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  • 本发明涉及一种基于工业副产物粉煤灰的辐射制冷玻璃及其制备与优化方法。通过对工业副产物粉煤灰提纯加工,利用其富含的SiO2和Al2O3作为玻璃基质,掺入CaO、MgO、TiO2及ZrO2等功能氧化物,制备出兼具高太阳光反射率与高远红外辐射率的...
  • 本发明涉及一种基于跨尺度误差反馈锁步的辐射屏蔽材料智能设计方法,包括:确定材料组分集合并获取其原子级图结构,通过原子级预测模块提取热导率、衰减系数等本征性能参数;随后结合多物理场条件构建设计变量向量,计算复合材料等效性能参数,并建立跨尺度锁...
  • 发明提供一种拟合二轴拉‑压状态下考虑钢筋作用的混凝土抗压强度取值方法。该方法包括实际物理试验获取基础数据集、数值模拟试验补充数据集、数据集合并与预处理和抗压强度拟合公式建立等步骤。该方法考虑轴向拉应力水平、纵向钢筋配筋率、钢筋混凝土纵向钢筋...
  • 本发明公开了一种金属材料的深度学习本构模型构建方法、相关装置及预测方法,首先,获取金属材料的应变、应力等作为训练数据;接着预处理数据,用滑动窗口提取应变、应变增量及内部状态变量序列作为输入数据,将对应当前时间步的内部状态变量增量等作为标签数...
  • 本发明公开了一种金属材料残余应力的调控方法,涉及金属材料领域,本发明中,一方面,多能场耦合仿真系统基于初始调控参数进行仿真,模拟材料在设定服役条件下的应力分布,并通过优化算法确定最优调控参数;另一方面,应力调控数字化虚拟模型根据最优调控参数...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的药品成分谱图自动识别方法,包括步骤一:采集目标药品的原始谱图数据;步骤二:进行预处理;步骤三:通过改进型Mamba网络执行状态空间建模与特征嵌入运算,生成谱段嵌入向量;步骤四:通过改进型MoLFormer结构预...
  • 本申请涉及一种自动化氧化镁涂层分析系统及方法,属于涂层质量分析技术领域。该方法包括:获取氧化镁涂层的属性、红外光谱及环境温湿度数据,构建多源特征集合;基于动态迁移模型分析游离水的分布离散度与局部富集风险,基于化学稳定态模型分析结合水的键合弱...
  • 本发明属于量子化学计算领域,公开一种基于算子学习的气体分子碰撞截面预测方法,包括以下步骤:构建编码器网络与解码器网络,编码器网络以气体分子的结构信息为输入,输出对结构信息编码后的特征向量;解码器网络以编码器网络输出的特征向量为输入,输出气体...
  • 本发明涉及污染物排放评估技术领域,具体而言,涉及一种全氟化合物排放‑迁移‑风险一体化评估方法。本发明提供的方法通过多源数据基于机器学习拟合全氟化合物的排放量并构建排放清单,基于全氟化合物的排放清单,借助多介质浓度模型模拟全氟化合物的多介质浓...
  • 本发明涉及一种基于知识增强大语言模型的铱配合物智能化逆向设计方法及系统,属于人工智能与计算化学交叉技术领域。针对现有铱配合物设计依赖经验、效率低且缺乏合成约束的问题,本发明通过构建多模态数据库和知识图谱,采用知识增强大语言模型结合检索增强生...
  • 本发明公开了一种基于循环神经网络模型LSTM的内燃机NOx排放预测方法,涉及发动机排放控制技术领域,方法包括以下步骤:S1利用INCA软件从整车转毂试验中采集原始数据集(包含训练集、测试集、验证集),S2对所建立的数据集进行数据预处理,对数...
  • 本发明涉及环境监测领域,提供一种土壤重金属动态监测方法及系统、电子设备、存储介质,包括:获取待监测的目标区域的环境参数;应用轻量级神经网络模型对所述环境参数进行风险预测,确定风险区域;应用预先构建的长短期记忆神经网络混合模型对所述风险区域进...
  • 本发明公开了一种基于主成分和超限学习机的近红外模型转移方法和系统。方法包括:首先,对作为基准的主机光谱进行主成分分析,提取其包含核心信息的主成分光谱;其次,构建并训练一个以从机光谱为输入、以提取的主机主成分光谱为输出的第一超限学习机模型,从...
  • 本发明公开一种基于多因子加权评分的共价弹头筛选方法及系统,属于计算机辅助药物发现技术领域;方法包括:基于化学合成可行性规则,组合共价弹头模板、芳香环片段及连接子,自动生成候选分子库,并规范SMILES字符串;基于SMARTS模式库,匹配识别...
  • 本发明公开一种基于深度学习的快速精准高通量药物筛选系统,涉及领域,方法包括获取待筛选药物分子库中包含二维结构特征和三维构象特征的分子结构数据,将其转换为数值化特征矩阵。基于该特征矩阵构建特征关联网络,通过节点连接度识别影响力节点并确定动态权...
  • 因其可设计的物理化学性质,离子液体‑有机溶剂体系成为绿色化工与先进能源材料领域的研究热点。本专利聚焦于离子液体‑有机溶剂体系的密度预测,构建并比较了多层感知机、随机森林、卷积神经网络和集成模型。通过收集83种离子液体和30种有机溶剂的实验数...
  • 本发明涉及一种利用贝叶斯优化和SHAP分析在不同数据集上加强金属配合物稳定性常数预测的方法,利用通过使用多层感知器、卷积神经网络和集成模型的机器学习实现了稳定性常数的高精度预测。使用贝叶斯优化算法对每个模型的超参数进行优化,实现了金属配合物...
  • 本发明属于水利工程材料性能预测技术领域,提供基于沥青低温力学特性快速预测其混合料冻断温度的方法,包括采集超低温改性水工沥青在低温拉伸状态下的力学性能参数并计算其对应的屈服应变能;基于屈服应变能,构建沥青混合料冻断温度预测模型,预测模型满足以...
  • 本发明提供一种通过机器学习预测双折射晶体温度‑应力交叉敏感性的数据处理方法,包括在同步触发的实验平台上,以时间戳精度Δt≤1μs采集原始数据;其中,原始数据具体为温度数据、应力数据及双折射相位延迟数据;对所述原始数据进行动态时间规整对齐、3...
  • 本发明公开了一种基于化学规则和图神经网络的分子性质预测方法及系统,涉及分子性质预测技术领域;获取分子的SMILES描述符,在数据预处理阶段,借助RDKit工具将其转化为包含原子与化学键信息的分子图,并依据化学规则构建以官能团为节点的官能团图...
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