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								      本發(fā)明提供一種基于區(qū)塊鏈與邊緣計(jì)算的配電網(wǎng)分布式差動(dòng)保護(hù)的實(shí)現(xiàn)方法，包括將配電網(wǎng)中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)、設(shè)備和數(shù)據(jù)建模為區(qū)塊鏈上的分布式賬本，并通過拜占庭容錯(cuò)算法保證所有節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)保持一致性和高可信度；在配電網(wǎng)的各個(gè)邊緣設(shè)備上部署差動(dòng)保護(hù)裝置；定期...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種浸沒式液冷電池水基冷卻液，涉及冷卻液技術(shù)領(lǐng)域。所述水基冷卻液包括水冷卻液和氟化液；所述水冷卻液的密度小于氟化液的密度；所述水冷卻液的質(zhì)量占比為50％～90％，所述氟化液的質(zhì)量占比為10％～50％；所述水基冷卻液為單相冷卻液。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種鋰離子電池電極材料的高效回收分離方法，包括如下步驟：S1、去除鋰離子電池的外殼，得到電芯；S2、將電芯置于反應(yīng)溶液中，進(jìn)行剝離處理，以實(shí)現(xiàn)正極活性材料與正極集流體以及負(fù)極活性材料與負(fù)極集流體的分離；所述反應(yīng)溶液包括表面活性劑...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于鋰離子電池固態(tài)電解質(zhì)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種氧化物/凝膠復(fù)合固態(tài)電解質(zhì)及其制備方法和應(yīng)用，該電解質(zhì)是將在基礎(chǔ)電解液中加入過渡金屬化合物和酰胺類交聯(lián)劑，得到前驅(qū)體溶液，再加入引發(fā)劑，在45～70℃原位聚合制得；酰胺類交聯(lián)劑為N,N’?亞...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種適用于高溫的聚合物基電介質(zhì)及其制備方法。本發(fā)明的制備方法包括如下步驟：S1：對(duì)鋁源溶液進(jìn)行加熱、燒結(jié)，制得二維氧化鋁；S2：將鈦酸鋇前驅(qū)體溶液、氧化鋁和粘結(jié)劑混合后靜電紡絲、干燥、燒結(jié)、研磨，制得一維鈦酸鋇/氧化鋁；S3：分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種適用于核醫(yī)學(xué)斷層圖像的深度學(xué)習(xí)輔助診斷方法與系統(tǒng)，該方法包括：對(duì)DICOM數(shù)據(jù)進(jìn)行分離和篩選，得到核醫(yī)學(xué)圖像和結(jié)構(gòu)像；基于核醫(yī)學(xué)圖像和結(jié)構(gòu)像定位交疊區(qū)域的空間位置；通過交疊區(qū)域的空間位置得到對(duì)應(yīng)矩陣坐標(biāo)，進(jìn)而提取結(jié)構(gòu)像在交疊區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法和定量構(gòu)效關(guān)系的珍稀瀕危生物毒性預(yù)測(cè)方法，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建毒性預(yù)測(cè)模型，能夠有效評(píng)估環(huán)境污染物對(duì)珍稀瀕危生物的毒性影響，為珍稀瀕危生物保護(hù)及生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供技術(shù)支持，其特征在于，包括步驟1，從公開數(shù)據(jù)庫收集涉及珍...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于U?KAN與解剖學(xué)先驗(yàn)的DSA圖像冠脈夾層自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，解剖學(xué)先驗(yàn)信息提取模塊，U?KAN模型構(gòu)建模塊，模型訓(xùn)練模塊，夾層區(qū)域自動(dòng)識(shí)別模塊和結(jié)果處理和評(píng)估模塊。本發(fā)明通過引入KAN層，顯著增強(qiáng)了U?...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種光伏板積灰檢測(cè)方法與裝置。該方法包括：獲取實(shí)際光伏板表面的積灰圖像；對(duì)積灰圖像進(jìn)行?雙邊濾波以降噪，得到濾波積灰圖像；對(duì)濾波積灰圖像進(jìn)行二值化處理，以區(qū)分出濾波積灰圖像上的積灰區(qū)域與非積灰區(qū)域，從而得到二值化圖像；將二值化圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種場(chǎng)景自動(dòng)重建方法。該方法包括步驟；S1，圖像模糊檢測(cè)與質(zhì)量評(píng)估；S2，去噪處理；S3，獲取關(guān)鍵度評(píng)判指標(biāo)；S4，急診分級(jí)與損傷預(yù)測(cè)；本發(fā)明通過以固定采集頻率采集視覺圖像并通過拉普拉斯算子劃分清晰與模糊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多語言適配與個(gè)性化定制技術(shù)的數(shù)字人唇形合成系統(tǒng)，屬于數(shù)字人技術(shù)領(lǐng)域，包括多維信息獲取模塊和信息處理模塊；本發(fā)明中，通過在內(nèi)設(shè)置有唇部運(yùn)動(dòng)軌跡合成模塊，該模塊不僅能夠?qū)τ谝纛l進(jìn)行唇形合成，同時(shí)能夠?qū)⒁纛l轉(zhuǎn)換為文本信息，能夠使得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于密集點(diǎn)云的建筑特征線提取方法，屬于建筑特征線提取技術(shù)領(lǐng)域，方法如下，對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，預(yù)處理好的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行邊緣檢測(cè)和拐角檢測(cè)，對(duì)特征檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行直線段檢測(cè)和曲線段檢測(cè)，對(duì)線段檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行線段連接與去除處理，建立優(yōu)化數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種景觀燈故障檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：采集景觀燈在無故障狀態(tài)下的圖像，且將該圖像作為基準(zhǔn)圖像；采集景觀燈使用時(shí)的待檢測(cè)圖像；將基準(zhǔn)圖像對(duì)應(yīng)的第一灰度圖像和待檢測(cè)圖像對(duì)應(yīng)的第二灰度圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于連續(xù)自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架的超聲醫(yī)學(xué)圖像分析方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，通過連續(xù)自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架的可變形掩碼預(yù)測(cè)模塊生成超聲圖像有效的二值掩碼；基于二值掩碼，通過連續(xù)自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架的特征提取模塊提取圖像特征并進(jìn)行重建，基于重建...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了信息交互方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，該方法包括：顯示第一訂單頁面，第一訂單頁面包括目標(biāo)商品的訂單信息塊，訂單信息塊包括目標(biāo)文本框，目標(biāo)文本框內(nèi)顯示有針對(duì)目標(biāo)商品的問題內(nèi)容；響應(yīng)于針對(duì)目標(biāo)文本框的觸發(fā)操作，調(diào)用字符...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多方協(xié)同的集裝箱智能調(diào)度管理方法及系統(tǒng)，涉及集裝箱智能調(diào)度管理技術(shù)領(lǐng)域，包括采用動(dòng)態(tài)協(xié)同優(yōu)化算法對(duì)各參與方的利益進(jìn)行建模，輸入各參與方的信息，并輸出得到全局最優(yōu)解；采用區(qū)塊鏈技術(shù)對(duì)關(guān)鍵文件進(jìn)行處理，利用智能合約自動(dòng)執(zhí)行協(xié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向城市更新的智慧建造管理平臺(tái)，涉及礦產(chǎn)篩分技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)接口協(xié)議，確保平臺(tái)內(nèi)不同系統(tǒng)、部門和企業(yè)的數(shù)據(jù)能夠進(jìn)行無縫對(duì)接。本發(fā)明通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和接口協(xié)議，實(shí)現(xiàn)不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享，提高了項(xiàng)目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種量子計(jì)算任務(wù)調(diào)度方法、調(diào)度系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，包括：獲得對(duì)應(yīng)調(diào)度任務(wù)的編碼信息；基于編碼信息，篩選出滿足第一預(yù)設(shè)優(yōu)先級(jí)的第一計(jì)算任務(wù)，并基于計(jì)算集群的計(jì)算節(jié)點(diǎn)狀態(tài)，對(duì)第一計(jì)算任務(wù)按照時(shí)序進(jìn)行分級(jí)處理；基于編碼信息，篩選...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环NFPGA器件的邏輯綜合方法和裝置，該方法包括：從目標(biāo)FPGA器件的邏輯設(shè)計(jì)文件中識(shí)別目標(biāo)FPGA器件對(duì)應(yīng)的多個(gè)存儲(chǔ)器結(jié)構(gòu)；每個(gè)存儲(chǔ)器結(jié)構(gòu)至少包括：容量信息；根據(jù)容量信息以及目標(biāo)FPGA器件支持的各類型存儲(chǔ)資源數(shù)量，對(duì)多個(gè)存儲(chǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙分支神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的天然氣泄漏量化方法，包括：S1、加載原始監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，提取基礎(chǔ)特征，基于基礎(chǔ)特征和衍生特征構(gòu)建時(shí)序特征，對(duì)時(shí)序特征標(biāo)準(zhǔn)化處理；S2、以泄漏流量0.1m3/h為閾值將時(shí)序特征分為小流量和常規(guī)流量數(shù)據(jù)并劃分為訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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