原始名称记载: 浙江师范大学

本发明公开了烟草细胞色素c1亚基及其在植物抗病中的应用。属于基因工程技术领域。烟草基因的cDNA核苷酸序列如SEQ ID NO:1~SEQ ID NO:6所示。烟草基因编码的蛋白功能的丧失导致植株mROS爆发，抗病性增强及对的响应增强。本发明对培育作物抗病新品种具有指导作用。

本发明公开了一种基于CLIP和扩散模型的快速零样本分类方法及系统，涉及图像分类技术领域，尤其在医疗诊断等对分类精度、泛化能力及噪声鲁棒性要求较高的领域具有显著应用价值。包括：给定输入图像x和一组潜在的条件输入，首先使用CLIP模块计算图像文本相似度。接下来，引入Filter模块，该模块具有先进的对齐机制，可优化与扩散模型的协同作用。Filter模块根据相似度选择前两个类别。在对齐和映射所选类别的特征之后，这些特征被送入扩散模型。模型计算噪声和预测噪声之间的差异，以进一步预测分类结果。本发明能显著提升零样本图像分类任务的准确度与生成速度。

本申请公开了一种动态正念训练闭环优化下肢运动想象实验范式的方法及相关装置，涉及康复医学领域，该方法包括采集被试者在执行正念融合下肢运动想象任务时的脑电信号，并进行预处理操作，得到预处理后的脑电信号数据；基于滑动窗的动态特征提取技术，实时计算电生理指标；将运动想象清晰度、专注度、正念程度通过预定义的权重进行加权融合，生成综合状态得分；基于综合状态得分，动态调整施加给被试者的正念和任务刺激参数；基于采集的脑电信号，提取最优感知运动节律和跨频率耦合特征；并输入至训练好的二维时间卷积网络解码模型中，得到被试者的下肢运动想象意图。本申请能够提升脑卒中患者在下肢运动想象任务中脑电特征的诱发率与稳定性。

本发明属于膜分离技术领域，具体涉及一种共轭有机框架材料复合膜及其制备方法与水体净化方法。一种共轭有机框架材料复合膜的制备方法，包括以下步骤：将共轭有机框架材料分散于哌嗪溶液中，获得第一溶液；将均苯三甲酰氯溶液与有机溶剂混合，获得第二溶液；通过真空抽滤法将所述第一溶液抽滤至基底膜表面，获得处理后的基底膜；将所述第二溶液转移至所述处理后的基底膜表面，形成共轭有机框架材料复合膜。制备流程简易，复合膜通过真空抽滤法即可快速制备得到，膜的制备工艺简单、无需大量有机溶剂、成本低廉，可应用于大批量的工业生产。

本申请公开了一种多自由度智能机器人肢体运动规划的试错控制方法及相关装置，涉及人工智能、机器学习及机器人智能控制领域，该方法包括采集机器人执行多任务时的状态‑动作‑奖励轨迹数据，预处理得离线数据集。基于此构建含多个动力学子模型的集成模型，用生成对抗网络框架训练。依预测精度确定精英模型组，据此计算同一状态‑动作对的多个Q值估计。由各Q值估计标准差，得状态‑动作对的不确定性度量。用双重惩罚机制，依此度量优化状态‑动作对策略，部署至机器人控制器。若不确定性度量超过预设阈值，切换到安全控制模式；否则，直接执行优化策略输出的动作。本申请解决了现有离线强化学习在高风险决策场景中的局限。

本发明提供以下实现技术方案:本发明提供了LRK6基因或含有LRK6的重组载体在提高水稻耐热性中的应用。所述LRK6基因的核苷酸序列如SEQ ID NO.1所示，所述LRK6基因表达蛋白的氨基酸序列如SEQ ID NO.2所示，所述含有LRK6基因的重组载体是将LRK6基因插入到所述表达载体中所获得的表达载体。本发明的实验显示，通过构建包含LRK6基因的重组载体，并使用农杆菌介导的方法将表达载体导入中花11水稻中，获得了转基因水稻株系。与野生型中花11水稻相比，转基因水稻株系具有更强的耐热性。

本发明属于计算机视觉领域，公开了一种基于三分支深度神经网络的植物病害识别方法及系统，该方法包括：首先并行采用Vision Transformer、ResNet50与YOLO提取全局、局部与中层多尺度定位特征；其次对三路特征对齐融合并经Transformer block交互增强，然后经双头堆叠分类器分别预测作物种类与病害类型；最后，通过设定合适的损失函数组合和联合训练策略，对整个网络进行端到端优化，以提升对难判样本和小尺度病变的识别能力。本发明能够在自然场景中实现对植物病害的准确识别。实验结果表明，本发明的方法取得了与之前最先进的植物病害识别方法相当甚至更好的分类性能。

本发明公开了一种针对背部图像的脊柱侧弯识别方法、装置和设备，该方法包括以下步骤：获取待进行脊柱侧弯识别的人体背部图像；进行后背区域部分图像分割，得到对应的后背区域图像；基于所述后背区域图像，采用曲线提取算法，经过重采样、斜率分析和跳变点检测提取基于背部轮廓的关键曲线，进行图像重构；采用训练后的对称性CNN分类模型对重构后的图像进行脊柱侧弯识别，得到脊柱是否侧弯的识别结果；其中，所述对称性CNN分类模型包括特征提取模块和对称特征提取融合模块。本发明涉及计算机视觉与医学图像处理技术领域，通过引入对称特征注意力机制和多尺度特征提取构建的对称性CNN分类模型，提高了脊柱侧弯识别的准确性。

本发明提供一种基于面部信息跨模态融合的焦虑状态实时识别方法，涉及计算机视觉技术领域，所述方法包括：通过信息采集设备同步获取面部图像数据及生理信号数据，形成跨模态原始数据集；基于跨模态原始数据集，对面部图像数据进行预处理以消除环境光照干扰，提取出与焦虑状态相关的多项面部形态、动作及微表情特征参数；基于跨模态原始数据集，对生理信号数据进行处理，提取出与焦虑状态相关的多项生理特征参数。本发明实现复杂环境下焦虑状态的实时识别。

本发明提供AI智能眼镜，包括眼镜本体、硬件系统、软件系统，硬件系统包括主控芯片、摄像头模块、麦克风阵列与扬声器、显示模块、通信模块、电源模块，软件系统包括集成在主控芯片上的图像处理模块、视觉分析模块、语义生成与多语言模块，跨学科融合视觉AI、自然语言处理、AR交互等技术，具备图像识别、属性分析、知识推理、语言生成和多语言翻译功能，实现对现实世界中任意物体的智能感知，增强用户对未知物品的理解能力；支持边缘推理与实时语音反馈，提升交互效率，提高视觉辅助设备的智能化和适应性；模块化设计，便于适配不同语种与应用场景，可广泛适用于旅游、教育、医疗、工业等场景。

本发明属于膜分离技术领域，具体涉及一种聚酰胺复合膜及其制备方法与水体净化方法。将哌嗪溶解于去离子中，配置得到PIP溶液，所述PIP溶液中哌嗪的浓度为0.05~2wt%；将富马酰氯溶解于第一有机溶剂中，配置得到FC/有机溶液，所述FC/有机溶液中富马酰氯的浓度为0.2wt%；将基底膜浸泡在所述PIP溶液中，使所述基底膜充分吸附PIP，去除所述基底膜表面的多余水相，形成均匀的水相环境，得到处理后的基底膜；将所述FC/有机溶液转移至所述处理后的基底膜表面，使FC与PIP发生聚合反应，第二有机溶剂洗涤终止所述聚合反应，烘干，制得所述聚酰胺复合膜。制备方法可在常温常压下快速完成聚酰胺层的构筑，可实现聚酰胺层形貌的可控调节，制得的膜结构稳定、重复性好。

本发明涉及一种安防机器人的控制方法、系统、设备及介质，方法通过动态加权时空对齐处理自适应调节多模态传感器权重，解决烟雾及低光照场景下感知失效问题；基于轻量化Transformer构建跨模态威胁场函数，实现复杂环境中威胁的量化建模；利用联邦强化学习框架融合本地决策与加密全局策略更新，在保障数据隐私的同时规避云端处理延迟；结合威胁场梯度与策略参数生成混合势场路径，突破传统路径规划在动态威胁回避上的局限性；最终通过分布式协同协议生成多机器人包围轨迹，显著提升高危目标围捕效率与系统鲁棒性。该方法实现了感知‑决策‑执行全链路优化，为复杂安防场景提供高响应、强隐私、可协同的智能化解决方案。

本发明涉及一种电磁驱动的线控制动器及控制方法，包括制动钳体，制动器活塞，单向阀，电磁铁，小活塞等。在小活塞和制动器活塞之间形成密封的液压腔，通过电磁铁的动铁芯驱动小活塞，在密封的液压腔中产生压力放大，驱动制动器工作，并通过控制系统控制电磁铁的电流，实现对于制动强度的控制。

本发明公开了吊装机器人相关技术领域的一种GIS设备管道吊装用免对位机器人，通过监测束以及报警器的设置，在吊装过程中，可以对钢丝绳进行实时监控，当出现一股或多股钢丝断裂时，以断裂点为界，绷断的钢丝会瞬间产生较大的应力波并沿着远离断裂点的方向发生一定的位移，从而对监测束内的感知环产生一定的拨动，使其产生明显的受力数据，基于此可触发报警器，进而进行报警，相较于现有技术，在钢丝断裂初期就能发觉，便于及时进行相关操作，有效避免钢丝绳损坏后仍然继续吊装的情况发生，大幅度降低安全隐患；并且，根据两个感知环上的受力特点还可有效确定断裂的大致区域，有效降低后续排查的工作量。

本发明提供一种可靠的绞盘刹车，包括单向离合器，摩擦离合器，制动毂，滚筒等，通过输入件和输出件上的曲面特征实现摩擦离合器的结合以及分离，配合单向离合器实现工作时高效传动，刹车时稳定制动，可靠性更高，工作效果更好。

本发明公开了基于记忆合金的冷流比自适应调节涡流管。本发明包括涡流发生室、冷端管和热端管，涡流发生室侧壁设有喷嘴，内设涡流发生器。热端管内内壁设置有圆环凸起，将热端管分成分流段和控制段，控制段尾部固定设置有金属封盖，并开有多个末端排气孔。控制段内设置有调节阀和记忆合金弹簧。调节阀的阀芯为长圆锥形，其尖端伸出圆环凸起，形成圆环形气流通道，阀芯可通过记忆合金弹簧前后移位。记忆合金弹簧采用镍钛合金，通过热机械循环法进行训练，训练后奥氏体温度A=70～80℃，马氏体温度M=35～45℃。本发明结构简单、无需外部供能，能够根据热端排气温度自动形成负反馈控制，使涡流管在不同工况下保持稳定的冷流比。

本发明涉及运动数据处理技术领域，公开了一种基于加速度信号的匹克球球速测量及终点判定系统，包括：第一传感模块，固定设置于匹克球拍上，包括第一惯性测量单元，用于采集匹克球拍的多维惯性数据，多维惯性数据包括加速度数据和角速度数据；第二传感模块，固定设置于目标靶面上，包括第二惯性测量单元，用于采集匹克球撞击目标靶面时的振动加速度数据；中央处理单元，包括存储器和处理器；处理器被配置为接收多维惯性数据和振动加速度数据并进行分析，确定匹克球的球速并生成数据集。本发明通过巧妙的结构组合与内置的多维信号处理功能，提供了一种能够自动、高效生成高质量训练数据集的低成本测量系统。

本发明公开了一种基于多策略组合优化与矩阵求解的卷材切割排刀方法，包括获取卷材订单需求，包括所需规格的宽度及长度；确定排刀参数，包括卷材总宽度、允许误差和最大组合数量；然后根据所需卷材规格的宽度，在有效范围内枚举满足所述最大组合数量的切割组合方式；并对所述切割组合方式进行优先级过滤后，通过矩阵求解，生成切割方案；最后采用至少一种评估策略对所述切割方案进行评估，根据评估结果输出最优切割方案。本发明能够解决现有便利贴原材料纸张切割过程中存在的材料浪费率高、生产效率低下、排刀方案单一且无法全局优化等技术问题。

本发明为了克服现有的图像生成技术生成的绘本难以适应孤独症儿童阅读特点的问题，公开了一种面向孤独症儿童的多角色真实场景绘本生成方法，具体包括如下步骤：S1：构建多角色绘本数据集，S2：构建融合物理信息神经网络的扩散生成模型，S3：进行角色身份约束建模，提取角色的关键身份特征S4：构建角色间空间一致性正则项，S5：引入时间一致性边界与注意力引导机制，S6：构建多目标损失函数并进行联合训练，输出在时序、结构与角色识别上具备高一致性与清晰度的多角色绘本图像序列，方便孤独症儿童进行阅读和理解。

本发明公开一种面向孤独症领域的大语言模型筛查和干预方法，具体包括以下步骤：S1:采集孤独症状数据集并标注等级，作为训练集,S2:利用步骤S1中的孤独症数据集对通用大模型进行微调，使其能够更加准确的判断病情种类和病情等级,S3:采集获取孤独症干预的书籍，根据书籍中记载的内容，构建RAG知识库,S4:设计一款分类器，根据提问内容区分该提问为诊断病情还是提供干预建议；若为干预建议，进入步骤S5；若为诊断病情，进入步骤S6，S5:使用RAG技术检索知识库相关，对提问内容给出干预建议，S6:运用微调后的大语言模型，针对提问内容，对病情进行诊断；解决了孤独症的筛查和干预主要依赖专家亲自问诊的不便性，提高了机器对于孤独症筛查和干预的准确性以及可更新性。