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								      本公開提供了一種晶體管及其制作方法，屬于半導(dǎo)體器件領(lǐng)域。所述晶體管包括：溝道層、勢(shì)壘層、帽層、插入層、P?GaN層、源極、漏極、鈍化層、刻蝕阻擋層和柵極；所述勢(shì)壘層、所述帽層和所述插入層、所述鈍化層依次層疊在所述溝道層上，所述勢(shì)壘層、所述帽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多參考融合驅(qū)動(dòng)人體視頻生成方法及相關(guān)設(shè)備，本發(fā)明構(gòu)建了一個(gè)雙網(wǎng)絡(luò)框架，包含五個(gè)主要組件：姿態(tài)引導(dǎo)器、參考網(wǎng)絡(luò)、去噪網(wǎng)絡(luò)、多參考融合模塊和參考分?jǐn)?shù)網(wǎng)絡(luò)。其中，姿態(tài)引導(dǎo)器負(fù)責(zé)從輸入的姿態(tài)序列中提取姿態(tài)特征；參考網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)從輸入的一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種星載重構(gòu)數(shù)據(jù)保存與轉(zhuǎn)發(fā)的方法及系統(tǒng)，包括：步驟S1：在采集傳輸單元CTU的SDRAM建立第一緩沖區(qū)Buff1和第二緩沖區(qū)Buff2；步驟S2：將上注的原始重構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)校驗(yàn)，校驗(yàn)通過后，將原始重構(gòu)數(shù)據(jù)全部拷貝到第一緩沖區(qū)B...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種智能配電室監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：基于歷史數(shù)據(jù)分布特征從多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)預(yù)測(cè)模型中確定目標(biāo)預(yù)測(cè)模型；其中，歷史數(shù)據(jù)分布特征為目標(biāo)設(shè)備的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)在時(shí)間軸上的數(shù)據(jù)分布特征，目標(biāo)設(shè)備為配電室中的設(shè)備，多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及新能源技術(shù)領(lǐng)域，特別是光伏與風(fēng)能的高比能鋰離子電池儲(chǔ)能系統(tǒng)及其方法。系統(tǒng)包括光伏面板和垂直軸風(fēng)力發(fā)電機(jī)組成的發(fā)電模塊，用于轉(zhuǎn)換太陽能和風(fēng)能為電能；高比能磷酸錳鐵鋰電池組成的儲(chǔ)能模塊，用于電能的存儲(chǔ)與釋放；控制模塊負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集與能量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開基于混合儲(chǔ)能的微電網(wǎng)建模仿真與控制方法及系統(tǒng)，屬于微電網(wǎng)控制領(lǐng)域；基于混合儲(chǔ)能的微電網(wǎng)建模仿真與控制方法包括：構(gòu)建基于混合儲(chǔ)能的微電網(wǎng)模型，包括：光伏單元、單向DC?DC變換器、超級(jí)電容、雙向DC?DC變換器、鋰電池、PI控制器以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及鋰電池回收技術(shù)領(lǐng)域，公開一種鋰電池回收加工機(jī)床，包括防爆箱、機(jī)殼、刀具和沿X方向和Y方向移動(dòng)設(shè)置的夾具機(jī)構(gòu)，刀具用于拆解置于夾具機(jī)構(gòu)上的鋰電池，機(jī)殼上連接有輸送橋，防爆箱的箱口位于輸送橋的一端下方；夾具機(jī)構(gòu)包括底板、設(shè)置在底板上的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及針對(duì)醫(yī)學(xué)量表的識(shí)別方法及識(shí)別設(shè)備，通過使用字符掃描識(shí)別，自動(dòng)化處理評(píng)估量表，減少了醫(yī)生手工分析的步驟，提高了數(shù)據(jù)處理的速度和效率，增強(qiáng)了對(duì)患者隱私的保護(hù)。對(duì)評(píng)估量表進(jìn)行校驗(yàn)碼驗(yàn)證，提高對(duì)評(píng)估量表上用于辨認(rèn)評(píng)估量表有效性的校驗(yàn)碼的識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種追溯EML COC和EML TO測(cè)試數(shù)據(jù)的方法及系統(tǒng)，包括：S1，通過COC測(cè)試設(shè)備與圖像識(shí)別設(shè)備，得到COC測(cè)試數(shù)據(jù)與COC標(biāo)識(shí)信息；S2，通過高精度打標(biāo)設(shè)備在TO封裝底座的側(cè)面表面進(jìn)行二次旋轉(zhuǎn)打標(biāo)，得到TO標(biāo)識(shí)信息與二維...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種循環(huán)水養(yǎng)殖池魚群生物量評(píng)估方法，先通過步驟S1和S2獲取聲吶對(duì)循環(huán)水養(yǎng)殖池每一圈旋轉(zhuǎn)掃描所對(duì)應(yīng)的聲吶圖像，并基于圖像識(shí)別提取到的每一幅聲吶圖像中每一條被識(shí)別養(yǎng)殖魚的空間三維坐標(biāo)，再通過步驟S3過濾被識(shí)別養(yǎng)殖魚坐標(biāo)點(diǎn)中因重復(fù)識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于單線圖的配網(wǎng)線路異常點(diǎn)定位方法，所述定位方法具體為：篩選目標(biāo)配網(wǎng)線路的單線圖，并對(duì)篩選出的單線圖進(jìn)行圖像識(shí)別；對(duì)識(shí)別出的文字信息和圖元信息進(jìn)行相互校驗(yàn)和校正，確定單線圖中各節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)信息；根據(jù)目標(biāo)配網(wǎng)線路的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行異常點(diǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于多尺度自編碼器的集裝箱卡車異常檢測(cè)方法，屬于集裝箱卡車異常檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取集裝箱卡車上的集裝箱吊起過程中的圖像數(shù)據(jù)，圖像數(shù)據(jù)是通過安裝在龍門吊門腿上的采集設(shè)備采集得到的；將圖像數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練好的異常檢測(cè)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種軟陰影生成方法、相關(guān)裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取第一圖像的二值圖像，第一圖像包括三維模型的硬陰影，二值圖像實(shí)現(xiàn)硬陰影區(qū)和背景區(qū)的劃分；將背景區(qū)中每個(gè)背景像素到硬陰影區(qū)中前景像素的最短距離和預(yù)設(shè)軟陰影生長參數(shù)的商值，作為對(duì)應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于太陽成像載荷精確配準(zhǔn)的不規(guī)則太陽影像中心提取方法和系統(tǒng)，包括初步確定太陽影像中心的位置；確定太陽影像的網(wǎng)格線；確定每條網(wǎng)格線對(duì)應(yīng)的太陽影像邊界區(qū)域；提取網(wǎng)格線與太陽輪廓交點(diǎn)的像元坐標(biāo)；通過迭代運(yùn)算剔除野值，并解算出太陽影...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表面缺陷檢測(cè)方法，其旨在結(jié)合傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Transformer架構(gòu)優(yōu)勢(shì)，提升檢測(cè)性能并節(jié)省計(jì)算資源，其構(gòu)建表面缺陷訓(xùn)練集并搭建輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)由特征提取模塊、通道歸一化模塊、全局上下文模塊、上下文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于光照恒定轉(zhuǎn)換的前景提取方法及相關(guān)設(shè)備，其中方法包括：對(duì)于一個(gè)視頻序列，在進(jìn)行背景建模之前，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)其關(guān)于光照不變的一致性表示；對(duì)原圖和經(jīng)光照恒定轉(zhuǎn)換后的圖片進(jìn)行KNN背景建模；經(jīng)過KNN背景建模獲得前景與背景初步...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及監(jiān)控視頻處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于圖像分割技術(shù)的監(jiān)控視頻幀識(shí)別方法，包括以下步驟：S1.獲取視頻文件：通過網(wǎng)絡(luò)下載過往監(jiān)控視頻，并將監(jiān)控視頻統(tǒng)一修改成同一個(gè)格式；S2.對(duì)視頻進(jìn)行優(yōu)化處理：選取監(jiān)控視頻，將監(jiān)控視頻輸入優(yōu)化軟件中進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種食品風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法，該方法包括：將待預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)輸入食品風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，得到第一風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果，食品風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型是根據(jù)樣品訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練得到；獲取歷史數(shù)據(jù)集，將第一風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果與歷史數(shù)據(jù)集進(jìn)行合并處理，得到新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種接觸網(wǎng)作業(yè)數(shù)字化檢測(cè)方法及評(píng)測(cè)系統(tǒng)，屬軌道交通接觸網(wǎng)智能運(yùn)維領(lǐng)域。該方法包括：采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，識(shí)別數(shù)據(jù)類型并進(jìn)行類型特定的智能處理與特征提取；結(jié)合預(yù)測(cè)模型評(píng)估未來狀態(tài)或風(fēng)險(xiǎn)；應(yīng)用自適應(yīng)評(píng)價(jià)引擎融合多源信息并動(dòng)態(tài)調(diào)整策略生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及潛力評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種工業(yè)用戶多時(shí)間點(diǎn)可調(diào)節(jié)潛力量化評(píng)估方法及系統(tǒng)。本發(fā)明基于原始負(fù)荷曲線在每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的方差，設(shè)置每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的噪聲強(qiáng)度系數(shù)；基于原始負(fù)荷曲線在每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的方差、每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的噪聲強(qiáng)度系數(shù)和均值為0、方差為1的...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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