本发明公开了一种基于ALBert的复杂重型装备实体抽取方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、收集复杂重型装备领域文本，构建语料库；步骤2、使用步骤1获取的语料库预训练ALBert模型，得到预训练好的词表示模型ALBert；步骤3、标注步骤1所获取语料库中的实体名称，并调整文本格式为算法读入格式，得到训练集和验证集；步骤4、训练模型，将标注好的数据送入ALBert‑BGRU‑Attention‑CRF算法中，得到训练完成的模型；步骤5、创建词典Dict；步骤6、将待抽取文本输入至步骤4得到的模型中结合步骤5所构建的词典Dict，得到实体抽取结果。本发明能够完成复杂重型装备领域的实体抽取任务。

一种基于惯性传感器的人体动作描述方法，步骤为：通过惯性传感器采集动作数据，定义骨骼层次结构，以运动捕捉数据BVH格式保存；对BVH欧拉角数据进行坐标转换，以相对世界坐标的形式表征各个肢体每一帧动作，组成数据帧序列，便于进行后续动作空间方位的分析；得到人体姿势帧序列后，采用关键帧提取技术提取关键帧；最后对人体运动空间方位分析，并计算动作关键帧其他运动特征参数，建立肢体坐标与人体空间方位之间的映射，确定描述语言对人体动作主题内容进行描述；通过动作描述语言对人体动作过程的时间、空间和力效三个主题内容进行详细描述，有利于非计算机相关人员应用于动作分析、识别领域，为人体动作解析与人体运动生物力学提供帮助。

本发明公开了一种基于马氏距离的行为数据分割方法：步骤1、选取大小为h的滑动窗口对传感器数据进行切分，并计算每个窗口数据之间的马氏距离，根据准则将每个窗口划分至一个时段动作集合；步骤2、待步骤1完成后，在时段动作划分的基础上，找出所有基本动作，并采用相似度分析处理被隐藏的基本动作；步骤3、经步骤2确定出所有的基本动作后，根据相邻两个基本动作是否相同来区分过渡动作和扰动过程，最后能确定出所有的基本动作和过渡动作。本发明一种基于马氏距离的行为数据分割方法，将人的行为动作分为基本动作和过渡动作两种类型，实现了多行为模式过程中基本动作及过渡动作数据的准确分割。

本发明公开的基于CNN-LSTM的舞蹈情感识别方法，通过获得舞蹈情感数据集；针对舞蹈情感数据集的每一帧数据进行维度转换，变为2*160的输入维度至卷积神经网络，进行舞蹈情感特征的提取，并得到舞蹈情感特征向量；将舞蹈情感特征向量输入到长短时记忆神经网络，通过全连接层特征融合，使用BN层对特征数据进行归一化处理，最后将输出数据传入softmax层分类，完成舞蹈情感识别。本发明舞蹈情感识别方法，从肢体结构、空间方位、力效三个方面对舞蹈情感特征参数进行分析和描述，同时使用CNN-LSTM混合深度学习模型对舞蹈情感数据进行训练，提取舞蹈情感特征，实现舞蹈情感识别，获得了较高的识别效率。

本发明公开了一种基于金字塔切分注意力模块的遥感图像语义分割方法，首先获取高分辨率遥感影像，构建遥感图像多类别语义分割数据集；将数据集分为训练集和测试集，采用基于最佳波段指数OIF选择适合遥感地物分类的最佳波段组合，并将选择后的波段组合作为输入数据；然后搭建基于金字塔切分注意力模块的遥感图像语义分割模型对数据集进行训练，得到带有最优参数的遥感图像语义分割模型；将待识别的高分辨率遥感影像送入带有最优参数的遥感图像语义分割模型中进行识别，最后得到遥感图像语义分割的识别结果。本发明用以解决在深度卷积神经网络过程中小目标特征逐渐遗失的问题，同时提高对高分辨率遥感图像语义分割的分割精度。

本发明公开了一种图形化在线建模的OPC UA网关的设计方法，首先设计OPC UA网关的整体架构，基于JSON格式设计配置文件结构规范；然后设计设备层数据采集模块，模块内置配置文件解析器、集成多种设备层协议、协调管理数据采集任务，获取车间现场设备数据并存储；设计OPC UA服务器模块，实现数据从设备层数据采集模块到OPC UA地址空间节点的映射，最后设计web控制台模块，为用户提供图形化在线建模的OPC UA网关。本发明解决了现有技术中存在的OPC UA信息建模步骤繁琐的问题，实现了原始数据从工业设备到ERP层级的传输，增强了设备或系统间语义的互通性，且具备灵活性与可扩展性。

本发明公开了铸造高温合金表面抗高温氧化耐磨复合涂层，包括在镍基铸造高温合金表面由内到外依次沉积的Al金属过渡层、AlSi抗高温氧化层和TiCN耐磨层。本发明还公开了上述复合涂层的制备方法，先对基体进行离子轰击清洗，再依次在基体表面沉积Al、AlSi和TiCN涂层，每次沉积过程均包括低功率弱离化、高功率强离化两个阶段，并在TiCN涂层沉积之前对基体进行高温加热处理。本发明复合涂层具有优异的抗高温氧化和耐磨性能，本发明制备方法具有沉积效率高、所制备异质涂层之间具有较低的内应力和较高的结合力以及高表面质量的特点。

本发明公开了一种具有高比表面积和疏水性的复合纤维气凝胶的制备方法，具体为：首先制备氮化硼并将其超声成单层纳米片后加入聚合物溶液得到外壳纺丝液；经同轴静电纺丝和硅化改性后得到气凝胶。本发明通过同轴静电纺丝制备了具有高疏水性和比表面积的复合纤维气凝胶，高效提高油水分离效率，可循环使用次数更多，油的吸附作用更强。仿生鲨鱼皮结构降低了水的阻力，提高了油水分离效率，在污水处理、油水分离等领域有广阔的应用前景。

本发明公开了一种高结晶取向氮化硼纤维的制备方法，具体为：首先将三聚氰胺与硼酸按一定比例称量，加入去离子水，在水浴加热条件下使其充分溶解，倒入培养皿中，得到过饱和前驱体溶液；其次放置(111)取向的镍基单晶高温合金作为籽晶，水平放置于培养皿底部中心，平行于电场方向；然后将培养皿置于可调节电场设备中，控制溶剂挥发速度，调控电场强度控制取向程度，得到高取向性前驱体结晶纤维，最后将前驱体结晶纤维进行煅烧处理，得到结晶取向氮化硼纤维；本发明制备的氮化硼纤维取向程度高，力学性能好，在航空航天、冶金、核工业等领域有广阔的应用前景。

本发明公开了一种具有多层结构的BN纤维基多孔陶瓷的制备方法，首先制备BN纤维，然后将其作为基底通过化学气相沉积法以及磁场作用在表面垂直生长菜花状SiC，利用聚合物泡沫的多孔结构在BN/SiC聚合物表面生成多孔碳并将其包覆在里面，最后经过煅烧生成BN纤维基多孔陶瓷；本发明能够利用细小片状SiC聚集而成的菜花状结构，使得电磁波在入射多次反射，提高吸波性能，包覆在BN/SiC聚合物表面的多孔碳结构可以增大材料的比表面积，电磁波在孔道中发生散射和多重反射，使其与吸波剂的相互作用得到增强，BN纤维基多孔陶瓷的多层结构使得电磁波在入射时能量被不断转化吸收，从而提高吸收效果，在吸波领域有着广阔的应用前景。