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公开(公告)号：CN106040210A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610506936.0
申请日：2016-06-30
Applicant: 华中科技大学
CPC classification number: B01J20/3416 , B01D53/02 , B01D2257/602 , B01D2258/0283
Abstract: 本发明公开了一种基于活性炭在线活化的脱汞方法及装置，其将活性炭与高活性气体一起进行低温等离子处理，使得所述高活性气体被等离子体化变为高活性的原子或离子态，并负载于所述活性炭上，以在所述活性炭上形成活性位点，进而实现所述活性炭的在线活化；然后将在线活化后的活性炭送入烟道中，以对烟道烟气中的汞进行吸附脱除，进而实现烟气的脱汞处理。本发明利用等离子体在线活化活性炭的方法获得改性后的活性炭，提高了活性炭的脱汞效率，具有耗时短，处理方便等优点。
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公开(公告)号：CN109670914B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201811544768.X
申请日：2018-12-17
Applicant: 华中科技大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于时间动态特性的产品推荐方法，包括：收集目标时间段内用户的购买记录、评论记录及产品描述信息，将目标时间段划分为时间片序列，并生成用户对产品的评分矩阵；获得各产品的属性相对水平，用于表示产品各属性在产品所属时间片内的档次；根据所收集的信息以及产品的属性相对水平，获得任意两个用户的用户相似度，以及任意两个产品在同一用户关注度下的产品相似度；根据用户相似度和产品相似度预测用户对产品的评分，并根据预测结果确定优化函数；对评分矩阵进行分解，并根据优化函数对矩阵分解结果进行调整，以使得优化函数取值最小，从而生成各用户的推荐列表，完成对用户的产品推荐。本发明能够有效提高产品推荐的准确度。
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公开(公告)号：CN106040210B
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201610506936.0
申请日：2016-06-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于活性炭在线活化的脱汞方法及装置，其将活性炭与高活性气体一起进行低温等离子处理，使得所述高活性气体被等离子体化变为高活性的原子或离子态，并负载于所述活性炭上，以在所述活性炭上形成活性位点，进而实现所述活性炭的在线活化；然后将在线活化后的活性炭送入烟道中，以对烟道烟气中的汞进行吸附脱除，进而实现烟气的脱汞处理。本发明利用等离子体在线活化活性炭的方法获得改性后的活性炭，提高了活性炭的脱汞效率，具有耗时短，处理方便等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109903138A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910151051.7
申请日：2019-02-28
Applicant: 华中科技大学 , 福建省华智人工智能创新研究中心 , 武汉烽火技术服务有限公司
Abstract: 本发明涉及一种个性化商品推荐方法，包括：接收用户的商品搜索指令；若用户已被分类，计算用户偏好的多维平均标签信息，用户的推荐模型基于多维平均标签信息计算第一多维属性信息，计算第一多维属性信息与商品类别中每个商品的第二多维属性信息的距离，将距离较小的商品推给用户；否则，基于多个商品的第二多维属性信息，计算第一多维平均属性信息，基于第一多维平均属性信息及各类用户的推荐模型，确定适用于该用户的推荐模型。本发明提供的推荐方法，首先对用户聚类，且利用多维的商品标签信息和商品属性信息，使得推荐准确率高；另外，当用户为新用户时，通过注意力迁移学习，利用已有推荐模型形成新用户的推荐模型，以解决冷启动问题。
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公开(公告)号：CN104984743A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510220594.1
申请日：2015-05-04
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于脱汞的废弃物衍生吸附剂制备方法及产品，属于城市生活废弃物资源利用技术领域。该方法具体为：将含卤素废弃物与生物质废弃物混合发生热解反应，含卤素废弃物中的卤素释放并固定于生物质废弃物上，生成用于脱汞的废弃物衍生吸附剂。应用本发明方法，一方面减少含卤素废弃物热解过程中的卤素释放，另一方面转化成汞吸附剂上有用的卤素，实现废弃物资源化和生成脱汞吸附剂的双重目的。
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公开(公告)号：CN109670914A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811544768.X
申请日：2018-12-17
Applicant: 华中科技大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于时间动态特性的产品推荐方法，包括：收集目标时间段内用户的购买记录、评论记录及产品描述信息，将目标时间段划分为时间片序列，并生成用户对产品的评分矩阵；获得各产品的属性相对水平，用于表示产品各属性在产品所属时间片内的档次；根据所收集的信息以及产品的属性相对水平，获得任意两个用户的用户相似度，以及任意两个产品在同一用户关注度下的产品相似度；根据用户相似度和产品相似度预测用户对产品的评分，并根据预测结果确定优化函数；对评分矩阵进行分解，并根据优化函数对矩阵分解结果进行调整，以使得优化函数取值最小，从而生成各用户的推荐列表，完成对用户的产品推荐。本发明能够有效提高产品推荐的准确度。
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公开(公告)号：CN104984743B
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201510220594.1
申请日：2015-05-04
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于脱汞的废弃物衍生吸附剂制备方法及产品，属于城市生活废弃物资源利用技术领域。该方法具体为：将含卤素废弃物与生物质废弃物混合发生热解反应，含卤素废弃物中的卤素释放并固定于生物质废弃物上，生成用于脱汞的废弃物衍生吸附剂。应用本发明方法，一方面减少含卤素废弃物热解过程中的卤素释放，另一方面转化成汞吸附剂上有用的卤素，实现废弃物资源化和生成脱汞吸附剂的双重目的。
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公开(公告)号：CN109903138B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201910151051.7
申请日：2019-02-28
Applicant: 华中科技大学 , 福建省华智人工智能创新研究中心 , 武汉烽火技术服务有限公司
Abstract: 本发明涉及一种个性化商品推荐方法，包括：接收用户的商品搜索指令；若用户已被分类，计算用户偏好的多维平均标签信息，用户的推荐模型基于多维平均标签信息计算第一多维属性信息，计算第一多维属性信息与商品类别中每个商品的第二多维属性信息的距离，将距离较小的商品推给用户；否则，基于多个商品的第二多维属性信息，计算第一多维平均属性信息，基于第一多维平均属性信息及各类用户的推荐模型，确定适用于该用户的推荐模型。本发明提供的推荐方法，首先对用户聚类，且利用多维的商品标签信息和商品属性信息，使得推荐准确率高；另外，当用户为新用户时，通过注意力迁移学习，利用已有推荐模型形成新用户的推荐模型，以解决冷启动问题。
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