原始名称记载: 河北工程大学

本发明公开了一种提升高熵合金性能的处理方法，包括以下步骤：S1、从高熵合金铸锭中切出样品；S2、用激光表面重熔技术对高熵合金表面进行加工，得到试块。本发明通过激光表面重熔处理后的高熵合金的空蚀失重最少，大大提高了其在海水中的优异的耐腐蚀性，使其具有良好的抗腐蚀性能，其耐腐蚀性能有了非常巨大的提升。

本发明公开了一种防止探针损坏的土壤检测装置，包括支撑架，所述支撑架上安装有圆形套筒，所述圆形套筒内设有土壤检测仪本体，所述土壤检测仪本体下端安装有检测探针，所述支撑架上安装有防护机构，所述支撑架上安装有探针防碰撞机构；所述防护机构包括防护盖、第一凹槽、第二凹槽、保护套、圆环块、驱动架、传动架；所述探针防碰撞机构包括滑轮、升降杆、圆柱形推动台、圆环摩擦垫、升降板、伸缩弹簧。本发明的有益效果是，在对土壤进行检测时，可将自动将保护套取下，便于进行检测，在不使用时，可通过保护套和圆形套筒对检测探针进行保护，可防止探针损伤。

本发明公开了一种基于人工智能的辅助阅片方法及系统，包括：步骤一：采集病理WSI、电子病历、检测数据及设备参数，通过自适应染色归一化校正设备差异，构建患者ID‑时间戳关联的结构化数据包；步骤二：开发动态分支CNN，通过知识蒸馏迁移教师模型知识，引入联邦学习；步骤三：边缘生成热力图标记可疑区域，云端输出结构化报告；步骤四：变分自编码器构建正常组织特征空间，检测异常切片并触发专家复核；反向自动编码器生成伪健康图像比对定位病理区域，动态权重调整平衡联邦学习收敛速度；步骤五：三维平台整合热力图、基因数据及临床指标，支持多维度叠加展示；WebGL实现浏览器端渲染，NLP自动生成标注关键证据链的报告摘要，对接国际诊疗指南。

本发明公开了基于不确定性指导的半监督医学图像解耦对比分割方法，涉及计算机视觉和半监督学习技术领域，包括构建双学生－单教师同架构网络；用Dice损失选有标签数据预测更优的“winner”学生模型，借EMA公式更新教师模型参数；教师模型为无标签数据生成伪标签，以Dice损失指导学生模型更新；引入CCB模块，按熵值算不确定性，结合预测一致性定伪标签助互补学习；按总损失公式算损失，迭代训练至收敛，本方案相对于现有技术提升分割准确性与稳定性，可辅助磁共振图像异常区域、病灶分割，减轻医生负担，且架构通用可拓展。从而解决有效解决现有方法模型参数耦合、错误预测误导及标注依赖高的问题。

本发明公开了一种海上风电复合筒型基础均匀清砂装置，涉及筒型基础均匀清砂装置技术领域，包括基础筒、扩大抽取机构和监测机构，基础筒包括若干抽取管，监测机构包括透明壳和监测头。本发明通过在基础筒上安装有多个抽取管，并与监测机构相配合，实现了基础筒在下沉与安装后再倾斜的过程中，能够对海床上堆积物的位置进行确定，并进行较为准确的清理，从而便于基础筒下沉以及海上风电整体进行复位；通过扩大抽取机构多种方式，实现了抽取管在抽取海床上的堆积物时，能够均匀的抽取，避免了直管抽取易造成的海床不平的情况；通过涂色观测板与倾斜抽口的配合设置，使得抽取管能够配合监测机构对海床上的堆积物进行精确的定位抽取工作。

本发明公开了一种基于多层级特征提取算法的轻量化用户行为识别方法，包括：采集CSI原始数据；提取第一时域数据集；通过样本特征增强策略获得第二时域数据集和第一频域数据集；进行深度特征提取，获得时域样本级特征和频域样本级特征并进行特征融合，得到第一融合特征，输入到双向Mamba网络中，获得第二融合特征，输入到多头注意力机制获得第三融合特征，经全局平均池化后输入到分类器，输出每个动作类别的概率分布；在模型训练过程中动态识别并屏蔽低贡献特征；本发明通过样本特征增强策略、多层级深度特征表示提取策略以及模型冗余特征轻量化策略，有效提高了用户行为识别精度，并降低了模型复杂度与计算成本。

本发明属肌腱组织支架制备领域，提供一种基于脱细胞技术的肌腱组织支架制备方法。现有脱细胞技术虽能实现细胞成分的去除和基质结构的保留，但在兼顾脱细胞效率与基质完整性方面仍存在矛盾。本发明方法包括冻融处理、胰蛋白酶消化超声处理、核酸酶处理三步，通过优化冻融参数、调控超声条件及合理搭配酶种类与浓度，实现脱细胞效率与基质保留的完美平衡。本方法能精准破坏细胞结构，促进细胞内容物释放，同时保护细胞外基质结构与生物活性分子。实验表明，本发明制备的肌腱组织支架细胞去除彻底，且最大程度保留天然肌腱的细胞外基质结构，在力学性能和生物学功能上更接近天然组织，为肌腱修复研究与应用提供新思路。

本发明属于金属材料热处理技术领域，具体涉及一种基于等温淬火的含Cu高碳贝氏体复相钢及制备工艺。本发明化学成分按质量百分比计为：C：0.65～0.70%；Si：1.80～1.90%；Cr：1.00～1.10%；Ni：1.05～1.10%；Cu：0.52～1.12%；Mo：0.38～0.42%；其中，余量为Fe和总量小于0.05%的不可避免杂质；含Cu高碳贝氏体复相钢的微观组织包括超细贝氏体铁素体板条、残余奥氏体以及弥散分布的ε‑Cu析出相，贝氏体铁素体板条宽度小于200nm。本发明的材料采用高碳高硅，复相贝氏体钢由钢坯经奥氏体化后，在马氏体开始转变温度之上进行等温淬火热处理制备而成。使得制备的含Cu高碳贝氏体复相钢，在力学性能方面表现出了兼具高强度、高硬度和良好塑性、韧性性能的优势，且制备工艺简单，易于工业化生产。

本发明涉及脱硫循环泵诊断技术领域，公开了一种基于振动信号的脱硫循环泵健康状态诊断方法，包括：脱硫循环泵的泵体轴承座、电机轴承座及泵壳体布置振动传感器，实时采集运行振动信号；对振动信号进行预处理，并提取时域特征、频域特征和时频域特征；基于深度置信网络构建健康状态评估模型，对时域特征、频域特征和时频域特征进行非线性映射并输出健康指数；将健康指数与健康分级阈值比对，划分健康等级；当为亚健康状态或故障状态时，利用欧氏距离匹配故障特征库，识别故障类型并生成维护建议。本发明提升了对局部故障与早期微小损伤的感知能力，缩短了故障定位时间，减少了非计划停机次数。

本发明公开了一种用于湿地生态补水的智能闸坝联动调控系统，包括：至少两个闸坝Ⅰ，其间隔开设置在生态湿地的补水河道上游；至少一个闸坝Ⅱ，其设置在待补水的生态湿地的补水河道下游；多个水文采集组件，其分别设置在生态湿地内的核心区、候鸟栖息地和至少两个闸坝Ⅰ的闸坝控制河段内；以及控制中心，其包括数据库；数据分析模块；控制模块，其用于接收动作指令并对应控制至少两个闸坝Ⅰ和至少一个闸坝Ⅱ动作。本发明提供的一种用于湿地生态补水的智能闸坝联动调控系统，通过融合水文参数，实现多闸坝的精准协同调控，解决了单一闸体调控范围有限、生态补水与湿地需求匹配度低的问题，显著提升了湿地生态补水的科学性与高效性。

本发明公开了一种基于PMM‑MobileUNet的焊缝检测与分割方法，包括如下步骤：S1、采集原始焊缝RGB图像，并进行五通道伪多模态预处理和数据增强处理；S2、建立基于PMM‑MobileUNet的焊缝分割模型；S3、训练基于PMM‑MobileUNet的焊缝分割模型；S4、评估训练后的基于PMM‑MobileUNet的焊缝分割模型；S5、将评估合格、满足实际工况要求的基于PMM‑MobileUNet的焊缝分割模型部署于实际工况，对在线采集的焊缝图像进行五通道预处理与分割推理，结合后处理的骨架提取输出焊缝，实现对焊缝质量实时检测。本发明具有单源多信息，低成本改造；轻量高效，满足实时在线检测；泛化与抗噪能力强；以及能够在复杂表面与低对比条件下保持高精度与高可用性等特点，适用于产线在线检测与移动巡检等多种工业场景。