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								      本發(fā)明涉及生物診斷技術(shù)領(lǐng)域，提供了基于甲基化和轉(zhuǎn)錄組的急性冠脈綜合征病理分型診斷試劑盒及診斷系統(tǒng)。提供了聯(lián)合檢測(cè)DEFA1B、AZU1表達(dá)水平以及cg15610437位點(diǎn)甲基化水平的試劑在制備急性冠脈綜合征病理分型診斷試劑盒中的應(yīng)用，并進(jìn)一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種耐高溫紅外氣體檢測(cè)裝置,包括外殼體、學(xué)習(xí)診斷單元以及動(dòng)態(tài)光路調(diào)節(jié)單元，所述外殼體內(nèi)設(shè)有氣體檢測(cè)腔，所述外殼體上設(shè)有出氣孔，所述氣體檢測(cè)腔外壁上設(shè)有光學(xué)鏡片組。本發(fā)明通過(guò)學(xué)習(xí)診斷單元對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)及裝置運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行深度分析，提前預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種過(guò)電壓信號(hào)重建方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)設(shè)備，涉及電網(wǎng)故障監(jiān)測(cè)領(lǐng)域。其中方法包括：首先獲取采集的初始過(guò)電壓信號(hào)；然后對(duì)所述初始過(guò)電壓信號(hào)進(jìn)行信號(hào)分解，得到多個(gè)初始過(guò)電壓子信號(hào)；最后基于預(yù)設(shè)的信號(hào)重建模型，對(duì)每個(gè)所述初始過(guò)電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及傳感器標(biāo)定技術(shù)領(lǐng)域，提供一種電流傳感器標(biāo)定補(bǔ)償方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，該方法包括：采集待標(biāo)定的電流傳感器的實(shí)際電流和實(shí)際電壓；以最小化待求解的模型參數(shù)為目標(biāo)，基于電流傳感器的電流修正模型構(gòu)建補(bǔ)償函數(shù)；電流修正模型是基于待...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了面向溫室環(huán)境下植物科普?qǐng)鼍暗某两絍R仿真交互系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)針對(duì)植物領(lǐng)域科普?qǐng)鼍暗奶摂M現(xiàn)實(shí)仿真，其具有較高的模型真實(shí)性和科學(xué)準(zhǔn)確性，并且交互性較好。該系統(tǒng)包括：植物動(dòng)態(tài)建模模塊，用于構(gòu)建虛擬溫室環(huán)境和植物動(dòng)態(tài)模型；多模態(tài)沉浸式交...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于電子設(shè)備的魯棒性評(píng)估系統(tǒng)，包括：設(shè)計(jì)模塊，用于設(shè)計(jì)電子設(shè)備內(nèi)置程序測(cè)試任務(wù)；選擇模塊，用于在設(shè)計(jì)模塊設(shè)計(jì)的電子設(shè)備內(nèi)置程序測(cè)試任務(wù)中選擇若干個(gè)電子設(shè)備內(nèi)置程序測(cè)試任務(wù)作為應(yīng)用的測(cè)試任務(wù)；采集模塊，...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)的實(shí)施方式提供了一種測(cè)試方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及軟件測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：接收至少一個(gè)客戶端發(fā)送的針對(duì)目標(biāo)應(yīng)用的測(cè)試請(qǐng)求，所述測(cè)試請(qǐng)求中包括客戶端的歷史測(cè)試數(shù)據(jù)和目標(biāo)應(yīng)用的UI信息；基于所述歷史測(cè)試數(shù)據(jù)以及歷史集合測(cè)試...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)的技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種基于注意力評(píng)價(jià)的人機(jī)交互內(nèi)容優(yōu)化推送方法，包括：確定用戶目標(biāo)內(nèi)容，根據(jù)用戶在視頻播放應(yīng)用、視頻網(wǎng)站或搜索引擎中的行為，識(shí)別用戶的興趣偏好；建立用戶交互內(nèi)容的注意力模型等步驟；基于注意力穩(wěn)定性...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N線圈優(yōu)化方法、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：基于線圈的仿真數(shù)字模型，確定仿真數(shù)字模型在仿真動(dòng)態(tài)工作模態(tài)測(cè)試下得到的第一峰值頻率的第一模態(tài)振型；若第一模態(tài)振型的模態(tài)類型為目標(biāo)模態(tài)類型，則確定與目標(biāo)模態(tài)類型對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化策略；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種無(wú)人機(jī)機(jī)身抗疲勞結(jié)構(gòu)的監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括，在機(jī)身關(guān)鍵部位部署智能傳感器網(wǎng)絡(luò)，傳感器自適應(yīng)采集數(shù)據(jù)并傳輸至中央處理單元，中央處理單元利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)數(shù)字孿生模型實(shí)時(shí)重構(gòu)狀態(tài)，嵌入異常檢測(cè)算法分析殘差，將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種以可靠性為中心的混合視情維修邏輯決策方法，所述方法以設(shè)備的可靠性為核心目標(biāo)，將RCM與視情維修二者結(jié)合，優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)；通過(guò)視情維修的手段，根據(jù)運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)備壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)，減少對(duì)歷史數(shù)據(jù)、經(jīng)驗(yàn)的依賴；同時(shí)，利用RCM中構(gòu)建維修邏輯...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及功率器件壽命監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種功率器件壽命預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：采集待預(yù)測(cè)的功率器件運(yùn)行過(guò)程中的運(yùn)行參數(shù)和環(huán)境變量等關(guān)鍵參數(shù)，并將采集的關(guān)鍵參數(shù)分別輸入到經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練的分類預(yù)測(cè)模型和趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型中，得到分類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，涉及負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集歷史日負(fù)荷數(shù)據(jù)，對(duì)歷史日負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化及去噪處理，得到處理后的歷史日負(fù)荷數(shù)據(jù)，進(jìn)而得到歷史日負(fù)荷數(shù)據(jù)序列；將歷史日負(fù)荷數(shù)據(jù)序列輸入到VMD模塊中分解成具有不同模態(tài)和中心頻率的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種充電站管理方法及系統(tǒng)，涉及充電管理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取當(dāng)前時(shí)間節(jié)點(diǎn)車輛充電過(guò)程對(duì)應(yīng)的充電狀態(tài)數(shù)據(jù)，按照充電狀態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)所有充電車輛進(jìn)行狀態(tài)分類，為所有充電車輛分配對(duì)應(yīng)的狀態(tài)標(biāo)識(shí)；根據(jù)充電車輛的狀態(tài)標(biāo)識(shí)，構(gòu)建用于動(dòng)態(tài)調(diào)度充...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種慮及電力碳排放責(zé)任分?jǐn)偟钠髽I(yè)用電優(yōu)化方法及系統(tǒng)，該方法先基于企業(yè)用電數(shù)據(jù)，將企業(yè)的電量來(lái)源劃分為可溯源電量和不可溯源電量，然后按可溯源電量精準(zhǔn)核算、不可溯源電量平均分?jǐn)偟脑瓌t核算企業(yè)的電力碳排放量，再綜合考慮企業(yè)的購(gòu)電成本和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種物流數(shù)據(jù)處理方法及裝置，該方法包括：采集至少一個(gè)物流車輛的駕駛員行為數(shù)據(jù)和路況數(shù)據(jù)；接收用戶的第一指令；響應(yīng)第一指令，從路況數(shù)據(jù)中獲取路段特征和交通標(biāo)識(shí)特征，從駕駛員行為數(shù)據(jù)中獲取行為特征，并根據(jù)路段特征、交通標(biāo)識(shí)特征和行為特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種具有無(wú)感化全流程服務(wù)生態(tài)的自助終端，所述終端包括：多模態(tài)感知模塊、智能身份識(shí)別模塊、無(wú)感引導(dǎo)模塊、自適應(yīng)界面模塊、無(wú)縫交互模塊、實(shí)時(shí)場(chǎng)景感知模塊、預(yù)測(cè)式服務(wù)模塊、自動(dòng)化流程執(zhí)行模塊、智能反饋與評(píng)估模塊以及無(wú)感更新與維護(hù)模塊，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種自助終端設(shè)備的AI預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、設(shè)備自診斷模塊、特征提取模塊、數(shù)據(jù)建模模塊、狀態(tài)評(píng)估模塊、預(yù)警模塊、維護(hù)計(jì)劃制定模塊、優(yōu)化模塊以及遠(yuǎn)程監(jiān)控模塊，其中，數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集設(shè)備運(yùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種自助終端的數(shù)字孿生仿真優(yōu)化平臺(tái)，所述平臺(tái)包括：數(shù)據(jù)采集與傳輸模塊、虛擬終端鏡像構(gòu)建模塊、業(yè)務(wù)邏輯建模模塊、動(dòng)態(tài)模擬引擎模塊、用戶行為模擬模塊、實(shí)時(shí)交互模塊、數(shù)據(jù)分析與評(píng)估模塊、迭代優(yōu)化引擎模塊、版本管理與發(fā)布模塊以及安全防護(hù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于擴(kuò)散模型的PET醫(yī)學(xué)圖像后去噪方法及系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)從低劑量PET圖像恢復(fù)標(biāo)準(zhǔn)劑量PET圖像。從信息缺失、噪聲顯著的低劑量PET圖像中恢復(fù)清晰、準(zhǔn)確的標(biāo)準(zhǔn)劑量PET圖像。利用從PET/MR聯(lián)合成像中獲取的低劑量PET圖像及對(duì)應(yīng)的MR...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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