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          • 本發(fā)明提供了一種純化的蛋黃卵磷脂及其包括DMC純化的制備方法,使用環(huán)境友好型溶劑和條件,從而減少了對(duì)環(huán)境的影響。本發(fā)明還提供了一種脂質(zhì)乳劑,其包含通過本發(fā)明方法得到的純化的蛋黃卵磷脂。
          • 本發(fā)明提供了一種純化的蛋黃卵磷脂及其包括萃取的制備方法,通過使用特定的溶劑和條件,從而提高PC/PE比率,減少對(duì)環(huán)境的影響。本發(fā)明還提供了脂質(zhì)乳劑和腸外營(yíng)養(yǎng)產(chǎn)品,其包含通過本發(fā)明方法得到的純化的蛋黃卵磷脂。
          • 本發(fā)明屬于太陽(yáng)能電池技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種半透明有機(jī)太陽(yáng)能電池及其制備方法。本發(fā)明采用給體單元無規(guī)共聚的方法來降低聚合物的結(jié)晶度,致使在大幅度降低給體含量的同時(shí),光伏轉(zhuǎn)換效率PCE下降較小,能保持常規(guī)不透明器件的94%,器件的透過率提升較大,...
          • 本申請(qǐng)涉及固化涂料的領(lǐng)域,具體公開了一種用于鋼結(jié)構(gòu)表層的防護(hù)涂料及其制備方法。一種用于鋼結(jié)構(gòu)表層的防護(hù)涂料包括A組分和B組分,所述A組分所用原料包括以下重量份的組分:羥基含氟丙烯酸乳液20?30份,無機(jī)填料20?30份,雙酚A型環(huán)氧樹脂5?...
          • 本發(fā)明公開了一種基于SOM?GA?XGBoost混合模型的退役鉛酸蓄電池健康狀態(tài)估計(jì)方法,涉及退役鉛酸蓄電池健康狀態(tài)估計(jì)領(lǐng)域,通過測(cè)量退役鉛酸蓄電池的電化學(xué)阻抗譜,根據(jù)電化學(xué)阻抗譜曲線形狀建立合適的等效電路模型,利用等效電路模型擬合電化學(xué)阻...
          • 本發(fā)明公開一種基于陷波頻率自適應(yīng)滑移的彈性振動(dòng)抑制方法,根據(jù)地面模態(tài)試驗(yàn)獲取飛行器彈性振動(dòng)頻率的理論值ωL(t);根據(jù)ωL(t)的變化趨勢(shì),在主動(dòng)段中選擇a個(gè)頻率特征點(diǎn);設(shè)計(jì)陷波濾波器傳遞函數(shù)并設(shè)...
          • 本發(fā)明公開了一種大長(zhǎng)徑比飛行器的彈性頻率辨識(shí)與彈性振動(dòng)抑制方法,對(duì)慣導(dǎo)器件采集到的角速度信息進(jìn)行實(shí)時(shí)在線的彈性頻率辨識(shí),得到彈性振動(dòng)頻率當(dāng)前辨識(shí)值ω1;基于ω1對(duì)辨識(shí)結(jié)果進(jìn)行修正,獲取頻率辨識(shí)的迭...
          • 本發(fā)明涉及飛行器落速約束制導(dǎo)技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明提供了一種基于誤差動(dòng)力學(xué)的飛行器落速控制方法、設(shè)備和介質(zhì),能夠?qū)崿F(xiàn)有限時(shí)間收斂的閉環(huán)自適應(yīng)落速約束制導(dǎo),提高落速約束制導(dǎo)的魯棒性。本發(fā)明相比于經(jīng)典比例導(dǎo)引律、基于跟蹤飛行速度曲線進(jìn)行速度校正的方法...
          • 本發(fā)明屬于無人機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于虛擬擺放的無人機(jī)舞步拼接方法及系統(tǒng),包括以下步驟:S1:制作半流程舞步并上傳地面站;S2:在地面站加載半流程舞步并得到首幀投影;S3:現(xiàn)場(chǎng)擺放箱子,對(duì)1號(hào)飛機(jī)和每排首、尾箱里的第1架飛機(jī)上電;S4:根...
          • 本發(fā)明公開了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的黑木耳智能種植環(huán)境調(diào)控方法,涉及木耳種植技術(shù)領(lǐng)域;通過布局多種傳感器采集溫濕度等環(huán)境信息,對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理后,利用歷史數(shù)據(jù)建生長(zhǎng)模型;依模型與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),經(jīng)多目標(biāo)優(yōu)化制定調(diào)控決策,控制溫控等設(shè)備執(zhí)行;可遠(yuǎn)程監(jiān)控交互,存...
          • 本發(fā)明涉及軟件開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種自動(dòng)編譯方法、裝置、電子設(shè)備以及系統(tǒng),該方法包括:響應(yīng)于開發(fā)人員觸發(fā)的代碼修改指令,運(yùn)行預(yù)先構(gòu)建的自動(dòng)化腳本,以根據(jù)代碼修改指令,在Flutter框架的Flutter項(xiàng)目目錄中執(zhí)行編譯操作;將目標(biāo)Har...
          • 本發(fā)明涉及軟件開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序啟動(dòng)的方法、裝置、電子設(shè)備以及系統(tǒng),該方法包括:響應(yīng)于應(yīng)用程序的啟動(dòng)指令,根據(jù)應(yīng)用程序渲染所需參數(shù),創(chuàng)建并啟動(dòng)應(yīng)用程序?qū)?yīng)的Flutter引擎;將系統(tǒng)上下文綁定至Flutter引擎;初始化H...
          • 本發(fā)明公開了一種融合CS I幅度相位信息的智能手勢(shì)識(shí)別方法,屬于智能識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,S10:收集CS I數(shù)據(jù),包括幅度和相位信息;S20:解卷繞并校準(zhǔn)CS I相位數(shù)據(jù);S30:用3σ準(zhǔn)則去除CS I數(shù)據(jù)異常值;S40:小波分解去噪處理CS I...
          • 本申請(qǐng)涉及一種基于有限差分與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的電磁場(chǎng)量外推方法及裝置,方法包括:構(gòu)建以天線相位中心為球心的多層同心球面;分別在第一方向和第二方向上對(duì)每層同心球面進(jìn)行劃分,得到多個(gè)神經(jīng)元;根據(jù)每個(gè)元胞在第一方向上的電壓值和在第二方向上的電壓值,對(duì)...
          • 本發(fā)明提供一種基于AKF和SR?UPF的管道缺陷預(yù)測(cè)與評(píng)估方法及系統(tǒng),包括:獲取管道的觀測(cè)數(shù)據(jù);基于所述觀測(cè)數(shù)據(jù)通過預(yù)設(shè)的機(jī)理模型獲取管道缺陷的生長(zhǎng)規(guī)律;基于管道缺陷的生長(zhǎng)規(guī)律通過預(yù)設(shè)的隨機(jī)過程模型引入缺陷生長(zhǎng)過程中的隨機(jī)擾動(dòng),生成管道缺陷...
          • 本發(fā)明公開了一種基于貝葉斯定理的發(fā)電機(jī)絕緣壽命預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),屬于電力系統(tǒng)絕緣材料技術(shù)領(lǐng)域,包括:在每一次預(yù)測(cè)周期,通過至少兩種絕緣壽命預(yù)測(cè)方法對(duì)發(fā)電機(jī)絕緣壽命進(jìn)行預(yù)測(cè),得到每種方法的預(yù)測(cè)值;為每種方法設(shè)定相同的初始先驗(yàn)概率,根據(jù)預(yù)測(cè)值與先...
          • 本發(fā)明公開了一種機(jī)器學(xué)習(xí)增強(qiáng)的供水管網(wǎng)實(shí)時(shí)水力建模方法,包括獲取供水管網(wǎng)中各傳感器的位置編號(hào)以及對(duì)應(yīng)采集的歷史水力數(shù)據(jù);基于供水管網(wǎng)中傳感器的位置編號(hào)與采集周期中的時(shí)間節(jié)點(diǎn),構(gòu)建對(duì)應(yīng)每個(gè)監(jiān)測(cè)目標(biāo)的傳感器采樣矩陣,并將歷史水力數(shù)據(jù)填入對(duì)應(yīng)傳感...
          • 本發(fā)明屬于工業(yè)視覺相技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于視覺識(shí)別的自動(dòng)拆解來料階段線纜識(shí)別方法及系統(tǒng),為了解決線纜切割時(shí)對(duì)線芯材質(zhì)識(shí)別問題,通過二值化方法定義線纜圖像的檢測(cè)區(qū)域;對(duì)二值化區(qū)域進(jìn)行開運(yùn)算操作,達(dá)到消除圖像中的小型噪點(diǎn),同時(shí)保留圖像中大型物...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N標(biāo)注任務(wù)的準(zhǔn)確性評(píng)估方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,該標(biāo)注任務(wù)包括各個(gè)標(biāo)注文件,每個(gè)標(biāo)注文件中包括各個(gè)數(shù)據(jù)幀,該方法包括:確定各個(gè)數(shù)據(jù)幀各自在多個(gè)準(zhǔn)確率評(píng)估維度下的標(biāo)注準(zhǔn)確率,多個(gè)準(zhǔn)確率評(píng)估維度包括標(biāo)注框的位置準(zhǔn)確率、標(biāo)注框的屬...
          • 本發(fā)明公開了一種基于問題信息篩選的多模態(tài)抑郁癥識(shí)別方法和系統(tǒng),方法采用Token稀疏化方法動(dòng)態(tài)檢測(cè)信息量少的問題,包括:將文本模態(tài)問題或音頻模態(tài)問題作為多模態(tài)抑郁癥識(shí)別模型輸入的Token,并在訓(xùn)練過程中維護(hù)決策掩碼,用于指示刪除或保留To...
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