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本发明公开了一种兼具肿瘤靶向激活与酸中和特性的过继性细胞治疗体系，该体系由微米级层状双金属氢氧化物贴片黏附于免疫细胞表面制备而成。免疫细胞为巨噬细胞、树突状细胞、T细胞、NK细胞中的任意一种。层状双金属氢氧化物贴片通过与免疫细胞共孵育方式黏附于免疫细胞表面。共孵育前，层状双金属氢氧化物贴片预先通过PEG‑COOH修饰并结合特异性靶向配体形成表面功能层，用于实现贴片对免疫细胞的高效选择性黏附并减少非特异结合。本发明的过继性细胞治疗体系利用细胞归巢效应，使搭载层状双金属氢氧化物贴片的免疫细胞富集于肿瘤部位，激活免疫细胞的STING通路，促进免疫细胞抗肿瘤效应的同时消耗局部游离的H，实现了针对实体瘤的强效免疫治疗。

本发明涉及医疗技术领域，具体为一种催化剂制备方法及牙周炎检测系统，所述催化剂的制备的制备方法包括：S1.提供柔性载体；S2.制备铜‑柠檬酸盐碱性前驱体溶液，S3.通过水热反应，使铜‑柠檬酸盐碱性前驱体溶液在柔性载体表面原位生长，所形成产物即为用于治疗牙周炎的催化剂，其微观形貌表现为CuO‑CuO微花结构，该CuO‑CuO微花结构由纳米棒自组装构成。本发明采用水热法制备，无需退火处理，大大缩短了时间周期，有利于规模化生产。

本发明公开了一种己二酸‑癸二酸二元共晶相变材料及其制备方法，属于相变储能材料领域。本发明的共晶相变材料由两种化合物组成，分别为己二酸和癸二酸。发明通过调配己二酸和癸二酸在二元体系中的摩尔百分比，提供了一种熔点为124.1℃、相变焓为216.1 J/g的共晶相变材料，在中高温电子器件热管理、模具控温、太阳能与工业余热储能等场景有潜在用途。本发明的优点在于：(1)本发明制备的己二酸/癸二酸共晶相变材料相变温度为124.1℃，适用于中高温电子设备的热管理场景；(2)本发明制备的己二酸/癸二酸共晶相变材料为均相，无相分离，相变焓值高；(3)本发明提供的制备方法简单，绿色环保无污染。

本发明公开了基于智能优化算法的无人机规划路径方法。该发明为了应对传统蚁群算法体现出的收敛速度慢、容易陷入局部最优、在算法初期容易陷入盲目搜索的缺点，从蚁群算法的可自定义适应度函数和启发函数以符合实际需要、可自定义搜索策略以适配特定环境、易与其他智能优化算法相结合等特性着手，提出了适用于较复杂环境的无人机路径规划方法。本发明基于无人机的搜索模式和三维栅格地形数据以及基本的无人机运动学约束和路径评估原则，在基于栅格法对三维山区场景进行了的环境建模和地形数据准备之后，对经典蚁群算法进行改进，包括引入改进的启发函数、基于可视区域的自适应步长搜索策略以及综合考虑路径平滑的信息素更新策略。

本发明属于微机电（MEMS）系统技术领域及压力/磁场检测技术领域，具体提供一种压力‑磁场复合双模态谐振式MEMS传感器，用以解决现有谐振式MEMS传感器在同一谐振结构上仅能对单一物理参量进行检测的技术问题。本发明采用通过两个折叠梁锚点固定的圆环谐振单元结构，利用该谐振单元的兰姆波非对称模态，在面外Z轴方向实现对表面接触压力的高精度测量；同时，利用该圆环谐振单元的面外拍动模态，实现对面内Y轴方向磁场强度的精确检测；基于此，本发明通过在同一谐振结构中引入两种独立的工作模态，使器件能够同时完成压力与磁场两个物理量的复合感知，且两种模态在工作过程中互不干扰，从而有效减少芯片面积占用，提升系统集成度。

本发明提出一种雨刮电机冲击噪音的检测方法，属于电机故障检测领域。包括：采集雨刮电机音频文件；截取雨刮电机正转平稳音频和雨刮电机反转平稳音频，进行短时傅里叶变换，得到正转时频矩阵和反转时频矩阵；从中截取正转优选时频矩阵和反转优选时频矩阵，处理得到正转振动能量向量和反转振动能量向量，并进行卷积处理，得到正转滤波能量向量和反转滤波能量向量，求标准差，得到正转能量波动值和反转能量波动值；若正转能量波动值与反转能量波动值中有一个超过波动值阈值，或正转滤波能量向量最大值与反转滤波能量向量最大值中有一个超过最大值阈值，则认为雨刮电机为故障电机。本发明对自动化产线友好、准确性高，能筛除故障电机，保持低误判率。

本发明提供一种基于神经网络的锂硫电池热失控监测方法与系统，包括：S1：采集单体电池状态数据、组级散热数据、电池舱内温度数据并进行预处理；S2：分别构建双分支门控网络、多头注意力增强机制、多尺度残差增强型网络，依次提取双模态电池特征、电池异质性特征、深层异质性特征；S3：通过温场关联门控融合机制，提取温场关联特征；再提取单体‑整体温场共轭特征；S4：通过双特征内在关联动态加权机制，提取跨维度融合特征；计算各单体电池的异常热度值、整体热失控风险等级；S5：在监控终端进行可视化展示，并触发预警信号。本发明可解决传统方法无法融合单体异质性与整体温场关联导致的局部过热易漏判的问题。

本发明公开了一种基于核递归最小二乘的分布式MIMO雷达AOA目标定位方法，基于核方法，将雷达获取的AOA量测数据非线性映射到高维的RKHS，非线性的目标位置估计问题被转化为在RKHS中的线性参数估计问题，再利用获取的AOA量测数据进行在线学习，在线输出目标的位置估计结果，完成目标定位。本发明的方法在量测误差先验信息未知的情况下可提供有效的目标定位精度，且在量测误差较大情况下可获得比现有方法更高的目标定位精度，解决了在雷达目标定位精度需求高的情况下仍需保证时效性的问题。

本发明公开了一种基于多智能体强化学习的无人机协同搜索方法，属于无人机集群控制及人工智能技术领域。所述方法包括如下步骤：步骤S1：将多无人机协同搜索问题建模为分散式部分可观察马尔可夫决策过程；步骤S2：构建基于共享策略网络的增强型多智能体强化学习框架、局部观测向量、局部信息、复合奖励函数；步骤S3：通过与环境的交互进行集中式训练，以学习到最优的解决多无人机协同搜索问题的共享策略网络；步骤S4：将训练完成的共享策略网络部署至各无人机，以实现完全分散式的自主协同搜索。本发明通过引入共享策略网络与身份嵌入机制，有效解决了独立网络导致的策略冲突和不协调问题，从而显著缩短任务完成时间，提升搜索效率。

本发明公开了一种基于改进的欠阻尼非饱和双稳态随机共振模型的微弱信号检测方法，先采集采集被测滚动轴承的原始微弱信号，并对原始微弱信号进行二次采样，从而将目标频率按比例系数映射至绝热近似工作区间，得到经预处理后的采样信号；接着，构建改进的欠阻尼非饱和双稳态随机共振模型，并将采样信号代入改进的欠阻尼非饱和双稳态随机共振模型，然后通过粒子群算法进行优化求解，获取最优的模型参数；最后再将最优的模型参数带入至改进的欠阻尼非饱和双稳态随机共振模型，得到模型输出状态信号，通过对状态信号进行快速傅里叶变换，提取目标特征频率，获得的模型输出信号即为提取的微弱信号。

基于无源领域自适应的电力变换器变工况开路故障诊断方法，本发明属于电力变换器故障诊断与人工智能相结合的学科交叉领域，具体涉及电力变换器变工况开路故障诊断方法。本发明的是为了解决源域数据不可用时变工况条件下的电力变换器开路故障诊断困难的问题。过程为：获得源域样本或目标域样本；获得训练好的注意力引导的源域神经网络模型；构建目标域动态聚类损失；构建目标域不确定性熵损失；构建目标域多样性熵描述损失；构建目标域神经网络模型的损失；基于初始目标域神经网络模型和目标域神经网络模型的损失更新目标域神经网络模型的参数，获得训练好的目标域神经网络模型；基于训练好的目标域神经网络模型进行在线目标域故障诊断。

本发明公开了一种基于深度学习的多尺度混合调制信号识别方法，首先构建基于深度学习的多尺度混合调制信号识别模型，采用深度可分离卷积构建轻量级CNN局部特征提取模块，通过多尺度卷积核并行提取信号时频图的局部纹理特征，设计多尺度ViT全局特征提取模块，将时频图划分为多级块，通过分层自注意力机制捕获跨尺度长程依赖关系，再引入动态特征融合模块，通过可学习的注意力权重对CNN局部特征与ViT全局特征进行加权融合，完成多尺度混合调制信号的识别。本发明的方法结合CNN与ViT异构架构设计，通过动态特征融合与轻量化部署策略，在复杂电磁环境下实现了突破性的性能提升，在识别精度、计算效率、环境适应性及工程落地性等方面具有显著优势。

本发明提出一种可验证跨模态检索方法，属于物联网安全技术领域。方法包括：数据拥有者构建数据集、1范数图像向量、1范数文本向量、索引表、素数表、密文向量、默克尔素数树，将密文向量、索引表和默克尔素数树发送给云服务器，将默克尔素数树的根摘要、素数表、1范数图像向量及1范数文本向量发送给查询客户端；查询客户端将跨模态查询请求发送给云服务器；云服务器接收跨模态查询请求将内积向量、组号区间及验证对象集合发送给查询客户端；查询客户端根据内积向量、组号区间及验证对象集合进行完整性验证、正确性验证及汉明距离计算找到最相似的数据。本发明将素数融入传统默克尔树构造了默克尔素数树来确保跨模态检索结果的完整性和正确性。

本发明公开了一种基于有限差分硬约束嵌入的物理启发神经网络的金属超结构逆设计方法，属于电磁波传播技术领域。本发明所述方法利用有限差分方法对偏微分方程进行近似求解，并将待优化结构以硬约束的形式嵌入神经网络的训练过程中，使得结构变化能够直接作用于网络输出而不干扰计算稳定性；通过神经网络对结构与场之间的映射关系进行建模和迭代优化，逐步调整结构参数以满足预定的电磁功能目标，从而得到满足设计要求的电磁器件结构。本发明所述方法在降低计算成本的同时显式建立了采样点之间的物理信息交换，提升了训练稳定性和物理一致性，能够直接处理复杂金属结构的离散边界，逆设计的自由度与适用性显著提高。

本发明公开了一种面向路网提取的多源遥感影像信息决策级融合方法，包括以下步骤：首先，基于多源配准遥感影像，分别通过机器学习模型提取道路信息，生成对应的道路二值图及像素级置信度图；其次，对各道路二值图进行细化处理，得到道路线段图，并提取各线段的宽度属性；然后，基于宽度属性采用面向线段的非极大值抑制方法，对不同来源的道路线段进行合并，生成去冗余的道路线段图；最后，基于所述置信度图，运用证据推理规则并结合道路拓扑特性，对去冗余道路线段图进行决策级融合，形成最终道路网。本发明有效融合多源道路信息，在降低冗余的同时提升道路提取的完整性与拓扑准确性。

本发明公开了一种基于多模态数据的实时病情恶化预测系统，属于基于深度学习的辅助医疗技术领域。本发明基于双向编码器表征模型、Transformer模型和文本生成模型，能够接入监护仪和电子病历系统等获取多模态数据，包括实时的高频生理信号和临床文本记录、图像报告等，预测ICU病人未来多个不同时间内的病情恶化概率，并生成可解释性报告提示医生模型评估的依据。本发明能够处理复杂的多模态医疗数据，实时检测ICU患者的病情变化，做到早发现、早干预、早治疗，在优化医疗资源分配、提高医护人员工作效率、降低ICU患者的死亡率上具有较大潜力。此外，本发明的泛化能力较强，可以针对特定的科室、特定疾病开发出专用系统，以提高预测的准确度和结果的可信度。

本发明涉及半导体器件技术领域，具体涉及一种基于化学机械抛光的微纳空气沟道晶体管及其制备方法，采用普通紫外光刻结合化学机械抛光与牺牲层释放工艺，实现亚微米级空气沟道的低成本、高精度批量制造；同时兼容金属、半导体等多种阴极材料，通过多层材料堆叠再抛光释放的工艺手段突破传统刻蚀工艺的深宽比限制，使阴极厚度显著增加至微米尺度，既能降低高频趋肤效应损耗、提升高频信号传输效率，又能增大有效发射面积以提升电流发射能力，还可减小缺陷、提高成膜质量，改善器件稳定性、热导率和功率耐受性，解决了传统水平结构器件阴极发射层薄、发射能力差、功率耐受度低且高频损耗大等问题。

本发明公开了一种互作用长度缩短的慢波结构采用折叠级联设计，将传统慢波结构的单段放大过程分解为多个连续级联的放大级即子慢波结构，每级均配备独立的电子束进行驱动，前级的输出信号直接馈入后级作为输入，以此实现信号的逐级传递与放大，从而实现高效率的分段式信号放大，在有效缩短慢波结构互作用长度的同时不损害原结构工作带宽与输出功率。为优化布局并减小结构尺寸，相邻两级的信号传播方向采用反向布置，使前级的输出端在空间上直接对准后级的输入端，从而形成紧凑的折叠式拓扑构型。级间通过耦合器与波导实现高效信号传输，整个慢波结构仅保留一个输入与一个输出端口，显著提高了集成度，且不增加制造复杂度，同时也不会导致输出信号性能恶化。电子束沿各级信号传输方向发射，使得相邻两级的电子束在空间上呈交错式排布。

本发明公开了一种宽带超辐射返波管轴向能量提取结构，属于高功率微波源领域。该能量提取结构包括依次连接的同轴TM0n‑TEM混合模式转换器、混合模移相器、支撑杆加载同轴波导；当TM01波进入同轴TM0n‑TEM混合模式转换器，部分TM01模转换到TEM模，实现TM01模和TEM模的等幅同相；在混合模移相器中，两个模式的波会产生一个相位差，实现TM01模和TEM模的等幅反相；在支撑杆加载同轴波导中，TM01模与TEM模发生干涉现象，并以TE11模式传输，经过支撑杆所在区域后，电磁波又重新转成TM01和TEM的混合模输出。本发明的轴向能量提取结构，具有支撑结构简单、功率容量大、能量提取效率高的优势。

本发明公开了一种矩形波导TE10‑圆波导TE01模式转换装置，属于高功率微波技术领域。该装置整体为镜像对称结构，包括：输入矩形波导、矩形耦合窗、第一周期圆弧加载谐振腔、十字缝耦合窗、第二周期圆弧加载谐振腔、米字缝耦合窗、输出圆波导。从输入矩形波导输入的TE10模经过两阶周期圆弧加载谐振腔，最后通过米字缝耦合窗激励出圆波导TE01模，实现矩形波导TE10模式到圆波导TE01模式的转换。本发明可以在X波段由矩形波导TE10模激励出圆波导TE01模，利用谐振式工作原理大大减小了转换三维结构尺寸，具有高功率、小型化、低插损、杂模抑制度高的优点。