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								      本發(fā)明涉及一種EML激光器的制作方法，包括如下步驟：S1，對(duì)接生長(zhǎng)DFB激光器和EAM調(diào)制器；S2，沿DFB激光器至EAM調(diào)制器的方向，采用條狀的掩膜材料蓋在DFB激光器和EAM調(diào)制器上；S3，蝕刻未被掩膜材料保護(hù)的DFB激光器和EAM調(diào)制...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及板卡技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種柔性連接高密度結(jié)構(gòu)板卡，包括板卡本體，所述板卡本體的一側(cè)端面中部?jī)蓚?cè)均固定連接有數(shù)據(jù)接口，所述數(shù)據(jù)接口用于與外部連接設(shè)備的數(shù)據(jù)線進(jìn)行連接，兩個(gè)所述數(shù)據(jù)接口的一側(cè)均設(shè)置有連接組件，所述連接組件用于保持?jǐn)?shù)據(jù)接...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N電池箱、車輛及電池箱的制備方法。電池箱包括箱體和上蓋，所述箱體與所述上蓋共同圍成收容電池的收容腔，所述箱體與所述上蓋至少其中之一采用改性玻纖復(fù)合材料制備而成，所述改性玻纖復(fù)合材料包括：聚苯醚：40?60質(zhì)量份；苯乙烯：20?2...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了負(fù)極極片及其制備方法、鋰離子電池和用電裝置。所述負(fù)極極片包括負(fù)極集流體和位于所述負(fù)極集流體至少一側(cè)的負(fù)極活性材料層，所述負(fù)極活性材料層包括100質(zhì)量份的石墨、m1質(zhì)量份的紅磷和m2質(zhì)量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種微通道散熱器，涉及電子器件散熱技術(shù)領(lǐng)域。該微通道散熱器包括：殼體組件、微通道散熱板和多個(gè)旋轉(zhuǎn)周期震蕩結(jié)構(gòu)；微通道散熱板設(shè)置在殼體組件的內(nèi)腔中，且微通道散熱板上成形有多條分流通道，分流通道的寬度沿第一方向逐漸減小，分流通道用于容...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于健康管理技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種基于體溫?cái)?shù)據(jù)的醫(yī)院健康管理預(yù)警方法，包括步驟：通過(guò)部署于臨床患者體表和/或監(jiān)測(cè)區(qū)域的體溫監(jiān)測(cè)裝置實(shí)時(shí)采集患者的體溫?cái)?shù)據(jù)來(lái)與預(yù)設(shè)閾值范圍相比對(duì)；當(dāng)至少一個(gè)患者的體溫?cái)?shù)據(jù)超出預(yù)設(shè)閾值范圍時(shí)，生成包含異常...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于5G的遠(yuǎn)程護(hù)理協(xié)作平臺(tái)任務(wù)分配處理系統(tǒng)及方法。所述系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊,任務(wù)分配模塊，任務(wù)監(jiān)控模塊，評(píng)估反饋模塊。采用本系統(tǒng)能夠?yàn)樽o(hù)理任務(wù)的生成提供準(zhǔn)確依據(jù)，使任務(wù)分配科學(xué)合理，均衡護(hù)理人員的工作負(fù)荷；可以獲取護(hù)理人員的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于血藥濃度預(yù)測(cè)的用藥劑量調(diào)整系統(tǒng)及方法，屬于醫(yī)療人工智能領(lǐng)域，包括：基于預(yù)設(shè)歷史臨床數(shù)據(jù)庫(kù)，得到標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)編碼；基于預(yù)測(cè)特征因子集標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)編碼，得到預(yù)測(cè)特征因子集和時(shí)間點(diǎn)組合；基于預(yù)測(cè)特征因子集，構(gòu)建分類預(yù)測(cè)模型和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種適用于腦電采集設(shè)備的離線存儲(chǔ)及數(shù)據(jù)同步方法，該方法包括如下步驟：S1：離線采集存儲(chǔ)：當(dāng)上位機(jī)與下位機(jī)之間處于離線狀態(tài)時(shí)，下位機(jī)的腦電采集模塊采集腦電信號(hào)的數(shù)據(jù)，采集到的數(shù)據(jù)以文件的形式保存至存儲(chǔ)模塊中，并對(duì)保存的文件標(biāo)記為待...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種碳納米管增強(qiáng)復(fù)合材料層合板的疲勞壽命預(yù)測(cè)方法，根據(jù)碳納米管增強(qiáng)復(fù)合材料層合板疲勞壽命試驗(yàn)和疲勞性能退化試驗(yàn)數(shù)據(jù)，采用疲勞漸進(jìn)損傷理論建立碳納米管增強(qiáng)復(fù)合材料層合板在疲勞交變載荷下的疲勞壽命預(yù)測(cè)模型，包括等壽命模型、剩余剛度模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及激光技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種激光多普勒頻譜的模擬方法。該激光多普勒頻譜的模擬方法包括：將入射激光表征為虛擬光子群；獲取虛擬光子初始時(shí)刻的狀態(tài)參數(shù)；計(jì)算虛擬光子與離散顆粒群作用后的狀態(tài)參數(shù)；統(tǒng)計(jì)自離散顆粒群射出的虛擬光子頻移，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自動(dòng)駕駛技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種車路協(xié)同環(huán)境下的自動(dòng)駕駛算法，包括：通過(guò)車載與路側(cè)傳感器分別采集多類型異構(gòu)數(shù)據(jù)，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)變同步降噪與格式統(tǒng)一；其次，基于置信度加權(quán)融合構(gòu)建全局環(huán)境狀態(tài)向量，動(dòng)態(tài)整合高可靠性數(shù)據(jù)；隨后分解交通目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種適用于復(fù)雜環(huán)境的鋼板噴碼識(shí)別方法，包括如下步驟：S1、采集包含噴碼區(qū)域的鋼板圖像；S2、對(duì)S1采集到的鋼板圖像進(jìn)行噴碼區(qū)域檢測(cè)，得到噴碼區(qū)域；S3、針對(duì)S2檢測(cè)到的噴碼區(qū)域進(jìn)行裁剪處理以及傾斜校正，得到校正后的圖像；S4、對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種平移門識(shí)別方法、裝置及電子設(shè)備，涉及電力維護(hù)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對(duì)平移門的歷史圖像集進(jìn)行特征提取，得到各幀歷史圖像相應(yīng)的特征圖像，并判斷特征圖像中是否包含門頭特征和門尾特征；根據(jù)判斷結(jié)果，將歷史圖像集劃分為門頭歷史圖像集和門...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多維分析的麻鴨營(yíng)養(yǎng)數(shù)據(jù)智能管理系統(tǒng)，具體涉及多維分析技術(shù)領(lǐng)域，包括飼養(yǎng)區(qū)域劃分模塊、麻鴨信息采集模塊、麻鴨預(yù)處理模塊、麻鴨信息分析模塊、綜合分析模塊、綜合判斷模塊以及人機(jī)交互模塊。通過(guò)多源傳感器對(duì)目標(biāo)飼養(yǎng)區(qū)域的任意子區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于大語(yǔ)言模型的業(yè)績(jī)合同庫(kù)搭建方法和系統(tǒng)，方法包括獲取業(yè)務(wù)文本或合同數(shù)據(jù)并處理得到合同語(yǔ)義特征；基于該特征生成包含首要適配度和次要適配度的合同適配度；目標(biāo)業(yè)績(jī)合同根據(jù)首要適配度及核心指標(biāo)關(guān)聯(lián)強(qiáng)度構(gòu)建合同關(guān)聯(lián)信息并發(fā)送至參照業(yè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種針對(duì)柴油機(jī)臺(tái)架試驗(yàn)的軸瓦抗咬合性的仿真方法，包括以下步驟：進(jìn)行柴油機(jī)軸瓦咬合部件試驗(yàn)，以獲得軸瓦咬合參數(shù)；建立柴油機(jī)軸瓦咬合部件仿真模型；建立柴油機(jī)軸瓦咬合臺(tái)架試驗(yàn)仿真模型；利用針對(duì)柴油機(jī)軸瓦咬合臺(tái)架試驗(yàn)的軸瓦抗咬合性部件虛...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于信息瓶頸與關(guān)聯(lián)性約束的協(xié)作推理隱私保護(hù)方法，該方法首先將完整模型劃分為邊緣端與云端模型；其次將邊緣模型架構(gòu)設(shè)計(jì)為漏斗型，將中間傳遞的特征信息進(jìn)行壓縮；然后對(duì)邊緣模型不同層間添加注意力模塊，進(jìn)一步從傳遞特征中提取任務(wù)相關(guān)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新拌混凝土振搗表觀質(zhì)量識(shí)別方法，涉及混凝土表觀質(zhì)量識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，方法包括獲取振搗設(shè)備在作業(yè)過(guò)程中的振搗軌跡數(shù)據(jù)、振搗頻率參數(shù)及混凝土表面紋理圖像，生成原始數(shù)據(jù)集；基于初始卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型訓(xùn)練優(yōu)化獲得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種輪載過(guò)渡狀態(tài)構(gòu)架橫向位移峰峰值計(jì)算方法及裝置，其中該方法包括：獲取道岔區(qū)段的構(gòu)架橫向位移數(shù)據(jù)，生成橫向位移幅值與里程之間的波形圖；對(duì)道岔區(qū)段的構(gòu)架橫向位移數(shù)據(jù)序列進(jìn)行差分運(yùn)算，得到道岔區(qū)段的構(gòu)架橫向位移幅值的極值點(diǎn)序列以及極...
								
            
							
            
							
						
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