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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N二次電池、電池包及用電裝置。二次電池包括電芯，電芯包括正極極片，正極極片包括正極集流體和設(shè)于正極集流體至少一側(cè)表面的活性物質(zhì)層，正極集流體的活性物質(zhì)層中包括第一正極活性材料和第二正極活性材料，第一正極活性材料的電壓平臺(tái)與第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電位器技術(shù)領(lǐng)域，提供一種電位器及設(shè)備調(diào)節(jié)器，包括殼體，以及安裝在所述殼體內(nèi)的轉(zhuǎn)動(dòng)軸、電刷、電阻片和連接件；通過(guò)設(shè)置一體化的轉(zhuǎn)動(dòng)軸帶動(dòng)電刷轉(zhuǎn)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)電位器的轉(zhuǎn)動(dòng)變阻，同時(shí)配合密封蓋合的軸套和上蓋，將電刷、電阻片密封在安裝腔內(nèi)，此時(shí)將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種尿液中皮質(zhì)醇水平的檢測(cè)系統(tǒng)、檢測(cè)方法及應(yīng)用，涉及尿液中皮質(zhì)醇水平檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。檢測(cè)系統(tǒng)包括24h尿皮質(zhì)醇相關(guān)數(shù)據(jù)與尿皮質(zhì)醇相關(guān)性分析模塊；其中，24h尿皮質(zhì)醇相關(guān)數(shù)據(jù)與尿皮質(zhì)醇相關(guān)性分析模塊以監(jiān)測(cè)到的患者服用醋酸氫化可的松后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種植物的祖譜構(gòu)建方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)系統(tǒng)，所述方法包括：在獲取植物數(shù)據(jù)后，從植物數(shù)據(jù)提取特征數(shù)據(jù)，特征數(shù)據(jù)包括：種植土壤、植物時(shí)間、植物外觀和植物基因序列；根據(jù)種植土壤、植物時(shí)間和植物外觀從預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)庫(kù)查找若干個(gè)相關(guān)聯(lián)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及光學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種生物組織三維全信息圖譜的可視化方法，包括：利用各種生物可視化技術(shù)對(duì)生物組織進(jìn)行影像數(shù)據(jù)，電鏡數(shù)據(jù)，力學(xué)數(shù)據(jù)，蛋白分布，組學(xué)信息以及組織學(xué)染色圖像采集，通過(guò)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)處理，最后實(shí)現(xiàn)組織信息融合及數(shù)字...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種新的引導(dǎo)編輯系統(tǒng)。本發(fā)明開(kāi)發(fā)了一種雙條RNA策略，在使用一條介導(dǎo)切割的sgRNA的基礎(chǔ)上，引入與靶向鏈配對(duì)的輔助模板RNA（ActRNA:t）；在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步開(kāi)發(fā)出單條的靶向鏈編輯pegRNA（tsp?pegRNA），將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明具體涉及一種基于學(xué)生?教師網(wǎng)絡(luò)結(jié)合自編碼器的重力波光譜圖像異常檢測(cè)方法，包括：采集重力波光譜圖像數(shù)據(jù)，對(duì)重力波光譜圖像進(jìn)行預(yù)處理、維度壓縮；構(gòu)建學(xué)生?教師網(wǎng)絡(luò)與自編碼器結(jié)合的異常檢測(cè)模型；訓(xùn)練異常檢測(cè)模型，采用硬特征損失訓(xùn)練方法優(yōu)化學(xué)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于多尺度特征的無(wú)監(jiān)督異常檢測(cè)方法，提出基于多尺度特征自適應(yīng)無(wú)監(jiān)督檢測(cè)框架MSFA，對(duì)輸入圖像經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理后，提取多尺度中間特征圖，所有特征圖被展平并統(tǒng)一映射至固定維度，同時(shí)疊加位置編碼；對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本披露公開(kāi)了一種對(duì)預(yù)測(cè)植入支架后血管形變的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練的方法。包括：分別對(duì)獲取到的植入支架前的術(shù)前顱腦影像數(shù)據(jù)和植入支架后的術(shù)后顱腦影像數(shù)據(jù)進(jìn)行三維重建處理，得到術(shù)前血管模型和術(shù)后血管模型；將術(shù)后顱腦影像數(shù)據(jù)中支架的位姿信息映射至術(shù)前血...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供了一種基于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的變電站全景構(gòu)建系統(tǒng)及方法，其中，系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于進(jìn)行變電站全方位的數(shù)據(jù)采集，獲取變電站的精確數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理與建模模塊，用于對(duì)精確數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和優(yōu)化處理，并根據(jù)處理后的精確數(shù)據(jù)構(gòu)建變電站...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N圖像處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：對(duì)輸入的第一圖像進(jìn)行特征提取，得到第一圖像的圖像特征，第一圖像為低分辨率圖像；根據(jù)第一圖像的圖像特征，從第一圖像中確定M個(gè)圖像區(qū)域，并基于第一策略對(duì)M個(gè)圖像區(qū)域進(jìn)行第一圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種專利價(jià)值度評(píng)價(jià)系統(tǒng)，涉及專利價(jià)值評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，包括：所述數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集與專利相關(guān)的多維度數(shù)據(jù)；所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪、歸一化等預(yù)處理操作；所述評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算模塊，用于根據(jù)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)計(jì)算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于大數(shù)據(jù)的招標(biāo)與非招標(biāo)采購(gòu)智能轉(zhuǎn)換方法及系統(tǒng)，包括獲取招標(biāo)商的本次招標(biāo)數(shù)據(jù)；將所述本次招標(biāo)數(shù)據(jù)，輸入預(yù)先構(gòu)建的流標(biāo)概率預(yù)測(cè)模型進(jìn)行流標(biāo)預(yù)測(cè)，得到流標(biāo)概率；若所述流標(biāo)概率大于預(yù)設(shè)概率閾值，觸發(fā)非招標(biāo)采購(gòu)流程；在所述非招標(biāo)采購(gòu)流...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的庫(kù)存優(yōu)化方法，涉及庫(kù)存優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，解決了無(wú)法依據(jù)時(shí)效性和環(huán)境影響因素對(duì)軍用物資的庫(kù)存進(jìn)行有效優(yōu)化的問(wèn)題，包括依據(jù)截止使用日期和最早報(bào)廢時(shí)長(zhǎng)對(duì)庫(kù)存軍用物資進(jìn)行初步分析，依據(jù)存儲(chǔ)環(huán)境對(duì)臨期庫(kù)存軍用物資的環(huán)境...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)實(shí)施例公開(kāi)了一種鬧鐘提示時(shí)間的確定方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取設(shè)備的當(dāng)前位置；獲取從所述當(dāng)前位置到預(yù)設(shè)的目的地位置之間的一個(gè)或者多個(gè)路線的實(shí)時(shí)路況信息；基于所述實(shí)時(shí)路況信息，確定待選...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了分布式光伏出力的預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及分布式光伏技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括：獲取預(yù)測(cè)日對(duì)應(yīng)的分布式光伏出力歷史數(shù)據(jù)，利用預(yù)測(cè)模型輸出預(yù)測(cè)日分布式光伏出力的基礎(chǔ)預(yù)測(cè)結(jié)果；基于臺(tái)區(qū)灰塵的日增長(zhǎng)系數(shù)，預(yù)測(cè)得到預(yù)測(cè)日灰塵量；根據(jù)預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于地質(zhì)大數(shù)據(jù)的礦產(chǎn)預(yù)測(cè)方法與裝置，涉及礦產(chǎn)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：獲取待預(yù)測(cè)區(qū)域所在地區(qū)的相關(guān)元素含量數(shù)據(jù)，并采集待預(yù)測(cè)區(qū)域土壤中的相關(guān)元素含量，得到土壤元素含量數(shù)據(jù)；對(duì)待預(yù)測(cè)區(qū)域進(jìn)行區(qū)域劃分，基于土壤元素含量數(shù)據(jù)計(jì)算相關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及地下洞室施工技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種層狀巖體洞室開(kāi)挖參數(shù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化決策系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括建立巖層數(shù)據(jù)庫(kù)模塊、開(kāi)挖模擬模塊及優(yōu)化開(kāi)挖模型模塊。方法包括收集工程地質(zhì)條件、巖石力學(xué)性質(zhì)以及地應(yīng)力分布等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；通過(guò)三維地應(yīng)力測(cè)試和巖體滲透特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于動(dòng)態(tài)異周期加權(quán)指標(biāo)的機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法及裝置，所述方法包括：采集設(shè)備的當(dāng)前振動(dòng)數(shù)據(jù)；基于當(dāng)前振動(dòng)數(shù)據(jù)，根據(jù)兩個(gè)相鄰時(shí)間段內(nèi)振動(dòng)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的波形因子的加權(quán)疊加，得到預(yù)警指標(biāo)；若預(yù)警指標(biāo)大于預(yù)設(shè)的預(yù)警閾值，則發(fā)出預(yù)警信號(hào)；其...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于自編碼器與生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的電子鼻數(shù)據(jù)生成方法，包括：構(gòu)建電子鼻數(shù)據(jù)集S；構(gòu)建高斯混合嵌入生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型GMEGAN；通過(guò)電子鼻數(shù)據(jù)集S對(duì)高斯混合嵌入生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練；基于重構(gòu)采樣法或先驗(yàn)采樣法利用訓(xùn)練后的高斯混合嵌入...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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