原始名称记载: 嘉兴大学

本发明公开了一种抗开裂路面基层材料及其制备方法，属于道路工程技术领域，包括砂石70‑80份、钢渣7‑8份、胶凝材料8.2‑15份、添加剂0.8‑2.0份、水5‑10份，胶凝材料包括水泥、石灰、矿渣微粉、偏高岭土、膨胀剂；添加剂包括纤维、乳胶粉、高吸水树脂、缓凝保水剂。本发明采用上述的一种抗开裂路面基层材料及其制备方法，实现增强、增韧、补偿收缩与自主养护多重功能协同的新型路面基层材料，通过组分设计与制备工艺的创新，同步提升其抗压强度与环境适应性。

本发明涉及一种面向心震信号心脏健康监护的隐私保护方法与系统；方法包括：远程监护中心利用历史心震信号数据进行用于心率监测和心脏病变特征检测的神经网络模型的预训练得到模型的网络参数；远程监护中心向客户端设备下发网络参数中第一层全连接层的权重参数和数据上传周期；远程监护中心接收客户端设备周期性上传的用户心震信号的密文和功能密钥；远程监护中心利用功能密钥进行密文解密处理得到心震信号与第一层全连接层权重参数的内积结果；利用所述内积结果在去除第一层全连接层的网络结构中进行分析推理，输出心率监测和心脏病变特征检测数据。本发明在保护用户隐私下实现对用户的远程心率监测和心脏健康状况监测。

本发明提出一种基于Mesh自组网的无人机与无人艇协同作业的水域监测系统，包括无人机、无人艇、Mesh自组网模块、协同控制系统和岸端控制系统；无人机，广域巡查和图像采集，通过传感器采集空域及广域水域信息，无人艇，定点采集和水域信息采集，依托Mesh自组网的节点实现数据交互。本发明通过Mesh自组网的多跳中继与动态路由技术，实现了无固定基站场景下的通信自主可靠，提升了通信覆盖范围与抗毁性；依托分布式任务分配与实时数据交互，显著提升了设备协同效率，缩短了响应延迟，保障了复杂环境下任务的高效完成。

本发明公开了一种基于大宗工业固废制备低碳混凝土，按重量份数计，其组成如下，包括低碳胶凝材料90‑110，砂子160‑180，石子295‑325，水24‑28；低碳胶凝材料包括大宗工业固废、硅酸盐水泥和高效减水剂。将制得的低碳混凝土浇筑至装有钢筋笼的模具中，合模，离心成型或振动成型，置于40～50℃低温常压养护池中养护6～8h脱模，制得强度大于60 MPa的高性能管桩；高性能管桩的桩体表面光滑。高性能管桩混凝土强度性能方面：1天脱模抗压强度80Mpa以上；7天脱模抗压强度80Mpa以上；28天脱模抗压强度80Mpa以上；450型方桩的抗裂弯矩大于250 kN·m，极限弯矩大于250 kN·m。

本发明公开了一种天然纸纱织物电极的制备方法，包括传感纸纱的制备和织物电极的制备；所述织物电极由经纱和纬纱交织而成，所述经纱和纬纱中至少一个系统的纱线包括传感纸纱；所述传感纸纱的制备过程包括导电浆料的配制、纸纱浸轧导电浆料和烘干；所述导电浆料中至少包括氧化还原石墨烯或碳纳米管中的一种。本发明所涉及的一种天然纸纱织物电极的制备方法，以氧化还原石墨烯浆料和/或碳纳米管为导电填料，天然纸纱作为导电基体。利用纸纱基材特有的柔软质地、高效吸湿排汗性能及卓越透气性和导电填料所具有的导电灵敏度所制备的传感纸纱，及导电纱所制备的织物电极展现出优异的电阻响应灵敏度，可以在多领域展现出应用前景。

本发明公开了一种基于四象限发光二极管的强太赫兹光斑定位系统及其方法，属于强太赫兹光电探测领域。系统包括四象限探测器、四通道信号积分单元、可编程逻辑单元、静态存储单元、数据传输模块、电源模块和上位机。由于碰撞电离效应，四象限探测器在强太赫兹辐照情况下产生四路光电信号；该信号被系统利用电流积分法采集并处理，然后系统根据四象限定位算法给出光斑中心位置。本发明可用于强太赫兹源及应用等场合中的太赫兹光斑定位、监控环节。

本发明涉及麦冬鉴别技术领域，尤其涉及一种基于机器学习辅助SERS基底的中药材麦冬鉴别方法；该方法包括制备AuNBPs@ZIF‑8@AuNPs复合SERS基底；将待检测麦冬提取液与最佳检测浓度的所述AuNBPs@ZIF‑8@AuNPs复合SERS基底混合孵育，形成混合液体；采集所述混合液体的SERS光谱数据；将所述SERS光谱数据输入至机器学习模型中，以输出鉴别结果。本发明通过制备高纯度AuNBPs@ZIF‑8溶液，再利用NaBH对吸附于ZIF‑8表面的HAuCl进行原位还原，最终构建AuNBPs@ZIF‑8@AuNPs复合SERS基底；随后将麦冬提取液与该SERS材料混合孵育，利用便携式拉曼光谱仪采集足量光谱数据；将光谱数据导入预搭建的机器学习模型中完成训练与优化；最后通过智能鉴别系统对麦冬道地性鉴别和真伪鉴别，实现对不同产地麦冬及其混伪品的快速、准确识别。

本发明涉及一种基于无人机群的自适应联邦学习控制方法及学习系统，属于智能无人机群技术领域；方法包括：无人机群中控制无人机对各训练无人机进行时间同步，训练无人机执行联邦学习任务；学习过程中，各训练无人机进行本地模型训练，将更新后的模型参数或梯度发送给选择的邻居无人机进行下一次本地模型训练；所有训练无人机停止训练后根据训练无人机的链路状态，自适应选择中心化或非中心化聚合模式；在中心化聚合模式和去中心化聚合模式下，分别聚合为共识的全局模型和非共识的全局模型；并根据模型是否收敛确定继续下一轮学习和聚合或结束任务。本发明通过自适应切换中心化和去中心化两种联邦学习模式，具有稳定性和良好的适应性。

本发明属于功能高分子材料领域，具体涉及一种Janus蛋白质纳米碗的制备方法。本发明开发了一种能够克服蛋白质组装难点，实现可生物降解蛋白质基Janus纳米碗可控合成的新方法，不仅具有重要的科学创新价值，更将为下一代高性能生物医学纳米器件的构建开辟全新的道路。

本发明涉及一种各向异性碳纤维增强环氧树脂复合材料及其制备方法，本发明的碳纤维环氧复合材料，同时具有好的刚性、韧性和各向异性导电性。包括环氧树脂基体材料及取向分布于所述环氧树脂基体材料中的表面修饰镍微针的短切碳纤维；所述表面修饰镍微针的短切碳纤维相对于环氧树脂基体材料的质量百分含量为0.1‑20%。本发明的各向异性碳纤维增强环氧树脂复合材料含有表面修饰镍微针的短切碳纤维，该表面修饰镍微针的短切碳纤维不仅能均匀分散与环氧树脂基体材料中，而且能取向地分布于环氧树脂基体材料中，从而能在环氧树脂基体材料中形成导电通路，进而具有较高的导电率；而且提升了复合材料的强度、模量和韧性。

本发明涉及一种空基异步通信的多用户发射机设计方法，属于无线通信技术领域，方法包括：构建空基上行异步通信系统模型，将基站接收信号表征为各用户经时延与信道加权后的码本编码脉冲成形信号叠加；将接收信号分解为目标信号、多符号异步干扰及有效噪声，确定各用户的信干噪比；以最大化所有用户中的最小信干噪比为目标、以码字功率归一化为约束条件，构建发射信号的码本优化问题；采用元学习算法以时延信息构建任务空间进行离线预训练获得元模型；在线阶段以当前时延为输入，通过元模型快速生成适配的码本，所述码本用于发射机对发送符号进行编码以生成发射信号。本发明提升多用户接收信号的信干噪比，从而实现无人机广域异步通信的可靠性。

本发明涉及一种复杂环境下通信信号自适应智能解调方法，属于无线通信技术领域，方法包括：构建包含多种调制方式OFDM接收信号的训练数据集，将接收信号的时域IQ序列与频域IQ序列作为输入样本，将添加起始符号和结束符号的原始比特序列作为输出比特流标签；利用训练数据集训练由多尺度卷积嵌入层、采用双向交叉注意力机制的编码器和基于掩码自注意力机制进行自回归解码的解码器构成的信号恢复神经网络；使用训练好的信号恢复神经网络对OFDM接收信号进行自回归解码，在无需先验调制信息条件下端到端恢复原始比特流。本发明能够端到端学习接收信号到信息比特的映射，通过自回归的方式恢复比特流，有效提升在复杂环境下信号恢复能力。