摘要：本发明涉及管道气体在线检测的原位标定装置及方法，激光发射单元与激光接收单元分别通过法兰安装于检测管道的两端，激光发射单元腔室内布置有DFB激光器及一分二光开关，一分二光开关的一输出端经管道由激光接收单元的光电探测器探测管道内部待测气体，另一输出端经铠装光纤与标定单元相连进行标气标定，标定单元的腔室内布置有高反射镜，高反射镜的输出端经约束孔与激光接收单元腔室内的全透全反镜相对接，激光接收单元腔室内两侧分别密封安装高透射镜片形成标定气室，全透全反镜的输出端经标定气室与光电探测器相对接，氮气供给管路接入至激光发射单元的腔室、标定单元的腔室。避免了离线标定方式的拆卸复杂等缺点，缩短标定时间。

摘要：本发明提供了一种用于细长型高压铝电解电容器的工作电解液，包括溶剂、溶质和添加剂，溶质由占电解液重量5％-30％的主溶质和占电解液总重量1％-10％的副溶质组成，其中，主溶质选自主链上碳原子数为25或26的脂肪族羧酸；副溶质选自癸二酸铵、壬二酸铵、己二酸铵或苯甲酸铵。本发明提供的电解液改善了饱和蒸汽压，提升了消氢能力，提高了高温稳定性，可以应用于细长型高压铝电解电容器，可耐115℃高温5000h。

摘要：本发明是一种基于堆叠自动编码网络的多模态脑肿瘤图像分割方法。主要包括以下内容：首先对图像进行预处理，然后利用多模态成像原理，实现对非正常脑组织区域的多分类。医学图像分析是计算机辅助诊断中重要的一步，是结合医学影像、图像处理、数学建模、人工智能等多种学科的交叉领域。Mha是一种三维医学图像，能够准确描述大脑的解刨结构，主要应用于医学图像分析领域，对脑肿瘤诊断辅助治疗具有重要的意义。

摘要：本发明公开一种基于多区域交叉权值的图像卷积特征的生成方法，在K个特征图中模糊地标记出目标位置，利用得到的目标位置和深度卷积特征计算空间权重图；计算K个特征图在不同尺度下的区域大小，分别计算不同区域下的空间权重、通道权重和区域权重；针对每个区域利用交叉权重进行聚合操作，并将多个区域的特征向量相加，得到图像的K维特征表示。本发明生成的图像特征表示，在应用于检索任务表现出明显优势，较好地突出图片目标区域，同时抑制了背景噪声区域，将该图像描述符应用于图像检索，能够提高检索准确率，达到精确检索的目的。

摘要：本发明公开一种基于双向注意力机制的知识图谱补全方法，通过在注意力机制的技术之上，引入了双向注意力机制来学习实体间的双向语义关系，并通过双向注意力值对初始化的实体嵌入矩阵和关系嵌入矩阵进行更新。在对新冠开放知识图谱补全中，能学习到实体间的双向语义关系，对实体所聚合的邻居实体的信息更加完善。经过多次训练，实现更加准确的实体嵌入和关系嵌入，能够提高新冠开放知识图谱补全的准确率。

摘要：本发明公开了一种3D复合板材表面淋涂工艺，按顺序包括以下步骤：（1）上板材：将板材竖直固定；（2）清洗：用稀释剂清洗板材表面；（3）淋涂：用稀释剂稀释硬化液，将稀释后的硬化液按顺序从板材的上部到下部进行淋涂；（4）流平：让淋涂硬化液后的板材自然流平；（5）烘烤：对经步骤流平后的板材进行烘烤；（6）UV固化：对经步骤烘烤后的板材进行UV照射固化，令板材上的硬化液形成硬化膜；（7）检验：将经步骤后的板材取下检验。本发明采用竖直固定板材增强了硬化液的流动性，依靠硬化液自身的粘性形成一定厚度的硬化液层再固化，不同厚度的硬化膜只需要采用不同浓度的硬化液进行淋涂即可，淋涂工艺更为简单实用。

摘要：本发明公开一种基于层次注意力的知识图谱嵌入方法，首先对多个实体和关系连接而成的关系路径依据关系连接跳数分层，然后将不同层次下的多个实体和关系构造为多阶三元组，再通过图注意力机制对每一个三元组分配注意力权重，最后中心节点汇聚来自各阶三元组包含的多层次信息，从而提升知识图谱嵌入效果。

摘要：一种手动波纹管定位焊接夹具，本实施例提供的手动波纹管定位焊接夹具，包括底板、压板、固定板、导柱、升降杆、齿条、齿轮、手柄；所述底板、压板、固定板从下向上依次设置，两根导柱的上、下两端分别与固定板、底板的左端、右端连接，导柱上可滑动套接导套，压板的端部套设于套导外并与导套底部凸出的凸台相抵；升降杆与固定板中部滑动连接，下端与压板连接；齿条设置于升降杆的上端，齿轮通过轮座安装于固定板上并与齿条啮合，手柄与齿轮传动连接能够保证波纹管组件上下法兰具有较高的同轴度和较精确的角度关系，能够快速实现波纹管组件高度的定位，且采占用空间小，操作简单，使用方便，能够适应波纹管组件定位焊接的单件小批量生产。

摘要：本发明公开一种基于Bloom分类法的课程教学案例自动评估方法，先收集来自待评估计算机学科课程的教学案例，整理成包含若干个教学案例的文档；并将整理好的案例数据进行标注，规范成标准数据集格式；再搭建基于预训练语言模型和卷积神经网络的分类模型，并利用预处理后的案例数据集对模型进行训练；最后将待评估课程教学案例数据集送入到训练好的基于预训练语言模型和卷积神经网络的分类模型中进行文本分类，得到待分类测试案例数据集的精确分类结果。本发明方法构建了小样本的课程教学案例数据集，搭建的评估模型增强了对汉语词语的识别切分能力，具有更好的语义表示能力及捕获上下文语义的能力，提高了对课程教学案例自动分类的性能。

摘要：本申请提供一种告警处置方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取告警交易发生的场景编号，根据场景编号确定场景维度组、多个影响性指标区间以及异常维度偏移数组。将场景维度组中每个维度的权重值输入至循环神经网络模型，得到每个维度在告警中占据的异常影响比例，根据每个维度的权重值、异常影响比例以及偏移限值计算得到每个维度的场景维度组估值，根据场景维度组估值计算得到影响性分析分值，确认影响性分析分值对应的影响性指标区间，根据影响性指标区间确认告警风险等级，根据告警风险等级对告警交易进行自动处置，这样自动根据告警风险等级对告警进行自动分级处理，不仅提高了告警处理效率，也提高了应急响应速率。