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								      本發(fā)明公開了一種基于電流?頻率雙反饋的可重構(gòu)多層疊電感器，包括繞組和多層疊鐵芯，所述繞組由多股利茲線繞制而成，用于通過工作電流并產(chǎn)生磁場(chǎng)；所述多層疊鐵芯由多個(gè)鐵芯層片和復(fù)合夾層交替堆疊成多層結(jié)構(gòu)；所述復(fù)合夾層包括電流響應(yīng)層、磁致伸縮層和頻率...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種基于圖像識(shí)別的電力光纜制備方法和系統(tǒng)，本發(fā)明涉及光纜制備技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括獲取電力光纜圖像和電力光纜鋪設(shè)的短期環(huán)境視頻；基于所述電力光纜圖像確定多個(gè)初步擠出壓力；基于所述電力光纜鋪設(shè)的短期環(huán)境視頻確定測(cè)試機(jī)器的振動(dòng)頻率序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及核反應(yīng)堆技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種壓水堆一回路的注鋅控制方法、裝置及電子設(shè)備。其中，方法包括：獲取當(dāng)前所述壓水堆一回路中與鋅置換反應(yīng)、鋅沉積反應(yīng)、鋅析出反應(yīng)各自相關(guān)的反應(yīng)參數(shù)信息，以及化容系統(tǒng)的參數(shù)信息；分別基于所述與鋅置換反應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)適用于遠(yuǎn)程醫(yī)療設(shè)備控制技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種遠(yuǎn)程醫(yī)療設(shè)備監(jiān)測(cè)方法，該方法包括：在第一終端設(shè)備與遠(yuǎn)程醫(yī)療設(shè)備的檢測(cè)設(shè)備之間發(fā)生通信連接時(shí)，在第一終端設(shè)備上顯示第一界面；響應(yīng)于對(duì)第一界面的多個(gè)界面元素的觸發(fā)操作，獲取與界面元素對(duì)應(yīng)的檢測(cè)信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于知識(shí)圖譜技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種基于語(yǔ)義對(duì)齊的中醫(yī)知識(shí)圖譜融合系統(tǒng)，包括多模態(tài)語(yǔ)義嵌入與實(shí)體對(duì)齊層、結(jié)構(gòu)嵌入與屬性融合的業(yè)務(wù)表示層、增強(qiáng)型TransR模型與知識(shí)圖譜構(gòu)建層、智能化規(guī)則引擎與沖突解決層、端到端自動(dòng)化流水線層、多任務(wù)學(xué)習(xí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種膿毒癥分型劃分方法、分型預(yù)測(cè)模型構(gòu)建、應(yīng)用方法及裝置，涉及機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，該方法包括獲取若干患者在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的中心靜脈氧飽和度和外周灌注指數(shù)；根據(jù)患者在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的中心靜脈氧飽和度和外周灌注指數(shù)計(jì)算并獲取每一患者在預(yù)設(shè)時(shí)間...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種動(dòng)態(tài)血流動(dòng)力學(xué)參數(shù)管理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：監(jiān)測(cè)血流動(dòng)力學(xué)參數(shù)；其中，血流動(dòng)力學(xué)參數(shù)至少包括：患者年齡、胸腔液體水平最大值、心臟指數(shù)、心臟指數(shù)的最大增加率、心肌收縮力的最大增加率；將血流動(dòng)力學(xué)參數(shù)輸入至預(yù)設(shè)的決策...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于智能康復(fù)設(shè)備控制的技術(shù)領(lǐng)域，涉及了術(shù)后肺功能康復(fù)訓(xùn)練的多參數(shù)反饋調(diào)控方法，包括：獲取患者的心電信號(hào)、呼吸信號(hào)、肢體運(yùn)動(dòng)信號(hào)；識(shí)別心電信號(hào)的心率波動(dòng)形態(tài)生成異常波動(dòng)時(shí)段，分析呼吸信號(hào)的吸氣相與呼氣相時(shí)間差生成呼吸節(jié)律紊亂的起始點(diǎn)；判...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及醫(yī)療人工智能、醫(yī)療健康信息化和自然語(yǔ)言處理的技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法、裝置及電子設(shè)備，用于改善疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方式的準(zhǔn)確率較低的問題。該方法包括：根據(jù)疑似患者的就診醫(yī)療信息對(duì)疑似患者的疾病類型進(jìn)行初次預(yù)測(cè)，獲得初次預(yù)測(cè)類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種吞咽障礙康復(fù)的輔助方案生成方法及系統(tǒng)，屬于醫(yī)療康復(fù)智能評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，用于解決吞咽訓(xùn)練路徑優(yōu)化差的問題；本發(fā)明通過多通道傳感設(shè)備采集吞咽過程中的肌電、舌壓、喉部圖像與聲學(xué)信號(hào)，構(gòu)建統(tǒng)一的多模態(tài)吞咽行為特征向量，結(jié)合預(yù)訓(xùn)練模型與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于康復(fù)訓(xùn)練技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種主動(dòng)式卒中康復(fù)輔助訓(xùn)練系統(tǒng)，其通過患者臨床評(píng)估數(shù)據(jù)生成個(gè)性化訓(xùn)練基線，參照訓(xùn)練基線引導(dǎo)患者通過康復(fù)設(shè)備協(xié)同執(zhí)行訓(xùn)練動(dòng)作，實(shí)時(shí)解析訓(xùn)練執(zhí)行效能評(píng)分、患者主動(dòng)運(yùn)動(dòng)特征及設(shè)備輔助表現(xiàn)特征，并根據(jù)雙特征實(shí)時(shí)交互...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種嬰幼兒爬行的關(guān)節(jié)角度預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于醫(yī)療人工智能領(lǐng)域，該方法包括：通過三維動(dòng)作捕捉系統(tǒng)采集嬰幼兒爬行關(guān)節(jié)坐標(biāo)，轉(zhuǎn)換為真實(shí)關(guān)節(jié)角度，利用時(shí)空雙判別器生成模擬數(shù)據(jù)，混合形成擴(kuò)展數(shù)據(jù)集；通過主成分分析提取姿勢(shì)協(xié)同矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于智慧醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了中藥治療的過敏性鼻炎哮喘綜合征病情監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)；包括：采集患者健康畫像與中醫(yī)診斷信息并進(jìn)行綜合辨析，得到中醫(yī)辨證結(jié)果；對(duì)患者健康畫像進(jìn)行分析，識(shí)別異常醫(yī)學(xué)指標(biāo)，基于異常醫(yī)學(xué)指標(biāo)進(jìn)行疾病診斷，并評(píng)估對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及臨床實(shí)驗(yàn)室數(shù)智化技術(shù)領(lǐng)域，其具體地公開了一種基于AI算法集市的檢驗(yàn)結(jié)果智能解釋方法，其過程包括構(gòu)建N種疾病數(shù)據(jù)集，并基于N種疾病數(shù)據(jù)集對(duì)N個(gè)AI疾病預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練以得到N個(gè)AI疾病預(yù)測(cè)模型。眾多疾病預(yù)測(cè)模型形成AI集市并應(yīng)用于真...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開基于大語(yǔ)言模型的建筑復(fù)合相變材料智能選配與優(yōu)化方法，屬于建筑節(jié)能與智能材料設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，收集基礎(chǔ)熱物性數(shù)據(jù)、建筑環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)和用戶需求數(shù)據(jù)；利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建基于深度Q網(wǎng)絡(luò)策略的智能模型，將生成的數(shù)據(jù)樣本整合熱物性數(shù)據(jù)庫(kù)中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于預(yù)設(shè)目標(biāo)孔隙參數(shù)生成三維孔隙原子模型的方法及系統(tǒng)，涉及石油工程與分子模擬技術(shù)領(lǐng)域，包括：接收目標(biāo)孔隙參數(shù)并準(zhǔn)備初始模型；基于目標(biāo)孔隙參數(shù)，在初始原子結(jié)構(gòu)模型內(nèi)部，程序化生成一條三維孔道中心路徑及沿該路徑變化的孔道截面尺寸...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及腫瘤基因突變技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于NGS平臺(tái)的腫瘤基因突變判讀方法，所述方法包括獲取待分析樣本的突變檢測(cè)結(jié)果，突變檢測(cè)結(jié)果包括至少一個(gè)候選突變與候選突變對(duì)應(yīng)的突變數(shù)據(jù)；根據(jù)突變檢測(cè)結(jié)果，判斷候選突變是否存在于預(yù)設(shè)名單中；若候...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N方言語(yǔ)音識(shí)別與轉(zhuǎn)換方法及裝置，該方法包括獲取方言語(yǔ)音輸入數(shù)據(jù)，利用Conformer模型提取局部特征和全局依賴關(guān)系，生成音頻特征序列。該序列輸入共享GRU編碼器，生成隱藏狀態(tài)序列，并行傳遞至方言文本與普通話文本的CTC解碼器。...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及空調(diào)領(lǐng)域，尤其涉及一種顯示屏亮度控制方法、裝置、空調(diào)、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法包括：獲取光敏值以及與空調(diào)的導(dǎo)風(fēng)板相關(guān)的參數(shù)；根據(jù)光敏值和與空調(diào)的導(dǎo)風(fēng)板相關(guān)的參數(shù)，利用預(yù)先設(shè)置的控制邏輯，確定目標(biāo)亮度并根據(jù)目標(biāo)亮度控制空調(diào)的顯示屏...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種顯示面板及其驅(qū)動(dòng)電路、顯示裝置，其中，顯示面板包括多條掃描線、多條數(shù)據(jù)線和陣列排布的子像素，子像素包括紅色子像素、綠色子像素和藍(lán)色子像素，每三行的子像素構(gòu)成像素組，每一像素組包括紅色子像素行、綠色子像素行和藍(lán)色子像素行，每?jī)蓚€(gè)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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