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为助力科技型创新企业准确且快速地从外部捕获创新技术机会, 提出一种企业技术机会发现和辅助决策方法. 首先, 挖掘领域内的技术热点、技术重点和有潜力的技术作为领域技术创新机会. 然后, 通过关联规则分析领域技术机会和企业已有技术之间的相关性, 进一步结合技术掌握度和新颖度, 识别更适合企业的技术创新机会. 最后, 创新性地采用Sen-BERT语言模型和K-means聚类方法构建技术功效矩阵, 辅助企业从功能需求的角度进行技术创新决策. 以电动汽车领域为例验证了该方法的可行性. 相似文献
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对微结构的制作、微装配系统进行了研究. 采用飞秒激光双光子聚合微加工技术制作有底座、精细的三维立体“拱形”微结构, 其高250μm、长300μm、厚50μm. 将此微结构与实验室自主搭建的二维微装配平台相结合, 利用自主编程的人机交互界面驱动步进电机, 远程操控微装配设备; 将荧光闪烁陶瓷粉末装配到微结构中, 对装配后的微结构进行荧光光谱表征发现, 纯荧光粉末和微结构中的荧光粉末的发射光谱在测量误差范围内基本一致, 表明荧光粉末的光学性质未发生改变. 利用该装置可以将各类微纳米级材料和微结构进行装配, 形成含有不同材料的微结构系统. 相似文献
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84.
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拉曼光谱物质定性识别已被广泛的应用于化工、安防、缉毒等行业和研究领域,但是传统的拉曼光谱分析技术依赖于光谱数据库,通过光谱特征提取进行识别。特征提取是拉曼识别的关键处理步骤,通常利用主成分分析,因子分析等方法进行特征提取,而后通过KNN,SVM和随机森林等方法进行光谱特征定性识别,当拉曼数据库不存在待定性物质时,易造成待检测物质的错误分类。针对此问题,提出一种基于卷积神经网络的对数据库缺少物质光谱识别方法。在实验过程中,采用九类,200余种精神类药品拉曼光谱作为测试对象,通过搭建卷积神经网络自动特征提取并利用Softmax分类器将200余种物质,按照Amphetamine, cathinone, cannabinoids等九种类别进行定性分析。通过与传统机器学习方法如K近邻,支持向量机等方法进行比较,基于卷积神经网络的模型识别准确性有显著提高,该方法可为拉曼光谱数据库的光谱识别检索提供一种新的识别方法。 相似文献
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为了全面探究压力面小翼对于叶顶间隙流动的影响机理,通过数值模拟软件ANSYS CFX对高亚声速不同间隙下的常规叶栅和压力面侧具有不同叶尖小翼的扩压叶栅进行了数值计算.结果表明:在进口气流速度Ma=0.7时,与常规叶栅相比,T=1%h、τ=2%h及τ=3%h三种间隙高度下的不同宽度压力面小翼都可以削弱泄漏涡的强度,控制间隙流动,降低扩压叶栅的流动损失,最佳小翼方案随着间隙变化有所不同,当τ=3%h,压力面小翼展现了最明显的改善效果,在压力面小翼的宽度为常规叶栅叶顶宽度的1.5倍时,与同间隙下的常规叶栅相比,总压损失系数降低了9.2%. 相似文献
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89.
90.
A scheme is proposed to controll the decoherence of
three-level rf-SQUID qubit with asymmetric potential by designing an
external electric circuit for superconductive flux qubit. The
results show that it may not only raise the gate speed but also extend
decoherence time for a three-level structure. 相似文献