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          • 本發(fā)明屬于煙葉處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及的是一種高效打葉處理流水線。一種高效打葉處理流水線,包括二潤裝置,二潤裝置連接一級打葉機,一級打葉機連接一級篩分設備,一級篩分設備的碎料出口連接一級收集裝置,一級篩分設備的主料出口連接一打后五級風分器,一...
          • 本發(fā)明屬于煙葉處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及的是一種精準復烤生產(chǎn)線及其復烤方法。一種精準復烤生產(chǎn)線,包括貯葉柜,其連接篩分設備,篩分設備的細料出口連接第一復烤設備,篩分設備的粗料出口連接第二復烤設備,第一復烤設備與第二復烤設備并聯(lián)連接在打包設備上。...
          • 本申請?zhí)峁┮环N子波束的識別方法、裝置及電子設備,涉及無線技術(shù)領(lǐng)域,其中,所述方法包括:根據(jù)預先獲取的無線資源配置信息,確定采樣點歸屬的服務小區(qū),并識別所述服務小區(qū)中的采樣點對應的服務子波束;確定所述服務子波束中滿足預設的重疊覆蓋條件的目標子...
          • 本發(fā)明屬于MOS管驅(qū)動電路技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種抑制碳化硅MOSFET橋臂串擾的驅(qū)動電路。本發(fā)明提供了一種橋臂碳化硅MOSFET串擾抑制電路,在不影響器件開關(guān)速度的基礎上,利用三極管共基共集電極結(jié)構(gòu),兩晶體管基極和集電極電位相等,迫使各自發(fā)...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N驅(qū)動控制單元、驅(qū)動控制方法、電子設備和驅(qū)動系統(tǒng),其中的驅(qū)動控制單元包括控制器、驅(qū)動電路和電阻控制電路;控制器用于:采集電壓轉(zhuǎn)換裝置的運行參數(shù),基于運行參數(shù)向電阻控制電路輸出電阻控制信號;運行參數(shù)包括:端口電壓和/或端口電流;...
          • 本發(fā)明涉及一種電壓治理及可靠供電保障系統(tǒng),包括:混合型超級電容器儲能單元;變流單元,直流側(cè)與所述混合型超級電容器儲能單元相連,交流側(cè)與系統(tǒng)主回路相連,所述變流單元用于實現(xiàn)所述混合型超級電容器儲能單元的充放電運行;電源切換單元,設置在所述系統(tǒng)...
          • 本發(fā)明公開了一種可控輻射型交調(diào)互擾產(chǎn)物生成微帶天線陣列及設計方法,可控輻射型交調(diào)互擾產(chǎn)物生成微帶天線陣列包括:功分器、若干個貼片天線以及交調(diào)信號生成模塊;每一貼片天線的輸入端連接至功分器的一個輸出端,且每一貼片天線對應設置一個交調(diào)信號生成模...
          • 本申請公開了一種儲能柜,儲能柜包括:柜體,形成有容納空間,容納空間被配置為存放儲能裝置;探測器,被配置對柜體內(nèi)的環(huán)境狀況進行監(jiān)測,環(huán)境狀況監(jiān)測包括氫氣濃度監(jiān)測;控制器,控制器被配置為與探測器通信連接,控制器針對氫氣濃度設置有三個級別的預警值...
          • 本公開提供一種基于深度學習的醫(yī)學數(shù)據(jù)生成方法及相關(guān)設備。所述方法包括:獲取多個患者的初始病情數(shù)據(jù),對所述初始病情數(shù)據(jù)進行預處理得到樣本病情數(shù)據(jù);基于所述樣本病情數(shù)據(jù),對初始神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行結(jié)構(gòu)化剪枝處理得到剪枝優(yōu)化模型;基于所述樣本病情數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明涉及多囊卵巢綜合征預測方法及系統(tǒng),多囊卵巢綜合征預測方法包括獲取初始臉部圖像數(shù)據(jù);預處理初始臉部圖像數(shù)據(jù),生成標準臉部圖像數(shù)據(jù);輸入標準臉部圖像數(shù)據(jù)至訓練好的多囊卵巢綜合征預測模型,生成多囊卵巢綜合征預測結(jié)果。其優(yōu)點在于,無須患者去醫(yī)...
          • 皮質(zhì)神經(jīng)影像標志物在神經(jīng)遞質(zhì)圖譜映射方法和裝置,可以探究SCA患者皮層結(jié)構(gòu)與功能的異常模式,對這些異常進行功能性注釋,并分析其與特定生物學過程的關(guān)聯(lián)。方法包括:(1)獲取3D?FSPGR、GRE?SS?EPI序列;(2)影像數(shù)據(jù)預處理;(3...
          • 轉(zhuǎn)錄組學解析皮質(zhì)結(jié)構(gòu)與功能空間變異模式的方法及裝置,利用多模態(tài)成像探討SCA患者皮層結(jié)構(gòu)與功能的異常模式,結(jié)合Neuromaps工具箱與AHBA轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù),對這些異常進行功能性注釋,并分析其與特定生物學過程的關(guān)聯(lián),通過富集分析進一步識別與皮...
          • 本發(fā)明提出一種基于多模態(tài)MRI融合的T1增強圖像生成方法與系統(tǒng),該方法包括:對原始多模態(tài)MRI圖像進行處理依次得到配準后的多模態(tài)MRI圖像、軟掩膜嵌入、預處理的圖像數(shù)據(jù);利用預處理的圖像數(shù)據(jù)依次獲得全局特征、坐標系對齊后的特征和投影特征;將...
          • 本發(fā)明提供一種低光照圖像增強方法,屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明方法包括以下步驟:將原始RGB圖像轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間,獲得色度通道分量、飽和度通道分量以及亮度通道分量;對飽和度通道分量以及亮度通道分量進行增強處理,獲得飽和度通道增強分量以及...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N電動汽車路徑優(yōu)化方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì),屬于路徑優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,通過針對每個產(chǎn)品配送路徑的每個產(chǎn)品配送路段,確定目標電動汽車在每個產(chǎn)品配送路徑中的當前產(chǎn)品配送路段的目標充電需求狀態(tài),當目標充電需求狀態(tài)為目標充電狀態(tài)時,...
          • 本發(fā)明涉及一種代碼驅(qū)動的跨多樣結(jié)構(gòu)化知識統(tǒng)一推理的大語言模型智能體形成方法,所述方法包括以下步驟:步驟1,將表格、數(shù)據(jù)庫和知識圖譜類型的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為基于Pandas庫構(gòu)建的統(tǒng)一表征;步驟2,輸入查詢問題和統(tǒng)一表征,模型生成推理步驟和可執(zhí)...
          • 本申請?zhí)峁┗谀P皖A測控制的電路優(yōu)化方法、系統(tǒng)、裝置和介質(zhì),涉及集成電路設計技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:根據(jù)電路設計經(jīng)驗文檔和電路仿真數(shù)據(jù),構(gòu)建電路知識圖譜和仿真數(shù)據(jù)查找表;根據(jù)電路知識圖譜和仿真數(shù)據(jù)查找表,初始化設計點的搜索可行域,并進行多點探索...
          • 本發(fā)明提供了一種考慮變形與損傷的目標易損模型重構(gòu)方法及系統(tǒng),包括:通過初始化點、面毀傷元以及目標易損模型,判別點、面毀傷元與目標先后接觸關(guān)系計算多種毀傷元復合毀傷效果。通過點、面毀傷元對部件、次生毀傷物質(zhì)的毀傷效果進行目標的毀傷程度計算,更...
          • 本發(fā)明公開了一種船體開孔邊界條件分析計算方法,屬于船舶技術(shù)領(lǐng)域;包括步驟S1,記錄船體在不同工況下的吃水深度;步驟S2,建立船體的開孔處吃水深度與船艏艙裝載總量、船艉艙裝載總量之間的數(shù)學模型;步驟S3,將不同浮態(tài)下的船艏艙裝載總量以及開孔處...
          • 本申請屬于光譜分析與模式識別技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于多尺度特征融合的拉曼光譜識別方法及系統(tǒng),該方法包括:對拉曼光譜信息進行分塊投影,得到局部特征信息;基于簡化多頭注意力機制對局部特征信息進行全局特征提取,得到完整的光譜信息;利用金字塔型結(jié)構(gòu)...
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