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          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于液態(tài)金屬電致動(dòng)的芯片微流體冷卻裝置及冷卻方法。該芯片微流體冷卻裝置,包括第一基板和第二基板;所述第一基板上形成有凹陷部;所述凹陷部?jī)?nèi)盛放有冷卻工質(zhì);所述第二基板可拆卸地與所述第一基板裝配在一起,并覆蓋所述凹陷部的開(kāi)口;所...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種封裝結(jié)構(gòu)及其制作方法,該封裝結(jié)構(gòu)包括基板;貼裝在基板上表面的芯片堆疊結(jié)構(gòu),包括沿第一方向依次堆疊的多個(gè)子堆疊單元,第一方向平行于基板的上表面,每一個(gè)子堆疊單元包括子堆疊體以及柔性轉(zhuǎn)接層,子堆疊體包括沿第一方向依次堆疊的多個(gè)第...
          • 本發(fā)明提供了一種中子電離室在線提升裝置,屬于核電技術(shù)領(lǐng)域,用于解決中子電離室受中子輻照,導(dǎo)致使用壽命變短的問(wèn)題。中子電離室在線提升裝置包括支撐部、提升驅(qū)動(dòng)部、連接部和控制系統(tǒng)。支撐部設(shè)置于導(dǎo)向管的頂部。提升驅(qū)動(dòng)部設(shè)置于支撐部上,且位于導(dǎo)向管...
          • 本發(fā)明提供一種使用血液標(biāo)志物預(yù)測(cè)鼻咽癌干細(xì)胞耗竭特征的方法,包括獲取復(fù)數(shù)個(gè)鼻咽癌患者的癌組織樣本,對(duì)每一患者使用單樣本基因富集分析ssGSEA構(gòu)建基于轉(zhuǎn)錄組的鼻咽癌干細(xì)胞衰竭評(píng)分;收集同一批患者的血液標(biāo)志物數(shù)據(jù),包含21項(xiàng)血常規(guī)數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)...
          • 本發(fā)明涉及一種基于可解釋人工智能的體細(xì)胞突變檢測(cè)的方法、裝置和計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì),屬于基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。使用二代測(cè)序技術(shù),對(duì)腫瘤?對(duì)照樣本進(jìn)行全外顯子組測(cè)序。利用多種體細(xì)胞變異檢測(cè)工具分析的突變數(shù)據(jù)作為輸入特征,計(jì)算并提取每種檢測(cè)工具的偏差值v...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于擴(kuò)散模型的相似性解糾纏運(yùn)動(dòng)姿態(tài)生成方法,涉及運(yùn)動(dòng)姿態(tài)生成技術(shù)領(lǐng)域,方法為:對(duì)含噪姿態(tài)進(jìn)行相似性解糾纏,得到四維骨骼表征;將含噪姿態(tài)與對(duì)應(yīng)的四維骨骼表征進(jìn)行融合,構(gòu)成姿態(tài)特征序列;在姿態(tài)特征序列中融合文本的全局語(yǔ)義,獲取融合姿...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了土地覆被分類方法及裝置、設(shè)備及介質(zhì),方法包括:收集目標(biāo)區(qū)域的每個(gè)網(wǎng)格在三個(gè)時(shí)期的初始土地覆被類型;根據(jù)每個(gè)網(wǎng)格在三個(gè)時(shí)期的初始土地覆被類型進(jìn)行重分類,得到目標(biāo)區(qū)域的每個(gè)網(wǎng)格在三個(gè)時(shí)期的標(biāo)準(zhǔn)土地覆被類型;獲取目標(biāo)區(qū)域在三個(gè)時(shí)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于多尺度特征提取的掩碼自編碼器Lamb波場(chǎng)圖像重構(gòu)方法,屬于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)領(lǐng)域,該方法通過(guò)采集Lamb波場(chǎng)傳播的全波場(chǎng)圖像,進(jìn)行多尺度分解、隨機(jī)掩碼和稀疏采樣,構(gòu)建各尺寸圖像的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù);采用多尺度分層ViT編碼器和分層解碼器...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N高速鐵路通過(guò)能力計(jì)算方法及裝置,方法包括:分別獲取高速鐵路的目標(biāo)區(qū)段內(nèi)的各個(gè)站間的始發(fā)站空余時(shí)間帶和終到站空余時(shí)間帶;根據(jù)始發(fā)站及終到站空余時(shí)間帶以及預(yù)先以忽略列車停站時(shí)間的方式獲取的各個(gè)站間的較快列車旅行時(shí)間和較慢列車旅行時(shí)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種考慮多重不確定性的虛擬電廠優(yōu)化調(diào)度方法及系統(tǒng),屬于虛擬電廠優(yōu)化調(diào)度領(lǐng)域,該方法先獲取風(fēng)電機(jī)組、光伏機(jī)組、購(gòu)售電價(jià)及需求響應(yīng)負(fù)荷量的歷史數(shù)據(jù),運(yùn)用蒙特卡羅法等確定不確定性因素的日前調(diào)度預(yù)測(cè)值,為后續(xù)調(diào)度提供可靠基礎(chǔ),提升調(diào)度策...
          • 一種基于數(shù)字孿生的儲(chǔ)糧情況推演方法,包括如下步驟:獲取糧倉(cāng)內(nèi)的實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù);將實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的糧情推演模型中,糧情推演模型包括糧倉(cāng)子模型和推演子模型,其中糧倉(cāng)子模型用于表征糧倉(cāng)的三維物理結(jié)構(gòu)和環(huán)境影響規(guī)律,推演子模型基于LST...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于MOM平臺(tái)的一體化智能優(yōu)化運(yùn)行管理系統(tǒng),涉及優(yōu)化運(yùn)行管理技術(shù)領(lǐng)域。該基于MOM平臺(tái)的一體化智能優(yōu)化運(yùn)行管理系統(tǒng),包括:數(shù)據(jù)獲取感知模塊,用于獲取待優(yōu)化的零部件制造的生產(chǎn)數(shù)據(jù),生產(chǎn)特征提取模塊,用于對(duì)待優(yōu)化的零部件制造的生...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種CAD二維圖紙數(shù)據(jù)的處理方法和計(jì)算機(jī)裝置,該方法包括:響應(yīng)于對(duì)目標(biāo)建筑結(jié)構(gòu)的CAD二維圖紙的區(qū)域選定操作,確定目標(biāo)選定區(qū)域;根據(jù)目標(biāo)構(gòu)件識(shí)別規(guī)則對(duì)目標(biāo)選定區(qū)域進(jìn)行識(shí)別,確定構(gòu)件識(shí)別數(shù)據(jù);根據(jù)構(gòu)件識(shí)別數(shù)據(jù)對(duì)原始樹(shù)形菜單中的目標(biāo)...
          • 本公開(kāi)屬于核電技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于區(qū)塊鏈的檔案數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法及裝置。本公開(kāi)提供的方法通過(guò)將密文分割為多個(gè)數(shù)據(jù)塊,分別存儲(chǔ)至區(qū)塊鏈的一個(gè)不同的節(jié)點(diǎn)上;并基于智能合約管理各節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的訪問(wèn)權(quán)限,由此能夠解決在檔案數(shù)據(jù)加密存儲(chǔ)情況下由于加密...
          • 本發(fā)明提供一種可信數(shù)據(jù)空間平臺(tái)及其融合底座,在可信數(shù)據(jù)空間平臺(tái)的一實(shí)施例中,系統(tǒng)架構(gòu)自底向上分別是:融合底座層、能力支撐層、應(yīng)用服務(wù)層和全局監(jiān)測(cè)層;所述融合底座層是可信數(shù)據(jù)空間的基座支撐,將時(shí)空碼和數(shù)聯(lián)網(wǎng)內(nèi)化為底層協(xié)議規(guī)則,對(duì)外體現(xiàn)權(quán)益根相...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了時(shí)頻?機(jī)理融合驅(qū)動(dòng)的風(fēng)機(jī)傳動(dòng)鏈零部件故障預(yù)測(cè)方法,提取風(fēng)機(jī)傳動(dòng)鏈零部件振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域特征和頻域特征,并通過(guò)快速傅里葉變換解析功率譜特征;對(duì)時(shí)域特征和頻域特征進(jìn)行篩選,采用隨機(jī)森林算法構(gòu)建基于振動(dòng)信號(hào)時(shí)頻特征的傳動(dòng)鏈壽命預(yù)測(cè)模型;...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種二維圖紙數(shù)據(jù)的校驗(yàn)方法和計(jì)算機(jī)裝置,該方法包括:響應(yīng)于對(duì)第一窗口中目標(biāo)二維圖紙的校驗(yàn)指令,對(duì)目標(biāo)二維圖紙進(jìn)行識(shí)別,獲得構(gòu)件識(shí)別數(shù)據(jù);根據(jù)構(gòu)件識(shí)別數(shù)據(jù),確定目標(biāo)二維圖紙中的已識(shí)別構(gòu)件單元,對(duì)各已識(shí)別構(gòu)件單元分別添加第一視覺(jué)效果...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N能耗概率預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練方法、能耗概率預(yù)測(cè)方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì),涉及建筑能源管理與智能預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:對(duì)目標(biāo)建筑物在預(yù)設(shè)歷史時(shí)間段的歷史建筑數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,得到樣本能耗相關(guān)特征;根據(jù)樣本能耗相關(guān)特征以及真實(shí)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于CNN?BiLSTM?RobustAttention的光伏功率預(yù)測(cè)方法。光伏功率預(yù)測(cè)方法包括:對(duì)歷史光伏運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理后進(jìn)行數(shù)據(jù)分解,獲得若干本征模態(tài)函數(shù);將若干本征模態(tài)函數(shù)和歷史光伏運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行合并,得到重構(gòu)數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明涉及走航系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種移動(dòng)走航分析可視化系統(tǒng)。其技術(shù)方案包括數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理與分析層、軟件集成層、功能應(yīng)用層以及用戶交互層構(gòu)成,數(shù)據(jù)采集層:從專業(yè)數(shù)據(jù)源獲取關(guān)鍵數(shù)據(jù),其中氣象數(shù)據(jù)借助專業(yè)氣象API接口及平臺(tái)車載超聲波氣...
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