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								      本申請涉及半導體技術領域，本申請?zhí)峁┝艘环N導熱件、散熱裝置、功率模塊和車輛。本申請?zhí)峁┑膶峒ǎ簩岜倔w，導熱本體用于傳導熱量；導熱本體設有容納腔，容納腔內填充第一相變材料，第一相變材料用于吸收和/或釋放熱量，提高了導熱件的熱導率、散...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種混合鍵合結構及混合鍵合結構中阻擋層應力的原位檢測方法，屬于三維封裝的混合鍵合技術領域。本發(fā)明的混合鍵合結構中盲孔內的頂部SiO2介電層表面存在具備壓電性能的阻擋層，該具備壓電性能的阻擋層包括屏障層、壓電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及材料爆炸沖擊防護性能測評領域，公開了一種評估水下爆炸沖擊環(huán)境下人體防護材料性能的方法，包括以下步驟：構建防護材料模型和人體模型；構建水域幾何模型；構建炸藥模型；采用任意拉格朗日?歐拉法進行描述爆炸沖擊波與防護材料間的相互作用，求解...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機器學習的血管緊張素轉化酶抑制劑篩選的模型及方法，涉及藥物發(fā)現(xiàn)與機器學習技術領域，其技術要點為：本發(fā)明通過整合RDKit、ESM?2模型計算血管緊張素轉化酶抑制肽的多種分子特征，采用RFECV算法進行特征篩選優(yōu)化后，結合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)特征融合的化合物?靶標結合親和力預測方法，涉及化合物活性預測技術領域，其技術要點為：包括數(shù)據(jù)采集、多模態(tài)特征表征、多模態(tài)特征提取與融合以及親和力預測的步驟對化合物活性進行預測。通過人工智能算法輔助解決化合物活性預測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于超材料的寬帶低發(fā)散聲渦旋波束生成系統(tǒng)，包括信號發(fā)生器、功率放大器和環(huán)形聲源陣列，環(huán)形聲源陣列由偶極子聲源組成，偶極子聲源的聲學超材料結構為中空貫通的管體結構，呈申字形，聲學超材料結構的本體為田字形結構，揚聲器安裝在，聲學...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了射頻通信方法，屬于射頻通信領域。該方法中遙控器輸出第一通信數(shù)據(jù)至遙控器接收端；遙控器接收端對接收到的第一通信數(shù)據(jù)進行解析，對第一驗證數(shù)據(jù)進行驗證；若通過驗證，遙控器接收端根據(jù)第一控制指令執(zhí)行操作，生成第二通信數(shù)據(jù)，第二通信數(shù)據(jù)包...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了遙控器及控制方法，屬于遙控設備領域。本發(fā)明的遙控器至少兩個天線，設置于遙控器本體內部，至少兩個天線分別指向不同方向，用于收發(fā)信號；開關單元分別與至少兩個天線連接，用于切線工作天線；收發(fā)單元與開關單元連接，用于解調、調制收發(fā)信號；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于VR的訪客管理方法、系統(tǒng)、設備、介質和程序產品，屬于智能管理領域。技術方案包括：通過訪客終端，獲取訪客信息，所述訪客信息包括訪客位置和訪客身份；將項目現(xiàn)場劃分不同區(qū)域，設置不同區(qū)域的訪客權限；根據(jù)訪客位置，確定訪客所在區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于個性化高效半異步聯(lián)邦學習的圖像分類方法，由服務器和客戶端實現(xiàn)，在得到訓練的圖像分類模型的過程中，通過重要性抽樣策略優(yōu)先激活高梯度貢獻客戶端以加速收斂，設計公平性補償因子與動態(tài)棄用機制平衡數(shù)據(jù)分布多樣性，利用相似度加權聚合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于XR場景中穿模異常的自動檢測方法及系統(tǒng)，屬于計算機圖形處理技術領域。所述方法包括：采集XR設備運行時的左右眼雙目圖像序列，構建三維立體深度圖；通過靜態(tài)分析識別幀內穿插錯誤、遮擋矛盾等異常區(qū)域；基于連續(xù)多幀圖像分析構建場景...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于視覺測量領域，具體為一種三維測量系統(tǒng)的測量視點分布規(guī)劃方法，本方法首先考慮測量需求和待測零件測量特性后生成主測量視點集合，然后再以主測量視點集合為約束，生成覆蓋整個待測零件表面的輔助測量視點集合，形成級聯(lián)式測量視點生成和優(yōu)化過程。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于醫(yī)學影像分析技術領域，具體公開了一種預測青少年重度抑郁癥患者電休克治療療效的方法及系統(tǒng)，采集青少年抑郁障礙患者在電休克治療ECT前后的結構磁共振成像數(shù)據(jù)，并進行預處理，得到青少年抑郁障礙患者的腦部灰質形態(tài)學特征；基于青少年抑郁障礙...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于URAM加速計算的面共焦表面形貌恢復架構及方法，涉及面共焦表面硬件設計技術領域，包括高速相機、超算卡、ARM控制板以及工控機，高速相機通過CXP接口與超算卡電性連接，高速相機用于采集面共焦結構照明圖像；超算卡包括計算引擎...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及區(qū)塊鏈技術領域，提供了一種主從協(xié)同構建區(qū)塊的區(qū)塊鏈BFT共識方法及系統(tǒng)，包括：接收提案區(qū)塊共識請求消息，驗證執(zhí)行提案區(qū)塊，補充提案區(qū)塊，得到與提案區(qū)塊對應的完整區(qū)塊；其中，提案區(qū)塊通過將交易請求排序打包得到，完整區(qū)塊在提案區(qū)塊基礎...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N面向外部要求的企業(yè)內部業(yè)務變更方法、裝置、設備及介質，涉及流程與信息化技術領域，該方法包括：采用自然語言處理技術對接收的外部文件進行拆分，獲得多個條款；將多個條款按照業(yè)務屬性分發(fā)至對應的主責部門子系統(tǒng)；通過各主責部門子系統(tǒng)根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種光伏電站發(fā)電效能評價方法、設備、介質及產品，涉及新能源技術領域。方法包括：獲取目標光伏電站所在位置的典型年氣象數(shù)據(jù)；根據(jù)電站特征和典型年氣象數(shù)據(jù)，生成模擬發(fā)電時序數(shù)據(jù)；結合模擬發(fā)電時序數(shù)據(jù)及目標時間段內第一逆變器的第一實際輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于神經(jīng)元計算機的脈沖目標共享的存儲方法，通過神經(jīng)元對應一個軸突，脈沖目標最終轉化為軸突末端，核心的軸突數(shù)據(jù)存儲器維護連續(xù)存儲的軸突末端組成的軸突末端列表，軸突指向對應軸突末端列表起始地址，當神經(jīng)元發(fā)放脈沖時，從軸突末端列表...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的目的在于提供一種內燃機的智能化故障診斷數(shù)字孿生系統(tǒng)的構建方法，屬于內燃機故障診斷領域，包括多維度模型構建、數(shù)據(jù)采集與傳輸、數(shù)據(jù)分析模塊和數(shù)字孿生系統(tǒng)可視化，本發(fā)明將數(shù)字孿生技術應用于內燃機故障診斷方面，涉及內燃機數(shù)字化、智能化故障診...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的目的在于提供一種針對少樣本的內燃機故障診斷混合模型的構建方法，屬于故障診斷領域，包括模型判別器，樣本判別器，參數(shù)優(yōu)化器：模型判別器構建內燃機故障診斷模型，對內燃機故障診斷模型的準確率進行分析；樣本判別器對內燃機故障診斷模型的分類結果...
								
            
							
            
							
						
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