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公开(公告)号：CN117574608A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311388009.X
申请日：2023-10-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种介质基板厚度恒定的Vivaldi天线缩比模型设计方法及低频天线的测量方法，解决了传统缩比模型受到的加工限制，受到加工限制，部分天线无法在工程上通过传统线性缩比模型实现频率之间的转换的问题。所述方法包括：根据天线原理设计三个不同频段的Vivaldi天线；通过曲线拟合对所述三个不同频段的Vivaldi天线进行处理，获取天线尺寸和频率的缩比关系式；优化所述天线尺寸和频率的缩比关系式；根据优化的天线尺寸和频率的缩比关系式构建Vivaldi天线缩比模型。本发明应用于雷达探测领域。
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公开(公告)号：CN116227499A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310118892.4
申请日：2023-01-31
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F40/30 , G06F40/211 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种文本关系识别方法、装置及计算机可读存储介质。该方法包括：获取待处理文本，待处理文本至少包括第一文本和第二文本；利用识别模型获取第一文本和第二文本之间的隐藏矩阵表示和注意力矩阵表示；基于隐藏矩阵表示获取第一文本对应的第一句法依赖图表示，基于隐藏矩阵表示获取第二文本对应的第二句法依赖图表示；基于第一句法依赖图表示和第二句法依赖图表示得到第一文本和第二文本之间的相互依赖图表示；利用隐藏矩阵表示、注意力矩阵表示和相互依赖图表示确定第一文本和第二文本的辩论关系。通过上述方式，本申请能够提高文本关系识别的准确度，算法更具鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115983238A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211577017.4
申请日：2022-12-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F40/211 , G06F16/33 , G06V40/18
Abstract: 本申请公开了一种句子文本的情感检测方法、装置及计算机可读存储介质。该方法包括：获取待处理的句子文本；利用眼动特征提取模型预测句子文本中每个单词对应的首次注视点持续时间和总阅读时间；提取每个单词对应的情感极性值；将首次注视点持续时间和总阅读时间分别与情感极性值融合，得到每个单词对应的首次注视情感‑眼动权重和总阅读情感‑眼动权重；基于首次注视情感‑眼动权重和总阅读情感‑眼动权重对句子文本进行情感预测，得到情感预测结果。通过上述方式，本申请能够条句子文本情感检测的准确度。
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公开(公告)号：CN115510227A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211119994.X
申请日：2022-09-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06F40/284
Abstract: 本发明公开了一种文本处理方法、装置及存储介质，其中，该方法包括：获取目标文本的词级别表示和语义级别表示；分别对词级别表示和语义级别表示进行论辩部件关系确认和论辩部件分类，分别得到词级别表示和语义级别表示对应的论辩部件关系结果和论辩部件分类结果，进而分别得到第一论辩关系分类结果、第二论辩关系分类结果，根据相应的论辩部件关系结果、论辩部件分类结果以及第一论辩关系分类结果和第二论辩关系分类结果，得到目标文本的论辩结构。通过上述方案，基于文本的词级别表示和语义级别表示，可分别进行对应的论辩部件分类、论辩部件关系确认、论辩关系分类，进而从不同维度进行多任务论辩挖掘，能有效提高多任务论辩挖掘准确性。
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公开(公告)号：CN113774092B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202111137160.7
申请日：2021-09-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) , 中国科学院深圳先进技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种由环境废水合成异戊二烯的方法，其包括如下步骤：S1.将菌株接种于LB固体培养基上培养，形成菌落；S2.一次传代，其中，所述培养液包括LB液体培养基、环境废水的一种或两种；S3.多次传代，形成驯化后的菌株；S4.将所述驯化后的菌株放置于容器中离心，除去上清液，并将磷酸盐溶液与残留物共混，得到悬浊菌液；S5.将所述悬浊菌液加入到环境废水中培养，从而产生混合气体，所述混合气体中含有异戊二烯。本发明的有益效果在于：实现高价值化工产品异戊二烯的低成本生产，将环境废水稳定处理并资源化利用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111159411A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911420245.9
申请日：2019-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种融合知识图谱的文本立场分析方法、系统及存储介质，该文本立场分析方法包括：使用文本向量表示工具将文本与对象表示为向量形式；使用实体链接工具找到文本中出现的实体，并将实体链接至知识图谱中；针对文本中出现的每个实体，建立一个单视角网络对该实体与给定对象以及文本进行建模，得到对应实体的单视角表示向量；将步骤3中到的N个单视角表示向量输入双向循环神经网络中，得到N个多视角融合表示向量；使用多视角注意力网络筛选多视角表示向量，得到最终用于分类的向量；使用分类器对分类的向量进行分类，得到立场类标。本发明的有益效果是：本发明只需要使用者提供（文本，对象，立场）三元组构成的训练数据集，便可自动利用大规模知识图谱中的信息对其进行分析，不需要使用者额外提供背景知识，立场分析性能更佳。
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公开(公告)号：CN110215922A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910636452.1
申请日：2019-07-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B01J23/80 , B01J35/10 , C02F1/30 , C02F101/38
Abstract: 核-壳双层氧化锌/四氧化三钴纳米材料的制备方法，涉及一种纳米材料的制备方法。是要解决现有方法制备的ZnO/Co3O4材料降解效果差的问题。方法：一、将六水合硝酸锌溶于甲醇中形成溶液A，将2-甲基咪唑溶于甲醇中形成溶液B，溶液A和B混合，置于烘箱中老化，洗涤沉淀，干燥得ZIF8纳米材料；二、将ZIF8纳米材料分散于甲醇中形成溶液C，将氯化钴溶于甲醇中形成溶液D，将2-甲基咪唑溶于甲醇中形成溶液E，溶液C、D和E混合，置于烘箱中老化，得到固液混合物，洗涤沉淀，干燥得ZIF8@67纳米材料；三、取ZIF8@67纳米材料煅烧，得到ZnO/Co3O4纳米材料。本发明用于纳米材料领域。
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公开(公告)号：CN110038602A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910362529.0
申请日：2019-04-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B01J27/185
Abstract: 一种双金属磷化物的制备方法及其应用，涉及一种金属磷化物的制备方法及其应用。是要解决现有的金属有机骨架材料Co-MOF-74存在光吸收波长范围窄，且载流子复合速度高的问题。方法：一、将Co(NO3)2·6H2O、Ni(NO3)2·6H2O、DHTA、去离子水、N,N-二甲基甲酰胺和无水乙醇混合，搅拌；二、将混合溶液倒入反应釜中，反应得到沉淀，洗涤，离心，将分离出的沉淀放入烘箱中干燥；三、将沉淀和磷源置于管式炉中，升温，得到Co-Ni双金属磷化物。本方法制备的双金属磷化物光吸收波长范围宽，载流子复合速度慢。本发明双金属磷化物用于光电催化材料领域。
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公开(公告)号：CN105040069B
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201510527507.7
申请日：2015-08-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种电化学阳极氧化法制备多孔纳米材料Na6Mo7O24·14H2O的方法，涉及一种Na6Mo7O24·14H2O纳米材料的制备方法。是要解决现有Na6Mo7O24·14H2O纳米材料制备工艺复杂，制备时间长的问题。方法：一、清洗Mo片；二、将Na2S加入到去离子水中搅拌溶解，之后加入NH4F搅拌，再向电解液加入丙三醇混合均匀，得到电解液；三、以清洗后的Mo片作为阳极，Pt片作为阴极，加入电解液，使电极浸没到电解液中，在阴阳极两端加电压，阳极氧化得氧化后的Mo片；四、清洗干燥，之后取出得到无定型的Na6Mo7O24·14H2O。制备工艺简便，成本低。用于制备Na6Mo7O24·14H2O材料。
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公开(公告)号：CN105126786A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510478470.3
申请日：2015-08-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种轻质易分离的碳纳米管/聚苯胺轻质复合吸附材料的制备方法及其解吸附方法与应用，所述制备方法以中空玻璃微球为载体，采用层层自组装法使碳纳米管与中空玻璃微球复合，再将苯胺原位聚合包覆于碳纳米管与中空玻璃微球复合物之外，得到了具有闭合空腔结构的碳纳米管/聚苯胺复合吸附剂。本发明的碳纳米管/聚苯胺复合吸附剂分散性好，不易团聚，且制备工艺简单，成本低，具有质轻易分离、可再生的特性，对重金属离子、有机染料有良好的吸附效果。对于浓度为10~200mg/L的甲基蓝染料，碳纳米管/聚苯胺复合吸附剂的吸附率约为30~90%。
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