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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請涉及發(fā)電領(lǐng)域，提出了一種風(fēng)光熱儲靈活調(diào)節(jié)發(fā)電系統(tǒng)，包括，相連接的并網(wǎng)控制器和卡諾電池系統(tǒng)，卡諾電池系統(tǒng)包括第一熱泵、換熱器和至少兩個(gè)儲熱罐；風(fēng)光發(fā)電系統(tǒng)，與并網(wǎng)控制器電連接，并網(wǎng)控制器用于將風(fēng)光發(fā)電系統(tǒng)產(chǎn)生的波動(dòng)總電能量拆分為基準(zhǔn)電能...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N多類型無功配置方案評估方法及裝置，該方法包括：首先，獲取電力系統(tǒng)分區(qū)內(nèi)的無功優(yōu)先配置節(jié)點(diǎn)集合、多類型無功配置方案集合及無功設(shè)備容量集合。接著，通過預(yù)想事故集仿真及動(dòng)態(tài)電壓響應(yīng)分析，構(gòu)建包含電壓穩(wěn)定性、暫態(tài)電壓恢復(fù)貢獻(xiàn)率、調(diào)節(jié)范...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種極柱組件、電芯，極柱組件包括依次連接的導(dǎo)電柱、集流盤；所述導(dǎo)電柱開設(shè)有貫通的空腔，空腔與集流盤之間形成限位腔，在限位腔內(nèi)限位有注液組件；注液組件在限位腔內(nèi)運(yùn)動(dòng)時(shí)至少包括注液路徑的阻斷位和連通位。本發(fā)明在導(dǎo)電柱上集成注液組件，對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種芯片的封裝工藝及封裝結(jié)構(gòu)，涉及芯片封裝技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明包括芯片，芯片具有多個(gè)電極；導(dǎo)電凸點(diǎn)，形成于芯片的電極上。本發(fā)明通過引入絕緣保護(hù)層、金屬布線層和再分布層，優(yōu)化了芯片的電極信號分布，減少了信號傳輸延遲和寄生效應(yīng)，絕緣保護(hù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及超臨界水堆熱工分析領(lǐng)域，具體而言，涉及一種基于定位格架修正的多通道超臨界水堆熱工分析方法，該方法包括以下步驟：獲取目標(biāo)超臨界條件下的實(shí)時(shí)核反應(yīng)堆工況數(shù)據(jù)；將上述核反應(yīng)堆工況數(shù)據(jù)輸入多通道超臨界水堆熱工模型中，得到全局計(jì)算結(jié)果，上述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種妊娠早期預(yù)測妊娠期糖尿病風(fēng)險(xiǎn)的方法及系統(tǒng)，該方法包括以下步驟，獲取源孕婦妊娠早期的多維度生理指標(biāo)數(shù)據(jù)樣本；采用預(yù)訓(xùn)練生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域大語言模型，通過參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)對生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域大語言模型進(jìn)行微調(diào)，生成微調(diào)大語言模型；利用微調(diào)大...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及展示裝置技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)展示裝置，包括移動(dòng)式底座以及滑動(dòng)連接在移動(dòng)式底座內(nèi)部的展示裝置本體，還包括固定連接在移動(dòng)式底座底部的連接盒，移動(dòng)式底座設(shè)置有收納機(jī)構(gòu)，移動(dòng)式底座設(shè)置有收納機(jī)構(gòu)，移動(dòng)式底座的內(nèi)部固定連接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于腹腔鏡手術(shù)360度縫合理論的訓(xùn)練模塊及訓(xùn)練評價(jià)系統(tǒng)，訓(xùn)練模塊包括一硅膠墊，所述硅膠墊的表面標(biāo)記有十二組預(yù)定針點(diǎn)對，十二組預(yù)定針點(diǎn)對呈鐘表刻度式的放射狀分布，且每組所述預(yù)定針點(diǎn)對包括一預(yù)定入針點(diǎn)和一預(yù)定出針點(diǎn)。本發(fā)明的訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明主要用于電子信息及磁懸浮電機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明公開了一種磁懸浮電機(jī)自動(dòng)鎖定設(shè)置方法、裝置、系統(tǒng)及介質(zhì)，該方法通過第一界面的輸入?yún)^(qū)獲取密碼，驗(yàn)證后進(jìn)入第二界面，界面包含多個(gè)密碼子模塊，可分別設(shè)置鎖定時(shí)間和解鎖密碼。當(dāng)當(dāng)前時(shí)間達(dá)到或超過設(shè)定...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例提供一種裝卸平臺的安全風(fēng)險(xiǎn)防控方法和系統(tǒng)。該方法包括：實(shí)時(shí)獲取裝卸平臺的監(jiān)控視頻流；對所述監(jiān)控視頻流進(jìn)行目標(biāo)檢測，檢測出所述監(jiān)控視頻流中的人員和車輛；針對檢測出的每個(gè)人員，對所述人員進(jìn)行違規(guī)行為動(dòng)態(tài)識別；在所述人員出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了人體運(yùn)動(dòng)捕捉與智能康復(fù)訓(xùn)練評估方法和系統(tǒng)，通過Kinect深度相機(jī)實(shí)時(shí)獲取到人體三維骨骼關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)序列，利用基于骨架信息的行為識別算法實(shí)時(shí)識別出患者正在進(jìn)行的動(dòng)作類型，并在一小段動(dòng)作完成之后給出評分，能夠及時(shí)有效地輔助患者進(jìn)行康...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于yolov8實(shí)例分割的電子數(shù)字儀表識別方法，方法為：獲取包含數(shù)字儀表的現(xiàn)場圖片；使用yolov8模型提取數(shù)顯儀表所在的區(qū)域；截取數(shù)顯儀表的感興趣區(qū)域，利用直線檢測確定屏幕的四個(gè)角點(diǎn)然根據(jù)角點(diǎn)對屏幕圖像進(jìn)行透視變換，得到校正后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于yolov8分類的變電站表計(jì)類型及量程識別方法，方法為：獲取變電現(xiàn)場圖片并輸入yolov8進(jìn)行儀表檢測得到儀表類型；當(dāng)檢測到儀表為關(guān)注的儀表類型時(shí)，對儀表的矩形區(qū)域進(jìn)行截取并獲得儀表所屬的大類名稱；再儀表區(qū)域截圖輸入訓(xùn)練好的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信號檢測領(lǐng)域，特別是一種基于Seg?Yolo模型的非合作無人機(jī)突發(fā)頻點(diǎn)檢測方法及設(shè)備。本發(fā)明提出的Seg?Yolo模型，完全不需要非合作無人機(jī)信號的先驗(yàn)序列，也不需要對具體序列進(jìn)行預(yù)測，能夠直接實(shí)現(xiàn)時(shí)頻圖中連續(xù)的、非連續(xù)的、重疊的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種圖像分割方法、裝置、終端設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，所述方法包括：獲取待處理圖像；將待處理圖像輸入至已訓(xùn)練的圖像分割模型進(jìn)行處理，得到待處理圖像對應(yīng)的初始分割掩膜；對初始分割掩膜進(jìn)行邊緣增強(qiáng)處理，得到目標(biāo)分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于分層深度估計(jì)的座艙特征融合雙耳追蹤方法，該方法包括以下步驟：首先，基于單目相機(jī)采集視頻流，利用多尺度深度估計(jì)算法生成乘員視頻的深度圖，并結(jié)合固定背景邊緣檢測提取座艙幾何特征；其次，通過面部關(guān)鍵點(diǎn)檢測提取多面部特征(如眼間距...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于自適應(yīng)標(biāo)簽分布的胎兒腦齡估計(jì)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法，屬于醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，其訓(xùn)練方法包括：將胎兒大腦磁共振圖像輸入初始胎兒腦齡估計(jì)網(wǎng)絡(luò)，得到腦齡預(yù)測分布，根據(jù)腦齡預(yù)測分布和對應(yīng)真實(shí)腦齡確定預(yù)測損失；根據(jù)真實(shí)腦齡構(gòu)建腦齡目標(biāo)標(biāo)簽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙向?qū)哟螀f(xié)同注意力的腦膠質(zhì)瘤患者生存預(yù)測方法，首先獲取患者的病理圖像及其多參數(shù)MRI并進(jìn)行病理圖像特征提取及放射學(xué)影像特征提取；隨后通過第一雙向?qū)哟螀f(xié)同注意力模塊和第二雙向?qū)哟螀f(xié)同注意力模塊進(jìn)行兩階段的深度融合，得到最終...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種基于多目立體視覺與超分辨的條紋投影圖像增強(qiáng)方法及裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取包含投射有條紋圖案的待測物體的主視圖像，以及側(cè)視圖像；對側(cè)視圖像進(jìn)行重建，得到重建側(cè)視圖像，重建側(cè)視圖像的質(zhì)量優(yōu)于所述側(cè)視圖像；確定重建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種考慮出行成本的活動(dòng)鏈時(shí)間分配行為建模方法，包括獲取車輛的出行軌跡，根據(jù)活動(dòng)相關(guān)屬性及個(gè)體自身屬性對個(gè)體偏好的影響，計(jì)算活動(dòng)的固有效用，基于到達(dá)活動(dòng)地點(diǎn)所必需的出行相關(guān)屬性對個(gè)體偏好的影響，計(jì)活動(dòng)的出行負(fù)效用，構(gòu)建綜合考慮活動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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