分割图像，生成初始异常响应先验图及语义上下文描述；经反应式显著性提取与审慎式逻辑推理分别得到两个候选异常目标集合；对两个集合进行跨源一致性仲裁，经语义提示解耦得到纯净提示词；根据纯净提示词进行级联检测与分割得到异常实例掩码，经融合调制生成最终异常分割热力图。本发明通过双过程认知协同机制，融合反应式感知与审慎式推理，在不损失召回率的前提下显著降低假阳性率；通过语义提示解耦从源头抑制背景泄露，保障分割掩码边界精准贴合目标轮廓；同时输出可解释的显式裁决证据链，提升自动驾驶感知系统的安全性与可解释性。

本发明公开了一种面向多模态护栏模型假阳性探针样本的生成与评测方法，属于人工智能安全与机器学习鲁棒性评测技术领域。获取合规基础图像集合及包含固定验证、通用描述和真实用户模拟提示的子集；依据护栏模型风险分类体系提取风险参考样本特征，基于评测场景构建风险语义原型集合；针对合规图像初始化扰动，通过迭代优化生成探针样本，优化过程中需计算基于原型相似度的分布蒸馏损失，并依据评测场景的风险判定条件计算决策验证损失，联合更新扰动；最终利用多类提示子集评测探针样本，统计误拦截暴露率，量化模型假阳性鲁棒性。本发明能在保持图像视觉合规的前提下，精准暴露护栏模型误判薄弱点，适用于护栏模型上线前评测及策略校准。

本发明公开了一种基于局部循环记忆脉冲神经网络的语音事件流识别方法，包括：获取包含事件发生时间和听觉通道标识的语音事件流，按预设时间间隔分箱形成语音事件向量；构建由输入积分神经元、记忆神经元、上下文神经元和输出神经元组成的局部循环记忆模块，根据当前语音事件向量和前一时间步输出脉冲生成输入调制信号、记忆调制信号和输出调制信号，并按因果顺序更新各神经元状态；通过前一时间步上下文脉冲至当前记忆神经元、当前记忆脉冲至当前上下文神经元的连接形成跨时间步局部循环记忆通路；利用带语音类别标签的数据训练网络，并输出语音类别。本发明能够增强前序声学事件特征的保持能力，降低状态存储和非线性计算开销。

本发明公开了一种基于联合物种分布模型与反事实推断的土壤重金属复合污染生态风险评估方法。通过丰度模型与存在概率模型的双模型统计框架，结合AICc模型选择、柯西组合检验p值合并与FDR多重假设校正筛选指示微生物类群。将指示微生物类群构建联合物种分布模型，利用贝叶斯MCMC估计参数后验分布；基于g‑computation反事实推断框架分别实现单金属平均处理效应、多金属交互效应、单金属生态转化风险指数及重金属综合风险指数的定量评估，并通过蒙特卡洛模拟构建自然波动零分布实现风险等级统计判定。本发明实现了从污染浓度表征向生态效应驱动的风险评估范式转变，适用于区域土壤重金属复合污染生态风险评估与管理决策。

本发明公开了一种基于物理熵和化学熵耦合的胶凝材料配比优化与制备方法。该方法首先选取两种或两种以上胶凝材料组分，建立若干候选配比组，并获取各组分的粒度分布数据和化学组成数据；然后根据各组分在候选配比中的质量分数，分别计算混合体系在预设物理区间和化学组成单元中的分布占比，进而得到物理熵和化学熵；再对物理熵和化学熵进行归一化处理，构建双熵协调系数和配比优选值，据此筛选目标配比；最后按照目标配比进行称量、混合、拌制、成型和养护，制得目标胶凝材料。与传统经验法和单因素试配方法相比，本发明具有定量化程度高、适用范围广、优化效率高和可扩展性强的优点，该方法能够提高胶凝材料候选配比筛选的定量化程度和制备效率。

本发明公开了一种无人机燃料电池双极板并联密封与多堆集成封装结构，包括双极板；若干双极板与膜电极沿垂直方向交替堆叠，相邻双极板之间设有一个膜电极和两个极板并联密封件；双极板上下表面外围开设密封槽，槽底设第一限位沟槽；极板并联密封件由闭环密封垫和贯穿嵌入的若干支撑密封块构成，闭环密封垫一面开设第二限位沟槽，另一面为平面并与膜电极的膜边框贴合形成限位约束；第一、第二限位沟槽对合形成粘接限位密封空腔并填充胶粘限位体；底端盖集成进气口与出气口，配合封装外壳与封顶盖形成一体化绝缘封装。本发明将密封、支撑、定位、限位功能集成一体，有效解决密封垫滑移、蠕变及膜电极错位问题，适配无人机轻量化与极端工况应用需求。

本发明提供一种退役磷酸铁锂正极材料的固相再生方法，该方法包括以下步骤：将退役磷酸铁锂电池进行电解，收集产生的气体，并将其中的氢气经气体分离和干燥处理后输送至还原焙烧装置；对放电后的退役磷酸铁锂电池进行拆解，获得正极片；将正极片置于还原焙烧装置中，在还原气氛中，将正极片于500℃~650℃的温度条件下热处理10~60min；对经热处理后的正极片进行机械剥离、研磨和筛分，得到预处理磷酸铁锂正极粉体，与锂源和碳源混合，得到再生前驱混合物；在惰性保护气氛下对再生前驱混合物进行分段式固相烧结，得到再生磷酸铁锂正极材料。本发明实现磷酸铁锂材料的结构修复与电化学性能恢复。

本发明公开了一种基于图的多变流器系统分散式稳定性评估方法。方法包括先构建系统的闭环特征方程，再进行等效变换分解为由各变流器的等效导纳矩阵构成的对角块矩阵和电网的拓展导纳矩阵，然后通过分别校验每个变流器的图是否与电网的图不相交来判断系统稳定性。本发明方法显著简化了系统稳定性的分析过程，避免了高维矩阵的整体计算，使系统稳定性的判断可以分解为对每一台装备外特性的独立校验，从而有效解决了大规模异构多装备系统分析中的计算复杂性问题。

本发明公开了一种用电量预测方法、系统、设备及介质，其中方法包括基于目标区域各用电主体的历史用电量时序数据构建基础时序特征，生成用电量初始预测值；基于用电主体的行业属性、地理位置属性及用电行为相似性构建异构关系图，对异构关系图进行跨节点的消息传递与聚合，生成耦合向量；将多层级用户标签、基础时序特征以及耦合向量进行融合，将生成的目标预测特征向量输入集成预测模型中，挖掘目标预测特征向量中的多维关联信息，并基于多维关联信息对用电量初始预测值进行非线性修正，得到目标区域的用电量预测结果。本发明的方法，实现了用电量预测准确性与稳定性的双重提升，进而能够提升复杂场景下电费收入预测的准确性和可解释性。

本发明公开了一种基于强化学习与决策导向鲁棒增强的风电功率预测方法。针对现有方法以预测误差作为模型评价依据，难以反映预测偏差对日前运行调度的影响，且基于调度结果构建决策评价指标存在优化过程不可微、难以向预测模型传递梯度的问题，本发明将预测偏差引起的额外运行资源消耗损失构造为强化学习奖励，通过策略梯度利用调度反馈更新风电功率预测模型；训练可微运行资源消耗代理模型，在受限数值天气预报扰动范围内生成最坏对抗样本，并联合原始样本与对抗样本进行鲁棒训练。本发明能够降低对抗扰动引起的预测误差和额外运行资源消耗，实现风电功率预测模型面向运行调度决策的对抗鲁棒增强。