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								      本發(fā)明涉及一株具有窄譜抑菌活性的食竇魏斯氏菌，所述食竇魏斯氏菌的命名為食竇魏斯氏菌(Weissella cibaria)B4，保藏于廣東省微生物菌種保藏中心，保藏編號(hào)為GDMCC NO.65903，保藏地址為廣州市先烈中路100號(hào)大院59號(hào)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于隧道施工技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種考慮清渣區(qū)域人員預(yù)警的TBM清渣機(jī)器人的清渣路徑規(guī)劃方法及清渣系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)裝置。該方法包括：S1、獲取清渣作業(yè)區(qū)域的積渣分布信息和人員狀態(tài)信息；人員包括移動(dòng)人員和原地活動(dòng)人員；S2、將移動(dòng)人員的狀態(tài)信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種柔性氣體傳感器及其制備方法、可穿戴電子設(shè)備，其中，制備方法包括：通過(guò)化學(xué)氣相沉積法制備單層MoS2薄膜；通過(guò)水熱法制備單斜相WO3納米片；將單層MoS2...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種提升自動(dòng)夾具移除軟件于低頻段去嵌精度的方法，確定測(cè)試夾具的電氣延時(shí)是否大于信號(hào)上升時(shí)間的設(shè)定倍數(shù)，若不滿(mǎn)足條件，則為測(cè)試夾具模型添加與系統(tǒng)阻抗匹配的理想傳輸線(xiàn)模型以進(jìn)行電氣延長(zhǎng)，基于修正后的參數(shù)數(shù)據(jù)，執(zhí)行去嵌運(yùn)算提取待測(cè)物的去...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了鋰電池技術(shù)領(lǐng)域的一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和ECM的電池模擬方法及系統(tǒng)，方法包括如下步驟：步驟S1、基于等效電路模塊、編碼器以及解碼器創(chuàng)建一電池模擬模型；所述編碼器以及解碼器均基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建；步驟S2、設(shè)定所述電池模擬模型的損失函數(shù)；步...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種機(jī)動(dòng)車(chē)及儲(chǔ)能載具用動(dòng)力電池放電系統(tǒng)和放電方法。所述機(jī)動(dòng)車(chē)及儲(chǔ)能載具用動(dòng)力電池放電系統(tǒng)包括連接線(xiàn)束、電子負(fù)載和管理模塊，所述連接線(xiàn)束替換所述整車(chē)線(xiàn)束中針對(duì)所述充電開(kāi)關(guān)的控制線(xiàn)束，所述電子負(fù)載連接到所述充電接口，所述管理模塊以控制...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種多任務(wù)啟動(dòng)方法、多任務(wù)啟動(dòng)裝置、嵌入式實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。本申請(qǐng)實(shí)施方式的多任務(wù)啟動(dòng)方法包括：構(gòu)建多個(gè)任務(wù)的任務(wù)信息規(guī)劃表；基于任務(wù)信息規(guī)劃表，確定多個(gè)有向圖，其中，每一有向圖包括多個(gè)任務(wù)中的至少部分；對(duì)多個(gè)有...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及主板測(cè)試設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種工業(yè)電腦主板測(cè)試裝置，包括測(cè)試機(jī)主體，測(cè)試機(jī)主體的內(nèi)腔設(shè)置有氣缸，氣缸內(nèi)腔設(shè)置有活塞桿，活塞桿的底端固定連接有連接架，連接架的兩端外表面固定連接有限位桿，本發(fā)明通過(guò)夾具組件能夠根據(jù)電腦主板的規(guī)格...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種問(wèn)答方法、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，問(wèn)答方法包括：獲取第一知識(shí)集，第一知識(shí)集包括至少一個(gè)文本樹(shù)，文本樹(shù)包括若干非葉子節(jié)點(diǎn)和若干葉子節(jié)點(diǎn)，非葉子節(jié)點(diǎn)用于存儲(chǔ)層級(jí)標(biāo)題，葉子節(jié)點(diǎn)用于存儲(chǔ)文本段落；對(duì)各文本樹(shù)，遍歷文本樹(shù)中的各非葉子節(jié)點(diǎn)，確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)與信號(hào)處理交叉技術(shù)領(lǐng)域，提供一種結(jié)合CEEMD與自適應(yīng)小波包閾值函數(shù)的GNSS隧道口邊坡形變時(shí)序降噪方法、系統(tǒng)與介質(zhì)，該方法綜合CEEMD和小波包自適應(yīng)的優(yōu)點(diǎn)，使用混合熵分界、自適應(yīng)閾值、動(dòng)態(tài)平滑和多路徑補(bǔ)償?shù)奶幚恚?..
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種配電臺(tái)區(qū)儲(chǔ)能負(fù)荷的動(dòng)態(tài)辨識(shí)方法及系統(tǒng)，包括：實(shí)時(shí)地對(duì)配電臺(tái)區(qū)當(dāng)前的電力數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，并進(jìn)行預(yù)處理，以獲取電力實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)；獲取歷史電力數(shù)據(jù)，利用長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM模型對(duì)所述歷史電力數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序特征的分析，并基于所述時(shí)序特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于相似度計(jì)算的圖形?模型融合方法，涉及數(shù)據(jù)處理和融合技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中不同廠(chǎng)站或不同數(shù)據(jù)源頭之間的數(shù)據(jù)難以?xún)H憑借站內(nèi)唯一標(biāo)識(shí)符來(lái)進(jìn)行名稱(chēng)匹配，無(wú)法保證融合和共享的準(zhǔn)確性的問(wèn)題。本發(fā)明首先獲取廠(chǎng)站拓展鄰接矩陣，然后判...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)提供了一種中轉(zhuǎn)往返出行方案推薦方法及程序產(chǎn)品。該方法應(yīng)用于旅游出行服務(wù)平臺(tái)，包括：基于第一類(lèi)交通工具的第一班次信息和第二類(lèi)交通工具的第二班次信息，生成中轉(zhuǎn)往返出行方案庫(kù)；其中，該中轉(zhuǎn)往返出行方案庫(kù)中的中轉(zhuǎn)往返出行方案指示：去程和返程...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于擴(kuò)散概率模型的SAR影像降噪方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取待處理的含有噪聲的SAR影像；將含有噪聲的SAR影像輸入至預(yù)先訓(xùn)練完成的SAR影像降噪模型中，得到降噪后的SAR圖像；其中，SAR影像降噪模型是基于改...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種工業(yè)產(chǎn)品異常檢測(cè)方法和相關(guān)裝置。其中，方法包括：獲取工業(yè)產(chǎn)品圖像；對(duì)工業(yè)產(chǎn)品圖像進(jìn)行圖像掩碼處理，生成掩碼特征圖像；將掩碼特征圖像輸入到特征提取模塊中確定工業(yè)產(chǎn)品圖像中的異常區(qū)域，根據(jù)計(jì)算得到的異常得分不斷優(yōu)化平衡特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種骨小梁的參數(shù)確定方法、裝置及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法能夠獲取掃描部位的三維圖像，并確定掃描部位的骨骼在三維圖像中的位置，隨后基于骨骼的位置確定骨小梁在三維圖像中的位置，繼而基于骨小梁的位置獲取三維圖像的感興...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種目標(biāo)動(dòng)畫(huà)的生成方法、裝置和電子設(shè)備，通過(guò)第一相機(jī)拍攝包括目標(biāo)模型的三維場(chǎng)景以形成三維分段動(dòng)畫(huà)；根據(jù)預(yù)設(shè)動(dòng)畫(huà)內(nèi)容和模型貼圖尺寸，制作生成動(dòng)畫(huà)序列幀；將動(dòng)畫(huà)序列幀制作生成目標(biāo)模型對(duì)應(yīng)的模型貼圖，根據(jù)預(yù)設(shè)位置，將模型貼圖應(yīng)用于完成...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種目標(biāo)圖像生成方法、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取隨機(jī)特征向量、期望對(duì)象類(lèi)別以及期望對(duì)象姿態(tài)信息；根據(jù)隨機(jī)特征向量、期望對(duì)象類(lèi)別以及期望對(duì)象姿態(tài)信息確定目標(biāo)特征向量；將目標(biāo)特征向量輸入圖像生成模型中，得到圖像生成模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種基于便攜式采集設(shè)備的人臉圖像合規(guī)檢測(cè)方法，包括：基于便攜式采集設(shè)備，獲取待測(cè)人臉圖像，并對(duì)待測(cè)人臉圖像進(jìn)行亮度特征提取，得到目標(biāo)平均亮度、目標(biāo)峰值亮度和高亮度占比，然后根據(jù)目標(biāo)平均亮度、目標(biāo)峰值亮度和高亮度占比確定綜合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種通過(guò)人類(lèi)語(yǔ)音匹配數(shù)字人偶形像手部動(dòng)作的方法和系統(tǒng)，包括步驟：S1，采集包含不同語(yǔ)音指令的語(yǔ)音數(shù)據(jù)以及相對(duì)應(yīng)的數(shù)字人偶手部動(dòng)作數(shù)據(jù)，進(jìn)行配對(duì)標(biāo)注處理；S2，對(duì)語(yǔ)音數(shù)據(jù)和手部動(dòng)作數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，轉(zhuǎn)換為特征向量；S3，將數(shù)據(jù)集劃分...
								
            
							
            
							
						
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