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								      本發(fā)明涉及磁共振技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及超低場(chǎng)移動(dòng)磁共振系統(tǒng)供電降噪裝置，包括公網(wǎng)電源接入模塊，公網(wǎng)電源接入模塊用于連接公共電網(wǎng)；控制器，控制器與磁共振譜儀通信連接，用于接收掃描觸發(fā)信號(hào)；離線電源模塊，離線電源模塊用于對(duì)磁共振系統(tǒng)進(jìn)行直接供電，離...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種共享通信總線的充電電路，旨在解決傳統(tǒng)充電方式需占用額外線纜空間、充電功率受限的問(wèn)題。通過(guò)復(fù)用通信總線實(shí)現(xiàn)充電功能，包括固態(tài)繼電器隔離模塊、電路分壓模塊及電源通路模塊。其中，固態(tài)繼電器隔離模塊實(shí)時(shí)檢測(cè)總線電壓，當(dāng)電壓超過(guò)閾值（≥...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種儲(chǔ)能柜的功率調(diào)節(jié)運(yùn)營(yíng)方法，通過(guò)儲(chǔ)能協(xié)調(diào)裝置先對(duì)其連接的多個(gè)儲(chǔ)能柜進(jìn)行儲(chǔ)能柜本身信息和工作運(yùn)行信息的獲取，接著，將得到的每個(gè)儲(chǔ)能柜的信息以廣播的形式轉(zhuǎn)為二層廣播數(shù)據(jù)播出，并定義為第一通信數(shù)據(jù)，并周期性的獲取每一個(gè)儲(chǔ)能柜的信息以進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種電動(dòng)汽車(chē)的自趨優(yōu)調(diào)度方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中方法包括：基于配電節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的電動(dòng)汽車(chē)在目標(biāo)時(shí)刻的響應(yīng)潛力構(gòu)建第一數(shù)學(xué)模型；基于電動(dòng)汽車(chē)在目標(biāo)時(shí)刻的實(shí)時(shí)電池荷電狀態(tài)邊界確定電動(dòng)汽車(chē)對(duì)應(yīng)的時(shí)間滿意度和價(jià)格滿意度；對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種計(jì)及負(fù)荷特性的負(fù)荷恢復(fù)方法及系統(tǒng)，該方法基于獲取的多個(gè)待恢復(fù)負(fù)荷的負(fù)荷特性信息計(jì)算負(fù)荷指標(biāo)體系中各負(fù)荷指標(biāo)值，并基于各負(fù)荷指標(biāo)值構(gòu)造正理想解，并計(jì)算多個(gè)待恢復(fù)負(fù)荷與正理想解的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)，基于多個(gè)待恢復(fù)負(fù)荷下各負(fù)荷指標(biāo)的權(quán)重...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種天軌減重步態(tài)訓(xùn)練系統(tǒng)的行走機(jī)構(gòu)的充電結(jié)構(gòu)，包括行走機(jī)構(gòu)上的兩個(gè)導(dǎo)電輪和導(dǎo)軌軌道上的兩個(gè)導(dǎo)電條，每個(gè)導(dǎo)電輪的下端均通過(guò)固定柱固定在安裝座上，安裝座的下端連接在L型彈簧片的頂部，還包括彈性拉件，彈性拉件的兩端分別與兩個(gè)安裝座連接...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例涉及天線技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種天線以及通信設(shè)備,所述天線包括基材層、輻射層、饋電組件和接地層，所述基材層包括相對(duì)設(shè)置的第一表面和第二表面，所述輻射層所述設(shè)置于所述第一表面，所述輻射層包括主輻射單元和多個(gè)次級(jí)輻射單元，所述多個(gè)次級(jí)輻...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于慢病知識(shí)圖譜及大模型的居民健康建議推薦方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于健康建議推薦技術(shù)領(lǐng)域，所述方法：響應(yīng)用戶(hù)的居民健康描述，通過(guò)Llama模型提取慢病健康關(guān)鍵詞；基于Bert模型對(duì)慢病健康關(guān)鍵詞編碼，再與慢病知識(shí)圖譜中實(shí)體詞...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及肺炎診斷領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多層式分層式重癥肺炎病原精準(zhǔn)診斷方法及系統(tǒng)，構(gòu)建醫(yī)學(xué)算法模型，并還原臨床診療思維邏輯過(guò)程，所述醫(yī)學(xué)算法模型為：圍繞微生物檢測(cè)及宿主信息兩大診斷核心數(shù)據(jù)，采用分層構(gòu)建方式，在微生物檢測(cè)污染干擾消除模型對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于改進(jìn)大模型的術(shù)前規(guī)劃方法及裝置，所述方法包括：獲取預(yù)訓(xùn)練大模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；基于預(yù)訓(xùn)練大模型構(gòu)建術(shù)前規(guī)劃模型；基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練所述術(shù)前規(guī)劃模型；根據(jù)訓(xùn)練后的術(shù)前規(guī)劃模型，生成與輸入醫(yī)學(xué)圖像對(duì)應(yīng)的術(shù)前規(guī)劃信...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N脊柱手術(shù)決策方法及裝置，所述方法包括：獲取病例知識(shí)庫(kù)和任一對(duì)象的脊柱醫(yī)學(xué)圖像；所述病例知識(shí)庫(kù)內(nèi)設(shè)置有病例圖像和對(duì)應(yīng)的手術(shù)規(guī)劃信息；從所述病例知識(shí)庫(kù)中選取與所述脊柱醫(yī)學(xué)圖像最接近的病例圖像；基于最接近的病例圖像的手術(shù)規(guī)劃信息，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種車(chē)載模組GCK信號(hào)邊沿同步的EMC噪聲抑制方法，其包括：S1、GCK驅(qū)動(dòng)timing優(yōu)化：將液晶屏GCK驅(qū)動(dòng)的timingtoGCK從min1.6us修改成min0us，使GCK信號(hào)的上升沿和下降沿同步，以抵消該信號(hào)在上升下...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于機(jī)器視覺(jué)的非機(jī)動(dòng)車(chē)逆行行為識(shí)別方法，包括以下步驟：步驟1、采用訓(xùn)練好的目標(biāo)檢測(cè)模型從獲取的每幀視頻中分別檢測(cè)得到非機(jī)動(dòng)車(chē)；步驟2、采用目標(biāo)跟蹤算法，對(duì)檢測(cè)得到的每個(gè)非機(jī)動(dòng)車(chē)在各幀視頻中位置進(jìn)行跟蹤；步驟3、根據(jù)每個(gè)非機(jī)動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種無(wú)人機(jī)激光除銹視覺(jué)輔助銹層RTK定位方法，包括以下步驟：在待拍攝位置正確安裝RTK移動(dòng)基站，根據(jù)RTK定位方法及其工作原理，獲取區(qū)域內(nèi)不同方位圖片的位置信息，得到含位置信息圖片集；通過(guò)深度學(xué)習(xí)方法，構(gòu)建深度學(xué)習(xí)視覺(jué)識(shí)別模型，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種對(duì)象識(shí)別方法、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取可見(jiàn)光圖像；對(duì)可見(jiàn)光圖像進(jìn)行光暈識(shí)別，得到光暈識(shí)別結(jié)果；基于光暈識(shí)別結(jié)果，確定可見(jiàn)光圖像的太陽(yáng)識(shí)別結(jié)果。上述方案，能夠?qū)崿F(xiàn)可見(jiàn)光圖像中太陽(yáng)的識(shí)別。
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)一種結(jié)石體積識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域的醫(yī)學(xué)影像，并基于所述醫(yī)學(xué)影像確定所述目標(biāo)區(qū)域中的參考結(jié)石區(qū)域；對(duì)所述參考結(jié)石區(qū)域進(jìn)行像素密度修正處理，得到目標(biāo)結(jié)石區(qū)域；基于所述目標(biāo)結(jié)石區(qū)域，確定結(jié)石體...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)一種結(jié)石識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域的醫(yī)學(xué)影像，并基于所述醫(yī)學(xué)影像確定所述目標(biāo)區(qū)域中的參考結(jié)石區(qū)域；對(duì)所述參考結(jié)石區(qū)域進(jìn)行處理，確定所述參考結(jié)石區(qū)域中包含的生理組織區(qū)域；將參考結(jié)石區(qū)域中的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于X線圖像生成的脊柱異常篩查方法及裝置，所述方法包括：獲取任一對(duì)象的脊柱可視圖像；獲取預(yù)訓(xùn)練的X線圖像生成模型；將脊柱可視圖像輸入X線圖像生成模型，得到對(duì)應(yīng)的脊柱X線圖像；將脊柱X線圖像輸入脊柱異常篩查模型，得到脊柱篩查結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，揭露一種多視圖牙冠修復(fù)模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：根據(jù)3D牙齒模型的正交投影數(shù)據(jù)計(jì)算多視圖深度圖像；利用預(yù)構(gòu)建的多視圖生成模型對(duì)多視圖深度圖像進(jìn)行初始修復(fù)，得到修復(fù)深度圖像；根據(jù)修復(fù)深度圖像計(jì)算多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種智能課程設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)，采集課程教材和習(xí)題冊(cè)的內(nèi)容，對(duì)所述內(nèi)容進(jìn)行預(yù)處理，生成題庫(kù)信息數(shù)據(jù)，采集學(xué)生歷史答題數(shù)據(jù)；對(duì)所述歷史答題數(shù)據(jù)進(jìn)行第一處理，生成作答結(jié)果，對(duì)所述作答結(jié)果和所述歷史答題數(shù)據(jù)進(jìn)行第二處理，得到試題難度分級(jí)，...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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