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          • 本申請(qǐng)涉及電池技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種電池組件和電池裝置,電池組件包括電芯組、冷卻板以及風(fēng)冷組。冷卻板,包括沿第一方向連接的固定部分和延伸部分,固定部分固定于電芯組的下方,延伸部分遠(yuǎn)離電芯組;延伸部分包括延長(zhǎng)單元和風(fēng)冷單元;延長(zhǎng)單元沿第一方向...
          • 本申請(qǐng)涉及一種包括復(fù)合集流體的銨離子電池及用電裝置。本申請(qǐng)的銨離子電池包括正極片、負(fù)極片以及間隔于所述正極片與負(fù)極片之間的隔膜;所述正極片包括正極復(fù)合集流體與設(shè)置于所述正極復(fù)合集流體一側(cè)或兩側(cè)表面的正極活性材料層;所述負(fù)極片包括負(fù)極復(fù)合集流...
          • 本發(fā)明涉及固態(tài)電池技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種復(fù)合正極材料及其制備方法,復(fù)合正極材料包括:內(nèi)核、以及由內(nèi)至外依次包覆在內(nèi)核表面的催化層和包覆層;內(nèi)核包括正極材料,正極材料為三元材料或富鋰錳基材料中的一種或多種;催化層包括雙氰胺;包覆層包括改性聚環(huán)...
          • 本發(fā)明揭示了一種空中走行搬送系統(tǒng)及運(yùn)輸控制系統(tǒng),其中空中走行搬送系統(tǒng)包括第一搬運(yùn)車,被配置為在空中軌道上移動(dòng)且僅能進(jìn)行一個(gè)料盒的搬運(yùn);第二搬運(yùn)車,被配置為在空中軌道上移動(dòng)且能夠同時(shí)進(jìn)行多個(gè)料盒的搬運(yùn);運(yùn)輸控制系統(tǒng),在接收到一個(gè)搬運(yùn)任務(wù)時(shí),確...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種小型斷路器,包括殼體,安裝在所述殼體上的手柄和安裝在所述殼體內(nèi)的觸頭支持總成,殼體內(nèi)還設(shè)有雙金屬片;所述觸頭支持總成包括觸頭支架,觸頭支架的一面設(shè)有鎖扣,且所述觸頭支架的另一面還設(shè)有安裝座和動(dòng)觸頭;安裝座內(nèi)設(shè)有第一扭簧;所述...
          • 本發(fā)明屬于導(dǎo)電漿料制備領(lǐng)域,具體公開(kāi)一種含氧化釕的導(dǎo)電漿料及其制備方法。該導(dǎo)電漿料以質(zhì)量百分比計(jì),包含40%?50%氧化釕、3.8%?5%碳納米管、5%?10%PbO?B2O3?SiO2...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N智能藥盒中藥物的耐受性評(píng)估系統(tǒng)及方法,通過(guò)分別從智能藥盒內(nèi)藥物的重量變化數(shù)據(jù)和目標(biāo)患者用藥后的生理信號(hào)中提取用藥行為特征向量和生理特征向量,進(jìn)而確定藥物耐受性評(píng)估的融合特征,根據(jù)融合特征結(jié)合藥物的代謝半衰期識(shí)別目標(biāo)患者用藥事...
          • 本公開(kāi)實(shí)施例涉及疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法,方法包括:獲取受試者的個(gè)體特征;將受試者的個(gè)體特征分別輸入多個(gè)基風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型,得到對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)概率值;將各個(gè)基風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型輸出的預(yù)測(cè)概率值作為受試者對(duì)應(yīng)的查詢點(diǎn)的坐標(biāo)值加入預(yù)測(cè)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N非侵入式電子病歷生成方法及系統(tǒng),涉及醫(yī)療信息化及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法獲取醫(yī)患對(duì)話音頻,經(jīng)說(shuō)話人角色區(qū)分和語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字后,基于自然語(yǔ)言處理模型提取結(jié)構(gòu)化病歷信息;將該信息與病歷規(guī)范比對(duì)以校驗(yàn)完整性,并在信息缺失時(shí)生成提示引導(dǎo)...
          • 本發(fā)明涉及材料物理性質(zhì)分析技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于溫度反饋的黏土水泥漿固化阻水性能動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括控制數(shù)據(jù)采集模塊、水化程度分析模塊、微觀結(jié)構(gòu)觀測(cè)模塊和阻水性能監(jiān)測(cè)模塊,所述控制數(shù)據(jù)采集模塊對(duì)目標(biāo)控制數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,所述水化程度分析模...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了面料抗菌性能評(píng)估方法及系統(tǒng),涉及抗菌數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該面料抗菌性能評(píng)估方法,包括獲取待評(píng)估樣品面料進(jìn)行細(xì)菌培養(yǎng)后的細(xì)菌數(shù)據(jù)集;基于細(xì)菌數(shù)據(jù)集對(duì)待評(píng)估樣品面料進(jìn)行初次評(píng)估,篩選出初次評(píng)估合格的初篩樣品面料;獲取初篩樣品面料的物理...
          • 本發(fā)明涉及多模態(tài)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于多模態(tài)大模型的食品營(yíng)養(yǎng)成分含量智能評(píng)估方法、系統(tǒng)、終端及存儲(chǔ)介質(zhì),所述方法包括:獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理,得到目標(biāo)多模態(tài)數(shù)據(jù);采用預(yù)訓(xùn)練的多模態(tài)大模型對(duì)目標(biāo)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取、特征對(duì)齊和...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的回聲消除降噪方法,涉及回聲降噪優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,用于解決回聲消除過(guò)程情感捕捉差的問(wèn)題;本發(fā)明通過(guò)結(jié)合時(shí)頻域變換、情感識(shí)別網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)模型,有效保留語(yǔ)音的情感信息,通過(guò)提取回聲語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)頻特征,使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與...
          • 本申請(qǐng)涉及演示用具領(lǐng)域,尤其是涉及一種胸部按壓訓(xùn)練模型,針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在無(wú)法判斷按壓位置是否正確,導(dǎo)致訓(xùn)練效果較差,且無(wú)法模擬在進(jìn)行按壓時(shí)人體的反應(yīng),導(dǎo)致按壓感受不真實(shí)的缺點(diǎn),現(xiàn)提出以下方案,其包括固定板;兩個(gè)支撐腿,均固定連接于所述固定...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于人工智能的低空安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及方法,涉及低空安全監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括空域劃分存儲(chǔ)模塊、目標(biāo)碰撞事件篩選模塊、深度區(qū)分模塊、碰撞風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)波動(dòng)率分析模塊和可疑碰撞節(jié)點(diǎn)響應(yīng)監(jiān)測(cè)模塊;空域劃分存儲(chǔ)模塊用于將歷史存儲(chǔ)各低空空域內(nèi)低空設(shè)備...
          • 本發(fā)明涉及交通控制系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)一種基于空地一體化數(shù)據(jù)的車輛人員管控方法及系統(tǒng),包括:構(gòu)建以唯一的、與地理坐標(biāo)無(wú)關(guān)的拓?fù)渎范螛?biāo)識(shí)符為基準(zhǔn)的數(shù)字地圖,地面單元感知并廣播與該標(biāo)識(shí)符綁定的交通流狀態(tài),空中單元?jiǎng)t接收該狀態(tài)信息并在其預(yù)置的拓?fù)涞?..
          • 本申請(qǐng)涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及采集數(shù)據(jù)的處理方法、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括:獲取目標(biāo)網(wǎng)站的采集數(shù)據(jù);如果目標(biāo)網(wǎng)站的采集數(shù)據(jù)包括圖片,則獲取目標(biāo)網(wǎng)站的采集數(shù)據(jù)包括的圖片的模糊程度;如果模糊程度小于等于預(yù)設(shè)的模糊程度閾值,則使用OC...
          • 駕駛?cè)俗⒁饬︻A(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)以及產(chǎn)品,屬于智能汽車駕駛?cè)俗⒁饬︻A(yù)測(cè)方法技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)在準(zhǔn)確性上仍然存在不足,容易受到噪聲的干擾,導(dǎo)致模型輸出不穩(wěn)定的問(wèn)題。生成隨機(jī)高斯噪聲圖像;生成運(yùn)動(dòng)模式圖;隨機(jī)高斯噪聲圖像進(jìn)行逆向...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了面向無(wú)人駕駛清掃車的實(shí)時(shí)工況三維動(dòng)態(tài)可視化監(jiān)控系統(tǒng),涉及無(wú)人駕駛清掃車工況監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,包括建模監(jiān)測(cè)模塊、區(qū)域劃分模塊、特征評(píng)估模塊、策略調(diào)控模塊以及可視記錄模塊;區(qū)域劃分模塊,在連續(xù)場(chǎng)景更新中存在模型遮擋殘留的情況下,提取存在...
          • 本發(fā)明涉及圖像分析技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種用于腦卒中患者復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的訓(xùn)練集擴(kuò)展方法,該方法包括:獲取由不同復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)下的歷史影像構(gòu)成的初始訓(xùn)練集;基于不同歷史影像之間的相似情況進(jìn)行聚類,并確定每個(gè)目標(biāo)簇對(duì)應(yīng)的復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí);對(duì)每個(gè)目標(biāo)簇內(nèi)的...
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