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公开(公告)号：CN119584560A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411626214.X
申请日：2024-11-14
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种SiC/GaN复合器件形成SiC欧姆电极并修复GaN的方法，通过在SiC欧姆退火过程中通入氮气和氨气，并控制气体流量、温度、气压和时间，在SiC表面形成良好欧姆接触的同时，修复因高温退火导致的GaN表面氮空位损伤。这种损伤会导致后续制备GaN欧姆/肖特基接触时存在较大势垒，无法形成良好的欧姆/肖特基接触，影响器件特性。通过氨气氮气混合退火后制备的SiC欧姆接触特性良好，同时修复后的GaN表面势垒大幅降低，GaN表面金属电极接触特性良好。这种退火方法解决了SiC/GaN复合器件的工艺不兼容问题，并具有设备要求低、工艺简单的优点。
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公开(公告)号：CN119580835A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202410177964.7
申请日：2024-02-08
Applicant: 北京工业大学
IPC: G16B20/50 , G16B40/00 , G16C20/30 , G16C20/50 , G16C20/70 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 基于集成卷积神经网络模型和回归分层训练的蛋白质突变稳定性变化预测方法，属于蛋白质稳定性变化预测技术领域。首先构建训练集和测试集，收集整理了四个数据集。然后按以下四个步骤进行：一是基于反对称性对数据进行增强处理，平衡训练集中稳定和不稳定突变的样本数据；二是提取蛋白质特征；三是采用回归分层采样策略训练模型；四是构建基于多个CNN子模型的集成模型用于蛋白质突变稳定性变化预测。本发明首次引入空间近邻进化信息；第一次提出回归分层采样策略并成功应用在模型的训练过程中，有效提高了模型对于极端ΔΔG的预测能力；将训练的CNN子模型进行组合，充分利用训练集中全部样本的信息，有利于增强模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN119580001A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411743524.X
申请日：2024-11-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了基于视觉语义提示协作的泛化零样本学习方法，借助类语义信息识别可见和不可见类别的图像，其中类属性和文本描述被广泛用于将知识从可见类转移到新颖类；包括步骤一：浅层的弱提示融合；步骤二：深层的强提示融合；步骤三：视觉提示发散损失和语义蒸馏损失优化；该方法设计视觉提示来整合内部视觉信息以进行判别特征学习，并设计一种语义提示来整合外部语义形成以进行视觉语义对齐。针对网络中的不同层次设计了弱提示融合机制和强提示融合机制，通过视觉提示和语义提示的协作，可以获得语义丰富的特征，用于广义零样本图像识别。大量实验表明，该方法框架在传统零样本学习和广义的零样本学习基准中始终取得优异的性能。
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公开(公告)号：CN119579986A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411675594.6
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/09
Abstract: 一种基于渐进式特征学习的多目标图像识别方法，属于图像识别领域。该方法：(1)图像增强预处理：构建质量分类器自动筛选出需要进行质量优化的模糊图像，然后使用循环一致性生成对抗网络完成模糊图像域到清晰图像域的复原。(2)多尺度融合的关键目标定位：采用多尺度特征金字塔融合高层特征图和低层特征图不同特征尺度上所蕴含的互补信息，实现对图像中每一个关键目标的精确定位，从而确保每一个关键目标都能作为一个独立的样本被分析识别。(3)领域知识引导的目标分类：本发明将领域知识(包括颜色和轮廓两种)，结合注意力机制将领域知识嵌入到图像分类模型中，增强分类模型对关键特征的捕捉能力，从而获得准确的类别预测结果。
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公开(公告)号：CN119577291A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411708660.5
申请日：2024-11-27
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于齿廓波度的齿轮整体误差合成方法，包括：步骤1：建立法线极坐标法齿廓波度测量模型；步骤2：基于齿轮测量中心的齿廓波度获取方法；步骤3：基于齿廓波度的齿轮整体误差曲线合成；步骤4：基于齿轮整体误差曲线的齿轮传动误差计算；本发明通过建立的精确测量模型，测量齿廓波度和齿距偏差等信息，从而合成整体误差曲线，并通过包络计算最终得到齿轮传动误差曲线。该方法能够有效提高齿轮精度测量的效率和可靠性，提供更为全面和精确的误差分析结果。
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公开(公告)号：CN119574122A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411638182.5
申请日：2024-11-16
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种定容燃烧弹视窗刮片式清洗装置及方法，涉及定容燃烧弹清洗技术领域。包括视镜外法兰、视镜片、视镜内法兰、刮片装置，视镜内法兰与视镜外法兰连接，视镜片安装在视镜内法兰与视镜外法兰之间，刮片装置安装在视镜内法兰上并位于视镜片的上方，刮片装置对视镜片进行喷液清洗、刮动清理、喷气烘干。本发明实现了定容燃烧弹视窗内侧的自动清洗，降低了实验成本，提高了实验的效率、实时性和安全性。
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公开(公告)号：CN119573638A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411708658.8
申请日：2024-11-27
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于齿轮波度的蜗杆砂轮磨齿误差溯源方法，利用齿轮测量中心测量齿面波度和单个齿距偏差，基于齿轮啮合原理合成齿轮全齿面波度曲线，并对该波度曲线进行傅里叶分析，并对频谱结果进行分析。包括：步骤1：基于齿轮测量中心的齿面波度获取；步骤2：齿轮全齿面波度曲线合成；步骤3：基于正弦拟合的齿轮波度傅里叶分析；步骤4：计算频谱；步骤5：异常阶次误差溯源；通过傅里叶分析对测得的齿轮误差进行频谱分析，结合加工数据对可能的误差来源进行识别和分类。随后，利用数据处理技术对加工过程中的关键因素进行深入分析，从而精准定位异常阶次误差的根本原因，并通过调整工艺参数、优化设备性能等手段，减少甚至消除这些误差。
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公开(公告)号：CN119562320A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411675528.9
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于Q‑learning的无线传感器网络信息传输方法，其步骤为:1)无线传感网中每个传感器初始化其位置坐标和与每个邻居传感器之间的通信质量；2)无线传感网中的传感器根据Epsilon‑Greedy策略选择一个邻居节点进行信息传输；3)重复2)直到到达sink节点，进行Q值更新；4)重复2)3)，使得传递到sink节点次数尽可能多，也就是最大化网络的工作时间。本发明可以保证在高质量的信息传输下，降低无线传感器网络的能量消耗并平衡无线传感器网络的能量消耗，从而使网络的寿命得到延长。该发明的最终结果可以提供给相关领域的用户使用，例如环境监测，可以为用户提供较为合理、有效的移动无线传感器管理方案。
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公开(公告)号：CN119560802A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411823519.X
申请日：2024-12-11
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 一种MXene负载金属酞菁构建微波吸收材料的方法，属于吸波材料领域。利用MXene负载金属酞菁，构建异质结构，优化阻抗匹配，制备MXene‑金属酞菁复合材料及其在吸波领域的应用。制备MXene‑金属酞菁复合材料的方法包括：(1)采用超声分散方法，得到MXene与金属酞菁的均匀溶液；(2)采用液相超声自组装法，将所述均匀溶液置于广口瓶，反应得到所述MXene‑金属酞菁复合材料。在MXene的表面和层间引入金属酞菁，优化MXene的阻抗匹配特性，有效调控电磁波吸收性能和有效吸收频段，进而可以制备得到宽带、轻量化、高效可调的吸波材料。
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公开(公告)号：CN119558702A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411514026.8
申请日：2024-10-29
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/20 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了基于LLM的毕业设计论文智能评价系统，包括数据输入模块、预处理模块、LLM评价模块、评价结果输出模块；毕业论文的文本数据输入至所述数据输入模块，数据输入模块与预处理模块连接，预处理模块处理完成的毕业论文的文本数据输入至LLM评价模块，评价结果输出模块与LLM评价模块连接；本发明系统利用大型语言模型对学生提交的毕业论文进行多维度评价，包括但不限于内容质量、逻辑结构、语言表达、创新性和学术规范等。基于LLM的本科毕业论文评价系统通过微调的方式，使LLM能够适应不同学科领域的论文评价需求。
