东南大学

本发明公开了一种基于Teacher‑Student‑Teacher框架的大语言模型系统及实现方法。该框架分为两个协同阶段：第一阶段采用经典的知识蒸馏范式，将大规模Teacher模型的知识迁移至轻量化Student模型，并在推理部署阶段保持Teacher基座模型参数冻结，通过持续利用用户对话历史对Student模型进行增量微调，在防御提示注入与信息窃取攻击的同时，大幅降低算力消耗；第二阶段恢复Teacher模型的验证职能，对Student模型所生成的候选回答实施多维度交叉核验机制，本发明在传统知识蒸馏的基础上引入了Teacher模型的后验核验，将Polanyi默会知识理论的核心洞见转化为可操作的工程实践：由Teacher模型在Student生成结果之后扮演验证者角色，利用其更丰富的默会认知弥补知识迁移的固有缺口，实现了安全性与准确率的协同提升。

本发明公开了一种面向多模态推理模型的图结构思维链压缩方法及系统。该方法首先获取包含图像、问题、原始长思维链及答案的多模态推理样本，将原始长思维链切分为多个语义完整的推理节点；然后根据推理节点之间的语义依赖、逻辑依赖、计算依赖或跨模态关联构建有向推理图；进一步对推理节点文本及推理图结构进行编码，通过关键节点选择器预测各推理节点作为核心推理依据的概率，并提取由关键节点构成的依据子图；再通过预测器基于依据子图表示和问题表示进行答案预测，以训练关键节点选择器；最后利用训练后的关键节点选择器对待压缩长思维链进行压缩，将保留节点按原始推理顺序重组并进行最小语义衔接，得到压缩思维链及对应监督微调数据。本发明能够在保留关键视觉依据和逻辑关系的基础上减少冗余推理步骤，提高多模态推理模型的训练效率、推理效率和可解释性。

本发明公开了一种基于深度置信网络的场站实时有功动态调节能力评估方法，其中，包括以下步骤：步骤1、同步采集构网型GFM机组与跟网型GFL机组的差异化运行参数，采用卡尔曼滤波剔除噪声干扰，采用3σ准则与线性插值清除异常值；步骤2、分别构建差异化指标体系，实现两类机组有功调节能力的解耦评估；步骤3、基于深度置信网络构建协同评估模型，通过无监督预训练与有监督微调学习协同映射关系，输出场站的实时有功动态调节能力综合量化值；本发明通过分机型分别构建差异化指标体系，可实现两类机组调节能力的精准解耦与协同量化，满足混合型新能源场站有功动态调节评估的实际需求，有利于实现新型电力系统的安全稳定运行。

本发明涉及一种沥青混合料全生命周期碳排放敏感性分析方法、系统及程序产品，包括：将系统边界扩展至原材料生产A1、运输A2、混合料生产A3、施工运输B1、摊铺碾压B2和B3及养护C单元的全生命周期，功能单位为单位质量基准沥青混合料；A1至A3单元调用中国基准排放模型计算，B1、B2和B3单元采用台班能耗法计算，C单元通过模块化复用计算逻辑并按养护周期分摊；建立参数类型与排放单元映射关系，输出敏感性指数及等级，并根据敏感性等级、单元贡献率及可调控性输出减排路径排序结果。与现有技术相比，本发明解决了核算边界不完整、缺乏本土化基准模型的问题，为沥青路面低碳设计与养护方案比选提供定量化分析工具。

本发明公开了一种基于大语言模型及BIM模型的非结构化数据映射方法及系统，应用于建筑工程施工质量与安全管理。该方法首先制定数据标准并建立LOD400精度的BIM模型；随后利用OCR及大语言模型技术，将纸质报告、图像等现场杂乱的非结构化数据转化为结构化数据；接着提取关键指标包括分部分项工程与施工部位，并通过关键指标将数据自动挂接映射至BIM模型的具体构件上，最终实现数据与模型的自动挂接。相较于传统依赖构件ID的方法，本发明创新性地通过大语言模型技术实现非结构化数据的自动化处理与关联，能够极大提高数字孪生技术中数据与模型的映射效率。

一种基于供应链网络均衡的算力券补贴计算方法，涉及数字经济与资源配置优化领域。针对政府在财政预算约束下制定算力券补贴策略的问题，构建包含上层政策决策与下层市场响应的双层优化模型。上层以社会福利最大化为目标，在预算及产品质量约束条件下确定补贴强度；下层描述企业在补贴作用下的算力资源配置行为，通过建立算力投入、信息生成、产品质量与市场需求间的关联关系，获得均衡结果。进一步通过构建政策变量与市场行为的耦合关系，实现补贴策略与市场响应的联动分析，并采用交替求解方法获得最优方案。本发明能够在统一框架下刻画政府决策与市场反馈机制，提高补贴策略的科学性与资源配置效率，适用于算力资源配置及数字经济政策决策场景。

本发明公开了一种数字孪生道路点云语义分割优化训练方法及系统，包括：获取真实道路场景点云数据并构建训练样本集，同时通过数字孪生仿真生成合成点云数据集；对真实训练样本与合成数据进行域差异分析，对合成数据进行域转换与增强处理，获得域增强点云数据集；采用类别均衡采样策略获取各类别均衡的训练样本，并构建渐进式增强比例的混合训练数据集；构建道路场景点云语义分割模型，利用主动学习策略对混合训练数据集进行迭代训练与优化，并对模型进行评价以确定最优数据集配置。发明具有语义分割性能优、场景适应性强的特点，有助于升点云语义分割模型的识别精度与泛化能力，降低模型对大规模真实标注数据的依赖。

本发明公开了一种基于深度学习的混凝土结构裂缝检测方法，包括：采集混凝土结构表面图像，将待检测图像输入至预设的轻量化图像分类模型ResNet_GL中，判断待检测图像中是否存在裂缝，将存在裂缝的图像输入至预设的轻量化目标检测模型YOLOv8n_EB中，获取裂缝区域的边界框位置信息；根据边界框位置信息提取裂缝区域图像，输入至预设的语义分割模型U‑Net_EC中，得到裂缝的像素级轮廓和形态信息；本发明构建的基于深度学习的混凝土结构裂缝检测方法，通过三个轻量化模型的级联，以较低的计算代价，实现了高精度、全流程的自动化裂缝检测，解决了传统方法效率低、鲁棒性差及现有深度学习方法难以兼顾精度与速度的问题，具有极高的工程应用价值。

本发明属于功能梯度材料热分析技术领域，提供了一种用于功能梯度材料各向异性热分析的时空联合方法，将时间作为额外坐标维度，将瞬态热传导问题转化为时空联合域上的边界值问题，一次性求解全部时空点的温度值，消除了传统时间步进法的误差累积和稳定性限制；采用无网格点云离散，无需生成网格，能够直接处理复杂几何边界；空间变化的密度、比热容及各向异性导热系数张量被自然纳入离散格式，特别适合功能梯度材料的连续梯度特征；数据点与配点解耦，求解后可直接输出任意时空位置的温度值，无需后处理插值；可采用二阶、三阶或四阶精度格式，具有较大的灵活性，为功能梯度材料构件的热设计及热可靠性评估提供了高精度、强鲁棒的数值分析手段。

本发明公开了一种基于邻域价值聚合的配电网实时重构分散式策略优化方法，涉及配电网运行控制技术领域，在每个可控开关上配置为一个具备分散训练与分散执行能力的智能体，并基于配电网节点图到线图的映射建立开关智能体之间的K阶邻域通信关系。各智能体仅交换本地观测和本地状态价值估计，通过邻域聚合价值函数近似全局状态价值函数。引入非线性价值混合网络对邻域价值进行自适应聚合，提出邻域混合聚合分散式近端策略优化算法，以减小线性价值分解偏差并改善强耦合开关决策下的信用分配。本发明能够在保持近似最优重构性能的同时显著降低训练通信成本，提高大规模配电网实时重构的可扩展性、稳定性和工程适用性。

本发明属于并网发电分析技术领域，具体涉及了一种跟网‑构网型逆变器切换暂态分析方法及相关设备。该方法获取逆变器切换前第一控制模式下的稳定运行状态数据，通过预建的状态空间模型解析数据，划分为物理状态参数与公共输入参数。依托状态映射原理，在保持两类参数不变的前提下，代入切换后第二控制模式的状态空间方程求解，得到第二控制模式对应的目标独立状态参数与目标独立输入参数。基于两类目标参数分别计算同步相位调节参数与同步幅值调节参数，将两组参数下发至逆变器执行模式切换补偿。本方案可有效抑制模式切换过程中的暂态冲击，消除电压、电流突变，实现逆变器跨控制模式的平滑过渡。

本发明公开了一种基于凸约束学习的电力系统储能调度方法，首先构建面向电力系统运行的、可显式反映灵活性资源物理约束的老化衰减模型，实现调度模型对设备真实状态的感知；其次，通过将变量网络与参数网络联合构建成满足凸性的神经结构，学习得到一类具备可解释性与凸性保证的代理约束模型，实现高精度过程逼近；最后，在保障可行性的前提下，将学习到的凸代理模型转化为线性或凸规划形式的可嵌入式约束，构建既能准确刻画灵活性资源复杂运行特性，又能满足凸优化可解性、可行性与高效求解要求的混合调度模型。

本发明公开了一种模块化多电平换流器抗扰模型预测控制方法、系统，属于电力电子换流器控制领域。根据MMC拓扑建立含网侧功率与环流的超局部预测模型，并通过扩张状态观测器实时估计集总扰动。针对固定电感参数导致观测精度下降，重构电感参数通道，利用观测误差和输入输出数据在线计算等效电感估计值。将更新后的电感值反馈至观测器与控制器，修正增益矩阵与预测方程，实现基于实时等效参数的滚动优化。遍历局部有限控制集，以功率跟踪和环流抑制为多目标，采用顺序优化策略选择最优桥臂投入子模块数并作用于下一周期。本发明通过在线更新电感机制，提升了传统方法对参数失配的鲁棒性，提高了稳态精度、动态响应和运行可靠性。

本发明公开一种适用于中压直挂多端口变换器的功率控制方法，级联H桥的输出端连接三有源桥变换器的第一端口，三有源桥变换器的第二端口连接直流负载，第三端口连接直流母线；以第一端口为基准，采用下垂控制得到第三端口电压参考值，并设定第二端口电压参考值；根据第二、第三端口电压测量值，得到第二、第三端口目标直流电流；以第二、第三端口的目标直流电流和端口电压参考值为参考，构建成本函数并设定约束条件，求解得到第二、第三端口最优移相占空比，进而分别得到控制信号，对第二、第三端口进行电压控制。本发明无需中央控制器参与，实现了端口电压稳定控制和多单元功率自主协调，动态响应速度快，稳态控制精度高，系统控制复杂度低。

本发明公开了一种基于有限频域观测器的电机旋变故障检测方法，包括采集车用驱动电机运行过程中的三相电流、电压、电机机械转速及旋转变压器解算位置角，并转换至固定坐标系，根据旋转变压器偏心故障引起的位置角周期性测量误差及电机运行转速，确定偏心故障敏感频带；建立车用驱动电机线性变参数模型，并基于该模型构建有限频域H‑/H∞故障检测观测器；先利用残差状态偏离指数判断健康状态或异常状态，再利用偏心阶次特征指数及持续性判据区分旋转变压器偏心故障与其他异常。本发明能够将偏心故障的周期性阶次特征引入观测器设计，在增强微小偏心故障响应的同时抑制非故障扰动影响，从而提高旋转变压器偏心故障检测的灵敏度、准确性和鲁棒性。

本发明公开了一种无人机空对空三维MIMO无线信道建模方法，涉及无人机通信、无线信道建模以及6G空天地一体化通信技术领域，该方法建立双无人机三维MIMO场景，计算LoS存在概率和概率加权路径损耗，按无人机高度自适应生成一般散射簇与屋顶散射簇，并建立地面/屋顶SR路径及其存在概率，将LoS、SR和NLoS分量用于信道冲激响应生成，计算路径损耗、TACF、RMS时延扩展和RMS角度扩展。该方法区别于固定散射簇模型，可更准确反映低空至中高空城市A2A信道。

本发明公开了一种面向地波海洋超视距通信的几何随机信道建模方法，涉及信道建模的技术领域，包括：S1）建立高频地波海洋超视距仿真场景，设置场景布局参数；S2）初始化陆地发射端和海上接收端的位置参数，以及传播介质海水的参数；S3）根据设置的参数计算信道的大尺度参数；S4）根据设置的收发端位置信息以及海水介质的参数信息计算路径损耗；S5）根据所生成的大尺度参数中的角度扩展计算小尺度参数，生成簇的时延和功率，生成相应的信道系数；S6）根据收发端运动和簇的生灭过程，更新大尺度参数和小尺度参数，生成新的信道系数；S7）根据得到的信道系数推导并仿真分析信道统计特性。本发明可用于仿真分析高频地波海洋通信场景的信道特性。

本发明公开了一种TMEM106B基因敲除的抑郁症动物模型构建方法及药物筛选应用，属于医药领域。本发明验证了TMEM106B在抑郁症模型动物内侧前额叶皮层和背侧海马中mRNA和蛋白水平均显著下调。采用CRISPR/Cas9技术构建TMEM106B基因敲除小鼠，行为学实验表明该小鼠在蔗糖偏爱实验中蔗糖偏好率显著降低，在悬尾实验和强迫游泳实验中不动时间显著增加，表现出稳定抑郁样行为。本发明明确了TMEM106B在抑郁症中的因果关系，所构建的TMEM106B基因敲除小鼠可作为新的抑郁症动物模型，用于抗抑郁药物筛选与评估，TMEM106B基因亦可作为分子靶点用于构建抑郁症动物模型和筛选抗抑郁药物。

本发明公开了一种康复机器人多接触欠定载荷贡献分解系统及方法，通过可视柔顺接触界面提供的独立局部载荷观测与机器人总等效外力矩构成动力学闭合方程，并以局部载荷、总外力矩、接触映射、闭合误差和其余方向可辨识性进行联合门控，扣除目标承托接触的关节空间贡献并获得其余接触对应的剩余载荷量，载荷贡献用于评估方向相关主动机械参与度、辨识参与度条件化刚度并进行渐进式按需辅助。

本发明公开了一种微针阵列材料及其制备方法和应用。该微针阵列材料包括功能化针尖阵列层和底衬层，功能化针尖阵列层包括生物可降解聚合物与功能颗粒复合形成，底衬层为生物可降解聚合物。并利用微针阵列材料制备柔性自适型功能微针贴片，可适配耳甲区、颈部及关节等复杂皮肤曲面。微针能够微创穿透皮肤角质层，直接接触皮下神经末梢和感受器，实现高效神经刺激。其中，微针阵列在外部作用下产生磁机械刺激或压电效应，实现远程无线神经调控；本发明贴片兼具柔性自适贴合、微创安全、生物相容性优异、刺激方式多样及参数可调等优点，可广泛应用于迷走神经刺激、慢性疼痛干预、炎症调控、代谢疾病治疗及神经功能调节等领域。