원래 이름 기록: 重庆师范大学

本发明提供了一种七重互穿的Zn‑MOF材料，其化学通式为[Zn(SDC)(pyan)(HO)]，属于单斜晶系，空间群为2，晶胞参数=14.2585Å，=24.0295(18)Å，=9.5895(6)Å，=3284.5(4)Å；组分SDC是刚性的二元羧酸芪二酸脱去两个质子所得，HSDC结构如式Ⅰ所示，pyan结构如式II所示，。本发明制备的七重互穿的Zn‑MOF材料，不含稀土元素，Zn元素含量计算值为9.59%。具有类金刚石网络结构的金属‑有机框架，并通过七重互穿形成稳定的复杂网络，其中有机组分SDC和pyan存在大共轭π电子体系。制备条件温和，产率约达67％，具有良好的热稳定性；用新材料制作的杂化发光器件HLED，工作时能发出高亮度蓝绿光。

本发明提供的一种融合空间域和多轴频域分析的儿童肺炎图像分类方法，包括以下步骤：S1.获取儿童肺炎样本图像，并将儿童肺炎样本图像进行预处理；S2.构建图像分类模型，所述图像分类模型包括卷积模块、第一处理模块、第二处理模块Ⅱ、下采样模块Ⅰ、下采样模块Ⅱ、下采样模块Ⅲ、第三处理模块Ⅰ、第四处理模块Ⅱ以及全连接层；其中：第一处理模块和第二处理模块结构相同且均具有位移感知多尺度单元；第三处理模块和第四处理模块结构相同且均具有多轴傅里叶单元；S3.将待分类的儿童肺炎图像进行预处理后输入至训练完成的图像分类模型得到分类结果，能够提升最终分类结果的准确性。

本发明公开了智能机器人红外目标跟踪方法、系统及存储介质，目标跟踪方法包括：将目标模板和检测模板送入孪生网络分别提取目标模板特征和检测模板特征；将孪生网络模板分支和搜索分支提取的特征进行互相关操作计算响应图；将响应图输入到基于卷积的长短期记忆网络中，分析图像时序性特征的特点对响应图的变化情况；判断当前跟踪器跟踪的目标是否正确；对全局图像使用滑动窗口获取一系列的滑动图像；将筛选后的滑动窗口图像依次通过相同的特征提取网络计算与目标的相似度，从而定位目标的新位置。本发明的方法通过分析目标的大小、速度、方向等信息来判断跟踪状态。

本发明公开了一种基于多模态数据融合的病症评估方法，包括：S1.采集目标对象的生理参数数据；S2.对所述生理参数数据进行预处理，得到处理后的数据；S3.对处理后的数据进行特征提取，得到特征向量；S4.对选定的集成学习模型进行模型训练，然后将所述特征向量输入到训练好的集成学习模型，输出目标对象的疾病风险概率值。本发明能够提升多模态数据融合效果，增强评估的准确性与稳定性。

本发明公开了一种MADRL‑GAN协同优化的源网荷储实时调度方法，首先，构建碳污协同优化模型，通过函数线性化与混合整数转换将其转化为可求解凸问题；进而将其映射为多智能体强化学习模型，按电气耦合度划分智能体，并设计包含双Critic奖励机制的状态与动作空间；随后，利用生成对抗网络学习系统不确定性分布，生成多样化场景以训练强化学习模型，得到初步策略；最后，通过生成对抗网络对策略进行修正，经策略混合机制生成最终调度动作，实现分布式实时优化调度。本发明有效解决了高比例可再生能源系统中的多目标协同、高不确定性调度与实时分布式决策难题。

本发明公开了基于边缘计算的电子设备数据同步方法及系统，涉及边缘计算技术领域，包括：生成归一化电压下降量向量；按照归一化电压下降量向量取值最大的通道收集自然强事件，根据自然强事件的样本集合中其他通道的中位统计建立静态泄漏映射矩阵；基于静态泄漏映射矩阵构造单通道模板，根据单通道模板与当次向量的绝对差确定校正后的真实通道归属向量；基于当次采样上下文的同步要素集合和校正后的真实通道归属向量构造报文校核，基于报文校核构造同步帧。本发明能够把真实导通与相邻拖低在数值上清晰分离，避免依赖人为阈值与中心侧复杂补偿。

本发明涉及图像处理与人工智能领域，公开了一种兼顾结构保留与笔触细节的中国山水画风格迁移方法，本发明旨在解决现有方法难以兼顾内容结构保持与精细艺术风格迁移的难题，该方法包括：采用双向状态空间建模分支和自注意力分支构成的双分支编码器，以并行方式分别捕获输入图像的全局长距离结构依赖与局部细节特征；通过多尺度上下文感知模块，对因笔触稀疏或大面积留白导致的特征缺失区域进行自适应的信息补偿与增强；再利用空间层次状态空间建模分支与跨注意力分支构成的双路径解码器，前者在风格特征的引导下负责内容结构的忠实重建，后者则负责风格笔触与纹理的精确注入；最终融合双路径解码器的输出，并通过卷积解码器生成风格化图像。

本发明涉及湖泊DOM丰度反演技术领域，具体涉及一种基于可解释集成学习的湖泊溶解有机物遥感反演方法；包括如下步骤：获取湖泊溶解有机物丰度数据与遥感影像数据，并对影像数据进行预处理；根据影像数据划分训练集与测试集，并构建反演模型；对反演模型进行优化，并选择精度最高的反演模型；对反演模型进行解释，解析反演模型计算过程；基于反演模型，计算湖泊溶解有机物丰度的空间分布与分析变化趋势，并输出结果；通过将野外实测数据与高空间分辨率遥感影像相结合，利用集成学习技术估算湖泊DOM丰度，并基于可解释性技术探究模型机理，该方法提高了反演精度，提升了模型的透明度，有助于更好的开展湖泊DOM反演工作。

本发明属于激光技术领域，具体公开了直接泵浦发光层的高效率激光芯片及激光器，激光芯片包括依次设置的衬底层、集成宽带反射镜、集成有源区、窗口层和保护层；集成宽带集成有源区包括多个有源组，每个有源组包括间隔层和发光层，间隔层和发光层交替设置；发光层吸收泵浦光的光子能量后，发光层的材料价带顶部的载流子被激发到发光层的材料子能级，之后弛豫到发光层的材料导带底部，在发光层中产生受激辐射跃迁。本发明可以直接泵浦有源区的发光层，使激光芯片所需的泵浦光源的波长与激光波长接近，从而极大地提高芯片的光‑光转化效率，降低激光产生过程中的量子亏损，亦即降低激光芯片中的废热量，缓解激光器的热效应，提高激光器的输出功率。

本发明属于激光技术领域，具体公开了一种低量子亏损的激光芯片及激光器，激光芯片包括依次设置的基质、双波长高反镜、增益区、防扩散层和帽层；双波长高反镜包括多个依次设置的反射组，每个反射组包括高折射率层和低折射率层，高折射率层和低折射率层交替设置；高折射率层和低折射率层的光学厚度d＝(λ+λ)/8；增益区包括多个依次设置的增益组，每个增益组包括高势垒层和低势垒层，高势垒层和低势垒层交替设置。直接泵浦低势垒层，所需泵浦光子能量与激光光子能量接近，因此在激光产生过程中的量子亏损小，芯片中的废热量少，从而使激光器的热效应大幅度降低，光‑光转化效率高，激光器的整体输出功率也得到大幅度提高。