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公开(公告)号：CN118887409B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411394782.1
申请日：2024-10-08
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其是指一种基于归纳偏置和动态特征聚合的深度智能分割方法，包括：构建图像智能分割模型，包括初始层、编码器、瓶颈层、解码器、空间注意力模块以及输出层；将原始图像输入至图像智能分割模型，输出分割预测图像。所述图像智能分割模型应用DConvNeXt模块，结合具有动态特征建模能力的可变形卷积v4算子与高效局部注意力机制作为令牌混合器，在有效提升模型的特征建模能力的同时，显著增强了特征表示的灵活性和动态性。本发明能够有效处理复杂图像分割任务，显著提高了在多样化应用场景中的适应性和处理复杂图像的分割精度。
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公开(公告)号：CN114911778A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202110172990.7
申请日：2021-02-08
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 大连理工大学
IPC: G06F16/215
Abstract: 本申请公开了一种数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机技术领域。本申请通过利用各个模态下特征数据的平均值，来补全不完整的多模态数据中缺失的特征值，从而利用补全后所得的补全特征以及原始的特征数据，能够对齐不同模态的特征数据，便于精准重构出用于表示不同模态的特征数据之间共性信息的共享特征，从而能够提升针对不完整多模态数据的处理准确度。
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公开(公告)号：CN109382135B
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN201811305259.1
申请日：2018-11-05
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提出了一种由芴制备高密度多环烃类喷气燃料的方法。在负载型分子筛催化剂作用下通过一步加氢环异构反应将原料芴及其衍生化合物转化为高密度多环烃类化合物1,2‑环戊烷并十氢萘或全氢非那烯，收率为40～80％，反应液体产物的密度为0.92～0.98g/cm3，符合喷气燃料的要求。本发明所述方法适用于连续固定床反应，反应条件温和，并且对高密度多环烃类化合物具有较高的收率。催化剂制备工艺简单，催化剂表现出优异的活性、选择性和稳定性。本发明的技术方案提供了芴及其衍生化合物催化转化制备高密度多环烃类喷气燃料的途径，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN107445786A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710810298.6
申请日：2017-09-11
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种氧芴加氢制联苯的方法，属于精细化学品合成技术领域。加热的原料液在低压氢气带动下进入循环的催化剂床层。在提升管反应完成后，反应产物和溶剂进入精馏塔，分离出的溶剂进行循环利用，塔底得到联苯。催化剂在沉降器中在重力作用下，进入再生器，通过空气将催化剂再生，再生后的催化剂进入反应装置，达到催化剂循环的目的。所用催化剂为MoO3、Mo2C、MoP或Mo2N对氧芴加氢具有高活性和对联苯高选择性，氧芴转化率达96％，联苯选择性达99.3％，最后经精馏分离后的产品联苯的纯度达99％。本发明的催化剂具有高活性、高选择性、易再生等特点，催化剂得到重复利用，工艺简单易行，降低生产成本，具有良好的工业应用前景。
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公开(公告)号：CN118887409A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411394782.1
申请日：2024-10-08
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其是指一种基于归纳偏置和动态特征聚合的深度智能分割方法，包括：构建图像智能分割模型，包括初始层、编码器、瓶颈层、解码器、空间注意力模块以及输出层；将原始图像输入至图像智能分割模型，输出分割预测图像。所述图像智能分割模型应用DConvNeXt模块，结合具有动态特征建模能力的可变形卷积v4算子与高效局部注意力机制作为令牌混合器，在有效提升模型的特征建模能力的同时，显著增强了特征表示的灵活性和动态性。本发明能够有效处理复杂图像分割任务，显著提高了在多样化应用场景中的适应性和处理复杂图像的分割精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105879862A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610261711.3
申请日：2016-04-22
Abstract: 本发明提供了一种蛋壳型贵金属催化剂的制备方法及其用于氧芴加氢开环制备邻苯基苯酚的方法，属于工业催化技术领域。该方法是将载体加入到铂金属盐溶液中，通过快速还原反应，及溶液粘度，控制铂纳米粒子在载体表面沉积，经过滤、洗涤，惰性气氛中加热干燥即形成稳定的蛋壳型铂催化剂催化剂。本发明具有工艺简单，结构可控，过程能耗低等优点，制备的蛋壳型铂催化剂中铂粒子均匀分布在载体表面，降低了金属铂的用量，有效降低催化剂成本，具有良好的工业应用前景。该蛋壳型铂催化剂在氧芴加氢开环制备邻苯基苯酚反应中表现出优异的催化性能及良好的催化剂寿命。
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公开(公告)号：CN119086532A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411428507.7
申请日：2024-10-14
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明涉及高压放电等离子体技术领域，提供一种高压放电等离子体元素检测装置，包括光学平台、放电反应单元、电学诊断单元与光学诊断单元；所述光学平台上安装有放电反应单元、光纤调节位移台和ICCD位移台；所述放电反应单元，包括：载样片、支撑部件、地电极和高压电极；所述载样片设置在支撑部件上，所述载样片的中心带有小孔；所述地电极根部安装在光学平台上并接地，所述地电极针尖正对载样片中心；所述高压电极设置在载样片的小孔上方，所述高压电极上安装有多组散热片；所述放电反应单元与参数调节暗箱串联，所述参数调节暗箱与高压交流电源连接。本发明能够实现对放电模式的精准调控和固体中金属元素的检测。
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公开(公告)号：CN110781972A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911048971.2
申请日：2019-10-31
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 提供一种增量无监督多模态相关特征学习模型，属于计算机技术领域。首先，获取已完成特征学习实例的相关数据，对新到来的多模态数据实例进行归一化和特殊值预处理。其次，构建基于非负矩阵分解的增量无监督多模态相关特征学习模型。再次，根据模型推导出模型中模态投影矩阵和新实例模态私有特征和共享特征的更新公式，对其进行联合优化。最后，计算模型值，判断本次模型值与上次模型值的变化幅度是否满足收敛条件，若满足，则计算得到的新实例的低维共享特征为模型的执行结果；否则重复第三步直至收敛。本发明构建一种行之有效的模型来解决增量多模态数据特征学习的问题，通过大量实验验证，本发明所学习到的特征表示性能要优于现阶段相关模型。
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公开(公告)号：CN106478378B
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201610783843.2
申请日：2016-08-31
Applicant: 大连理工大学
IPC: C07C37/055 , C07C39/15
Abstract: 一种低压氢气汽化氧芴加氢开环制邻苯基苯酚的方法，属于精细化学品合成技术领域。在原料熔融汽化釜用低压氢气汽化熔融态氧芴，汽化的氧芴经重力排液釜排液，排出的液体氧芴重新返回原料熔融汽化釜。排液后的汽化氧芴再经加热后进入装有选择加氢精制催化剂的固定床反应器中进行加氢精制反应，反应后产品直接进精馏塔精馏，塔顶出氢气、环己烷和苯，塔顶流出物经深冷器分离出氢气，氢气经预热打循环重新汽化氧芴，采出联环己烷作为产品，采出联苯直接造粒作为产品，采出邻苯基苯酚直接作为产品，塔底采出精制氧芴；精制氧芴作为原料重新返回原料熔融汽化釜。本发明的工艺简单，避免加氢过程溶剂的使用，降低工艺整体能耗，具有良好的工业应用前景。
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公开(公告)号：CN106495991B
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201610783626.3
申请日：2016-08-31
Applicant: 大连理工大学
IPC: C07C37/055 , C07C39/15 , C07C13/28 , C07C1/20 , C07C15/14
Abstract: 本发明提供了一种工业氧芴加氢精制制联苯和邻苯基苯酚的方法，属于精细化学品合成领域。用溶剂将工业氧芴在溶解釜内溶解，溶解温度为80～100℃，溶解后的工业氧芴有机溶液注入装有选择加氢精制催化剂的固定床反应器中进行加氢精制反应，加氢精制反应后产品直接进精馏塔精馏，塔顶出环己烷和苯，根据沸点将采出溶剂打循环重新溶解工业氧芴，采出联苯直接造粒作为产品，采出邻苯基苯酚直接造粒作为产品，塔底采出精制氧芴；精制氧芴作为原料用于生产邻苯基苯酚。本发明用工业氧芴产附加值高的联苯和邻苯基苯酚；所使用的催化剂具有超高选择性和较高加氢活性。此方法具有良好的经济效益及工业应用前景。
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