本发明公开了一种银‑铜双单原子催化剂及其制备方法和应用，属于催化剂技术领域，包括如下步骤：步骤S1、将单氰胺溶解于胶体二氧化硅中，烘干并研磨后进行高温煅烧，冷却后，得到g‑C3N4@SiO2；步骤S2、将g‑C3N4@SiO2分散于水中，然后依次滴加硝酸银溶液和硝酸铜溶液，在黑暗条件下搅拌12h，然后离心分离，洗涤淀，真空干燥后，得到前驱体；步骤S3、将前驱体用氟化氢铵水溶液浸泡处理，经过过滤，洗涤，真空干燥，退火处理，得到银‑铜双单原子催化剂；本发明的制备方法简单易操作，制得的催化剂在CO2环加成反应中表现出优异的催化活性和选择性，具有良好的工业应用前景。

本发明公开了镀铜钛合金丝增强铝基复合材料的制备方法，包括将清洗干净的TC4丝进行刻蚀活化处理，然后进行电镀铜层，获得镀铜钛合金丝，采用热处理炉对镀铜钛合金丝进行两步慢冷热处理，包括将炉温升温至820‑880℃保温15min‑60min，然后进行两阶段慢冷，最后随炉冷却至室温，采用电弧增材制造技术在铝合金基板上进行ER5356铝合金单层单道熔敷，随后，将热处理后的镀铜钛合金丝平整的铺放在熔敷层中心，形成中间层，最后在中间层表面熔敷单层单道ER5356铝合金基体。本发明采用铜作为铝钛界面的过渡夹层，可以有效抑制铝钛之间脆性金属间化合物的生成，从而提高界面性能，使铝钛界面具有较高的强度。

本发明涉及边缘计算与物联网技术领域，具体涉及边缘网络中一种虚拟网络功能需求预测方法，包括：获取数据，并进行数据预处理，得到预处理后的数据；获取的数据包括不同区域内的电信活动数据集，主要包含短信服务数据、通话数据以及互联网数据，具体是指短信服务数据、通话服务数据以及互联网服务数据；将预处理后的数据输入到训练好的组合预测模型中，得到预测结果，预测结果为预测的网络服务请求数量；根据预测结果分析边缘节点资源足够和边缘资源不足时的VNF需求，确认VNF的数量。本发明将SVR和GRU两种模型结合以提高VNF需求预测准确率，实现边缘网络中VNF的提前放置。

本发明属于边缘计算与物联网领域，涉及一种物联网中语义服务匹配方法、装置及存储介质；所述方法包括从用户对智能对象的使用频率和平均使用时间中获取用户对智能对象的初始兴趣；利用初始兴趣对偏好强度的影响和偏好强度对智能对象使用事件的影响，建立出联合分布模型来提取用户的偏好强度；利用超平面时间感知知识图谱嵌入模型获取智能对象之间的动态关系，估计出智能对象之间的社会相似度；根据用户的偏好程度和智能对象之间的社会相似度，构建出语义服务匹配模型；接收来自用户或智能对象的服务请求，基于语义服务匹配模型进行相似度匹配，输出用户与智能对象之间的服务匹配结果；本发明保障服务发现的有效性、扩展性和服务匹配结果的精确性。

本发明属于边缘计算与物联网领域，具体涉及一种基于边缘网络的虚拟网络功能迁移方法，该方法包括：实时监测边缘服务器节点的信息，根据该信息生成节点列表；采用空闲资源和负载阈值机制对节点列表中的各个节点进行筛选，得到3个候选节点；构建马尔科夫决策，根据马尔科夫决策对3个候选进行策略选择；在进行策略选择过程中，采用深度Q学习训练构建最优选择策略模型，输出最优选择结果；本发明采用空闲资源和负载阈值机制通过对数据分析和负载预测，筛选出3个候选节点，降低了问题复杂度。

本发明公开了一种基于即插即用的磁共振成像超分辨重建系统及方法，系统包括图像插值单元、滤波算子计算单元和图像重建单元；图像插值单元，用于对低分辨率图像进行预插值，得到初始估计图像后，发送给图像重建单元；滤波算子计算模块以高分辨率图像作为引导滤波中的引导图像，采用引导滤波算法对低分辨率进行滤波处理，计算出滤波算子并发送给图像重建单元；图像重建单元将滤波算子计算模块发送的滤波算子引入到GIF‑FISTA算法模型中，代替GIF‑FISTA算法模型中的邻近算子，并对图像插值单元发送的初始估计图像进行重建处理，获得重建后的图像。本发明提高了模型的收敛速度，获得了高重建质量的图像。

本发明涉及人工智能技术领域，具体公开了一种城乡结合部违章建筑检测方法及系统，针对RetinaNet算法对数据集中图像边缘小目标待检物仍存在漏检现象的问题，本方法及系统在特征提取网络ResNet50的Stage1、Stage2模块(阶段)中加入注意力模块，同时在Stage3模块中加入并行空洞卷积模块进行多尺度特征融合获取全局特征信息，提升算法对城乡违章建筑的检测精度；为避免训练过程中出现梯度爆炸问题，将网络中的激活函数替换为Gelu。经试验验证了本方法及系统的可行性及有效性。

本发明提供一种可重构电光非线性激活函数器件，包括：输入分光模块、控制模块和可重构非线性输出模块；所述输入分光模块采用定向耦合器，用于将输入光信号进行分光得到小功率分光信号和剩余分光信号；所述控制模块包括：光电探测器、线性互阻抗放大器TIA和外接电压；所述光电探测器用于将小功率分光信号转化为电流信号；所述线性互阻抗放大器TIA用于将电流信号放大为第一电压信号；所述第一电压信号和外接电压进行合并得到第二电压信号；所述可重构非线性输出模块采用掺杂了PN结和嵌入非易失相变材料Sb2Se3的All‑Pass型微环谐振器；所述All‑Pass型微环谐振器用于根据第二电压信号对剩余分光信号进行调制得到激活函数器件的输出果。本发明有望应对ONN中低阈值可重构光学非线性激活函数的应用，从而提高光学神经网络的适应性和性能。

本发明属于光信号处理技术领域，具体涉及一种基于权重复用的光学卷积处理器，包括：光学卷积组件，所述光学卷积组件包括依次相连接的输入模块、卷积模块和输出模块；所述输入模块包括激光器阵列、波分复用器和分光器；所述卷积模块包括光学运算层；所述输出模块包括标准单模光纤和高速光电探测器。本发明提出一种基于权重复用的光学卷积处理器，引入非易失性相变材料GST，并将其嵌入到MRR中。通过利用GST的非易失性特性以及晶体和非晶体之间的高对比度特点，将权重信息有效地映射到微环谐振器的谐振波长上，通过权重复用技术实现了高计算吞吐量，同时不增加矩阵规模的情况下，提高了处理器的并行计算规模，从而有效地提高了吞吐量。

本发明涉及智能驾驶技术领域，具体公开了一种山地道路疲劳驾驶状态识别方法及系统，综合分析了方向盘转角、车速、横向加速度和车辆纵向加速度等驾驶行为数据，融合多种疲劳驾驶行为特征，利用交叉验证递归特征消除法筛选关键疲劳特征，并使用麻雀搜索算法和通道注意力机制改进BiGRU神经网络，构建适用于山地复杂路况下的疲劳驾驶检测模型，以充分挖掘疲劳驾驶行为特征之间的前后联系，实现对真实驾驶场景下驾驶人疲劳状态的有效判别。经过实车数据检验，相比原BiGRU检测模型，该疲劳驾驶检测模型对驾驶人三级疲劳状态的识别准确率得到显著提高。