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								      本發(fā)明提供一種液晶玻璃基板生產用液面測量裝置及測量方法，包括用于安裝在玻璃液容器一側的支撐架，玻璃液容器的頂部開設有與其內部相連通的通孔，且支撐架的一端延伸至通孔的上方。本發(fā)明通過伸縮機構、清理機構和限制機構的設計，通過伸縮機構使清理機構延...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于超聲輻射力的細胞力學特性測量系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)，包括：載物臺；聲表面波芯片，其包括工作區(qū)域；固定單元，其用于將所述聲表面波芯片固定在載物臺上、以及將活體淺表組織固定在所述聲表面波芯片的工作區(qū)域上；信號發(fā)生單元，其信號連接所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于聲紋特征的鋰電池故障監(jiān)測與預警系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)包括聲紋采集系統(tǒng)、數據處理系統(tǒng)和預警系統(tǒng)，所述聲紋采集系統(tǒng)包括多層級傳感器陣列通過滑軌/移動機構實現多維移動旋轉監(jiān)測；所述數據處理系統(tǒng)用于提取聲紋特征，通過深度學習模型識別...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N接口文件生成方法、裝置及存儲介質，涉及接口開發(fā)技術領域。接收與生成汽車開放系統(tǒng)架構接口的接口文件，關聯的自然語言描述；將自然語言描述輸入到預訓練的語義理解模型中，以提取生成接口文件需要的關鍵詞以及確定各個關鍵詞對應的語義類型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種構建工業(yè)軟件的方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質，屬于通信技術領域。其中，該方法包括：將三維四層的模型文件中單元維度的模型文件轉換為JSON文件，并根據JSON文件以拓撲結構關系顯示工作單元樹；通過工作單元樹的節(jié)點，從三維四...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種界面生成方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質，屬于通信技術領域。其中，該方法包括：獲取基于業(yè)務需求信息設計的模板文件；通過應用程序接口解析模板文件，提取模板文件中的文件元素和格式信息；文件元素包括下述中的至少一項：單元格輸入框...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于陣面光纖通道和現場總線的嵌入式MCU在線更新方法，以適用陣面新型基于光纖+現場總線的集散控制系統(tǒng)，提升系統(tǒng)維護效率。利用現有陣面光纖通道，通過數字板解析有效光纖數據，并轉發(fā)至控保節(jié)點，從而實現控保節(jié)點MCU組網獲取編程數...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于差分更新的儲能系統(tǒng)嵌入式軟件在線升級系統(tǒng)，涉及儲能系統(tǒng)嵌入式軟件在線升級系統(tǒng)領域。該基于差分更新的儲能系統(tǒng)嵌入式軟件在線升級系統(tǒng)，包括差分更新包的生成與存儲和客戶端差分更新流程，所述差分更新包的生成與存儲。該基于差分更新的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種剔除空調的電能表阻性負載識別方法，該方法包括：判斷負載為阻性負載后，使用空調剔除算法進一步判斷負載是否疑為空調，其中空調剔除算法具體為：在識別到阻性負載之后記錄負載接入時的功率值，以及接下來N秒內每秒的功率值；計算負載接入后N...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種折彎工件的樹結構模型生成方法、裝置、電子設備及介質。所述方法包括：根據折彎工件的三維模型的所有面信息，創(chuàng)建所述折彎工件的主節(jié)點；根據所述折彎工件的三維模型的所有面，獲取所述折彎工件的所有折彎節(jié)點；根據所述主節(jié)點的主平面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于有限元動態(tài)反饋的基坑開挖支護協同控制方法，包括如下步驟：步驟S1?：建立基坑支護有限元模型，定義土體小應變硬化土模型HSS本構參數及支護結構剛度，通過分步開挖模擬獲取初始位移場與應力場；?步驟S2?：基于模擬結果與現場監(jiān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于增量學習的雷達智能模型快速升級平臺，通過配置化方法直接采集雷達的實時網絡數據并進行解析處理，形成標準化的雷達訓練樣本；面向雷達裝備通過周期性自動化調度完成樣本的積累、模型的增量學習訓練、模型的推送，實現雷達智能化的快速迭...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的實施方式提供了一種資源推薦系統(tǒng)、方法、介質和計算設備。包括：數據采集及提取模塊，用于采集用戶數據，并根據所述用戶數據所屬的類別，提取用戶數據特征；模板推薦模塊，用于將資源數據特征和多個場景下的用戶數據特征抽象為公共上下文，并基于所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種新能源數據分析用智能優(yōu)化決策方法及系統(tǒng)，包括：采集多源新能源數據以及電力市場交易數據，并對多源新能源數據進行預處理；基于預處理后的多源新能源數據進行特征提取生成特征工程庫，基于多源異構數據通過時空權重計算，構建動態(tài)關聯規(guī)則；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種車輛模塊通用化率管理方法、系統(tǒng)、介質及產品，所述方法包括：獲取目標車輛的N個零件模塊的選型需求，將所述N個零件模塊中的每個零件模塊的選型需求與預設零件庫中的候選零件模塊進行匹配；基于匹配結果，從所述N個零件模塊中確定出目標零...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向汽車數字孿生工廠的數據集成管理方法及系統(tǒng)，涉及數據集成技術領域，包括，通過工業(yè)物聯網設備與邊緣計算節(jié)點，采集全要素實時數據流并進行預處理，利用知識圖譜構建語義映射規(guī)則，輸出多模態(tài)數據集；構建多尺度數字孿生模型，生成工廠狀...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種司機有責取消風險干預方法、裝置、計算機設備及介質，該方法包括：在司機前往接駕起點的過程中，定時獲取司機的行為特征。根據行為特征檢測司機的異常行為項目，根據司機的異常行為項目確定訂單取消風險分。根據訂單取消風險分確定風險等級，該...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機視覺與圖像處理技術領域，且公開了基于3D視覺的皮革表面紋理分析系統(tǒng)，包括3D視覺數據采集模塊、3D視覺數據分析模塊、預警模塊、皮革表面質量評估模塊、處理模塊和控制模塊，3D視覺數據采集模塊利用3D視覺系統(tǒng)對皮革表面進行全方位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種遙感圖像的兩階段配準方法及系統(tǒng)，首先通過預設的仿射變換參數回歸模塊，獲取參考圖像和待配準圖像之間的仿射變換參數，根據仿射變換參數對待配準圖像進行空間變換操作，得到粗配準的待配準圖像；然后計算參考圖像和粗配準的待配準圖像的可變形...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于張量學習的磁共振擴散微結構成像方法，包括：獲取擴散磁共振成像的密集采樣數據；通過擴散模型進行擬合，生成多個真實微結構參數；基于密集采樣數據，生成稀疏采樣數據；構建深度神經網絡模型，輸入稀疏采樣數據，輸出多個預測微結構參數；...
								
            
							
            
							
						
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