摘要：本发明公开了一种测定不同剪切面上抗剪强度特性的试验装置及试验方法，属于土木工程技术领域。所述的试验装置为直剪试验盒，试验时可使剪切面与沉积面的夹角ψ在0°～180°之间任意变化，进行抗剪强度测量试验。与常规直剪试验盒相比，本发明的直剪试验盒的各组成部件均是独立可拆卸的，通过螺栓彼此连接，因此在制样过程中，可根据不同的需求进行组装，使该直剪试验盒的某些侧面和顶面打开。剪切试验过程与常规直剪试验过程相同，因此操作简单，几乎可以在所有的土工试验室进行。

摘要：本发明公开了一种热沉装置，包括上热沉和下热沉，上热沉和下热沉通过螺钉固定连接，在上热沉的底部设置有第一收容槽，在下热沉的顶部设置有第二收容槽，第一收容槽和第二收容槽共同形成收容光学晶体的空间，在靠近第一收容槽的位置设置有第一应力消除装置。因为在热沉装置中设置了应力消除装置，这样在不破坏热沉的导热连接的情况下使得热沉具有一定的弹性伸缩量，用螺钉固定上下热沉的时候使得光学晶体具有一定的缓冲弹性，能够兼容光学晶体和机械加工零件的加工公差，最后实现理想的弹性导热接触，在保证光学晶体具有良好的导热接触的同时尽可能的降低了光学晶体的夹持应力。

摘要：一种光学晶体散热装置，包括用于夹持光学晶体的至少两个热沉，所述至少两个热沉固定连接，所述光学晶体散热装置还包括：导热板，所述导热板用于与待夹持光学晶体的表面接触；弹性件，所述弹性件一端与所述热沉连接，另一端与所述导热板连接。本发明还涉及一种光学晶体散热系统，包括光学晶体散热装置、热敏电阻、热电制冷器、压板和底座。本发明增加了导热板的设置，同时还采用了弹性夹持结构，使晶体具有一定的弹性伸缩量，该伸缩量可兼容光学晶体和机械零件的加工误差，提升晶体与热沉之间的导热性能，降低光学晶体内部的夹持应力，提高激光的输出功率，保持良好的光斑椭圆度，避免高功率泵浦下出现的光学晶体断裂。

摘要：本发明涉及农药介入后转Bt基因水稻对褐飞虱安全性评价的方法，即选用三唑磷和井冈霉素两种农药，在水稻分蘖期，模拟稻田喷雾施药法，分别向转Bt基因和亲本对照水稻用药，药后24h采集长势一致的水稻中下部茎杆，用以在光照培养箱内饲养褐飞虱初孵若虫，记录褐飞虱种群生长参数，分析对比种群发生指数；每穴盆栽水稻接100头3龄若虫，每24小时检查一次若虫存活情况，接虫后7d和14d观察比较水稻的受害级别；对农药处理后7天的两种水稻测定比较草酸含量。本发明为转Bt基因水稻对非靶标重要害虫褐飞虱危害的生态安全评价增加了切实性，且成本低、易于推广。

摘要：本发明提供了一种用于改性富锂正极材料的设备和方法。该设备包括：腔体；孔状隔离件，孔状隔离件设置于腔体内，并将腔体分隔为第一子腔和第二子腔；进料口，进料口与第一子腔连通以将富锂正极材料加入第一子腔；第一进气口，第一进气口与第二子腔连通以提供使富锂正极材料处于流化状态的气体；容纳部，容纳部设置于第二子腔内，用于容纳脱锂剂；第一加热装置，用于对脱锂剂加热以使脱锂剂产生脱锂气体与富锂正极材料接触进行表面改性。采用本发明的设备对富锂正极材料以流化方式进行改性，提高了介质间的传质速率和传质效果，进而能够得到均匀改性的富锂正极材料。

摘要：本发明公开了一种农业光谱遥感观测装置，包括棚骨，棚骨的下部固定设置有连接架，连接架的底部两侧对称设置有滑套，滑套的内侧为滑槽，滑槽中滚动连接有移动机构，移动机构的下端中心设置有中心环，中心环内转动连接有中心转轴，中心转轴的下端固定设置有第二锥齿轮，中心转轴的上部固定设置有第一齿轮。本发明相比较现有的微型高光谱测量仪的角度调整机构，可满足对微型高光谱测量仪的任意所需角度的调节。在调节过程中，均不会因为局部啮合驱动力长时间输入而导致调整杆的局部磨损，因此也就不会使得微型高光谱测量仪的转动成像的过程中出现抖动，从而能够保证微型高光谱测量仪的最终成像准确程度。

摘要：本发明实施例公开了一种磁场检测装置，磁场检测装置用于容纳医疗设备，磁场检测装置包括：主检测系统和副检测系统；主检测系统包括主处理模块，以及与主处理模块连接的主磁传感器模块；主处理模块，用于利用主磁传感器模块采集的核磁环境的磁场数据，确定核磁环境的磁场强度；副检测系统包括副处理模块，以及与副处理模块连接的副磁传感器；副处理模块，用于利用副磁传感器模块采集的核磁环境的磁场数据，确定核磁环境的磁场强度。

摘要：一种活塞结构及激励保护装置，活塞结构包括固定连接的导向部分和冲击部分；所述导向部分的至少一侧处，且位于所述导向部分和冲击部分的连接处，设置有至少一段加强过渡面，所述加强过渡面与与其连接的所述冲击部分的外侧面之间的夹角呈钝角。激励保护装置使用所述活塞结构。通过在活塞结构上设置加强过渡面，提高活塞结构的强度，避免了因活塞断裂导致激励保护装置无法分断的风险。

摘要：本发明公开是关于深度学习代码缺陷检测方法、系统、产品、设备、终端，涉及软件安全测试技术领域。生成模型的不同实现；将相同的输入样本通过不同的实现模型处理，得到输出结果；比对输出结果是否相同；如不相同，则反馈存在代码缺陷，并指导设计蜕变关系进行蜕变测试；否则进入蜕变测试，生成具有蜕变关系的输入样本对；将具有蜕变关系的输入对通过深度学习模型处理，得到输出对结果；比对该输出对是否具有对应的蜕变关系；如无对应的蜕变关系则反馈代码缺陷；否则，表明该模型不存在代码缺陷。本发明提出的技术方案能够对于深度学习代码缺陷提供一种更高准确率和定位能力的检测方法，在代码层面上消除深度学习模型存在的缺陷和隐患。

摘要：本发明公开了基于模糊测试的对抗样本生成方法、系统、终端及介质，涉及人工智能、网络空间安全技术领域。在黑盒模型场景下，自动生成对抗样本；对生成样本的对抗性通过深度神经网络的输出结果进行评价；基于线性变换的突变、基于仿射变换的突变、基于噪声的突变和基于点的突变，提升整个突变过程的可解释性以及使突变过程具有可重复性；在白盒模型场景下对生成的对抗样本于模型中的激活覆盖率数值进行分析，计算突变方向以生成对抗性更强的对抗样本，同时对模型进行进一步优化。本发明在机器学习和深度学习领域的攻防上占据优势，甚至在更早的训练模型阶段提前规避潜在的威胁和攻击。