原始名称记载: 东北林业大学

一种用于桦树液采集的超重自动脱钩装置，属于桦树液采集设备领域。包括固定器；所述固定器的下端固定连接有挂环，挂环上设有多个集液袋；所述固定器的下端还固定连接有限位器，限位器上设有插入树干内的收集管；所述限位器的下端还转动连接有转动器；所述转动器下端设有多个插管，每个插管与对应的集液袋连通。本发明不仅设有多个收集袋，在其中一个收集满后能自行更换至相邻的收集袋继续进行收集，不会造成浪费，并且可以让收集者根据树木的粗细设置相应数量的收集袋，以固定汁液的收集体积，避免在同一棵树木上收集过多的汁液，导致影响树木生长。

本发明属于林木遗传育种技术领域，具体涉及乙二醇双(2‑氨基乙基醚)四乙酸在胡杨远缘杂交育种中的应用。本发明提供的应用为乙二醇双(2‑氨基乙基醚)四乙酸在小青杨和胡杨杂交育种中的应用，所述乙二醇双(2‑氨基乙基醚)四乙酸用于克服胡杨远缘杂交障碍。相较于喷施如1‑萘乙酸和赤霉素A的外源植物生长调节剂，本发明提供的应用方法能够显著提高授粉成功率，克服远缘杂交障碍，操作简便，适合在林业育种中推广。

本发明提供了一种基于纳米铜的杀虫剂及其在农林病虫害防治中的应用，属于纳米材料制备技术和农林业病虫害防治领域。本发明是要解决目前传统化学杀虫剂在残留污染以及害虫抗药性问题，通过解淀粉芽孢杆菌与硝酸铜共培养制备纳米铜颗粒，主要成分为CuO。其通过干扰美国白蛾的取食能力和营养吸收，实现对目标害虫的高效杀灭，半致死浓度（LC）为15.77 mg/g。本发明方法环保高效，成本低廉，操作简单，为农林害虫的可持续防治提供新的思路，适合推广应用。

本发明涉及生物质资源化利用领域，具体涉及一种N‑碘代丁二酰亚胺介导的木质素的解聚产物及其解聚方法，以木质素或者木质素模型化合物作为原料，在光照和氮气气氛下，通过NIS碘代试剂、碱催化剂和溶剂的作用下进行光催化碘化解聚木质素反应，得到解聚产物，所述解聚方法成本低廉、操作和反应条件简单、原料绿色可再生，解聚效率高且应用面广，解决了现有技术中碘代化合物制备原料不可再生、不可持续，木质素官能团化解聚效率低、解聚产物价值不高等缺陷。

本发明涉及环氧树脂及固化环氧树脂薄膜技术领域，特别是涉及一种固化环氧树脂薄膜的制备方法、产品及应用。本发明以大豆黄酮和环氧氯丙烷为原料制备了一种大豆黄酮环氧树脂，利用聚硅氧烷改性剂（LSi、BSi、POSS或LPSQ）对其进行改进，实现对生物质资源的利用。本发明通过添加具有不同Si‑O网络结构的聚硅氧烷改性剂，使制得的固化环氧树脂薄膜在保证相当的拉伸强度和玻璃化转变温度的前提下，赋予材料最好的耐热性，同时能较好的改善其介电性能。

本发明涉及数据处理与优化决策技术领域，具体为一种多源异构数据动态优化处理系统，旨在解决多源异构数据整合效率低、多目标协同优化实时性差的问题。包括：多源数据采集与预处理模块实现标准化融合；基于时空特征的动态优化模型构建多目标函数与约束条件；改进NSGA‑Ⅱ算法生成Pareto最优解集；实时监测与反馈调整机制形成闭环优化。通过数据‑模型‑方案‑反馈体系，实现经济、生态、民生、空间目标的动态协同优化。适用于城乡规划、资源调配、环境监测等复杂决策支持场景，提升多源异构数据处理效率与优化精度。

一种用于锌碘电池的共价有机框架/纳米纤维素复合膜及其制备方法，它涉及复合膜及制法，它是要解决现有的锌碘电池在充放电过程中锌枝晶生长和多碘化物穿梭效应的问题。本发明的复合膜由上、下两层膜复合而成；其中下层膜为纳米纤维素膜，上层膜为磺酸基共价有机框架材料、羧化纳米纤维素或者它们的混合物；制法：利用真空辅助成膜法先后将纳米纤维素分散液和上层分散液成膜，干燥后得到复合膜。利用该膜的锌对称电池在1 mAh·cm循环中，能够达到1460小时。在锌碘全电池中10C下容量保持率在1500次循环内保持97.57%，比容量在电流密度为0.5~20C内能保持在200 mAh·g以上，可用于锌碘电池领域。

一种用于空间惯性传感器的静电驱动系统及静电驱动系统中电压基准噪声抑制方法，它属于空间惯性传感器检验质量低噪声控制技术领域。本发明解决了现有方法无法对电压基准的固有噪声、温漂噪声和负载调节噪声进行综合抑制的问题。本发明利用多个电压基准的并联结构来抑制电压基准的固有噪声，并在多个电压基准并联结构的基础上，通过使并联的多个电压基准的温度系数代数和尽量小，以降低电压基准对环境温度的敏感性，达到抑制温度漂移引起的噪声的目的。同时设计差分缓冲隔离结构来抑制DAC模块的可变输出导致的负载调节噪声，进而削弱负载阻抗变化导致的电压基准输出波动。本发明方法可以应用于空间惯性传感器的静电驱动系统中电压基准的噪声抑制。

本发明提供了一种桦树液采集袋过载自脱挂装置，属于林业机械设备技术领域。本发明中滑轮组、挂钩装置、锁止机构及转轴一分别固定连接在背板的前侧板面上，挂钩装置与锁止机构分别设置在背板前侧板面的两侧，牵引绳一端与挂钩装置固定连接，牵引绳的另一端绕过滑轮组后固定缠绕在锁止机构上，复位绳一端与挂钩装置固定连接，另一端与锁止机构固定连接，锁止机构与转轴一转动连接。本发明通过各部件形成协同配合，在采集过程中实现采集袋的逐步下移。当采集袋内液体达到预设重量时，装置可自动解除挂接，使采集袋平稳落至地面，有效避免因过量采集造成的袋体破裂及桦树液流失和污染。

本发明公开了一种车辆三维尺寸自动测量方法，通过RGB‑D相机连续获取车辆俯视彩色图像及同步深度图像；将彩色图像与深度图像逐帧配准，得到对齐深度图序列，采用改进LoFTR算法对相邻彩色图像进行特征匹配，估计单应矩阵并提取平移分量，逐帧累积生成全景彩色图，并按相同平移矩阵拼接对齐深度图序列，得到全景深度图；对全景深度图执行KMeans二分类，分离车辆前景与地面背景，获得车辆前景掩膜；对车辆前景像素执行PCA主成分分析，获得主方向和副方向，分别计算两端点像素距离，结合相机内参及两端点平均深度，转换为车辆长度和宽度；对地面背景像素拟合平面，计算车辆前景掩膜内各像素到该平面的垂直距离，取统计值作为车辆高度。

本发明公开了一种基于XG‑YOLO11模型的医学图像和电子文本信息多模态深度学习分类方法和系统，包括：对医学图像和电子文本数据进行数据预处理；图像以预训练的YOLO11模型为网络架构，文本信息以多层感知机为基本网络架构，融合梯度提升树模型，建立XG‑YOLO11模型；利用模型进行训练，其中加入了改进的减少特征冗余的方法，利用训练好的模型对待分类的医学图像数据和电子文本数据进行分类。本发明建立的XG‑YOLO11分类模型，改进了现有的单一使用深度学习模型或机器学习模型的思路，更有效的结合多模型各自的优势；同时，深度学习网络所提取到的特征和文本信息的特征存在冗余，提出一种改进的减少特征冗余的算法思路。

本发明提供了一种基于时间序列的森林退化过程识别与退化程度划分方法，涉及森林资源退化修复领域。所述方法包括：获取地表反射率数据，经预处理后计算NBR指数；通过LandTrendr算法拟合NBR时间序列，并基于随机采样与目视解译提取样地点时间序列数据；生成对抗网络并结合自监督学习技术，将样地点拟合数据扩充为模拟数据集；训练CNN、随机森林与BOSSVS时间序列分类模型，并通过集成投票策略构建混合分类模型；应用混合分类模型识别森林退化过程，并通过重分类生成退化程度图。本发明可实现对林区复杂退化过程的高效识别，具备良好的时序适应性与区域适用性，为区域森林生态恢复监测与管理提供技术支持。

本发明涉及人工智能技术领域，其公开了一种基于几何与状态驱动的多重图晶体性质预测方法，包括S1、晶体结构信息重构，将晶体结构信息重构为共享节点集的局部晶体图与全局晶体图，局部晶体图通过基于欧氏距离的邻域截断策略构建连边；全局晶体图通过全连接；S2、局部特征提取，得局部特征；S3、全局特征提取，得全局特征；S4、通过局部特征与全局特征间的迭代交互、更新与残差连接，完成对晶体结构的特征提取；通过全局平均池化操作汇聚得到图级别的特征表示，并经全连接层映射，得到最终的目标性质预测。本发明引入几何驱动增强的局部特征提取和状态驱动增强的全局特征提取，克服现有GNN方法在复杂几何交互与长程依赖建模方面的局限性。

本发明公开一种用于草地贪夜蛾性信息素有效监测的气味受体衍生肽及生物传感器，属于生物传感器领域。目前，美国白蛾监测常用样地调查、性诱捕器等手段，存在时效性差、人力成本高、数据连续性不足等问题。为解决上述问题，本发明提供的信息素结合蛋白衍生肽具有如SEQ ID NO：1所示的氨基酸序列，生物传感器包括基底和叉指电极，电极上附着单壁碳纳米管，还连接有信息素结合蛋白衍生肽。该传感器可特异性检测美国白蛾性信息素，对17种植物挥发物无响应。在虫害早期监测、提升防控效率及保障生态安全等领域具有应用潜力。

本发明提供了一种上转换发光纳米酶载体、制备方法及在癌症诊疗领域的应用。该纳米酶以氟化钙为基质，并共掺杂有镱（Yb）、铒（Er）、锰（Mn）和铋（Bi）离子，其化学结构式为CaF:Yb,Er,Mn,Bi。本发明的纳米酶具有高效的类过氧化物酶活性和可降解特性，同时，在980 nm激光照射下，可通过上转换发射出超亮的红色可见光。同时，铋和锰金属掺杂为氟化钙基质引入了新的杂质能级，赋予了其半导体特性。有趣地，凭借其类酶催化活性和上转换发光介导的光催化治疗、以及其降解后释放的锰离子介导的磁共振成像功能，可使其作为一种生物安全的诊疗一体化纳米平台。另外，本发明的制备方法简便，产率高，在恶性肿瘤等重大疾病的精准高效诊疗领域具有广阔的前景。

本发明属于新能源设备运维技术领域，涉及一种基于无人机自主巡航的风机叶片不停机智能巡检方法。针对人工巡检效率低、传统无人机需停机导致发电损失、初步智能化技术融合度低的问题，该方法配置硬件与支撑环境生成飞行路径，无人机借飞控与融合算法精准巡航并采集数据，经预处理后用轻量化YOLOv11模型检测损伤，结合数字孪生实现可视化与寿命预测，仅首次停机建模，后续不停机巡检。可用于陆上及海上风电场叶片巡检，还能扩展至光伏电站、输电线路等基础设施巡检领域。

本发明公开了一种基于CNN学习轮廓变形数据以预测热源参数的方法，包括以下步骤：S1、使用有限元模型对激光熔覆进行热力耦合仿真，模拟不同热源参数下的温度场、残余应力场以及轮廓法所得的切割面轮廓变形场；S2、对获得的热力耦合仿真数据经过归一化和增强的前处理，形成用于训练HSPNet的数据集；该预测热源参数方法通过有限元分析构建，精确匹配了不同热源参数输入与生成的温度场和轮廓变形场数据，为HSPNet提供了一组高质量的数据集，涵盖了多种热源形状参数的组合，经过充分训练的HSPNet在训练集、验证集和测试集上均表现出极高的预测精度，在解析复杂场数据方面具有准确性和泛化能力。

本发明公开了一种基于晶粒尺寸及晶粒形态相关的晶体塑性有限元方法，包括以下步骤：S1、建立具有梯度晶粒结构以及形态差异的有限元模型，并基于有限元模型更新的晶体塑性参数进行反演；S2、依次通过铝合金激光焊接实验、焊接接头显微观察以及焊接试样的单轴拉伸试验；S3、进行拉伸试验的有限元仿真，从晶粒层面获得焊接接头的宏观力学响应；该晶体塑性有限元方法基于镜头尺寸形态构建了介观晶体塑性本构模型，适用于具有梯度晶粒结构的激光焊接接头力学建模分析，给出一种新的晶体塑性参数的反演方法，从介观组织结构角度系统给出激光焊接接头各区域的力学性能差异和失效机理，在铝合金激光焊接接头力学性能梯度的影响的研究中提供了理论基础。

本发明公开了一种从焊缝形貌中识别热源参数的深度学习方法，包括以下步骤：S1、基于瞬态热分析方法求解焊接结构的温度场，并获得不同热源参数下的焊缝形貌，S2、基于获得的不同热源参数下的焊缝形貌特征，通过三值化灰度处理、数据扩充和调整图像大小，并生成了数据集；S3、搭建深度学习模型，对搭建的深度学习模型进行训练，建立焊缝形貌与热源参数之间的映射；S4、将从金相试验获得的激光焊接平板的焊缝形貌作为深度学习模型的输入，预测相应的热源参数；搭建的深度学习模型展现了自动从焊缝形貌图像中识别有效图像特征，建立了其与热源参数的映射关系的能力，准确模拟焊接过程中的温度场和力学场数据，相较于传统的试错法，误差小精度高。

本发明提出一种基于CITE‑seq技术的单细胞多组学数据联合聚类方法，属于生物信息学技术领域，本发明为解决多组学中联合聚类稳定性差以及跨组学信息不能实现协同整合的问题，包括：S1：获取CITE‑seq多组学数据集；S2：对CITE‑seq多组学数据集进行预处理，并对采用集成学习插补方法，对预处理后的转录组表达矩阵进行填补缺失值生成重构转录组数据X(3)；S3：构建深度神经网络模型；S4：基于预处理后的数据集对构建的神经网络模型进行训练；S5：基于训练后的深度神经网络模型对待测数据进行联合聚类。