本发明请求保护一种基于方程误差算法的燃气站内压缩机有源噪声控制系统。主要包括2个部分：(1)主动噪声控制系统的硬件平台(2)一种新的自适应算法设计。本发明目的在于针对燃气站内压缩机搭建可靠的硬件平台，并将一种新的自适应算法运用在该系统。创新点在于对降噪系统的硬件进行了规范和可靠的设计，并且系统设计的自适应算法相比较传统的自适应算法，在系统的收敛速度、降噪性能、计算复杂度等都具有明显优势。本发明不仅在压缩机这种高噪声环境下能得到较好效果，而且易于移植到其他场景中进行实现。

本发明涉及一种支持单频网功能的DMB基带SoC，属于芯片系统设计领域。该Soc包括GPS模块、LCD屏幕、LCD驱动电路、以太网控制器、单频网适配器、RISC‑V处理器、COFDM编码器、RAM、Flash、SPI接口和成型滤波器。本发明有助于提高发射机的集成度，缩小发射机的体积，降低发射机的功耗，同时DMB基带SoC中单频网适配器电路模块优化了电路结构，使用自适应校准方法，使得电路在降低电路规模的同时，提高频率校准精度。

本发明请求保护一种用于轴承故障诊断的联邦学习算法，其特征在于，所述算法运行于多个本地节点与一个聚合节点，包括以下步骤：步骤1、每个本地节点对传感器网络的数据进行汇聚，并对传感器的数据采用分时、分区、采样、归一化在内的预处理；步骤2、采用卷积神经网络模型对预处理后的数据进行训练；步骤3、当训练完成后，根据改进聚合策略判断是否满足聚合条件，如果满足则此轮训练结束；然后，计算本地模型的F1分数；最后，对模型参数、F1分数和样本总数进行同态加密并发送到聚合节点；步骤4、聚合节点在接收到所有本地节点发送的信息后，对信息进行解密，然后根据F1分数加权策略对所有本地模型进行加权和聚合，得到一个新的初始模型并发送给本地节点。

本发明公开了一种含吡啶亚胺配体的稀土金属配合物催化剂及制备方法和在2‑乙烯基吡啶聚合反应中的应用，该所述催化剂的结构如式(I)所示，其中，RE选自钪、钇和/或镧系金属元素；R选自氢、苯基或含有1‑3个C原子的烷基；DG选自‑NMe2、‑OMe、‑SMe或‑N(CH2CH2)2O；n为0或1。该催化剂能够在温和的条件下，高效催化2‑乙烯基吡啶的聚合反应，得到同规含量高的聚(2‑乙烯基吡啶)，不仅如此，在催化聚合过程中，不需要助催化剂的存在，成本更低。另外，制备该金属催化剂的方法具有步骤简单、条件温和、无需添加助催化剂和产物立体选择性高的特点。

本发明公开一种制药原材料气流粉碎装置，机台中部连接有机箱，机箱内腔设有入料斗，入料斗连接物料喷嘴；内腔内通过进气管安装有风动齿轮，进气管还设有辅助高音速气流喷嘴驱动风动齿轮的叶轮转动，叶轮一侧连接有第一锥齿轮；内腔还连通有细粉收集管，内腔还固接有硬化转轴管将细粉收集管套装在内，硬化转轴管上安装有第二锥齿轮与第一锥齿轮啮合，第二锥齿轮的下端通过连接筒连接有刮刀，第二锥齿轮转动时，带动刮刀在内腔做圆周运动，刮除内腔壁上物料；内腔下部设多个高音速气流喷嘴，巧妙的将刮刀转轴设置在细粉收集管外部，利用气流驱动刮刀，不影响顶部的细粉收集，同时又解决了粗粉在腔壁囤积的问题，刮壁式能够更彻底和全面的清除粗粉。

本发明公开了一种基于记忆多项式的功放模型及其硬件实现方法，其中，方法包括：将记忆多项式复基带模型拆分成公式和公式两个公式分别通过LUT模块和卷积模块实现；将信号x(n)输入卷积模块；将信号x(n)输入LUT模块进行联合寻址，寻找到LUT模块存储的与该输入信号相应的查找表内容，即信号x(n)|x(n)|2，x(n)|x(n)|4…x(n)|x(n)|2K；LUT模块将信号x(n)|x(n)|2，x(n)|x(n)|4…x(n)|x(n)|2K并行输出至卷积模块；通过卷积模块将信号x(n)，x(n)|x(n)|2，x(n)|x(n)|4…x(n)|x(n)|2K与外部输入的复增益系数Akq进行卷积运算，得到输出信号y(n)。与现有技术相比，本发明能够消耗更少的硬件乘法器，硬件设计更为简单，不需要过多的地址控制逻辑与时序控制逻辑，运算周期更短，提高了预失真系统的频率。

本发明提供一种注入式微生物粘土砖生产方法，包括以下步骤：S1、将粘土和玄武岩纤维拌和均匀；S2、将拌和均匀的粘土和玄武岩纤维分多次装入铺有土工布的立体矩形模腔中，每一次装入均要压平压实，以此完成粘土试件制作；S3、注射器针头插入粘土试件中，第一次向粘土试件中注入细菌和营养液混合液；S4、待反应一天后，将底板泄液口上的泄液活塞拔出，待液体全部流完后拧紧泄液活塞，进行下一次细菌和营养液混合液注射；S5、待反应四天后停止注入细菌和营养液混合液，待反应一天，产生的CaCO3晶体能填充由注射器产生的针孔缝隙，由此完成注入式微生物粘土砖生产。本申请不需要高温烧结成型，减少了空气污染，保护了环境，对可持续发展具有深远意义。

本发明涉及一种针对物联网数据的自动语义标注系统，属于物联网技术和语义网技术结合领域，包括物联网传感器数据预处理模块、物联网领域本体模块、数据RDF处理模块和语义标注模块；物联网传感器数据预处理模块用于对传感器数据进行分析预处理，对感知数据进行格式和位置分析，并使用聚类算法挖掘数据中隐含的知识信息；物联网领域本体模块用于表示物联网中传感器节点数据的语义概念和概念的属性、关系；数据RDF处理模块用于将经过预处理的物联网传感器数据流格式化转换成包含语义信息的RDF格式数据；语义标注模块使用基于SWRL语言定义的推理规则为经过聚类分析后的RDF三元组格式的传感器数据流添加概念和属性。

本发明涉及一种基于DGFM和CMT算法的天线阵列电磁辐射快速分析方法，属于电磁仿真技术领域。首先将天线阵列分组，分成强耦合组和弱耦合组；然后使用MoM对强耦合组阵元的电流进行计算，弱耦合组则利用DGFM对其电流进行修正。再者利用CMT将阻抗矩阵构建成特征值方程，提取主要模式的特征向量和特征值，通过主模的特征向量和特征值的线性组合去计算得到阵元的电流分布。本发明能快速的、准确的计算天线阵列的电磁辐射特性。该方法不仅易于实现，并且对于非相似阵也具有同样的适用性，因此适合处理大部分的天线阵列电磁辐射问题。

本发明涉及石油工业技术领域，尤其涉及一种基于结构信息保持域适应网络的抽油机故障诊断方法，包括采集抽油机示功图数据，得到源域数据集和目标域数据集，使用特征生成器提取源域特征和目标域特征，在源域中使用源域特征和源域样本标签进行有监督训练更新特征生成器和分类器，使用无监督聚类算法对目标域特征进行聚类获得目标域伪标签，将源域特征和源域标签，以及目标域特征和目标域伪标签输入局部最大均值差异度量公式进行分布差异计算对特征生成器进行优化。本发明所提出的结构信息保持域适应网络能够用于抽油机的故障诊断，能够降低故障诊断模型训练对数据标注的过度要求，并能够提高故障诊断模型在不同应用场景的泛化性能。