摘要：本发明公开了一种艺术设计包装薄膜材料，包括以下重量份的原料：ABS树脂72～88份，聚丙烯酸树脂24～36份，萜烯树脂12～18份，聚异丁烯5～14份，液体石蜡6～12份，对二甲基二亚苄基山梨醇3～8份，纳米铝粉6～14份，硅烷偶联剂1～3份，抗氧化剂0.4～0.8份，光稳定剂0.3～0.8份，分散剂6～12份，防水剂2～4份，固化剂3～6份。本发明提出的薄膜材料，韧性和耐热性能好，附着力和内部粘性强，且透明程度高，原料廉价易得，生产成本低，还提出了一种制备薄膜材料的方法，该方法操作简单、制备过程合理、物料混合均匀、时间消耗短、可以进行工业化生产。

摘要：本发明公开了一种分步式铁水KR搅拌脱硫方法，属于转炉炼钢前铁水炉外脱硫技术领域。本发明的步骤为：步骤一、对铁水进行扒渣，测量液面深度，并进行测温和取样；步骤二、将搅拌器插入铁水液面浅层，旋转至工作转速；步骤三、保持搅拌深度和转速，加入脱硫剂；步骤四、调整搅拌器的插入深度和工作转速；步骤五、搅拌至脱硫结束，再次进行扒渣、测温和取样。本发明在搅拌初期采用较浅的搅拌器插入深度和较低的搅拌转速，有利于脱硫剂的卷吸和混合分散，且能降低能源消耗和叶片磨损；而搅拌后期采用较深的搅拌深度，有利于熔池的搅拌混匀，增大了脱硫剂的上浮行程，有效扩大了熔池搅拌混合区域，改善了熔池底部区域的反应动力学条件。

摘要：本发明涉及一种学习任务生成方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：基于学生对于原始课程的学习结果生成学生学习画像，学习结果包括学习习惯、学习进度、知识点掌握程度、测试情况和课程完成度；调用人工智能模型根据学生学习画像生成第一学习任务，并将第一学习任务发送至学习平台，以获取与第一学习任务对应的第一学习结果，人工智能模型根据学生学习画像样本以及对应于学生学习画像样本的学习任务样本训练得到；根据第一学习结果以及原始课程的知识图谱生成第二学习任务，第二学习任务用于发送至学习平台，以获取与第二学习任务对应的第二学习结果，知识图谱包括原始课程的知识关系路径。使得生成的学习任务更贴合学生的学习情况。

摘要：本发明涉及一种多平台知识图谱融合方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：将知识图谱构建组件嵌入教学平台，以构建内容资源层，知识图谱构建组件为人工智能技术和知识图谱编辑工具，用于梳理教学平台中的教学资源。基于内容资源层，将多个不同的功能组件嵌入教学平台，以构建教学应用层，多个不同的功能组件融合了多个不同的教学平台的学习功能。基于内容资源层和教学应用层，将数据分析组件嵌入教学平台，以构建数据分析层，数据分析组件用于对教学资源进行跟踪分析。该方法通过将知识图谱构建组件、多个学习组件以及数据分析组件嵌入到教学平台，实现知识图谱融入现有教学平台，实现了教学平台运行数据的统一化和标准化。

摘要：提供一种经改造的G蛋白偶联受体、包含所述经改造的G蛋白偶联受体的复合体及其用途。所述经改造的G蛋白偶联受体从N端到C端依次包括N末端、第一跨膜区、第一胞内环、第二跨膜区、第一胞外环、第三跨膜区、第二胞内环、第四跨膜区、第二胞外环、第五跨膜区、第三胞内环、第六跨膜区、第三胞外环、第七跨膜区、C末端，其中所述第一胞内环、所述第二胞内环和/或所述第三胞内环的至少一部分被替换为任选的第一接头、荧光蛋白的第一部分和任选的第二接头，其中所述第一接头和所述第二接头彼此独立地包括一个或更多个氨基酸。

摘要：本发明公开了一种在Ti合金表面激光多层熔覆Ti-Si梯度耐磨涂层的方法，属于材料表面强化技术领域。本发明具体步骤是：在纯Ti或Ti合金表面自下而上激光依次熔覆单相α-Ti打底层→亚共晶Ti-Si中间层→过共晶Ti-Si表面层三种不同成分涂层，三层中Si元素添加摩尔分数分别为0～5％、5～13.7％和13.7～35％。通过梯度涂层中Si含量的逐渐增加使涂层形成Ti₅Si₃硬质相析出含量的梯度，降低表面层过共晶Ti-Si成分与Ti金属基体之间的热物理相容性和组织应力，从而达到降低涂层开裂倾向，提高梯度涂层整体韧性和与基体结合力的效果。本发明整个梯度涂层均具有良好的韧性、无裂纹和气孔等缺陷。

摘要：本发明公开了一种基于模糊PI控制的预测直接功率控制方法，该方法根据无差拍功率预测模型，在每一个采样周期，实现对下一个周期开始时的功率给定值的跟踪控制。该方法无需交流侧电网电压传感器，节约了成本并提高了系统的可靠性；开关频率固定，便于滤波器的设计；对有功及无功功率进行补偿，减少电流谐波畸变率；采用预测功率控制，实现有功以及无功功率无静差。

摘要：本发明公开了一种基于三矢量的低复杂度模型预测直接功率控制方法，该方法以同步旋转坐标系下的负共轭复功率作为控制变量，根据系统的功率预测模型，通过计算获得最优非零电压矢量所在扇区，从而选择相应的电压矢量组合；然后采用有功以及无功功率误差最小的原则来计算各个电压矢量作用时间；通过脉冲宽度调制技术，驱动六个开关管动作，从而控制有功与无功功率跟随其给定值。该方法节约了成本并提高了系统的可靠性；能够简化控制算法；能够有效地抑制功率脉动；开关频率固定，便于滤波器的设计；对有功及无功功率进行补偿，减少电流谐波畸变率；采用预测功率控制，能够实现有功以及无功功率无静差。

摘要：本发明公开了一种基于模糊控制的模型预测直接功率控制方法，该方法将有功功率以及无功功率的误差作为模糊控制器的输入，通过模糊控制规则得到相应的输出，从而构造新的目标函数；并且根据系统的离散化预测模型，分析非零电压矢量以及零电压矢量对于有功以及无功功率变化率的影响，在不同的电压矢量组合下预测有功与无功功率的大小，根据目标函数最小的原则来选择合适的电压矢量组合；通过脉冲宽度调制技术，驱动六个开关管动作，从而控制有功与无功功率跟随其给定值。该方法节约了成本并提高了系统的可靠性；对有功及无功功率进行补偿，减少电流谐波畸变率；采用预测功率控制，能够实现有功以及无功功率无静差。

摘要：本申请公开了一种肢体信息重构方法、系统、装置及计算机可读存储介质，包括：获取目标人物的基础信息和肢体信息；利用预先建立的肢体重构模型分析基础信息和肢体信息，重构出目标人物所需重构的肢体的肢体模型；其中，肢体重构模型为预先利用历史人物的基础信息和肢体信息进行训练得到的。本申请显著简化了个性化且数字化四肢康复辅具设计流程，无需长时间医学工程培训，也不要求多年医疗经验，显著节省了医疗资源，技术可推广到一些边缘医疗资源缺乏的地区，基于医生获得的病人的物理和形态信息，可参考的数据库会随着病人数量增加而日渐增大，搜索获取的病人形态信息越来越详细，智能快速化设计的模型匹配度也越高。