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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種以細(xì)鋅粉從鋅濕法冶煉的銦萃余液中富集回收鍺的方法，包括以下步驟：一段富集：向銦萃余液中加入沉鍺渣反應(yīng)，隨后加入細(xì)鋅粉對(duì)鍺進(jìn)行富集，富集完成后過(guò)濾得到富集液和鍺精礦；其中，銦萃余液中的鍺含量為50mg/L?300mg/L，細(xì)鋅...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種利用冰醋酸和氧化鉛去除鋅濕法冶煉鋅溶液中鉈的方法，涉及凈化除鉈技術(shù)領(lǐng)域。包括：活化劑制備：在溫度50℃?65℃下，按冰醋酸和氧化鉛質(zhì)量比(0.532?0.545):1，把氧化鉛加入醋酸溶液中攪拌活化，得到活化劑；其中，所述醋...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種新能源汽車(chē)結(jié)構(gòu)件用高強(qiáng)韌鋁型材及其生產(chǎn)方法，鋁型材由以下質(zhì)量百分比的成分組成：Mg 0.84?0.89％，Si0.56?0.60％，Cu 0.17?0.22％，Cr 0.09?0.14％，Ti 0.005?0.01％，F(xiàn)e≤...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及鋰電池技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種導(dǎo)電碳纖維磷酸錳鐵鋰復(fù)合材料及制備方法。該方法采用靜電紡絲法制備導(dǎo)電碳纖維，將導(dǎo)電碳纖維與鋰源、磷源、鐵源和錳源通過(guò)溶劑熱法原位制備得到復(fù)合材料。該方法采用三維連續(xù)的導(dǎo)電碳纖維網(wǎng)絡(luò)對(duì)LMFP進(jìn)行改...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種磁力式壓縮空氣儲(chǔ)能系統(tǒng)，包括氣罐和氣泵，所述氣泵上安裝有進(jìn)出組件，所述進(jìn)出組件包括出管和吸管，所述氣泵上安裝有傳動(dòng)組件，所述傳動(dòng)組件包括磁盤(pán)一和磁盤(pán)二，所述磁盤(pán)二上安裝有通氣組件，所述通氣組件包括風(fēng)道和連管，所述風(fēng)道上安裝有轉(zhuǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種室外環(huán)境大氣污染物濃度在線(xiàn)監(jiān)測(cè)裝置，涉及監(jiān)測(cè)裝置領(lǐng)域。一種室外環(huán)境大氣污染物濃度在線(xiàn)監(jiān)測(cè)裝置，包括支撐殼體，還包括：支撐殼體上固定連接有限位柱，限位柱上滑動(dòng)連接有支撐柱，支撐柱上滑動(dòng)連接有升降柱；升降柱上固定連接有升降套殼，...
								
            
							
            
							
						
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								      一種懸索橋索夾內(nèi)孔測(cè)量方法，所述懸索橋索夾內(nèi)孔測(cè)量方法包括以下步驟：第一步、先獲取索夾內(nèi)孔直徑的加工尺寸和偏差值，以得到索夾內(nèi)孔直徑的測(cè)量基準(zhǔn)尺寸；第二步、先根據(jù)索夾直徑的測(cè)量基準(zhǔn)尺寸，以得到測(cè)量裝置中測(cè)量桿的長(zhǎng)度，然后獲取索夾的內(nèi)孔深度，...
								
            
							
            
							
						
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								      一種懸索橋索夾內(nèi)孔測(cè)量裝置，包括夾持組件、測(cè)量桿、第一測(cè)頭、第二測(cè)頭、連接座、滑動(dòng)柱與測(cè)量柱；所述第二測(cè)頭、第一測(cè)頭分別抵接在索夾的內(nèi)壁左右兩側(cè)，第一測(cè)頭遠(yuǎn)離索夾內(nèi)壁的一端與測(cè)量桿的一端連接，測(cè)量桿的另一端與連接座的一端連接，連接座的內(nèi)腔中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種加熱盤(pán)測(cè)溫裝置及方法，旨在解決現(xiàn)在的半導(dǎo)體加熱盤(pán)沒(méi)有專(zhuān)用的測(cè)溫裝置，半導(dǎo)體加熱盤(pán)測(cè)溫操作不便，測(cè)量精準(zhǔn)度受環(huán)境影響大的不足。該發(fā)明包括測(cè)溫筒，測(cè)溫筒上安裝筒蓋使測(cè)溫筒內(nèi)形成測(cè)溫腔，測(cè)溫腔內(nèi)安裝支撐柱，支撐柱實(shí)現(xiàn)對(duì)加熱盤(pán)的支撐...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種用于高分寬幅星載SAR雷達(dá)條帶模式和TOPS模式的成像處理方法，包括：對(duì)距離脈沖壓縮后的回波數(shù)據(jù)在距離向進(jìn)行距離時(shí)域重采樣、相位補(bǔ)償和距離向快速傅里葉變換處理，得到目標(biāo)場(chǎng)景反射函數(shù)的二維傅里葉變換的離散采樣；通過(guò)距離和方位兩...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于隨機(jī)森林的TSP與TEM融合隧道判水方法。所述方法包括：首先，對(duì)已開(kāi)挖段采用隧道地震波預(yù)報(bào)法和瞬變電磁法進(jìn)行地質(zhì)探測(cè)，獲取TSP數(shù)據(jù)和TEM數(shù)據(jù)；之后，對(duì)所述TSP數(shù)據(jù)和TEM數(shù)據(jù)分別進(jìn)行歸一化融合預(yù)處理，按照實(shí)際開(kāi)挖情況...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于注意力機(jī)制與頻域融合的臨近降水預(yù)報(bào)方法和系統(tǒng)，屬于天氣預(yù)報(bào)的技術(shù)領(lǐng)域，包括：構(gòu)建雷達(dá)回波序列樣本數(shù)據(jù)集；構(gòu)建臨近降水預(yù)報(bào)模型；采用雷達(dá)回波序列樣本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練臨近降水預(yù)報(bào)模型；采用完成訓(xùn)練的臨近降水預(yù)報(bào)模型進(jìn)行雷達(dá)回波數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多參數(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的電腦耦合器電源線(xiàn)監(jiān)控系統(tǒng)，包括傳感器模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、主控單元、通信模塊、用戶(hù)界面模塊、電源管理模塊、執(zhí)行模塊和數(shù)據(jù)分析與存儲(chǔ)模塊，本發(fā)明通過(guò)集成多傳感器和多模塊協(xié)同工作，對(duì)電源線(xiàn)狀態(tài)的全面監(jiān)控和智能管...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種考慮動(dòng)力學(xué)限制的云凝結(jié)核計(jì)數(shù)器過(guò)飽和比標(biāo)定方法，包括以下步驟：獲取單一粒徑分布的硫酸銨氣溶膠，計(jì)算得到分粒徑活化率；S2：基于分粒徑活化率的數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)學(xué)擬合方法確定中點(diǎn)活化率粒徑，計(jì)算獲得未經(jīng)修正的過(guò)飽和比數(shù)值；S3：計(jì)算得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及功率預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其是指一種光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)。本發(fā)明所述的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)方法，為了彌補(bǔ)啟發(fā)式算法的缺陷，提出了一種基于BWO優(yōu)化的VMD?KELM光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)模型；該模型結(jié)合了VMD(變分模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種用于社交媒體評(píng)論的多模態(tài)情感分析與理解方法，包括有從輸入的社交媒體評(píng)論截圖中分別提取文本情感特征、表情情感特征以及圖片情感特征，并將上述情感特征融合形成多模態(tài)數(shù)據(jù)情感特征；分類(lèi)模型對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)情感特征進(jìn)行情感分析，得到該評(píng)論...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于智能測(cè)釬網(wǎng)絡(luò)的遺址監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及方法，涉及遺址保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，系統(tǒng)包括智能測(cè)釬單元、數(shù)據(jù)處理平臺(tái)和通信模塊；所述智能測(cè)釬單元包括GNSS定位模塊(1)、高程傳感器(2)、復(fù)合外殼結(jié)構(gòu)(3)、環(huán)境傳感器(4)、土壤濕度傳感器(5...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的復(fù)合絕緣子剩余壽命預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，包括：獲取不同運(yùn)行年限和不同環(huán)境條件下的復(fù)合絕緣子樣本，并基于所述運(yùn)行年限確定剩余壽命；對(duì)復(fù)合絕緣子樣本進(jìn)行測(cè)試，以獲取性能參數(shù)數(shù)據(jù)；基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法確定復(fù)合絕緣子剩余壽命預(yù)測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種面向動(dòng)態(tài)多模態(tài)上下文的情感自適應(yīng)語(yǔ)言生成方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法通過(guò)整合多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與情感條件語(yǔ)言生成技術(shù)，通過(guò)多模態(tài)特征提取、動(dòng)態(tài)上下文融合、情感條件語(yǔ)言生成、多任務(wù)聯(lián)合優(yōu)化和生成一致性驗(yàn)證等五個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)從多模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及微網(wǎng)運(yùn)行技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于萬(wàn)有引力算法的微網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，其中，方法包括：基于萬(wàn)有引力搜索算法在D維搜索空間中隨機(jī)生成多個(gè)物體初始位置，獲取原始解群體；利用反向?qū)W習(xí)機(jī)制對(duì)原始解群體優(yōu)化處理，生成反向解群體...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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