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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明屬于MOS管驅(qū)動(dòng)電路技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種抑制碳化硅MOSFET橋臂串?dāng)_的驅(qū)動(dòng)電路。本發(fā)明提供了一種橋臂碳化硅MOSFET串?dāng)_抑制電路，在不影響器件開關(guān)速度的基礎(chǔ)上，利用三極管共基共集電極結(jié)構(gòu)，兩晶體管基極和集電極電位相等，迫使各自發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N驅(qū)動(dòng)控制單元、驅(qū)動(dòng)控制方法、電子設(shè)備和驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)，其中的驅(qū)動(dòng)控制單元包括控制器、驅(qū)動(dòng)電路和電阻控制電路；控制器用于：采集電壓轉(zhuǎn)換裝置的運(yùn)行參數(shù)，基于運(yùn)行參數(shù)向電阻控制電路輸出電阻控制信號(hào)；運(yùn)行參數(shù)包括：端口電壓和/或端口電流；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種電壓治理及可靠供電保障系統(tǒng)，包括：混合型超級(jí)電容器儲(chǔ)能單元；變流單元，直流側(cè)與所述混合型超級(jí)電容器儲(chǔ)能單元相連，交流側(cè)與系統(tǒng)主回路相連，所述變流單元用于實(shí)現(xiàn)所述混合型超級(jí)電容器儲(chǔ)能單元的充放電運(yùn)行；電源切換單元，設(shè)置在所述系統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種可控輻射型交調(diào)互擾產(chǎn)物生成微帶天線陣列及設(shè)計(jì)方法，可控輻射型交調(diào)互擾產(chǎn)物生成微帶天線陣列包括：功分器、若干個(gè)貼片天線以及交調(diào)信號(hào)生成模塊；每一貼片天線的輸入端連接至功分器的一個(gè)輸出端，且每一貼片天線對(duì)應(yīng)設(shè)置一個(gè)交調(diào)信號(hào)生成模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種儲(chǔ)能柜，儲(chǔ)能柜包括：柜體，形成有容納空間，容納空間被配置為存放儲(chǔ)能裝置；探測器，被配置對(duì)柜體內(nèi)的環(huán)境狀況進(jìn)行監(jiān)測，環(huán)境狀況監(jiān)測包括氫氣濃度監(jiān)測；控制器，控制器被配置為與探測器通信連接，控制器針對(duì)氫氣濃度設(shè)置有三個(gè)級(jí)別的預(yù)警值...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)生成方法及相關(guān)設(shè)備。所述方法包括：獲取多個(gè)患者的初始病情數(shù)據(jù)，對(duì)所述初始病情數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到樣本病情數(shù)據(jù)；基于所述樣本病情數(shù)據(jù)，對(duì)初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)化剪枝處理得到剪枝優(yōu)化模型；基于所述樣本病情數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多囊卵巢綜合征預(yù)測方法及系統(tǒng)，多囊卵巢綜合征預(yù)測方法包括獲取初始臉部圖像數(shù)據(jù)；預(yù)處理初始臉部圖像數(shù)據(jù)，生成標(biāo)準(zhǔn)臉部圖像數(shù)據(jù)；輸入標(biāo)準(zhǔn)臉部圖像數(shù)據(jù)至訓(xùn)練好的多囊卵巢綜合征預(yù)測模型，生成多囊卵巢綜合征預(yù)測結(jié)果。其優(yōu)點(diǎn)在于，無須患者去醫(yī)...
								
            
							
            
							
						
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								      皮質(zhì)神經(jīng)影像標(biāo)志物在神經(jīng)遞質(zhì)圖譜映射方法和裝置，可以探究SCA患者皮層結(jié)構(gòu)與功能的異常模式，對(duì)這些異常進(jìn)行功能性注釋，并分析其與特定生物學(xué)過程的關(guān)聯(lián)。方法包括：(1)獲取3D?FSPGR、GRE?SS?EPI序列；(2)影像數(shù)據(jù)預(yù)處理；(3...
								
            
							
            
							
						
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								      轉(zhuǎn)錄組學(xué)解析皮質(zhì)結(jié)構(gòu)與功能空間變異模式的方法及裝置，利用多模態(tài)成像探討SCA患者皮層結(jié)構(gòu)與功能的異常模式，結(jié)合Neuromaps工具箱與AHBA轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，對(duì)這些異常進(jìn)行功能性注釋，并分析其與特定生物學(xué)過程的關(guān)聯(lián)，通過富集分析進(jìn)一步識(shí)別與皮...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于多模態(tài)MRI融合的T1增強(qiáng)圖像生成方法與系統(tǒng)，該方法包括：對(duì)原始多模態(tài)MRI圖像進(jìn)行處理依次得到配準(zhǔn)后的多模態(tài)MRI圖像、軟掩膜嵌入、預(yù)處理的圖像數(shù)據(jù)；利用預(yù)處理的圖像數(shù)據(jù)依次獲得全局特征、坐標(biāo)系對(duì)齊后的特征和投影特征；將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種低光照?qǐng)D像增強(qiáng)方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明方法包括以下步驟：將原始RGB圖像轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間，獲得色度通道分量、飽和度通道分量以及亮度通道分量；對(duì)飽和度通道分量以及亮度通道分量進(jìn)行增強(qiáng)處理，獲得飽和度通道增強(qiáng)分量以及...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N電動(dòng)汽車路徑優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于路徑優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，通過針對(duì)每個(gè)產(chǎn)品配送路徑的每個(gè)產(chǎn)品配送路段，確定目標(biāo)電動(dòng)汽車在每個(gè)產(chǎn)品配送路徑中的當(dāng)前產(chǎn)品配送路段的目標(biāo)充電需求狀態(tài)，當(dāng)目標(biāo)充電需求狀態(tài)為目標(biāo)充電狀態(tài)時(shí)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種代碼驅(qū)動(dòng)的跨多樣結(jié)構(gòu)化知識(shí)統(tǒng)一推理的大語言模型智能體形成方法，所述方法包括以下步驟：步驟1，將表格、數(shù)據(jù)庫和知識(shí)圖譜類型的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為基于Pandas庫構(gòu)建的統(tǒng)一表征；步驟2，輸入查詢問題和統(tǒng)一表征，模型生成推理步驟和可執(zhí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┗谀Ｐ皖A(yù)測控制的電路優(yōu)化方法、系統(tǒng)、裝置和介質(zhì)，涉及集成電路設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：根據(jù)電路設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)文檔和電路仿真數(shù)據(jù)，構(gòu)建電路知識(shí)圖譜和仿真數(shù)據(jù)查找表；根據(jù)電路知識(shí)圖譜和仿真數(shù)據(jù)查找表，初始化設(shè)計(jì)點(diǎn)的搜索可行域，并進(jìn)行多點(diǎn)探索...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種考慮變形與損傷的目標(biāo)易損模型重構(gòu)方法及系統(tǒng)，包括：通過初始化點(diǎn)、面毀傷元以及目標(biāo)易損模型，判別點(diǎn)、面毀傷元與目標(biāo)先后接觸關(guān)系計(jì)算多種毀傷元復(fù)合毀傷效果。通過點(diǎn)、面毀傷元對(duì)部件、次生毀傷物質(zhì)的毀傷效果進(jìn)行目標(biāo)的毀傷程度計(jì)算，更...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種船體開孔邊界條件分析計(jì)算方法，屬于船舶技術(shù)領(lǐng)域；包括步驟S1，記錄船體在不同工況下的吃水深度；步驟S2，建立船體的開孔處吃水深度與船艏艙裝載總量、船艉艙裝載總量之間的數(shù)學(xué)模型；步驟S3，將不同浮態(tài)下的船艏艙裝載總量以及開孔處...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于光譜分析與模式識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于多尺度特征融合的拉曼光譜識(shí)別方法及系統(tǒng)，該方法包括：對(duì)拉曼光譜信息進(jìn)行分塊投影，得到局部特征信息；基于簡化多頭注意力機(jī)制對(duì)局部特征信息進(jìn)行全局特征提取，得到完整的光譜信息；利用金字塔型結(jié)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于距離多普勒?qǐng)D的雷達(dá)抗主瓣干擾動(dòng)目標(biāo)檢測方法。本發(fā)明提出了一種基于雙重窗口自注意力的U型網(wǎng)絡(luò)模型DWAUT?net，實(shí)現(xiàn)了基于多脈沖多目標(biāo)的環(huán)境，雷達(dá)跟蹤模式下的跨線性處理流程的雷達(dá)抗干擾檢測方式，完成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供面向能源物聯(lián)網(wǎng)的光伏智能傳感故障診斷方法及系統(tǒng)，涉及光伏技術(shù)領(lǐng)域，包括基于星型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)部署多維傳感器網(wǎng)絡(luò)；利用基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)和雙向門控循環(huán)單元的深度學(xué)習(xí)模型提取時(shí)空關(guān)聯(lián)特征，并與歷史故障樣本進(jìn)行匹配學(xué)習(xí)生成故障特征映射；采用對(duì)比...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于hypervisor的代理顯示方法，包括：初始化hypervisor，通過hypervisor部署服務(wù)端yocto操作系統(tǒng)和客戶端android操作系統(tǒng)，所述服務(wù)端yocto操作系統(tǒng)和客戶端android操作系統(tǒng)中分別設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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