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本发明属于多糖凝胶材料领域，涉及氨基功能化琼脂糖自愈合凝胶、其制备方法和应用。其方法是，将琼脂糖溶于二甲基亚砜DMSO中，并在N氛围下将琼脂糖DMSO溶液和溶解有,‑羰基二咪唑的DMSO溶液混合，使琼脂糖改性，并耦合醛基小分子、去离子水/离子液体/低共熔溶剂，分别制备AG‑NH席夫碱自愈合水凝胶、AG‑NH席夫碱自愈合离子凝胶、AG‑NH自愈合离子凝胶、AG‑NH席夫碱自愈合低共熔凝胶，该自愈合凝胶提升了凝胶材料的稳定性并延长了其使用周期。将上述的自愈合凝胶应用于监测心电信号的表皮电极、监测肌电信号的表皮电极中，展现出明显优于商用电极的传感效果。

本发明属于有机多孔材料技术领域，涉及一种苊醌二亚胺钯功能化超交联微孔聚合物及其制备方法与应用。制备方法具体如下：将（1E,2E）‑N,N－双[2,4,6‑三‑（二苯甲基苯基)]苊烯‑1,2‑二亚胺与二甲醇缩甲醛、1,3,5‑三苯基苯或四苯甲烷进行傅‑克烷基化反应制得有机多孔聚合物；将有机多孔聚合物与PdCl进行配位得到具有催化活性的苊醌二亚胺钯功能化的超交联微孔聚合物。该超交联微孔聚合物具有稳定性高、比表面积大、钯负载量高，能够催化溴代芳烃与杂芳烃的直接C‑H键芳基化反应合成联杂芳基化合物；该有机多孔聚合物催化材料制备方法简单，适合工业化生产。

本发明涉及学习风格识别技术领域，提供了基于深度学习的学习风格识别方法、系统、介质及设备，包括：获取学习者的学习行为特征，并通过预处理，得到嵌入特征，通过多层次的非负矩阵分解操作，逐步分解为非负矩阵分解因子特征，并通过自适应注意力融合机制将嵌入特征和非负矩阵分解因子特征进行融合，得到融合特征；其中，多层次的非负矩阵分解操作采用多层分解结构，且逐层次潜在因子递增；基于融合特征，通过深度分类网络，预测得到学习风格。提升了学习风格识别的准确性。

本发明提供了一种区分不同类型气旋影响上升流区叶绿素浓度的方法，涉及海洋遥感与环境监测技术领域，获取研究区域的数据；初步判断涡旋对叶绿素浓度分布的影响；根据水深将研究区分为近岸区域和远岸区域，对两个区域分别绘制涡旋中心‑叶绿素浓度融合图，比较两个区域气旋与反气旋对叶绿素浓度分布的影响；根据涡旋中心至海岸线的距离与涡旋半径的比值将涡旋划分为近岸涡旋与远岸涡旋，分别绘制涡旋中心‑叶绿素浓度融合图，比较气旋与反气旋对叶绿素浓度分布的影响；将Argo浮标的温盐数据与涡旋位置匹配，分析势密度异常与叶绿素浓度的相关性，区分垂向营养输入与水平平流对叶绿素浓度的影响机制。

本发明提供一种面向异构数据的个性化联邦学习安全与遗忘方法及系统，涉及人工智能及隐私保护计算技术领域，包括：获取多个客户端的身份标识及其对应的本地数据集；基于所述客户端的身份标识，通过中央超网络动态生成每个客户端的个性化模型参数；基于所述个性化模型参数在各客户端的本地数据集上进行训练，得到模型参数的变化量；基于所述模型参数的变化量更新所述超网络的参数；构建并维护多级样本池，包括正样本池、负样本池、历史负样本池和极端负样本池；基于所述样本池，通过在线对比学习机制对所述超网络进行并行净化处理，以抑制恶意客户端的影响或实现数据贡献的撤回。

本申请提供了起重机安全评估方法、系统、设备及介质，涉及起重机技术领域，方法包括：获取目标起重机的基础信息阵列，定义评估体系，评估体系包含一阶与二阶，一阶为关键结构‑直接自由度，二阶为关键结构‑两层中间变量‑间接自由度；根据评估体系，在目标起重机装载传感阵列，随起重机作业进行传感激活与监测，确定传感数据；根据评估体系部署智能评估器，协同合约干预，执行基于传感数据的传感监测与动态安全评估下的自动化管控，其中，通过合约干预进行急控风险管理，通过智能评估器进行码元逻辑深度评估下的风险管控。通过本申请可以解决现有技术中存在起重设备的安全管理效率较差的技术问题，达到提升起重机安全管理效率的技术效果。