本发明公开了一种三维纤维骨架韧化金属陶瓷，按照体积百分比包括以下组分：骨架化分布的金属纤维2％～9％，微米级碳、氮化物晶粒60％～80％、亚微米级碳化物晶粒8％～24％和Fe粘结相6％～10％，以上各组分的体积百分比之和为100％，金属纤维为Ta纤维或Nb纤维，微米级碳、氮化物晶粒为微米级WC、WN、Cr2C3、CrN、TiC、TiN、SiC、SiN晶粒中的一种或多种，亚微米级碳化物晶粒为亚微米级NbC晶粒或TaC晶粒。本发明还公开了一种三维纤维骨架韧化金属陶瓷的制备方法，采用该方法制备的三维纤维骨架韧化金属陶瓷既有传统碳化物陶瓷材料高强、耐磨、高硬度特点，同时具有良好的韧性和损伤容限性能，具有广阔的应用前景。

本发明涉及一种基于能量模型和动态权重因子的太阳能能量预测方法，属于无线通信能量收集领域。从历史能量模型中寻找最相似能量模型，以此为基础，进行下一时隙的能量预测。根据当天第n+1时隙前K个时隙能量值与前D天中对应时隙的能量差值的最小平均误差获得最相似历史能量模型。为动态反应天气变化对预测结果的影响，本发明设置了动态权重因子，使得权重因子能跟随天气变化而做出相应调整，较好的反应预测模型中各组成部分对预测结果的贡献度，从而提高太阳能能量收集的预测精度。本发明简单高效、复杂度低，易于在实际的无线传感器节点上实施，具有较好的实用性。

本发明涉及一种基于事件驱动的动态分簇网络的协作传输方法，属于无线通信领域，包括S1：在基于事件驱动的动态分簇网络中，传感器节点si在t时刻检测事件是否发生；若事件未发生，各节点按预先形成的静态簇低频传输数据；若事件发生则下一步；S2：在t时刻出现检测到事件发生的节点时，所有检测到事件发生的节点组成事件簇，向簇头发送采集的数据，簇头融合数据后集中发往汇聚节点；若汇聚节点接收到簇头发送的数据，本轮数据传输成功；若汇聚节点未能接收到簇头发送的数据，本轮数据传输失败，转至步骤S3；S3：处于前向通道矩形区域内的节点参与最佳中继的竞争，最佳中继将监听到的数据转发给汇聚节点，完成此轮的协作传输。

本发明公开了一种污泥热解气化系统，包括螺旋给料机、喷嘴、污泥热干化室、搅拌器、污泥热解气化室、催化改质塔、合成气储存罐、焦炭燃烧室、汽包、第一旋风分离器、第二旋风分离器、合成气预热器、过热器和空气预热器、鼓风机、水处理车间，螺旋给料机将污泥送入高速旋转的喷嘴内粒化，随后喷射入污泥热干化室，在搅拌器的作用下与过热蒸汽和热循环灰直接接触换热；干化后的污泥进入污泥热解气化室，产生合成气和焦炭；焦炭和部分合成气进入焦炭燃烧室燃烧，将水加热成饱和蒸汽。本发明以过热蒸汽和热循环灰作为干化介质，采用多级耦合换热方式对污泥进行热干化，提高干化效果，同时采用污泥气化‑焦炭焙烧的梯级利用技术对污泥资源化利用。

本发明涉及制药设备领域，具体公开了制药机取样器，包括从外向内依次套接并阻尼滑动连接的第一取样管、第二取样管、第三取样管和中心杆，所述第二取样管的底部向外延伸形成第二密封部，第三取样管的底部向外延伸形成第三密封部，中心杆的底部向外延伸形成中心密封部，所述第一取样管、第二取样管和第三取样管的管壁均呈中空状，且第一取样管的底部设有第一取样孔，第二密封部上设置第二取样孔，第三密封部上设置第三取样孔；所述第二密封部能够密封第一取样孔，第三密封部能够密封第二取样孔，中心密封部能够密封第三取样孔。本发明的目的在于解决如何对不同深度药品进行同时采样的技术问题。

本发明涉及一种基于深度神经网络的内窥镜图像烟雾净化方法，属于图像处理领域。该方法为：采用Render模拟手术过程中烟雾出现的各种情况随机对腹腔镜图像加入烟雾得到模型的训练、测试和验证数据集；在编码器每一层加入拉普拉斯图像金字塔融合图像，将训练图像输入编码器提取高维特征；在解码器后五层加入CBAM注意力机制，将编码器部分提取到的图像特征通过解码器还原到输入图像尺寸；将包含烟雾的合成图像作为训练集、将原始图像作为训练集标签送入改进的U‑Net网络中进行训练，通过反向传播使得网络各层获得相应参数。本发明能够实时有效净化内窥镜图像烟雾，并保留图像的色彩、细节特征。

本发明提供一种片剂药手动式装瓶装置，包括底座、支撑板、滑动板、进药筒和漏斗，支撑板位于底座上，进药筒固设于支撑板上，滑动板设于进药筒和支撑板之间，滑动板的前部设有凹槽，在凹槽的顶壁上设有多个漏药孔，凹槽内设有挡药板，挡药板由透明材料制成，挡药板的后端可转动式设置在凹槽内，支撑板的前端设有两根支撑杆，支撑杆上设有圆形槽，圆形槽内设有圆盘、凸缘和压缩弹簧，圆盘上固设有限位块，限位块的上部凸出于支撑杆的上侧面，限位块的上部呈球缺形，进药筒上固设有安装板，安装板上固设有多个点式激光器，两根支撑杆的下方设有承光板。由于采用了上述技术方案，使用本发明对片剂药进行装瓶时十分方便，能保证装瓶量准确。

本发明公开了一种厂房空调控制方法及系统，该方法包括：获取预设时间段内外部环境的预测温度区间和预测相对湿度区间；当预测温度区间完全落入第一温度区间且预测相对湿度区间完全落入第一相对湿度区间时，在预设时间段的开始时间点控制第一电闸分闸，且在预设时间段内不再合闸；当预测温度区间不完全落入第一温度区间，或，预测相对湿度区间不完全落入第一相对湿度区间时，在预设时间段的开始时间点控制第一电闸合闸，将仓库内的空调启动并调整为初始预设功率；本发明提出的技术方案，将厂房分为生产车间和仓库，针对两者的不同特性分别进行空调节能控制，控制方法更加精准，更加智能，空调的节能效果更好，降低企业生产成本。

本发明属于图数据安全领域，具体涉及一种图网络分类模型的训练方法、装置、系统及电子设备；所述方法包括采集图数据集，并将所述图数据集划分为有标签节点和无标签节点；将有标签节点的图数据输入到分类模型进行训练；使用训练完成后的分类模型对无标签节点的图数据分类；随机从有标签节点和无标签节点中选择出对抗节点，计算对抗节点对对抗样本生成器损失函数的影响，从而产生对抗样本；将对抗样本输入到训练完成后的分类模型再次进行训练，得到增强后的分类模型；本发明用训练好的分类模型对无标签节点的标签进行预测，这样有利于解决连通性问题以及半监督学习中的低标签率问题。本发明能够有效地提高节点分类模型的鲁棒性。

本发明公开了一种二维码门禁系统，本系统包括门禁设备、云服务器和员工终端；门禁设备包括处理模块、触控显示屏、门禁控制器和门禁装置，且门禁设备的数量不少于2个；处理模块包括声音采集单元和发送单元；触控显示屏和处理模块连接；门禁控制器和门禁装置控制连接；处理模块、门禁控制器和员工终端均和云服务器网络连接；本发明提出的技术方案中，通过设置门禁设备、云服务器和员工终端，通过门禁时用员工终端扫描门禁设备上显示的二维码，然后对着通过门禁设备的声音采集单元发出预设的声音；本技术方案提出的二维码门禁系统的安全性相较于普通门禁设备大大提升，不会出现因二维码容易复制和传播，而导致的伪造或者盗取的现象。