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        福州大學(xué)專利技術(shù)

        福州大學(xué)共有19564項(xiàng)專利

        • 本發(fā)明公開了一種季銨/季磷鹽雙陽離子功能化生物基除藻材料及其制備方法。所述生物基除藻材料是所述生物基除藻材料是在表面接枝親水性線性高分子,在線性高分子上同時(shí)修飾有季銨鹽和季磷鹽兩種作用基團(tuán)的雙陽離子功能化生物基材料,應(yīng)用于海水中赤潮藻去...
        • 本發(fā)明提供了基于光纖傳感的復(fù)合材料制備過程中參數(shù)監(jiān)測方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備及介質(zhì),屬于復(fù)合材料檢測領(lǐng)域,包括當(dāng)樹脂在復(fù)合材料的纖維預(yù)制體內(nèi)流動(dòng)時(shí),通過分布式光纖光柵傳感陣列中的光纖應(yīng)變傳感器持續(xù)采集樹脂導(dǎo)流階段的中心波長信號(hào),其中,分布...
        • 本發(fā)明公開了一種基于迭代學(xué)習(xí)與滑模觀測的多軸調(diào)平電液系統(tǒng)故障重構(gòu)方法,包括:建立多軸調(diào)平系統(tǒng)的機(jī)械模型和液壓模型;針對(duì)多軸調(diào)平系統(tǒng)存在的故障類型,基于液壓模型建立閥控調(diào)平缸模型;基于機(jī)械模型將調(diào)平缸的位移運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)化為對(duì)角缸位移差關(guān)系,建立...
        • 本發(fā)明涉及一種聯(lián)邦學(xué)習(xí)中基于多視圖域的多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)融合方法,屬于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域。所述方法,首先,在云端設(shè)計(jì)基于多視圖域的多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)融合模型及設(shè)計(jì)本地決策界自適應(yīng)調(diào)整策略;其次,基于自適應(yīng)損失策略對(duì)多模態(tài)融合模型進(jìn)行學(xué)習(xí),得到具...
        • 本發(fā)明提供一種基于上下文感知的多車協(xié)同感知方法,獲取自車和協(xié)作車輛的感知數(shù)據(jù),包括車輛的位置、速度、歷史幀數(shù)據(jù)的上下文信息;利用骨干網(wǎng)絡(luò)對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,得到自車特征和協(xié)作特征,并通過壓縮和稀疏化共享特征信息;利用車輛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)...
        • 本發(fā)明提供了一種CO2礦化循環(huán)流化床固硫灰渣基固碳石及其制備方法。以循環(huán)流化床固硫灰渣、堿性組分、輕燒MgO和K2HPO4為固體膠凝組分,通過CO2養(yǎng)護(hù),基于氣液固反應(yīng),實(shí)現(xiàn)固碳石碳酸化硬化。固體膠凝組分按重量份數(shù)計(jì):60?85份循環(huán)流...
        • 本發(fā)明涉及一種自動(dòng)化干冰噴射剝離設(shè)備及其工作方法,其特征在于:其中自動(dòng)化干冰噴射剝離設(shè)備包括機(jī)架、設(shè)在機(jī)架上用于工件上料下料的上下料裝置、用于清洗剝離工件表面粉末的雙機(jī)械臂清洗裝置和用于收集剝離粉末的粉末回收裝置,所述雙機(jī)械臂清洗裝置上...
        • 本發(fā)明公開了一種有機(jī)酸誘導(dǎo)發(fā)泡的抗氧化MXene/陽離子納米纖維素薄膜電極及其制備方法。將Ti3C2Tx?MXene分散液與改性的納米纖維素溶液混合,再加入堿處理后得到MXene/陽離子納米纖維素薄膜,最后將該薄膜轉(zhuǎn)移至有機(jī)酸溶液中進(jìn)行...
        • 本發(fā)明公開了一種基于超聲滾壓?電流協(xié)同強(qiáng)化金屬3D打印產(chǎn)品的裝置和工作方法,其中裝置包括超聲滾壓機(jī)構(gòu)、脈沖電源、頂針機(jī)構(gòu)、旋轉(zhuǎn)夾持機(jī)構(gòu)、水平移動(dòng)機(jī)構(gòu)、剪式升降機(jī)構(gòu)及輔助系統(tǒng)。超聲滾壓機(jī)構(gòu)通過換能器、變幅桿將高頻振動(dòng)傳遞至滾壓頭;脈沖電源...
        • 本發(fā)明涉及一種基于弧形正交接收式渦流傳感器的金屬管路缺陷檢測方法,包括:S1、設(shè)計(jì)傳感器,包括一個(gè)弧形勵(lì)磁線圈和兩個(gè)正交配置的接收線圈,勵(lì)磁線圈呈圓弧狀,兩個(gè)接收線圈正交設(shè)置;S2、當(dāng)傳感器掃過管路缺陷時(shí),將兩條線圈電壓數(shù)據(jù)軌跡分別作為...
        • 本發(fā)明涉及一種基于可偏轉(zhuǎn)像素光線的眼動(dòng)追蹤透明近眼顯示光學(xué)結(jié)構(gòu),涉及光電顯示領(lǐng)域,包括顯示模塊、光偏轉(zhuǎn)模塊和眼動(dòng)追蹤模塊;顯示模塊包括透明基板、發(fā)光像素陣列及微準(zhǔn)直元件;光偏轉(zhuǎn)模塊包括磁性材料包覆的偏光元件陣列,通過對(duì)偏光元件施加電壓產(chǎn)...
        • 本發(fā)明屬于大壩結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于SAITS?WT的大壩變形異構(gòu)數(shù)據(jù)重構(gòu)方法及系統(tǒng),該方法包括:收集改造前后大壩變形與環(huán)境量監(jiān)測數(shù)據(jù),構(gòu)建統(tǒng)一的高頻時(shí)序網(wǎng)格,將其整合為含有缺失值的大壩變形測值序列;構(gòu)建SAITS神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
        • 本發(fā)明涉及一種新能源汽車電池包箱體用高強(qiáng)韌鋁合金型材,所述型材的組分及質(zhì)量百分比為:Mg:0.8~1.2%,Si:0.4~0.8%,Cu:0.15~0.40%,Mn≤0.15%,Cr:0.04~0.35%,Ti≤0.15%,Ce:0.2...
        • 本發(fā)明涉及一種基于光照先驗(yàn)引導(dǎo)與記憶注入時(shí)序適配的低照度視頻增強(qiáng)方法,包括:構(gòu)建包括空間特征編碼器、基于記憶注入的時(shí)序適配增強(qiáng)模塊和空間特征解碼器的低照度視頻增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)并訓(xùn)練,然后將待測低照度視頻輸入模型,生成正常照度視頻。本發(fā)明通過引入...
        • 本發(fā)明提出一種基于改進(jìn)爬行動(dòng)物搜索算法的大壩滲流參數(shù)反演方法,其特征在于:所述方法針對(duì)荷載包括水壓、溫度、降雨因素時(shí)的大壩滲流特性的原型監(jiān)測數(shù)據(jù),先從原型監(jiān)測數(shù)據(jù)中分離出準(zhǔn)確的靜水壓變形分量,再對(duì)水壓引起的效應(yīng)分量進(jìn)行單獨(dú)擬合以增強(qiáng)反演...
        • 本發(fā)明公開了一種低鉑載量鈣鈦礦氧還原電催化劑及其制備方法,其主要步驟包括:將氯鉑酸、鑭鹽和錳鹽按一定比例溶于水,加入絡(luò)合劑并調(diào)節(jié)pH,經(jīng)凝膠化、干燥和高溫煅燒,得到鈣鈦礦前驅(qū)體;再在還原氣氛中處理,使鉑原子從晶格中選擇性溶出,在表面形成...
        • 本發(fā)明提出一種基于三階角距提取的乳化瀝青聚合物分布均勻性評(píng)估方法,通過采集乳化瀝青聚合物改性樣品的熒光顯微照片并進(jìn)行RGB三通道分離,在極坐標(biāo)上構(gòu)造具有灰度向量的聯(lián)合概率矩陣同時(shí)進(jìn)行歸一化處理;進(jìn)一步對(duì)灰度向量的聯(lián)合概率矩陣計(jì)算乳化瀝青...
        • 本發(fā)明公開了一種生物可降解高彈性聚酯彈性體及其制備的超臨界發(fā)泡材料。將吡啶二甲酸、生物基二元酸、生物基二元醇和脂肪族線性雙羥基化合物在催化劑作用和惰性氣體氛圍下進(jìn)行第一次保溫反應(yīng),然后加入熱穩(wěn)定劑和抗氧化劑在真空條件下進(jìn)行第二次保溫反應(yīng)...
        • 本發(fā)明涉及一種基于機(jī)載雙光譜檢測及深度估計(jì)的火災(zāi)面積反演方法,屬于無人機(jī)檢測領(lǐng)域。所述方法,包括:獲取雙光譜圖像、溫度圖像、無人機(jī)姿態(tài)等多維度數(shù)據(jù)集;構(gòu)建多模態(tài)空間協(xié)同感知分割網(wǎng)絡(luò),將溫度變化特征與火焰的溫度空間分布特性結(jié)合生成溫度區(qū)域...
        • 本發(fā)明提供一種圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助大數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度系統(tǒng),包括:在線調(diào)度子系統(tǒng)和離線訓(xùn)練子系統(tǒng);在線調(diào)度子系統(tǒng)被配置為:實(shí)時(shí)采集網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息,提取包含請(qǐng)求特征、鏈路特征及路徑特征的時(shí)空特征矩陣;將時(shí)空特征矩陣輸入圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,輸出多條備選路由的...