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								      本申請實施例提供一種大規(guī)模三維圖像數(shù)據視頻生成方法及裝置，通過根據多張待處理圖像以及待處理圖像的熵值或梯度強度，確定待處理圖像中高復雜度區(qū)域，接受預設空間區(qū)域參數(shù)或預設體積特征參數(shù)，調整空間區(qū)域參數(shù)或預設體積特征參數(shù)，并對各待處理圖像的進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N圖像處理方法、裝置、設備、存儲介質和程序產品，通過獲取緩存幀序列，并將緩存幀序列中待處理的多幀送顯圖像添加至送顯幀序列。然后確定N幀送顯圖像的差異度，并根據差異度，確定是否對送顯幀序列進行插幀處理。若確定對送顯幀序列進行插幀處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據傳輸技術領域，公開了一種傳輸命令拆分粒度的動態(tài)調整方法及裝置，該方法包括：通過從設備協(xié)議轉換模塊對當前傳輸任務的數(shù)據包進行分析，確定數(shù)據包的數(shù)據信息，將數(shù)據信息發(fā)送到主設備協(xié)議轉換模塊，通過主設備協(xié)議轉換模塊根據數(shù)據信息，計算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種算網一體化多維數(shù)據感知系統(tǒng)，包括冊登錄模塊、數(shù)據采集模塊、數(shù)據存儲模塊、無侵入觀測模塊和智能行為預測模塊，無侵入觀測模塊用于對獲取的數(shù)據進行監(jiān)控和分析，智能行為預測模塊用于根據無侵入觀測模塊獲得的分析結果向客戶生成行動建議。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向碳鏈網格的數(shù)據隱私保護方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據隱私傳輸與隱私計算領域，包括需要進行計算任務的用戶向中央服務器發(fā)起計算任務，至中央服務器；中央服務器向計算任務涉及的各數(shù)據擁有方用戶發(fā)起計算請求，進行對應的聯(lián)邦學習計算迭代，在每...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種安全測試方法、裝置、電子設備及存儲介質，涉及應用測試技術領域。所述方法包括獲取目標應用的明文數(shù)據報文，并對所述明文數(shù)據報文添加類型標識得到標記后報文；將所述標記后報文傳輸至服務端，以使所述服務端根據所述類型標識對所述標記后報文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于記憶電壓極化比相式距離保護動作執(zhí)行的方法及系統(tǒng)，屬于電力系統(tǒng)及其自動化技術領域。本發(fā)明方法，包括：獲取電力系統(tǒng)中被保護線路故障后，保護安裝點處的三相電壓數(shù)據，根據所述三相電壓數(shù)據，獲取基本變量；根據所述基本變量，基于預設...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及半導體激光器技術領域，具體為一種基于平面金屬光柵的超窄線寬可調波長外腔激光器，包括：增益芯片，所述增益芯片左右端面分別鍍設有高反射膜和第一增透膜；所述增益芯片右側設置有平面金屬光柵波導，所述增益芯片的右端面與所述平面金屬光柵波導的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及半導體激光器技術領域，具體為一種基于頂部金屬反射光柵的緊湊型超窄線寬外腔激光器，包括：增益芯片，所述增益芯片左端面鍍設有高反射膜，所述增益芯片右端面鍍設有第一增透膜；所述增益芯片右側設置有金屬光柵波導，所述增益芯片的右端面與所述金...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及天線技術領域，公開了一種基于頻率選擇表面的WiFi雙頻天線，包括順次設置的低頻單元、頻率選擇層和高頻單元；所述低頻單元包括低頻饋線、第一基板和設在第一基板表面的若干對稱設置的低頻貼片，所述低頻貼片由環(huán)狀貼片及其內部的十字貼片構成；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及無線通信技術領域，公開了一種雙頻共口徑透反射陣列天線，包括饋源和傳輸陣列，傳輸陣列具有交替設置的M×N個低頻輻射單元和m×n個高頻輻射單元；低頻輻射單元包括四層由介質層隔開的十字形的低頻貼片，低頻貼片沿Y軸方向的長度為L...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種正極材料的制備方法、正極材料、動力電池，涉及電池技術領域，正極材料的制備方法包括：步驟S11：在混合漿料中加入分散劑，進行攪拌分散作業(yè)，獲得目標漿料，其中，混合漿料至少包括：主活性材料、炭黑、粘接劑、溶劑、導電劑；步驟S12...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N負極材料及其制備方法、負極、鋰離子電池和涉電設備，負極材料包括內核和包覆層，內核包括含硅材料，包覆層對內核構成包覆，包覆層的材料包括具有交聯(lián)網絡結構的聚合物，聚合物含有磺酰胺基團。一方面，磺酰胺基團化學鍵的鍵能較高，在高溫條件...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種電子式接觸器常開輔助觸點，包括印制板；所述印制板上安裝有位移傳感器和輸入輸出端口，并設有控制電路分別與輸入輸出端口和位移傳感器連接，所述控制電路上加工有通孔在位移傳感器下方，傳動桿的一端從通孔內伸入位移傳感器內，傳動桿的另一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電線的制備領域，公開了一種加強型架空絕緣電纜，包括四組沿圓周分布的導體，所述導體設置在支撐架內，所述支撐架包括固定芯，所述固定芯外周設置有支撐扣，所述導體穿過支撐扣并相互隔離開，所述固定芯與支撐扣連接處設置有插孔，支撐扣設置在插孔...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種核電廠放射性廢液中富集硼的回收方法，涉及核工業(yè)技術領域。核電廠放射性廢液中富集硼的回收方法包括如下步驟：將含富集硼的放射性廢液經膜分離工藝處理，得到透過液；對所述透過液進行蒸餾處理，得到濃縮液；對所述濃縮液進行冷卻結晶，得到富...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能輔助醫(yī)療康復技術領域，尤其涉及一種基于多模態(tài)大模型的周圍神經損傷個性化康復系統(tǒng)及方法，包括：特征融合模塊利用時空注意力融合多模態(tài)時序數(shù)據，構建評估圖譜；個性化生成模塊結合歷史數(shù)據與強化學習，生成含虛擬場景參數(shù)的方案；交互反...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種動態(tài)評估系統(tǒng)，包括數(shù)據庫和深度學習模型；數(shù)據庫用于實時采集用戶的多個指標，深度學習模型基于多個指標進行預測，預測出對用戶使用的碳酸氫鈉的實時推薦劑量；數(shù)據庫包括采集基線指標、信息指標和結局指標；深度學習模型包括預處理單元、X...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種顯示設備及指令發(fā)送方法。所述方法包括：在通過近場通信方式連接多個遙控設備的情況下，響應于開啟遙控設備的錄音裝置的觸發(fā)操作，讀取遙控設備使用記錄數(shù)據；根據遙控設備使用記錄數(shù)據從多個遙控設備中選擇至少一個遙控設備；向選擇的遙控設備...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于度量學習的圖像情感標記分布學習方法及系統(tǒng)。該方法包括：獲取圖像情感數(shù)據集，并對數(shù)據進行預處理以提取圖像特征；基于已標記的圖像情感數(shù)據構建三元組集；利用度量學習技術，將圖像特征映射至低維嵌入空間；采用最大熵模型構建標記分布...
								
            
							
            
							
						
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