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          • 本發(fā)明屬于智能穿戴技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種鏤空結(jié)構(gòu)S形電極柔性可穿戴熱電器件及其制備方法和應(yīng)用。本發(fā)明公開了一種鏤空結(jié)構(gòu)S形電極柔性可穿戴熱電器件陣列,可以進(jìn)行自供電,屬于智能穿戴領(lǐng)域。包括微型溫度監(jiān)測(cè)陣列部件與局部調(diào)溫陣列部件。微型溫度監(jiān)測(cè)...
          • 本發(fā)明公開了一種斷路器在線監(jiān)測(cè)邊緣終端及高低速同步采集方法。該邊緣終端包括高速采集卡與低速采集卡、時(shí)間同步模塊和邊緣計(jì)算主機(jī)。高速采集卡和低速采集卡分別連接斷路器監(jiān)測(cè)傳感器,分別以不同采樣頻率對(duì)信號(hào)進(jìn)行采集。時(shí)間同步模塊通過觸發(fā)信號(hào)生成單元...
          • 本申請(qǐng)公開一種配電匯流柜及儲(chǔ)能系統(tǒng),配電匯流柜包括:底部柜體和頂部柜體。底部柜體具有直流匯流室,直流匯流室內(nèi)設(shè)置匯流電路,頂部柜體設(shè)置于底部柜體的頂部,頂部柜體的寬度小于底部柜體,頂部柜體具有交流配電室,交流配電室內(nèi)設(shè)置輔助配電電路。底部柜...
          • 為克服現(xiàn)有技術(shù)中鋅鎳圓柱電池的正極帽與極耳焊接過程損壞正極帽,進(jìn)而造成正極帽與鋅負(fù)極之間產(chǎn)生副反應(yīng)的問題,提供一種正極帽、正極帽的制備方法及其鋅鎳圓柱電池;正極帽包括正極帽本體,正極帽本體包括底板,底板上設(shè)有絕緣膠層;絕緣膠層包括絕緣膠,絕...
          • 本申請(qǐng)涉及電池技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種采樣組件、配電箱、電池包及用電設(shè)備。采樣組件,采樣組件用于連接在繼電器與控制板之間,采樣組件包括:連接排,連接排與繼電器的觸點(diǎn)連接,且連接端設(shè)置有定位槽;采樣插片,采樣插片的一端嵌設(shè)在定位槽內(nèi),且與繼電器...
          • 本申請(qǐng)涉及電池技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了電池、電池組件及用電裝置,該電池包括電極、隔膜和粘合層,所述粘合層位于相鄰的所述電極和所述隔膜之間,所述粘合層的孔隙率為38%~76%。該電池中電芯的整齊度高,整形工藝方便,短路率低,且循環(huán)性能較佳。
          • 本申請(qǐng)公開了一種護(hù)理記錄的生成方法、裝置、設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì),涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域。包括:采集目標(biāo)患者的護(hù)理相關(guān)數(shù)據(jù);所述護(hù)理相關(guān)數(shù)據(jù)包括所述目標(biāo)患者的生命體征數(shù)據(jù)、輸入數(shù)據(jù)、所述目標(biāo)患者的圖像數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)患者的檢測(cè)報(bào)告數(shù)據(jù);對(duì)所述護(hù)理相關(guān)...
          • 本發(fā)明提供一種基于語言的復(fù)合手術(shù)室交互方法和裝置,其中方法包括:獲取復(fù)合手術(shù)室中手術(shù)醫(yī)生語音對(duì)應(yīng)的手術(shù)轉(zhuǎn)寫文本;基于手術(shù)轉(zhuǎn)寫文本進(jìn)行手術(shù)意圖識(shí)別,并基于手術(shù)醫(yī)生意圖,控制復(fù)合手術(shù)室中的手術(shù)設(shè)備采集手術(shù)轉(zhuǎn)寫文本中手術(shù)醫(yī)生意圖所對(duì)應(yīng)的手術(shù)患者影...
          • 本發(fā)明涉及訓(xùn)練教學(xué)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練動(dòng)作教學(xué)系統(tǒng)。所述系統(tǒng)包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集模塊、學(xué)員動(dòng)作差異分析模塊、學(xué)員訓(xùn)練教學(xué)模塊以及示范教學(xué)反饋調(diào)整模塊,可通過在學(xué)員對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)裝備配置慣性傳感器并實(shí)時(shí)采集對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練動(dòng)作姿態(tài)以及加速度數(shù)據(jù),...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多層特征融合與決策的遙感圖像場(chǎng)景分類方法,具體為:獲取遙感圖像數(shù)據(jù)集并按比例劃分為訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本;對(duì)遙感圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理;采用改進(jìn)的EfficientNet B0卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取中層特征和深層特征;設(shè)計(jì)中層特征增...
          • 本發(fā)明公開了一種輸變電設(shè)備的數(shù)據(jù)融合方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),方法包括通過傳感器獲取輸變電設(shè)備數(shù)據(jù),基于高斯濾波器提取多尺度視覺特征集;通過主成分分析法對(duì)激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,生成多尺度點(diǎn)云特征集,并通過最近鄰搜索算法進(jìn)行特征匹配;將視覺圖像...
          • 本發(fā)明提供一種三維城市模型自動(dòng)生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及城市模型技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:基于目標(biāo)城市對(duì)應(yīng)的城市地圖數(shù)據(jù)構(gòu)建目標(biāo)城市對(duì)應(yīng)的初始三維城市模型;獲取用戶輸入的提示指令,并將提示指令輸入至城市多模態(tài)大語言模型,得到城市多模態(tài)大語...
          • 本發(fā)明提供一種圖像渲染方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取原始圖像;初始化第一數(shù)量的第一高斯原語,得到各初始化后的第一高斯原語,第一數(shù)量小于預(yù)設(shè)最大高斯原語數(shù)量;基于各初始化后的第一高斯原語,確定當(dāng)前渲染圖像,...
          • 本發(fā)明涉及包裝圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,提供一種基于AIGC的可定制化文創(chuàng)包裝設(shè)計(jì)系統(tǒng),包括以下模塊:數(shù)據(jù)輸入模塊,用于接收用戶輸入的文創(chuàng)主題、文化元素偏好及包裝規(guī)格參數(shù);文化元素?cái)?shù)據(jù)庫(kù),存儲(chǔ)多維度文化符號(hào)數(shù)據(jù),包括紋樣、色彩譜系、歷史典故及語義關(guān)...
          • 本發(fā)明公開了基于TMC系統(tǒng)的比價(jià)方法,所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊與用戶展示模塊,采用模塊化設(shè)計(jì),將數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、價(jià)格對(duì)比和展示等功能模塊分離,提高了系統(tǒng)的擴(kuò)展性和維護(hù)性,通過內(nèi)嵌價(jià)格比對(duì)和篩選算法,系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)分析并推薦具...
          • 本發(fā)明提供一種煤炭?jī)r(jià)格預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),方法包括:獲取目標(biāo)煤炭的歷史價(jià)格,構(gòu)成目標(biāo)煤炭的實(shí)際價(jià)格時(shí)間序列,對(duì)價(jià)格時(shí)間序列進(jìn)行影響因素的篩選,構(gòu)成初始時(shí)間序列;基于ARAM模型對(duì)初始時(shí)間序列的線性部分進(jìn)行預(yù)測(cè),基于LSTM模...
          • 本發(fā)明公開了一種電力現(xiàn)貨的電費(fèi)收入測(cè)算系統(tǒng)、方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),所述系統(tǒng)包括:確定模塊確定電廠次日日前分時(shí)的出清電力數(shù)據(jù)、電網(wǎng)代購(gòu)市場(chǎng)次日分時(shí)的代購(gòu)電力數(shù)據(jù)及中長(zhǎng)期合約總電量;分解模塊基于代購(gòu)電力數(shù)據(jù)對(duì)中長(zhǎng)期合約總電量進(jìn)行分時(shí)分解,獲得中...
          • 本說明書實(shí)施例公開了一種模型微調(diào)方法、模型推理方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和設(shè)備,模型微調(diào)方法可以包括:獲取需要保護(hù)的提示語集合,確定提示語集合中的各提示語分別對(duì)應(yīng)的虛擬標(biāo)記,然后基于各虛擬標(biāo)記生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,最后基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)大模型進(jìn)行訓(xùn)練微調(diào)...
          • 本說明書實(shí)施例公開了一種視頻語言模型的微調(diào)訓(xùn)練方法,該方法在視頻語言模型的文本編碼器和視頻編碼器中加入了相應(yīng)的文本適配網(wǎng)絡(luò)和視頻適配網(wǎng)絡(luò),并且文本適配網(wǎng)絡(luò)和視頻適配網(wǎng)絡(luò)中包含結(jié)構(gòu)和模型參數(shù)均相同的共享映射層,可在微調(diào)訓(xùn)練時(shí)保持視頻和文本之間...
          • 本發(fā)明提供一種多目標(biāo)配煤尋優(yōu)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),方法包括:將每一種單煤的基本參數(shù)作為多目標(biāo)優(yōu)化配煤模型的自變量;基于每一個(gè)所述自變量,構(gòu)建每一個(gè)目標(biāo)函數(shù)變量,并構(gòu)建每一個(gè)所述自變量的約束條件;基于每一個(gè)所述目標(biāo)函數(shù)變量和對(duì)應(yīng)的權(quán)...
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