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          • 本公開提供了一種通信方法、通信設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。通信方法包括將待發(fā)送至站點(diǎn)的數(shù)據(jù)流的第一子集分配到參與多接入點(diǎn)協(xié)作聯(lián)合傳輸?shù)牡谝唤尤朦c(diǎn),數(shù)據(jù)流的第一子集經(jīng)由第一接入點(diǎn)與站點(diǎn)之間的第一通信路徑發(fā)送;以及將數(shù)據(jù)流的不同于第一子集的第二子集分...
          • 本發(fā)明公開了一種存儲(chǔ)器件、存儲(chǔ)器件的制造方法及晶體管,存儲(chǔ)器件包括:半導(dǎo)體襯底,劃分有存儲(chǔ)區(qū)域;多個(gè)第一溝槽形成于半導(dǎo)體襯底中;柵絕緣層和半浮柵形成于第一溝槽中;多個(gè)第二溝槽形成于半導(dǎo)體襯底中,每一第二溝槽位于多個(gè)第一溝槽之上,且每一第二溝...
          • 本發(fā)明公開了一種存儲(chǔ)器件、存儲(chǔ)器件的制造方法及晶體管,存儲(chǔ)器件包括:半導(dǎo)體襯底,半導(dǎo)體襯底劃分有存儲(chǔ)區(qū)域;多個(gè)第一溝槽形成于半導(dǎo)體襯底中;柵絕緣層和半浮柵形成于第一溝槽中;多個(gè)第二溝槽形成于半導(dǎo)體襯底中,每一第二溝槽位于多個(gè)第一溝槽之上,且...
          • 本發(fā)明提供一種基于超表面的WiFi感知隱私保護(hù)方法和裝置,方法包括:在滿足感知任務(wù)觸發(fā)條件的情況下,接收由超表面調(diào)制的所述感知任務(wù)的目標(biāo)WiFi信號;其中,所述目標(biāo)WiFi信號包括:時(shí)變相移以及信標(biāo)序列;基于所述感知任務(wù)的目標(biāo)WiFi信號通...
          • 本發(fā)明涉及應(yīng)急裝備技術(shù)領(lǐng)域,尤其是一種應(yīng)急裝備智慧管理系統(tǒng)、方法、終端,包括,數(shù)據(jù)采集模塊,其用于采集應(yīng)急裝備信息和位置信息;通信模塊,其用于將采集到的數(shù)據(jù)上傳至服務(wù)器,并接收服務(wù)器下發(fā)的指令和信息;智能喚醒模塊,其根據(jù)應(yīng)急裝備是否處于工作...
          • 本發(fā)明提出了信息安全風(fēng)險(xiǎn)管理方法及管理系統(tǒng),系統(tǒng)由四大核心模塊構(gòu)成:多模態(tài)數(shù)據(jù)采集層:部署在終端、服務(wù)器的探針支持網(wǎng)絡(luò)流量、操作日志、API調(diào)用鏈的異構(gòu)數(shù)據(jù)采集;區(qū)塊鏈化日志存儲(chǔ)層:基于改進(jìn)的BFT共識(shí)算法構(gòu)建私有鏈,每個(gè)區(qū)塊包含時(shí)間戳哈希...
          • 本發(fā)明公開了一種基于雙端截?cái)嗟奶幚砥髦殿A(yù)測器數(shù)值壓縮方法及裝置,本發(fā)明方法包括對待壓縮數(shù)據(jù)進(jìn)行雙向冗余判斷以確定是否存在冗余的數(shù)據(jù),如果高位或低位存在冗余的數(shù)據(jù),則根據(jù)冗余的方向確定截?cái)嗄J剑Υ龎嚎s數(shù)據(jù)進(jìn)行截?cái)嘁詫?shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮,并利用壓縮...
          • 本發(fā)明公開了一種耐高逆向電壓的高端理想二極管,包括電路,所述電路包括PMOS主管V1、比較器電路、保護(hù)電路和電源VCC,所述保護(hù)電路對PMOS主管V1、比較器電路分壓保護(hù);所述PMOS主管V1的柵極連接至電源VCC,源極連接有輸出端電源Vo...
          • 本發(fā)明涉及電力電子技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種基于跟網(wǎng)型變流器并聯(lián)構(gòu)網(wǎng)型變流器的并網(wǎng)系統(tǒng)的暫態(tài)同步穩(wěn)定性分析方法及相關(guān)設(shè)備。本發(fā)明通過對跟網(wǎng)型變流器并聯(lián)構(gòu)網(wǎng)型變流器并網(wǎng)系統(tǒng)不可積交互項(xiàng)做功的保守估計(jì),確定跟網(wǎng)型變流器和構(gòu)網(wǎng)型變流器的功角穩(wěn)定上邊界...
          • 本發(fā)明公開一種考慮潮流限值約束的水庫群聯(lián)合發(fā)電調(diào)度方法,包括以下步驟:步驟1、確定研究對象,收集水庫群系統(tǒng)基本資料、歷史調(diào)度數(shù)據(jù);步驟2、獲取潮流限值約束信息,分析各水庫電量傳輸情況;步驟3、審查數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性,確定調(diào)度時(shí)段和尺度;步驟4、構(gòu)建...
          • 本發(fā)明公開了一種用于提取新能源多場站短路比關(guān)鍵影響因素的方法及系統(tǒng),屬于電力系統(tǒng)新能源多場站短路比計(jì)算分析技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明方法,包括:針對電力系統(tǒng),構(gòu)建包含構(gòu)網(wǎng)型儲(chǔ)能的電網(wǎng)仿真分析模型;基于所述電網(wǎng)仿真分析模型,確定構(gòu)網(wǎng)型儲(chǔ)能并網(wǎng)對系統(tǒng)短路...
          • 本發(fā)明公開一種Type?C插頭連接器及其制備方法,包括有絕緣本體、屏蔽外殼、多個(gè)端子以及一卡勾件;該絕緣本體內(nèi)具有開口朝前的插置腔;該絕緣本體的一外表面凹設(shè)有定位槽,絕緣本體的左右兩側(cè)面均開設(shè)有槽縫,兩槽縫連通外界和插置腔之間,且兩槽縫分別...
          • 本發(fā)明公開一種模塊化快速組裝SFP連接器,包括下殼和至少兩個(gè)L形連接件;通過將之前的上殼和中隔片設(shè)計(jì)成一體的零件(即L形連接件),使L形連接件成為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的模塊,當(dāng)需要不同窗口的產(chǎn)品時(shí),只需將下殼重新開模,將對應(yīng)數(shù)量的L形連接件組裝到下殼上...
          • 本發(fā)明提供一種具有自適應(yīng)微結(jié)構(gòu)調(diào)控的高性能有機(jī)?無機(jī)復(fù)合涂覆隔膜及其制備方法和應(yīng)用,該復(fù)合涂覆隔膜由基底膜和有機(jī)?無機(jī)復(fù)合涂層構(gòu)成,復(fù)合涂層由聚苯胺和碳化硅通過原位聚合?自組裝協(xié)同工藝形成納米級微觀互穿網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),其中聚苯胺以納米纖維狀貫穿于...
          • 本發(fā)明提供一種低溫鈉離子電解液及其制備方法和應(yīng)用,所述低溫鈉離子電解液包括鈉鹽、有機(jī)溶劑和添加劑,所述添加劑為三氟甲磺酸三異丙基硅基酯,所述鈉鹽為三氟甲磺酸鈉。本發(fā)明以三氟甲磺酸三異丙基硅基酯分子作為電解液添加劑用于低溫鈉離子電解液,可有效...
          • 本發(fā)明公開了一種半導(dǎo)體器件的制造方法及半導(dǎo)體器件,包括:提供半導(dǎo)體襯底,半導(dǎo)體襯底劃分有陣列區(qū)域和外圍區(qū)域;降低外圍區(qū)域的半導(dǎo)體襯底的高度;在外圍區(qū)域和陣列區(qū)域的半導(dǎo)體襯底上形成第一掩膜層和第二掩膜層,在外圍區(qū)域的半導(dǎo)體襯底中形成第一溝槽;...
          • 本發(fā)明涉及燒結(jié)鈦鐵硼磁體技術(shù)領(lǐng)域,且公開了一種高抗彎強(qiáng)度燒結(jié)釹鐵硼的制備方法,所述主合金元素配比要求:有27.2~29.3質(zhì)量%R(R是必須包含Nd和Pr的任意一種的稀土元素)、0.93~1.0質(zhì)量%B、0.03~0.1質(zhì)量%Ti、
          • 本發(fā)明公開了一種選擇數(shù)據(jù)可擴(kuò)展的單電源存算一體數(shù)據(jù)選擇器,其包括:預(yù)充電路,其輸入端連接至電源信號輸入端、控制端接入預(yù)充控制信號、輸出端與輸出驅(qū)動(dòng)電路的輸入端連接;至少兩個(gè)基本數(shù)據(jù)輸入電路,每個(gè)基本數(shù)據(jù)輸入電路由一個(gè)鐵電晶體管、一個(gè)nMOS...
          • 本發(fā)明提供一種基于多源傳感器的高魯棒性車位狀態(tài)檢測方法及系統(tǒng),方法包括:在各個(gè)車位分別部署主傳感器和輔助傳感器,并初始化各傳感器的車位占用觸發(fā)閾值,周期性調(diào)整主傳感器的閾值;實(shí)時(shí)獲取各個(gè)傳感器采集的數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理,同時(shí),當(dāng)存在環(huán)境干擾時(shí)動(dòng)...
          • 本發(fā)明具體涉及一種基于CA?YOLO的電力系統(tǒng)人員異常行為檢測方法,包括:收集電力場景下人員行為圖像形成數(shù)據(jù)集,預(yù)處理所述數(shù)據(jù)集,將所述數(shù)據(jù)集劃分訓(xùn)練集、測試集和驗(yàn)證集;構(gòu)建CA?YOLO模型,所述CA?YOLO模型包括Backbone部分...
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