摘要：本发明涉及面向多媒体内容理解和分析领域的多标签图像分类技术，为构造出新的分类模型，实现基于相关性等级的多标签分类算法设计。本发明采用的技术方案是，基于排序学习的多标签零样本分类方法，步骤如下：特征提取阶段：利用已有的特征提取器进行不同模态的特征描述，得出训练数据集；多模态特征变换阶段给定训练样本集合对，包含原始图像及其对应标签，且两者间的标注信息确定，以此对模型进行训练；分类标注阶段，给定测试样本的原始图像，以及可能的标签，此时两者对应关系不确定，进行测试。本发明主要应用于多标签图像分类场合。

摘要：本发明涉及门技术领域，具体涉及一种隔音门及其制造方法，隔音门包括门框、门扇，所述门扇由木板、石棉纤维层、隔音材料、膨胀珍珠岩板、隔音材料、石棉纤维层、木板依次复合而成，门扇与门框配合的四周为木板边，木板边外壁设有凹槽，凹槽内设有垂直于凹槽底面的吸音防火层。本发明门扇采用多层复合结构，能达到45分贝的隔音效果，而且采用木质门板非常美观，而且木板和木板边经过处理后能起到很好的阻燃、防虫蛀效果，门扇四周的凹槽内设置吸音防火层可以起到吸音隔火的功能。

摘要：本发明涉及门技术领域，具体涉及一种基于多指纹交叉解锁的智能门，包括门本体，所述门本体位于室外一侧设有两个指纹识别装置、密码识别装置、解锁控制器、信号传输器，所述智能门本体位于室外、室内的两侧都设有门把手，室内一侧的门把手位于门本体一侧设有红外感应器，所述智能门本体位于室内一侧设有控制器。本发明通过多指纹采集验证开门，大大提高安全性，而且还利用信号传输器进行远程开门，红外感应器感应开门，使用起来非常方便。

摘要：本发明实施例提供了一种预测药物和疾病对应关系的方法和电子设备，所述方法包括：获取第一疾病的信息；建立已知的用于治疗第一疾病的第一药物与其他的药物的相似度的第一映射关系；以及建立所述第一疾病和其他的疾病之间的相似度的第二映射关系；基于所述第一映射关系和第二映射关系建立所述第一疾病和各药物之间的第三映射关系，并按照能够治疗所述第一疾病的概率顺序的输出对应的药物的信息。本发明实施例能够方便的预测药物和疾病之间的对应关系。

摘要：本发明涉及配电柜技术领域，尤其涉及一种便于散热的防尘配电柜。一种便于散热的防尘配电柜，包括有柜体、柜门和顶盖等，在柜体上安装有柜门，在柜体顶部安装有顶盖，在柜体内部安装有放置架，在柜体上设置有吸气机构，通过压气机用于吸入外部空气，最后通过伸缩喷头对柜体内部设备进行吹风，且吸气机构中间连接有冷却组件，冷却组件通过水箱对通过的空气进行冷却，在柜体左右两侧设置有单向组件，用于单向控制空气的流通，通过挡板阻挡外部空气直接流入柜体。本发明通过在吸入空气的过程中设置水箱，从而使空气能够迅速降温且除去灰尘，对柜体内设备降温的时候，吹出干净且温度低的风，达到优化散热效果和阻挡灰尘的目的。

摘要：本发明公开了一种污泥减量浓缩设备，包括预脱水传送带、脱水夹紧传送带、下夹紧过滤带、分离传送辊和脱水挤压机构；所述预脱水传送带的下端设置有脱水夹紧传送带，脱水夹紧传送带的下端设置下夹紧过滤带，脱水夹紧传送带上端面接收预脱水传送带传送来的污泥，下端与脱水夹紧传送带之间形成有供污泥通过的夹紧区，在下夹紧过滤带的下行区域依次设置分离传送辊和脱水挤压机构，利用脱水夹紧传送带、下夹紧过滤带形成的重力脱水区、夹紧输送区以及脱水挤压区将污泥制成减量浓缩的泥饼，且经过传送脱水的液体部分经过与絮凝剂反应后生成清洁液体排出经接水板排出。

摘要：本发明公开了一种污水中大块不腐烂污物处理器，包括预处理箱、絮凝池和絮凝剂箱；所述预处理箱设置于絮凝池上方，所述絮凝剂箱通过料管与絮凝池相连，所述预处理箱为倾斜设置；所述预处理箱的一侧内壁上设置有分隔板，在分隔板上均布有三角转子，在相邻的三角转子之间设置有刮泥板，本装置利用逐级排列的三角转子可将大块不腐烂污物的污泥逐级分解成小块颗粒物，提高了后续污泥处理的效率；间隔设置的刮泥板，在转子旋转的过程中通过刮泥板将转子上的污泥去除，最大程度的避免了污泥粘粘的问题，解决了污泥站粘在转子上易发生堵塞、处理效率下降的问题，免除了提起清理的麻烦，节省了人力成本。

摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的URLLC和eMBB的资源复用方法：采集M个mini‑slot的URLLC与eMBB的数据包信息、信道信息以及队列信息作为训练数据；建立基于深度强化学习的URLLC与eMBB资源复用模型，并利用训练数据对模型参数进行训练；对训练好的模型进行性能评估直至满足性能需求；收集当前mini‑slot的URLLC与eMBB数据包信息、信道信息以及队列信息，将所收集信息输入训练好的模型，获得资源复用决策结果；根据资源复用决策结果，对当前mini‑slot的eMBB和URLLC数据包进行资源分配。能够满足eMBB与URLLC数据包传输要求下对时频资源以及功率的合理分配利用。

摘要：一种基于深度端对端示例差异化的零样本多标签分类方法，训练阶段包括：训练多示例特征提取网络；提取训练样本对应的标签特征；视觉特征到标签特征空间的跨模态映射网络训练，用于实现多模态融合，并挖掘标签与标签间、样本与标签间的关联关系；训练样本的标签和测试样本的标签各标签之间的约束模块；训练阶段的最终目标函数的优化。测试阶段直接利用训练阶段所获取的端对端网络实现零样本多标签分类包括：利用多示例特征提取网络提取测试样本多示例特征；提取测试样本对应的标签特征；测试样本多标签分类。本发明能对未标记图像实现多标签图像标注。

摘要：本发明公开了一种单晶TiAl的等温锻造方法，属于TiAl金属间化合物单晶材料加工技术领域。其制备方法为：一、选取PST单晶TiAl棒材，并标记棒材的层片取向。二、将单晶棒材表面涂覆防氧化玻璃粉后加热至950‑1090℃并保温。三、将锻造砧头预热至950‑1090℃。四、将保温后的坯料置于预热后的砧头间进行等温锻造，控制锻造方向与层片界面呈30‑65°，锻造速度为0.03‑0.1mm/s，锻造过程一道次完成，不进行中间回炉保温或退火处理。五、锻造后，控制冷却速度小于等于30℃/s冷却至室温。本发明避免了单晶TiAl合金热锻易多晶化的现象，实现了热锻后仍保持单晶结构的特点。本发明工艺简单、对设备要求低、适用于工业化生产。