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								      本發(fā)明提出一種四相大功率電機(jī)驅(qū)動(dòng)裝置及容錯(cuò)控制方法、系統(tǒng)，涉及多電平電力電子變換領(lǐng)域。驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)由四相模塊化多電平換流器與四相輸入?三相輸出交交變頻器組成，MMC輸出相位差為π/2的四相中頻交流電壓，四相交交變頻器將中頻電壓轉(zhuǎn)換為低頻電壓用于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于冗余橋臂的周波變頻器容錯(cuò)控制方法、系統(tǒng)，屬于變頻器容錯(cuò)控制技術(shù)領(lǐng)域。裝置包括三個(gè)N相輸入?單相輸出的變頻電路構(gòu)成的交交變頻電路，j相單元包括N個(gè)正常工作橋臂，以及一個(gè)冗余橋臂和N個(gè)雙向可控常開開關(guān)，每個(gè)雙向可控常開開關(guān)連接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于虛擬同步發(fā)電機(jī)的預(yù)同步控制方法、系統(tǒng)，屬于逆變器并網(wǎng)控制技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過Clark變換將逆變器與電網(wǎng)電壓轉(zhuǎn)換為靜止坐標(biāo)系分量，基于電壓矢量幾何關(guān)系直接解析相位偏差和幅值偏差；利用PI控制生成角頻率補(bǔ)償量和電壓補(bǔ)償量，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種雙參數(shù)協(xié)同自適應(yīng)的虛擬同步發(fā)電機(jī)控制方法、系統(tǒng)，屬于虛擬同步發(fā)電機(jī)控制技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過構(gòu)建VSG逆變器模型，推導(dǎo)其有功傳輸?shù)亩A傳遞函數(shù)，分析虛擬轉(zhuǎn)動(dòng)慣量J與阻尼系數(shù)D對(duì)功頻響應(yīng)的影響，并基于同...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種全釩液流電池膜及其制備方法和應(yīng)用，膜的制備方法是將含有有機(jī)大環(huán)空腔材料的溶液與含有聚苯并咪唑聚合物的溶液混合制得鑄膜液，再采用流延法制膜后，經(jīng)活化、洗滌、干燥即可。通過將有機(jī)大環(huán)空腔材料摻入PBI聚合物(聚苯并咪唑聚合物)中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種GIS設(shè)備用拐臂機(jī)構(gòu)及其三相同步傳動(dòng)裝置，旨在解決傳統(tǒng)拐臂機(jī)構(gòu)中存在的易磨損和潤(rùn)滑脂補(bǔ)充困難的問題。本發(fā)明的拐臂機(jī)構(gòu)中，第一拐臂與滅弧室的動(dòng)端連接，傳動(dòng)組件和第二拐臂設(shè)置在滅弧室的外側(cè)，傳動(dòng)組件包括殼體和傳動(dòng)軸，殼體套設(shè)在傳...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種阻燃高壓電纜，屬于高壓電纜技術(shù)領(lǐng)域。包括金屬芯、絕緣層、屏蔽層、防火層和護(hù)套層；所述護(hù)套層的材料包括以下質(zhì)量份的原料：77?89份高密度聚乙烯、14?22份聚對(duì)苯二甲酸丁二醇酯、6?9份耐熱助劑、5?15份阻燃助劑和3?5份...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及藥物管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種藥物有效性評(píng)估方法，包括如下步驟：S1：基于處于風(fēng)險(xiǎn)中的患者數(shù)、發(fā)生不良事件的患者數(shù)和時(shí)間，得到傳統(tǒng)生存函數(shù)；S2：基于動(dòng)態(tài)因素，構(gòu)建動(dòng)態(tài)影響函數(shù)；S3：基于所述傳統(tǒng)生存函數(shù)、所述動(dòng)態(tài)影響函數(shù)，構(gòu)建新...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于AIGC技術(shù)的醫(yī)院裝備部耗材管理方法，包括如下步驟：S1：進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與融合建模的步驟；S2：進(jìn)行生成式需求預(yù)測(cè)模型構(gòu)建的步驟；S3：進(jìn)行動(dòng)態(tài)庫(kù)存優(yōu)化策略生成的步驟；S4：進(jìn)行智能補(bǔ)貨策略語(yǔ)義化生成的步驟；S5：進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及土壤成分檢測(cè)與改良劑制備的跨模態(tài)數(shù)據(jù)融合分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于成分檢測(cè)的土壤改良劑制備方法，通過近紅外光譜儀、高效液相色譜儀及電感耦合等離子體質(zhì)譜儀采集土壤成分?jǐn)?shù)據(jù)，增量式主成分分析算法結(jié)合震蕩抑制函數(shù)實(shí)時(shí)更新協(xié)方差矩陣，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N交互方法、裝置及電子設(shè)備，所述方法包括：獲取目標(biāo)用戶圖像信息和目標(biāo)用戶語(yǔ)音信息，基于目標(biāo)用戶圖像信息確定用戶生理反應(yīng)狀態(tài)特征，以及，基于用戶語(yǔ)音信息確定用戶語(yǔ)言狀態(tài)特征，根據(jù)用戶生理反應(yīng)狀態(tài)特征和用戶語(yǔ)言狀態(tài)特征，確定目標(biāo)用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高速公路應(yīng)急管控方法及系統(tǒng)，方法包括：根據(jù)路側(cè)感知設(shè)備采集的交通流量、氣象數(shù)據(jù)及事故報(bào)告，通過時(shí)空?qǐng)D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多維異構(gòu)數(shù)據(jù)融合模型，對(duì)路段風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)，得到全路網(wǎng)的實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)圖譜；基于實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)圖譜，輸出包含可...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種儲(chǔ)能系統(tǒng)的調(diào)試信息傳輸方法及儲(chǔ)能系統(tǒng)，該方法由主控制器執(zhí)行，該方法包括：若確定滿足調(diào)試模式開啟條件，則向從控制器的寄存器寫入第一數(shù)值，以指示從控制器確定至少一種調(diào)試類型匹配的調(diào)試信息，并生成調(diào)試信息報(bào)文；其中，所述調(diào)試類型包...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種可行駛區(qū)域與垃圾的多任務(wù)檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，其目的在于解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的可行駛區(qū)域的定位精度與分割效果差的技術(shù)問題。其構(gòu)建的多任務(wù)檢測(cè)模型包括主干網(wǎng)絡(luò)、頸部網(wǎng)絡(luò)、可行駛區(qū)域分割頭、垃圾檢測(cè)頭；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于時(shí)空特征加權(quán)融合的全景占據(jù)預(yù)測(cè)方法，方法包括：輸入包含了多幀時(shí)序幀的相機(jī)數(shù)據(jù)，在相機(jī)發(fā)出的同一射線上提取到多個(gè)參考點(diǎn)，經(jīng)過圖像特征提取器得到多幀時(shí)序圖像特征；對(duì)時(shí)序圖像特征進(jìn)行加權(quán)融合，得到融合后的時(shí)空特征；對(duì)融合后的時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向環(huán)衛(wèi)車的可行駛區(qū)域分割方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，其目的在于解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的可行駛區(qū)域分割準(zhǔn)確性差的技術(shù)問題。該可行駛區(qū)域分割模型包括第一特征提取器、第二特征提取器和解碼器；第一特征提取器包括依次設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于知識(shí)圖譜的圖像分割方法，包括獲取待分割目標(biāo)圖像；構(gòu)建改進(jìn)Mask RCNN模型，改進(jìn)Mask RCNN模型包括：構(gòu)建知識(shí)圖譜損失函數(shù)，利用知識(shí)圖譜損失函數(shù)、分類損失函數(shù)、回歸框損失函數(shù)和mask損...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于AI自動(dòng)管線的營(yíng)銷圖片生成方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，應(yīng)用于服務(wù)器，所述服務(wù)器中部署有生文管線、生圖管線和大模型Agent；所述方法包括：獲取用戶輸入的提示信息；響應(yīng)于所述提示信息以啟動(dòng)所述生文管線進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷文案的自...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于AIGC技術(shù)的產(chǎn)品推介圖生成方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)；方法包括：接收用戶輸入的電子產(chǎn)品圖片、模板信息及用戶需求；對(duì)電子產(chǎn)品進(jìn)行輪廓識(shí)別、光影識(shí)別及空間識(shí)別，得到識(shí)別結(jié)果；基于模板信息、用戶需求及識(shí)別結(jié)果，采用AIGC模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于血流動(dòng)力學(xué)的門靜脈支架分流術(shù)內(nèi)血流占比計(jì)算方法，方法包括：獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)，所述目標(biāo)數(shù)據(jù)包括目標(biāo)患者TIPS術(shù)后的目標(biāo)臨床測(cè)量數(shù)據(jù)和目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)；基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)計(jì)算目標(biāo)邊界條件；構(gòu)建目標(biāo)模型，所述目標(biāo)模型為基于幾何離散化與CF...
								
            
							
            
							
						
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