本说明书实施例提供一种消音器测试方法、系统、装置及介质，该方法包括：获取消音器的消音器参数；基于消音器参数，确定测试方案；测试方案包括气体发生装置的气体生成参数；基于数据采集装置采集的声音参数，确定消音器对测试方案的消音结果，消音结果包括：插入损失和传递损失；基于消音结果确定消音器的性能，性能包括消音性能；其中，基于消音器参数，确定测试方案包括：获取多组候选测试方案以及每组候选测试方案对应的候选消音器特征向量；基于消音器参数构建消音器特征向量；基于消音器特征向量与候选消音器特征向量的向量匹配，确定测试方案。

本发明公开了一种基于节能路灯的自适应调控系统及方法，路灯控制技术领域，采集路灯工作环境中自然光强度变化记录，获得路灯运行参数随时间变化的参考曲线，在路灯工作时，先通过电力储能装置对路灯进行供电，当检测到路灯照射的路面照度低于亮度阈值时，获取路灯工作环境中自然光强度和路灯的工作参数，通过第一模型和第二模型计算预计工作时长，计算电力储能装置的电能缺少量预测值，对电能缺少量预测值进行求和得到总缺电量，停止电力储能装置对一部分路灯进行供电，使得所述一部分路灯电能的消耗预测值与总缺电量相等，将所述一部分路灯的供电方式切换为电网供电。

本发明公开了一种含DMF废水处理工艺，属于废水处理领域，对DMF浓水进行预处理、活性炭吸附、碱解工艺、纳滤工艺后，与DMF淡水混合后依次进行光催化工艺、反渗透工艺、蒸发‑结晶工艺、混合工艺、缺氧‑好氧工艺，通过活性炭对污染物吸附处理后，利用碱解工艺降解具有毒性的DMF，降低了废水的毒性的同时提高了废水可生化性，减少药剂使用的同时，提高了生化处理效率。

本发明公开了一种氢能驱动力装置，涉及氢气燃料电池安装领域，包括电池堆壳体和固定设于挂车车架上的安装台板，所述电池堆壳体的底部外周固定安装有四个呈矩阵分布的安装脚架，每个所述安装脚架的底部均与所述安装台板的上端面活动贴合，所述安装台板的底部固定安装有多个限位柱，且所述限位柱对应分布于所述安装脚架的正下方，所述电池堆壳体的上部盖合安装有一个防护顶板，本发明通过插销的方式，直接通过四个制动立柱嵌在限位柱的内部，然后通过触动机构使卡合机构运动，对四个制动立柱和限位柱同时限位处理，提高的对电池堆壳体安装的便捷性。

一种颗粒式缓冲器属于液压缓冲器技术领域。本发明包括缓冲箱体，所述缓冲箱体内连接设置有缓冲筒，所述缓冲筒底端与所述缓冲箱体底侧连接，所述缓冲筒穿过所述缓冲箱体并且顶端连接有固盖，穿过所述固盖可活动地设置有缓冲杆，所述缓冲杆伸入至所述缓冲筒内，所述缓冲杆与所述缓冲箱体之间连接有缓冲复位弹簧，所述缓冲筒侧壁设置有多个过油孔，所述缓冲箱体内在所述缓冲筒外填充有颗粒物，所述缓冲箱体内和所述缓冲筒内均填充有液压油。本发明能够大幅减少设备受到来自冲击件的冲击力，进而增强缓冲效果。

本发明公开了一种污水处理装置，属于污水处理领域，包括罐体和臭氧发生装置，臭氧发生装置的输出端延伸至罐体内，罐体的内部设有催化剂床层；还包括：清理机构，清理机构包括固定安装在罐体内的往复丝杆。可以在密封垫、加压管、收集管、弹性板、撞击杆的作用下，加压管中的气体向下流动穿过催化剂床层的孔洞，气流穿过孔洞的过程中，气流对附着在孔洞侧壁上的杂质施加冲击力，受到冲击力的杂质与孔洞侧壁脱离接触并掉落到收集管中；撞击杆间歇性的撞击催化剂床层，在密封垫的作用下，弹性板复原并带动催化剂床层上下抖动，将孔洞侧壁上的部分杂质抖落。

本发明涉及一种用于组合安装复合绝缘子和阻燃TPE伞套的装置，包括L形侧板、夹持机构和辅助机构。本发明中设置的夹持组二中对应的两个夹紧板在电动推杆一以及同步组的配合工作下首先对伞套的柱状结构进行夹紧，之后两个辅助部件在齿条板的带动下使得其伞套的开口缝隙两端相互靠近并紧贴，便于硫化后的硅橡胶溶液填充至伞套的柱状结构以及伞状结构的缝隙中，保证了伞套的填充粘合效果的同时便于人工进行操作，以及上托板与上压板相互配合，下托板与下压板相互配合，对伞套的相邻的两个伞状结构压紧夹持，同时使得伞套的伞状结构开口缝隙的两端对准，便于后续进行填充硅橡胶，保证了伞套一体化后对绝缘芯棒的保护效果。

本发明属于生物传感器技术领域，具体涉及基于热熔胶的激光诱导石墨烯电极的生物传感器的制备方法及其应用。本发明利用二氧化碳激光快速诱导多孔石墨烯结构生成，批量制备三个测试电极集成于一体的传感基底，并实现基底图案的快速转移，得到转移后的激光诱导石墨烯，并依次在其工作电极区域逐层修饰Au NPs溶液、TDN‑cDNA‑apt溶液、6‑巯基‑1‑己醇以及亚甲基蓝，在每次修饰后均进行电极孵育，最终得到可用于微囊藻毒素‑LR(MC‑LR)检测的激光诱导石墨烯基生物传感器；其可实现对MC‑LR的灵敏检测应用，具备操作简单、灵敏度高的特点，具有现场应用和实用化价值。

本发明属于模型压缩技术领域，公开了一种自适应调节知识蒸馏温度的模型压缩方法、系统及介质，采集图像样本，对图像样本中的异常数据和缺失数据进行数据清洗，包括直接丢弃异常数据和采用最邻近插值或双线性插值法恢复缺失数据；采用Mosaic‑4数据增强方法随机对图像样本进行翻转、缩放、裁剪等操作，并任意选取4张变换后的图像进行拼接，进而增强图像样本；建立最小化自适应蒸馏损失函数，完成教师模型的知识到学生模型的传递，实现知识蒸馏；采用训练集对学生模型进行训练，确定最优化的总损失函数，实现模型压缩。本发明更好地平衡教师模型知识向学生模型的传递，进而获得更轻量化的学生模型。

本发明属于深度学习目标检测技术领域，具体涉及一种基于YOLOv7的小目标检测方法及系统，该方法通过基于YOLOv7的小目标检测模型进行小目标检测，所述基于YOLOv7的小目标检测模型的主干网络增加了小目标增强模块；所述小目标增强模块包括两个分支，第一个分支由两个CBS模块和空间到深度操作构成；第二个分支为增强特征提取能力模块，将两个分支提取到的特征进行融合。本发明通过小目标增强模块提取细节特征、丰富小目标的语义信息，提升小目标的检测效果，将CIoU损失函数替换为归一化高斯Wasserstein距离损失。