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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請(qǐng)公開一種抑菌清新口氣的組合物及制備方法，其特征在于，包括以下質(zhì)量組分：薄荷1％?2％、度米芬0.05％?0.1％、檸檬酸0.1％?0.3％、木糖醇5％?10％、香精0.1％?0.5％、β?葡聚糖酶0.01％?0.05％、生育酚0.05...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種液冷組件，包含具有第一接口與第三接口的第一冷板以及具有第二接口與第四接口的第二冷板。每一接口具有一殼體，該殼體具有一內(nèi)壁。第一管體與第一接口以及第二接口流體連通。第一接頭與一第二接頭各具有一寬徑部以及一窄徑部。其中，二窄徑部...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及音響測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，涉及一種汽車音響音效測(cè)試裝置。其包括底座，所述底座的頂部轉(zhuǎn)動(dòng)連接有防護(hù)罩，所述底座的頂部設(shè)有一對(duì)沿x軸分布的橫移組件，所述橫移組件包括固定模塊和移動(dòng)模塊，兩個(gè)所述移動(dòng)模塊之間設(shè)有沿y軸分布的縱移組件；通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種基于Interlaken協(xié)議的數(shù)據(jù)傳輸方法、裝置以及芯片。該方法包括：在數(shù)據(jù)包的傳輸過程中，獲取數(shù)據(jù)包的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度；若數(shù)據(jù)包的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度大于最短突發(fā)長(zhǎng)度，則基于數(shù)據(jù)包的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度、最大突發(fā)長(zhǎng)度以及最小突發(fā)長(zhǎng)度，檢測(cè)是否需要采...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于NMOS管耐高反向電壓的高端理想二極管，涉及功率二極管技術(shù)領(lǐng)域，所述電路包括NMOS主管V1、比較器電路、保護(hù)電路和偏置電源，保護(hù)電路保護(hù)比較器電路；所述比較器電路包括兩個(gè)獨(dú)立輔管或參數(shù)相同且封裝在一起的對(duì)管、二極管、電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于NMOS管快速型前端輔管控制高端理想二極管，涉及二極管技術(shù)領(lǐng)域，所述電路包括NMOS主管V1、比較器電路、偏置電源和驅(qū)動(dòng)電路；所述比較器電路連接至偏置電源，包括兩個(gè)獨(dú)立輔管或參數(shù)相同且封裝的對(duì)管、電阻，所述NMOS主管V...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力電子技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的雙饋風(fēng)機(jī)并網(wǎng)系統(tǒng)阻抗辨識(shí)方法及系統(tǒng)，具體包括步驟：基于雙饋風(fēng)機(jī)并網(wǎng)系統(tǒng)的dq理論阻抗模型確定系統(tǒng)的輸入與輸出；搭建單臺(tái)雙饋風(fēng)機(jī)并網(wǎng)系統(tǒng)的時(shí)域仿真模型，使用掃頻法進(jìn)行多種運(yùn)行工況下的數(shù)據(jù)收...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種抗極端氣候的智能高壓配電柜，屬于供電系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，首先收集各類極端天氣數(shù)據(jù)及配電柜的狀態(tài)信息，然后通過數(shù)據(jù)分析模塊對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得出配電柜防護(hù)裝置的預(yù)防護(hù)等級(jí)，并根據(jù)該等級(jí)匹配適當(dāng)?shù)姆雷o(hù)動(dòng)作。接下來，防護(hù)裝置聯(lián)動(dòng)模塊根據(jù)預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種利用廢舊石墨為原料進(jìn)行弱化石墨層間范德華力處理來制備高倍率雙離子電池電極的方法，該方法通過簡(jiǎn)單的機(jī)械物理法處理廢舊石墨，弱化石墨層間的范德華力，從而得到性能改善的可以用于高倍率雙離子電池電極的石墨材料。本發(fā)明的方法具備以下優(yōu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)可視化技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，涉及一種多模態(tài)融合的肛腸數(shù)據(jù)可視化分析方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：同步采集肛腸影像和壓力信號(hào)，對(duì)齊時(shí)間戳并預(yù)處理，輸出標(biāo)準(zhǔn)化影像和編碼后的生理信號(hào)，提取邊緣和紋理特征，LSTM編碼后與影像特征拼接，融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種輕量級(jí)邊緣信息強(qiáng)化的高分辨率遙感圖像語義分割方法，包括：獲取Potsdam遙感圖像數(shù)據(jù)集并預(yù)處理后，劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集；搭建輕量級(jí)邊緣信息強(qiáng)化的高分辨率遙感圖像語義分割網(wǎng)絡(luò)，包括主干網(wǎng)絡(luò)、可分離殘差結(jié)構(gòu)特征提取模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于機(jī)械零件尺寸檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于視覺計(jì)算的機(jī)械零件尺寸檢測(cè)方法及系統(tǒng)，本發(fā)明是具備高精度、高效率、可靠性強(qiáng)的國(guó)產(chǎn)化檢測(cè)系統(tǒng)和方法。通過下采樣模塊進(jìn)行下采樣可以較好的保留高頻信息和相鄰像素之間的語義關(guān)系信息。所述雙分支語義互...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種激光雷達(dá)點(diǎn)云圖像質(zhì)量的檢測(cè)方法，首先基于實(shí)際自動(dòng)駕駛環(huán)境和相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)計(jì)并搭建包含道路、車輛、行人等元素的測(cè)試場(chǎng)景。然后利用粒子群優(yōu)化算法和信息熵理論對(duì)測(cè)試場(chǎng)景進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，提高場(chǎng)景的復(fù)雜度。接著將激光雷達(dá)安裝在優(yōu)化后的場(chǎng)景中...
								
            
							
            
							
						
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								      本研究開發(fā)出一種集Cascade Mask卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與高通量檢測(cè)技術(shù)于一體的多靶點(diǎn)微生物快速檢測(cè)系統(tǒng)，目標(biāo)是提升微生物檢測(cè)的通量、精準(zhǔn)度與效率，可應(yīng)用于食品安全、環(huán)境監(jiān)測(cè)、臨床診斷等領(lǐng)域。該系統(tǒng)以Cascade Mask R?CNN為基，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種肝細(xì)胞癌微血管侵犯預(yù)測(cè)系統(tǒng)及其應(yīng)用，該系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊、病灶勾畫模塊、圖像預(yù)處理模塊、圖像預(yù)處理與病灶裁剪模塊、分割模塊、瘤周特征提取模塊、特征融合與分類模塊，分割模塊使用分割模型對(duì)處理后的病灶區(qū)域圖像進(jìn)行分割，并將輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于紅外和可見光圖像融合的潤(rùn)滑油泄漏檢測(cè)方法。該方法通過紅外攝像機(jī)與可見光攝像機(jī)同步采集潤(rùn)滑油管路的紅外圖像和可見光圖像，對(duì)采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理與配準(zhǔn)，構(gòu)建潤(rùn)滑油泄漏檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型，包含特征提取模塊、特征融合模塊和目標(biāo)檢測(cè)模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)推廣方法、系統(tǒng)及裝置，其技術(shù)方案要點(diǎn)是包括如下步驟：S1、獲取目標(biāo)推廣產(chǎn)品信息，分析目標(biāo)產(chǎn)品特征；S2、對(duì)接數(shù)據(jù)源，采集用戶的行為數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)；S3、根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)，構(gòu)建用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電氣工程管理技術(shù)領(lǐng)域，公開了電力行業(yè)敏捷開發(fā)模式管理中臺(tái)安全監(jiān)督檢測(cè)系統(tǒng)，包括以下模塊：多源數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、智能分析檢測(cè)引擎，實(shí)時(shí)分析檢測(cè)敏捷開發(fā)過程中的安全威脅、安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊、實(shí)時(shí)預(yù)警與響應(yīng)模塊。本發(fā)明建立的智...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及電力系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域，公開了基于軟件物料清單的電力系統(tǒng)軟件安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，包括核心組件識(shí)別模塊，所述核心組件識(shí)別模塊從SBOM中提取組件元數(shù)據(jù)，結(jié)合電力系統(tǒng)業(yè)務(wù)邏輯，判斷組件是否屬于關(guān)鍵功能模塊，并將判斷結(jié)果發(fā)送到風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于人類優(yōu)先度的任務(wù)分配方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。方法包括：數(shù)據(jù)輸入步驟，輸入任務(wù)相關(guān)的多模態(tài)數(shù)據(jù)；融合步驟，將所述多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合獲得融合特征；計(jì)算步驟，根據(jù)融合特征計(jì)算各智能體的HPS值；分配步驟，根據(jù)HPS值將任務(wù)分配給智能...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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