本实用新型公开了一种服装生产用烘干装置，属于服装生产技术领域，包括服装生产用的烘干箱以及安装于烘干箱底部的加热箱，所述烘干箱的内腔的底壁安装有旋转电机，且旋转电机的输出轴的外壁固定有主动齿轮，所述烘干箱与加热箱的对应位置开设有安装孔，且烘干箱与加热箱的安装孔内固定有连接管，所述连接管内转动连接有通气管，所述通气管的外壁固定有从动齿轮，且通气管的表面固定有十字状的通气座，所述通气座表面的中间位置固定有通气套筒一，且通气座表面的四边均固定有通气套筒二，所述烘干箱的表面安装有除湿箱。该服装生产用烘干装置，不仅能够对服装全面烘干，提高烘干效率，而且能够对热量充分利用。

本发明涉及网络切片技术领域，具体公开了一种认知容量收集网络中网络切片的频谱共享方法，包括步骤：S1：基于认知容量收集网络建立频谱共享的机会容量模型；S2：基于所述机会容量模型建立所述认知容量收集网络中网络切片的频谱共享模型；S3：基于贪婪算法对所述频谱共享模型进行求解，得到授权信道的分配方案和频谱共享的分配方案。与现有算法相比，本发明所提频谱共享方法能有效利用机会频谱资源，进一步提高信道利用率。

本实用新型公开了一种固定效果好的服装加工用打结机，属于服装加工技术领域，包括打结机本体，所述放置板上放置有服装件，所述放置板两侧且位于打结机本体的两侧外壁均安装有对服装件支撑输送的支撑输送组件，两个所述支撑输送组件的一侧面安装有呈倒置的L立板件，两个所述L立板件的内顶壁通过升降部件安装有对服装件下压输送的固定输送辅助组件，所述固定输送辅助组件包括转动安装的输送辊件以及用于驱动输送辊件转动对服装件施力输送的伺服电机。该固定效果好的服装加工用打结机，能够对打结过程中需要输送固定的服装件进行限位输送，对打结输送过程中服装件既能够打结工作，又能够限位输送，提高服装加工的效率。

本发明涉及无线网格(Mesh)网络技术领域，尤其涉及一种求解无线网格网络无冲突节点集的方法，包括步骤：S1：建立无线网格网络的冲突图模型G(V,E)；S2：选取所述冲突图模型G(V,E)的与节点A不冲突的节点集合SA，则与节点A冲突的节点集合S3：求取所述冲突图模型G(V,E)的包含节点A的全部极大独立集TA；S4：求取包含节点集合中的每一个节点的全部极大独立集的并集S5：求得所述的全部极大独立集即无冲突节点集本发明所述方法建立了4D冲突图模型，并基于哈斯图遍历法求取该4D冲突图模型的全部极大独立集即无冲突节点集，相比现有遍历所有可行组合求解所有极大独立集的方式则简单得多。

本实用新型公开了水产养殖设备领域的一种多点位的投食机构，包括箱体、底座和支撑板，所述底座固定连接在所述箱体的底部，所述支撑板固定连接在所述箱体的内侧壁下侧之间，所述箱体的内侧壁上侧之间固定连接有存纳箱，所述箱体的顶部右侧中间插接有进料件，所述箱体的左右侧壁中间和后侧壁中间插接有导出管，所述导出管的末端固定连接有阀门，所述箱体的前侧壁上侧中间固定连接有扶手，所述底座的内腔顶部四角固定连接有电动伸缩杆，所述电动伸缩杆的输出端之间固定连接有固定板，该多点位的投食机构，便于多点位投食，投食范围广，无需工作人员多次使用投食机构进行投食，省时省力，便于使用，便于移动，提高了投食机构的使用效率。

本发明涉及物联网资源管理技术领域，具体公开了一种基于图强化学习的物联网资源无冲突分配方法及系统，其针对网络服务管理中网络资源冲突的重叠区域，提出了一种新的超图网络服务管理模型。由于超图网络服务管理模型是一个NP难问题，难以求解，提出了一种间接的解决方案，将超图网络服务管理问题建模为一个联合超图和马尔可夫决策过程的决策模型。然而，深度Q网络(DQN)方法不可避免地存在高估值的问题，为了解决网络资源冲突问题，提出了一种基于图卷积网络双决斗深度Q网络(GCN‑D3QN)的网络服务管理算法。仿真结果表明，本发明在物联网场景下有效地增强系统的网络资源管理能力。

本实用新型公开了养殖池技术领域的一种具有遮阳功能的养殖池，包括养殖池本体、第一电机、增氧泵和安装板，所述第一电机位于所述养殖池本体的顶部，所述增氧泵固定连接在所述养殖池本体的顶部右侧，所述安装板固定连接在所述养殖池本体的顶部前后两侧，所述养殖池本体的顶部四角固定连接有立柱，所述立柱的内侧壁之间固定连接有横梁，所述横梁的内侧壁开设有移动槽，所述移动槽的内腔右侧壁转动连接有螺杆，所述螺杆的末端贯穿所述移动槽并延伸至所述立柱的内腔，且固定连接有第一锥齿轮，该具有遮阳功能的养殖池，结构设计合理，具有遮阳效果，避免池水温度过高，和避免池水氧气过低。

本发明涉及D2D辅助的超密集物联网技术领域，具体公开了一种基于GCN‑DDPG的超密集物联网资源分配方法及系统，包括步骤：构建超密集物联网的通信模型；根据通信模型建立冲突图；将冲突图简化为冲突超图；基于所述冲突超图采用基于图卷积神经网络的深度强化学习模型即GCN‑DDPG模型对超密集物联网进行资源分配。本发明通过构建冲突图模型来分析资源复用冲突关系，将冲突图模型转化为冲突超图模型同时分析多个传输链路(transmission link，TL)之间的冲突关系，并将资源分配问题转化到超图的顶点强着色问题。最后提出了基于图卷积强化学习算法(GCN‑DDPG)的无冲突资源分配策略。实验结果表明，与对比算法相比，本算法具有更高的网络资源重用率和吞吐量，在D2D辅助的UD‑IoE中具有更好的性能。

本实用新型公开了一种拖拉机驾驶室用隔音装置，包括驾驶舱，所述驾驶舱的顶部固定连接有顶壳，所述顶壳的底部固定连接有支撑块，所述支撑块的底部设置有隔音机构，所述顶壳的内部固定连接有芯层，所述芯层的底部固定连接有泡沫层，所述泡沫层的底部固定连接有加固层，所述芯层的顶部固定连接有钢板层，所述钢板层的顶部固定连接有隔音层，所述隔音机构包括设置在支撑块底部的隔音板。本实用新型解决了现有市面上大多数的隔音装置效果不佳，在长时间的使用过程中会出现破损的情况，导致隔音效果大大降低，影响了隔音装置正常使用，且不具有便于更换的作用，无法给使用者带来便利的问题，达到了良好隔音性能的效果。

本发明涉及B5G技术领域，具体公开了一种基于超图的B5G海量物联网资源分配方法及系统，提出了一种基于超图理论的网络冲突模型，量化整个B5G大规模网络的冲突程度。将具有顺序决策(MDP)特征的网络资源分配问题建模为马尔可夫决策过程，并提出了一种资源高效的协作强化学习解决方案。为了通过将计算负载分布在整个网络中来减少计算负载，并实现分布式协作人工智能，本发明提出了一种联邦平均优势行动者‑评论者(FedAvg‑A2C)算法，用于处理B5G大规模IoT场景中的无冲突网络资源分配问题，并加速学习过程的训练。仿真结果表明，所提出的方案在B5G大规模IoT网络中具有高网络吞吐量和资源效率。