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          • 本發(fā)明公開了一種鈣鈦礦電池電子傳輸層的制備方法及鈣鈦礦電池和電子傳輸材料,屬于鈣鈦礦電池技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明利用有機(jī)小分子傳輸材料應(yīng)用于制備電子傳輸層,可以較好地改善鈣鈦礦活性層下界面與透明導(dǎo)電氧化物鍍膜玻璃的接觸,減少鈣鈦礦活性層下界面處的電...
          • 本申請涉及顯示屏制造技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種LED顯示模組的制造方法、LED顯示模組以及LED顯示屏。根據(jù)本申請的LED顯示模組的制造方法,需要先獲取LED基礎(chǔ)顯示組件;針對LED基礎(chǔ)顯示組件執(zhí)行光阻涂料噴涂操作,以將預(yù)制備的光阻涂料噴涂覆...
          • 一種面向反應(yīng)式干擾的安全認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)功率分配方法,屬于認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)的通信資源分配和抗干擾安全通信領(lǐng)域。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)方法為:分析次級用戶通信需求與干擾者行為特征,構(gòu)建包含時(shí)變信道增益和隨機(jī)性反應(yīng)式干擾模型的CR網(wǎng)絡(luò)模型,并推導(dǎo)干擾者的最優(yōu)動(dòng)...
          • 本公開涉及確定性網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域,提出了一種基于確定性網(wǎng)絡(luò)的船閘遠(yuǎn)程控制方法及系統(tǒng),包括如下步驟:第一控制終端將控制指令數(shù)據(jù)包上傳至確定性網(wǎng)絡(luò);確定性網(wǎng)絡(luò)將接收到的數(shù)據(jù)包復(fù)制,按照復(fù)制份數(shù)將數(shù)據(jù)包分配至已建立好的傳輸隧道中;在傳輸隧道的每個(gè)傳輸...
          • 本發(fā)明提供一種基于形狀和時(shí)空運(yùn)動(dòng)特征的船舶軌跡壓縮方法,包括:對原始AIS數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和修復(fù);利用DP算法,對每條軌跡的形狀數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理;利用TS算法,對每條軌跡的時(shí)空數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理;利用SAC算法,對船舶軌跡的航速數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理;...
          • 本發(fā)明公開了一種介質(zhì)阻擋放電負(fù)載電源的控制方法、裝置及設(shè)備。通過對介質(zhì)阻擋放電負(fù)載的峰值電壓與給定的峰值電壓進(jìn)行積分、微分、比較和求和等運(yùn)算,計(jì)算得到移相控制的超前橋臂驅(qū)動(dòng)信號和滯后橋臂驅(qū)動(dòng)信號的時(shí)間差、通過與工作電流同相位的方波信號來構(gòu)造...
          • 本發(fā)明涉及電網(wǎng)管理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種分布式電源高滲透率場景下區(qū)域變電容量規(guī)劃方法及系統(tǒng),對荷源時(shí)序預(yù)測曲線進(jìn)行趨勢分析,得到典型場景,基于典型場景,對凈負(fù)荷曲線進(jìn)行極值分析,得到典型場景下供最大功率和典型場景上送最大功率;根據(jù)容載比與典型...
          • 本發(fā)明提供一種基于離散狀態(tài)空間模型的多變流器系統(tǒng)小干擾穩(wěn)定分析方法,該方法首先基于離散狀態(tài)空間原理,利用離散域建模的優(yōu)勢,建立整個(gè)多變流器系統(tǒng)進(jìn)行小干擾模型,更具體地,將多變流器系統(tǒng)劃分為變流器網(wǎng)絡(luò)和連接網(wǎng)絡(luò)兩部分,以便后續(xù)對變流器的針對性...
          • 本發(fā)明提出了一種電力系統(tǒng)中電源結(jié)構(gòu)長期規(guī)劃方法,包括:含階段性目標(biāo)的低碳電源結(jié)構(gòu)長期規(guī)劃模型的建立、電力?儲能?低碳長期規(guī)劃的ETEM模型建立,儲能技術(shù)發(fā)展不確定性刻畫及其貝葉斯隨機(jī)優(yōu)化。本發(fā)明為新型電力系統(tǒng)中電源結(jié)構(gòu)長期規(guī)劃提出的能源?技...
          • 本申請公開了一種基于AI的中醫(yī)辯證輔助診斷方法、系統(tǒng)及其介質(zhì),涉及智能輔助診療技術(shù)領(lǐng)域,方法包括采集患者的生理監(jiān)測數(shù)據(jù)、舌象數(shù)據(jù)和脈象信號,得到患者癥狀信息并映射到預(yù)設(shè)的中醫(yī)病機(jī)分類模型,生成初始癥狀特征向量;調(diào)用包含中醫(yī)處方規(guī)則和配伍用藥...
          • 一種動(dòng)態(tài)電子圍欄的生成方法及智能監(jiān)護(hù)穿戴設(shè)備,穿戴本體至少安裝有主板和為主板供電的充電模塊,主板上至少集成有定位模塊、動(dòng)態(tài)電子圍欄模塊和報(bào)警模塊,以及分別與上述各模塊電連接的中央控制模塊;動(dòng)態(tài)電子圍欄模塊利用如下方法生成動(dòng)態(tài)電子圍欄:S1:...
          • 本說明書實(shí)施例提供一種車輛數(shù)據(jù)的處理方法及裝置。所述方法包括:獲取預(yù)設(shè)周期內(nèi)目標(biāo)車輛在實(shí)際使用時(shí)的超載重量和超載時(shí)長占比;根據(jù)所述超載重量和超載時(shí)長占比,確定所述目標(biāo)車輛的超載系數(shù);其中,所述超載系數(shù)表征了所述目標(biāo)車輛的超載習(xí)慣;根據(jù)所述超...
          • 本發(fā)明涉及一種低空無人機(jī)視角的廣告牌智能識別定位方法及相關(guān)裝置,屬于圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,其中,該低空無人機(jī)視角的廣告牌智能識別定位方法包括:獲取待識別圖像,并確定所述待識別圖像中的廣告牌區(qū)域;基于所述廣告牌區(qū)域在所述待識別圖像中的像素坐標(biāo)及采...
          • 本發(fā)明提供了一種基于高光譜衛(wèi)星的渾濁水域?yàn)┩堪毒€精細(xì)化提取方法,涉及影像處理技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:S1、針對研究目標(biāo)區(qū)域及研究時(shí)間,獲取若干幅Landsat系列衛(wèi)星原始高光譜衛(wèi)星遙感影像;S2、得到預(yù)處理后的圖像;S3、對預(yù)處理后的圖像進(jìn)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于對比學(xué)習(xí)和類感知特征對齊的半監(jiān)督遙感影像變化檢測方法,包括:1、將公共遙感影像數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理并劃分,對原始的高分辨率遙感圖像進(jìn)行裁剪,選擇出標(biāo)注樣本和無標(biāo)注樣本;2、搭建FACT模型;3、訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型FACT;4、評估F...
          • 本發(fā)明提供一種作物群體三維重建與器官表型性狀解析方法,涉及三維重建領(lǐng)域,包括:采集棉花包絡(luò)影像數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,對棉花包絡(luò)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)恢復(fù)處理以及高斯濺射,對群體棉花點(diǎn)云進(jìn)行預(yù)處理并去除地面點(diǎn)云、獲得完整的棉花群體點(diǎn)云模型,在完整的...
          • 本發(fā)明公開了一種基于視覺大語言模型的動(dòng)物行為多模態(tài)智能標(biāo)注系統(tǒng)及方法,包括:輸入待處理的影像數(shù)據(jù);基于視覺識別算法進(jìn)行處理,為每個(gè)動(dòng)物構(gòu)建身份標(biāo)簽與對應(yīng)的形態(tài)數(shù)據(jù);對動(dòng)物的形態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行量化分析,獲得描述動(dòng)物行為的目標(biāo)行為量化指標(biāo)數(shù)據(jù)輸入到行...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的PCB焊點(diǎn)缺陷定位檢測方法與系統(tǒng),包括:S1:采集PCB板的可見光數(shù)據(jù)與熱成像數(shù)據(jù),進(jìn)行預(yù)處理,得到預(yù)處理后的PCB板可見光數(shù)據(jù)、熱紅外數(shù)據(jù);S2:根據(jù)預(yù)處理后的PCB板可見光數(shù)據(jù)、熱紅外數(shù)據(jù),分別進(jìn)行特征提取...
          • 本發(fā)明提供一種基于參數(shù)高效微調(diào)的自監(jiān)督動(dòng)態(tài)場景單目深度估計(jì)方法,具體包括:將收集到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,采用雙編碼網(wǎng)絡(luò)并行處理輸入圖像,計(jì)算多尺度特征張量中每個(gè)張量對應(yīng)的視差估計(jì)值,從多個(gè)張量中篩選出視差波動(dòng)范圍小于閾值的最優(yōu)特征子集進(jìn)...
          • 本發(fā)明涉及金融衍生品定價(jià)領(lǐng)域,是一種基于混合次分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)和跳躍擴(kuò)散模型的歐式期權(quán)定價(jià)方法,包括:將跳躍擴(kuò)散過程引入混合分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)中,描述資產(chǎn)價(jià)格過程;根據(jù)所述資產(chǎn)價(jià)格過程求解混合分?jǐn)?shù)跳擴(kuò)散過程
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