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								      本發(fā)明公開一種用于高效光催化水分解析氫的單團簇多酸/三維有序大孔硫化鎘耦合催化劑的簡易制備方法。以室溫浸漬法將Sb9在3DCdS上實現(xiàn)單團簇均勻分散，該耦合材料的制備方法簡單，反應條件溫和，成本低廉。在可見光驅(qū)動下6小時內(nèi)水分解析氫產(chǎn)量可達...
								
            
							
            
							
						
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								      一種ZnO/In2O3異質(zhì)結(jié)光催化劑及其制備方法和應用，包括以下步驟；步驟(1)：取KOH超聲溶解于無水乙醇中形成溶液A；醋酸鋅溶解于無水乙醇中獲取溶液B；室溫下將溶液A滴加入溶液B中并攪拌向其中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種多效防曬復合料及其制備方法和應用，多效防曬復合料包括防曬增效組分和載體組分，所述載體組分包載所述防曬增效組分，所述防曬增效組分包括：二乙氨羥苯甲酰基苯甲酸己酯、乙基己基三嗪酮、海棠果籽油和小果咖啡籽提取物。本發(fā)明將海棠果籽油...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種碳化硅VDMOS溝槽型熱擴散終端及制備方法，在碳化硅襯底下側(cè)面淀積金屬，形成漏極金屬層；碳化硅襯底上側(cè)面外延生長，得到漂移層；形成阻擋層，刻蝕，離子注入，形成P型阱區(qū)；重新形成阻擋層，刻蝕，刻蝕形成漂移層形成凹槽；淀積碳化硅...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種多業(yè)務場景的統(tǒng)一自動巡檢方法、裝置、設備及介質(zhì)，本申請屬于互聯(lián)網(wǎng)技術領域。該方法包括：響應于巡檢任務執(zhí)行請求，獲取目標巡檢任務以及預先配置的巡檢任務編排信息；其中，巡檢任務編排信息包括至少兩個業(yè)務場景的巡檢任務模塊的編排信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于大模型的軌道交通通信系統(tǒng)智能運維方法和裝置，涉及智能運維技術領域，該方法應用于智能算力中臺，智能算力中臺為基于軌道交通通信系統(tǒng)對應的專業(yè)數(shù)據(jù)對通用大模型訓練得到的，包括：獲取感知設備采集的軌道交通通信系統(tǒng)對應的系統(tǒng)實時數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及交通數(shù)據(jù)處理技術領域，公開了一種交通邊緣計算數(shù)據(jù)安全共享方法及系統(tǒng)，該方法采集交通邊緣計算網(wǎng)絡多源異構數(shù)據(jù)，經(jīng)分類標準化處理生成結(jié)構化數(shù)據(jù)集；基于多方安全計算協(xié)議與同態(tài)加密算法設計動態(tài)數(shù)據(jù)共享安全協(xié)議；利用基于屬性的訪問控制模型與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于無線通信技術領域，公開了一種無線網(wǎng)絡中基于TD3的ARIS輔助無線隱蔽通信方法與系統(tǒng)，設計并明確網(wǎng)絡場景、天線導向矢量和信道模型；構建優(yōu)化目標，明確最大化系統(tǒng)整體的密保率以及限制條件；根據(jù)場景及約束條件將問題轉(zhuǎn)化為馬爾可夫決策問題...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于MMC并網(wǎng)逆變器的組合控制方法包括，采用無源滑模控制作為電流內(nèi)環(huán)的主體結(jié)構，在此基礎上引入斜率控制，構建斜率無源滑模控制，有效抑制抖振問題，提高系統(tǒng)輸出精度；同時，將模型預測控制策略用于調(diào)制器的最近電平逼近算法中，進一步...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種配電臺區(qū)供電品質(zhì)分析方法及系統(tǒng)，涉及電力系統(tǒng)領域，方法包括：先對實時采集的電力負載與外部數(shù)據(jù)預處理，建立動態(tài)負載預測模型獲負載變化預測結(jié)果；結(jié)合三相電流和電壓數(shù)據(jù)算不平衡度，識別三相不平衡風險，用在線校正算法調(diào)整負荷分配的校...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種抑制火電機組負荷震蕩的控制方法，屬于火電機組負荷控制領域，包括計算負荷實際值與負荷指令值的偏差，記錄設定時間內(nèi)偏差發(fā)生翻轉(zhuǎn)的次數(shù)，當次數(shù)大于設定次數(shù)時，減小PI控制器的參數(shù)，得到弱化后的參數(shù)；將偏差分別折算成第一控制偏差和第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電力系統(tǒng)檢修裝置及檢修方法，涉及電力系統(tǒng)檢修領域，包括檢修巡視安裝吊軌，檢修巡視安裝吊軌底部設有檢修巡視安裝組件，檢修巡視安裝吊軌一側(cè)設有巡視變道組件，本發(fā)明在實際使用中，通過檢修巡視安裝組件和巡視變道組件，不僅可以自動對電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及燃料電池領域，公開了一種MOF@COF核殼異質(zhì)結(jié)構摻雜的Nafion基質(zhì)子交換膜的制備方法，包括：步驟一：制備MOF?NH2粉末；步驟二：制備MOF?NH2@COF?SO3
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電池技術領域，具體公開一種正極極片、制備方法及電池。所公開的正極極片包括：集流體、第一活性涂層和底涂層；在集流體的至少一側(cè)表面劃分為第一區(qū)域和多個第二區(qū)域，且多個第二區(qū)域間隔設置；底涂層設置在集流體的至少一側(cè)表面上，底涂層包括第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種微納真空三極管及其飽和輸出方法和制備方法，涉及真空微納三極管技術領域，飽和輸出方法包括設置火山口狀微孔柵極，柵極頂端高于陰極頂端，弱化陽極電場對陰極表面勢壘的影響，獲得陰極發(fā)射電流不隨陽極電壓變化的飽和輸出特性；將具有納米級...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種交流斷路器主導電圓筒及其制造方法，所述主導電圓筒包括主體結(jié)構、導電層和外部散熱結(jié)構，通過卷板焊接獲得主體結(jié)構，在主體結(jié)構外表面通過增材制造方式沉積得到導電層，進一步在導電層外表面通過增材制造方式沉積得到外部散熱結(jié)構。所述主導...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種適用于斷路器的主導電圓筒的制備方法，所述主導電圓筒包括主體結(jié)構、加強筋和散熱翅片，所述加強筋沿著主體結(jié)構內(nèi)表面等距分布，所述散熱翅片沿著主體結(jié)構外表面等距分布。以卷板技術與增材制造技術相結(jié)合，將主導電圓筒結(jié)構一體化，有效避免...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于車載通信系統(tǒng)的高性能同軸電纜，包括：導體，和依次包覆在導體外層的絕緣層、金屬包帶層、編織屏蔽層和護套層；導體，包括多根單絲絞合而成，每根單絲包括芯層和外層，芯層為石墨烯包銅，外層為純銅包覆層；絕緣層為含石墨烯的聚四氟乙烯...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及肺炎預測模型領域，具體涉及一種基于AI的里癥肺炎模型預測分析方法。通過AI識別患者肺炎病癥病歷，通過所述肺炎病癥病歷構建肺炎預測模型；所述肺炎預測模型為基于時間序列的自回歸AR(P)模型，通過分析患者歷史病癥與治療后康復程度分析得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于輔助醫(yī)療判斷領域，具體涉及一種基于AI的重癥肺炎診斷方法。所述系統(tǒng)包括服務器和多個客戶端；所述服務器采用全局模型，所述客戶端采用本地模型；所述服務器和各所述客戶端采用聯(lián)邦學習進行模型訓練；所述服務器還用于收到各所述客戶端上傳的所述...
								
            
							
            
							
						
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