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          • 本發(fā)明涉及生物材料技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種硫酸多糖乏氧甾醇類衍生物及其制備方法和應(yīng)用,制備方法為:(1)乏氧響應(yīng)基團(tuán)修飾的甾醇類衍生物的合成;(2)硫酸多糖乏氧甾醇類衍生物的合成。本發(fā)明以溶栓藥物尿激酶作為模型藥,以硫酸化多糖為原料,通過偶氮苯...
          • 本發(fā)明涉及制糖設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,且公開了一種連續(xù)煮糖不降真空自動放糖裝置,可以實(shí)現(xiàn)連續(xù)煮糖罐放糖過程的自動控制,避免了人工的繁瑣操作,減輕了操作人員的負(fù)擔(dān);糖膏接收箱隔離成2個艙室,可以有效地減少液封的糖膏使用量,避免了浪費(fèi),第一艙室和第二艙室...
          • 本發(fā)明公開了一種抗菌抗病毒經(jīng)編面料的制備方法及其應(yīng)用,本發(fā)明所用纖維原料中,抗菌抗病毒滌綸纖維,超細(xì)滌綸纖維或普通錦綸纖維在面絲,底絲或中絲中重量占比為20~100%;其中,所述定型,其溫度為160~230℃;其中,所述抗菌抗病毒纖維原料,...
          • 本發(fā)明公開了一種用于噴繪布的輔助生產(chǎn)裝置,所述輔助生產(chǎn)裝置包括裝置臺,所述裝置臺的兩側(cè)分別設(shè)置有出布輥和收卷輥,所述裝置臺的中心開設(shè)有滾槽,所述滾槽對內(nèi)部設(shè)置有平整組件。本發(fā)明的輔助生產(chǎn)裝置具有高效的特點(diǎn)。
          • 本發(fā)明涉及基于電致封堵材料的大壩滲漏封堵方法,所述方法包括在大壩壩體上布設(shè)電磁場施加裝備;在大壩迎水面投放電致封堵材料,并通過所述電磁場施加裝備在壩體上施加電磁場;其中,所述電致封堵材料為經(jīng)穩(wěn)定劑修飾的磁性納米顆粒。本發(fā)明的作業(yè)方法依托電致...
          • 本申請公開了一種高效節(jié)能型液壓站,包括機(jī)架、油泵電機(jī)、油泵、油箱以及閥座組件、進(jìn)油管路、壓力管路以及回油管路,回油管路處并聯(lián)有冷卻裝置。本申請的液壓站,使用變頻電機(jī)和蓄能器,從而增加節(jié)能效果。冷卻裝置采用可調(diào)節(jié)的多種冷卻方式,從而更加節(jié)能、...
          • 本發(fā)明涉及鉻鐵爐領(lǐng)域,具體涉及一種節(jié)能型鉻鐵矩形直流爐襯及其施工方法,包括支撐部、下爐襯和上爐襯,所述下爐襯設(shè)置于所述支撐部頂部,所述上爐襯設(shè)置于所述下爐襯頂部;所述下爐襯包括找平層、定深支撐層、環(huán)狀堆砌壁、鎂質(zhì)層和膨脹透氣層,所述找平層設(shè)...
          • 本申請?zhí)峁┮环N衛(wèi)星組件的檢驗(yàn)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及衛(wèi)星制造領(lǐng)域。本申請?zhí)峁┑男l(wèi)星組件的檢驗(yàn)方法包括:獲取目標(biāo)衛(wèi)星組件的制造標(biāo)準(zhǔn)以及容錯誤差信息;基于制造標(biāo)準(zhǔn)和容錯誤差信息,確定目標(biāo)衛(wèi)星組件對應(yīng)的檢驗(yàn)?zāi)J剑辉跈z驗(yàn)?zāi)J綖榈谝荒繕?biāo)檢...
          • 本發(fā)明涉及一種面向GPU加速零知識證明的多線程加速曲線轉(zhuǎn)換,旨在解決集成sppark曲線到Halo2算法時的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換開銷、適配問題及GPU加速中的數(shù)據(jù)傳輸?shù)忍魬?zhàn)。通過提出基于不同粒度的流水并行化方案,利用多線程并行化處理、數(shù)據(jù)通道通信、多曲...
          • 本發(fā)明公開了一種針對不完整軟件項(xiàng)目的單元集成測試方法。本發(fā)明通過在打樁之前進(jìn)行一系列的預(yù)操作篩選出項(xiàng)目中找不到定義的符號,并在打樁過程中根據(jù)函數(shù)是否存在定義來決定對該函數(shù)的打樁機(jī)制。若存在定義則進(jìn)行靈活打樁,即根據(jù)測試層級的需求選擇執(zhí)行樁函...
          • 本發(fā)明公開了一種基于對抗敏感神經(jīng)元的覆蓋率分析的CGF初始測試數(shù)據(jù)選擇方法。通過基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成對抗樣本,并利用原始樣本與對抗樣本在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部激活狀態(tài)的絕對差值識別對抗敏感神經(jīng)元,進(jìn)而以測試數(shù)據(jù)集激活對抗敏感神經(jīng)元的比例作為覆蓋率。通過這...
          • 本發(fā)明公開了一種智能錄波器的管理單元模型檢查方法和系統(tǒng),涉及電網(wǎng)自動化技術(shù)領(lǐng)域,包括:遍歷智能錄波器的SCD文件,并基于關(guān)鍵詞搜索篩選所有保護(hù)設(shè)備;遍歷所有保護(hù)設(shè)備的IED模型,檢查智能錄波器的管理單元模型是否為保護(hù)設(shè)備的關(guān)聯(lián)信號點(diǎn)進(jìn)行建模...
          • 本發(fā)明涉及文本查重技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)文檔的查重方法、裝置及設(shè)備,方法包括:對于每一相關(guān)產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)文檔,對相關(guān)產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)文檔的多個部分進(jìn)行文本提取,得到相關(guān)部分文本;基于每一相關(guān)產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)文檔的相關(guān)部分文本,構(gòu)建多個查重?cái)?shù)據(jù)庫;對目標(biāo)產(chǎn)品...
          • 本發(fā)明提供了一種基于勢概率假設(shè)密度濾波器的群內(nèi)目標(biāo)數(shù)量估計(jì)方法,利用勢概率假設(shè)密度濾波器能在復(fù)雜環(huán)境下對未知目標(biāo)進(jìn)行跟蹤的特點(diǎn),通過幅度信息構(gòu)建不可分辨量測所對應(yīng)的未知目標(biāo)數(shù)的多重假設(shè),將其引入勢概率假設(shè)密度更新步以提高群內(nèi)目標(biāo)數(shù)量估計(jì)的準(zhǔn)...
          • 一種SERF磁強(qiáng)計(jì)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測方法,利用預(yù)處理后的加熱階段傳感器實(shí)時運(yùn)行數(shù)據(jù),利用GMM模型對運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行分類并結(jié)合正態(tài)分布中3sigma準(zhǔn)則實(shí)時判斷其中加熱階段異常的傳感器,實(shí)現(xiàn)對傳感器加熱階段異常的實(shí)時檢測與前期預(yù)警;采集傳感器在工作狀...
          • 本發(fā)明提供了一種大電流寬調(diào)節(jié)空心陰極頂孔尺寸確定方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備,屬于航天推進(jìn)技術(shù)領(lǐng)域,其針對陰極頂孔直徑與長度比例建立數(shù)學(xué)關(guān)系,步驟S1:確定空心陰極的工作電流范圍;步驟S2:計(jì)算最小電流工作點(diǎn)Il對應(yīng)的最佳陰...
          • 本發(fā)明公開了一種基于圖論分析的電網(wǎng)工程供應(yīng)商股權(quán)關(guān)系智能識別方法,包括如下步驟:S1、采集供應(yīng)商關(guān)系數(shù)據(jù);S2、提取標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集中供應(yīng)商的股權(quán)結(jié)構(gòu)特征和交易特征;S3、構(gòu)建供應(yīng)商股權(quán)關(guān)系圖,采用深度優(yōu)先搜索算法和廣度優(yōu)先搜索算法遍歷供應(yīng)商股...
          • 本發(fā)明屬于業(yè)務(wù)管理領(lǐng)域,具體涉及一種基于業(yè)務(wù)全流程管控的擔(dān)保業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)及方法,包括:智能預(yù)審模塊,建立準(zhǔn)入預(yù)審模型,通過OCR、API接口自動抓取客戶基礎(chǔ)信息,與第三方征信平臺實(shí)時對接,對客戶資質(zhì)進(jìn)行初篩并生成預(yù)審報(bào)告,供人工復(fù)核參考;盡...
          • 本發(fā)明公開了基于多源特征協(xié)同的視頻換臉一致性增強(qiáng)方法,屬于視頻處理技術(shù)領(lǐng)域,其包括如下步驟:S1、視頻輸入:輸入原視頻,并提取一幀圖像;S2、表情網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建;S3、人臉網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建:提取人臉2D關(guān)鍵點(diǎn)圖片信息,注入人臉網(wǎng)絡(luò);S4、背景網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建:提...
          • 本申請公開了乳腺癌病灶識別方法及裝置,應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取第一樣本集和第二樣本集,第一樣本集包括多個正常樣本DBT圖像分別對應(yīng)的多個二維圖像,第二樣本集包括多個正常樣本DBT圖像分別對應(yīng)的多個二維圖像以及多個異常樣本DBT...
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