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          首頁(yè) 專(zhuān)利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 科技服務(wù) 國(guó)際服務(wù) 商標(biāo)交易 會(huì)員權(quán)益 需求市場(chǎng) 關(guān)于龍圖騰
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          • 本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)分析技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種鋰電池儲(chǔ)能系統(tǒng)慣性支撐能力在線評(píng)估方法及系統(tǒng),包括:構(gòu)建表征慣性支撐場(chǎng)景下電池儲(chǔ)能系統(tǒng)輸出特性的等效電路模型,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建基于模型?數(shù)據(jù)結(jié)合的在線估計(jì)模型參數(shù)的方法,定義基于模型的參數(shù)辨識(shí)方法在線...
          • 本專(zhuān)利屬于微波器件射頻傳輸技術(shù)領(lǐng)域,設(shè)計(jì)了一種基于間隙波導(dǎo)的氣密性波導(dǎo)微帶轉(zhuǎn)換結(jié)構(gòu),包括上蓋板和下殼體,其中上蓋板和下殼體緊密貼合,在上蓋板的貼合處設(shè)有間隙波導(dǎo)、波導(dǎo)短路腔和微帶線的輻射傳輸腔,下殼體設(shè)有石英基片的安裝腔和石英基片,考慮到石...
          • 本發(fā)明涉及微波器件射頻傳輸技術(shù)領(lǐng)域,具體地,涉及一種無(wú)金屬腔體短路面的氣密性波導(dǎo)微帶過(guò)渡結(jié)構(gòu),包括第一主體和第二主體,所述第一主體與第二主體緊密貼合,用來(lái)實(shí)現(xiàn)內(nèi)部環(huán)境與外部環(huán)境的物理隔離,第二主體設(shè)有波導(dǎo)腔、石英基片安裝腔、石英基片、石英基...
          • 本發(fā)明涉及藥品管理與預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于數(shù)據(jù)交互的智能適老化藥品管理及安全預(yù)警系統(tǒng),系統(tǒng)包括信息采集模塊、威脅計(jì)算模塊、威脅提取與排序模塊和可視化與交互模塊,所述信息采集模塊,用于對(duì)藥品存儲(chǔ)環(huán)境、藥品狀態(tài)、患者生理數(shù)據(jù)和用藥行為進(jìn)行實(shí)...
          • 本發(fā)明涉及感染性肺部疾病標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)建立方法,包括以下:獲取不同樣本用戶(hù)針對(duì)感染性肺部疾病所關(guān)聯(lián)的多種類(lèi)型的數(shù)據(jù)源,其中包括臨床數(shù)據(jù)、影像學(xué)數(shù)據(jù)、病原學(xué)數(shù)據(jù)以及遺傳學(xué)與分子數(shù)據(jù);對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理得到標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)源;對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)源...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種多元材料電極設(shè)計(jì)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及電極材料設(shè)計(jì)的技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取用于設(shè)計(jì)電極的目標(biāo)材料組合,并將目標(biāo)材料組合輸入到通過(guò)歷史材料樣本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練好的預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型內(nèi);通過(guò)預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)目標(biāo)材料組合...
          • 公開(kāi)了一種音頻處理方法、裝置及系統(tǒng),應(yīng)用于音頻處理及車(chē)輛技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:獲取歌者針對(duì)目標(biāo)歌曲演唱的歌者人聲音頻,以及獲取目標(biāo)歌曲的原唱人聲音頻和伴奏音頻;控制在第一音區(qū)播放第一音頻,以及在第二音區(qū)播放第二音頻,第一音頻包括原唱人聲音頻,...
          • 本發(fā)明涉及車(chē)輛控制的技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種車(chē)輛標(biāo)定數(shù)據(jù)生成及更新方法、云平臺(tái)、車(chē)輛以及設(shè)備,該方法包括:在車(chē)輛基于基礎(chǔ)標(biāo)定數(shù)據(jù)進(jìn)行駕駛的情況下,獲取車(chē)輛駕駛數(shù)據(jù)和駕駛環(huán)境數(shù)據(jù);對(duì)車(chē)輛駕駛數(shù)據(jù)和駕駛環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,得到車(chē)輛的目標(biāo)場(chǎng)景工況數(shù)...
          • 本發(fā)明提出了基于梯度特征提取與多階段融合的地圖檢測(cè)方法及系統(tǒng),涉及深度學(xué)習(xí)和圖像處理領(lǐng)域,針對(duì)的問(wèn)題是:現(xiàn)有技術(shù)在應(yīng)對(duì)復(fù)雜地圖數(shù)據(jù)的細(xì)粒度結(jié)構(gòu)、邊界模糊和類(lèi)別不均衡等問(wèn)題時(shí)存在不足。該方法通過(guò)純凈梯度提取模塊從地圖中提取梯度信息和邊緣細(xì)節(jié);...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種爆破塊度特征尺度計(jì)算方法和設(shè)備,方法包括:S10、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與模型訓(xùn)練:使用Roboflow平臺(tái)獲取標(biāo)注數(shù)據(jù)集,訓(xùn)練YOLOv12模型;S20、石塊識(shí)別:加載訓(xùn)練好的模型,對(duì)爆破后現(xiàn)場(chǎng)圖像中的石塊進(jìn)行識(shí)別,獲取石塊的邊界框和像...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域,提供一種多標(biāo)簽圖像識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),其中方法包括:對(duì)待識(shí)別圖像和各候選文本標(biāo)簽進(jìn)行特征提取,得到待識(shí)別圖像的圖像特征以及各候選文本標(biāo)簽的文本特征;利用大語(yǔ)言模型組件對(duì)圖像特征進(jìn)行特征遷移,并對(duì)...
          • 本發(fā)明涉及施工質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種建筑施工質(zhì)量自動(dòng)檢測(cè)方法及系統(tǒng),包括以下步驟:獲取建筑裝配式結(jié)構(gòu)中多構(gòu)件的豎向投影平面坐標(biāo),選取水平邊緣頂點(diǎn)坐標(biāo)集合,計(jì)算平均得出構(gòu)件幾何中心,按構(gòu)件編號(hào)順序連點(diǎn)生成構(gòu)件定位中心向量組。本發(fā)明中,通...
          • 本發(fā)明涉及廣告業(yè)務(wù)管理技術(shù)領(lǐng)域,具體地說(shuō),涉及一種廣告業(yè)務(wù)多維度管理方法及系統(tǒng)。其包括以下步驟:獲取的業(yè)務(wù)管理數(shù)據(jù),根據(jù)業(yè)務(wù)管理數(shù)據(jù)構(gòu)建用戶(hù)全鏈路路徑,進(jìn)而識(shí)別廣告投放對(duì)整個(gè)用戶(hù)全鏈路路徑的增量效應(yīng);采集用戶(hù)微觀行為數(shù)據(jù)獲取注意力分?jǐn)?shù),在注...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┏樗钅懿季址治龇椒跋到y(tǒng)、產(chǎn)品、介質(zhì)及電子設(shè)備。所述方法包括:獲取抽水蓄能布局的電網(wǎng)數(shù)據(jù);基于所述抽水蓄能布局的電網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)網(wǎng)損分析,以獲取所述抽水蓄能布局的系統(tǒng)網(wǎng)損數(shù)據(jù);根據(jù)所述抽水蓄能布局的系統(tǒng)網(wǎng)損數(shù)據(jù)計(jì)算獲取所述抽水蓄...
          • 本發(fā)明所提供的循環(huán)蒸餾的牙齒分割模型訓(xùn)練方法、裝置、終端及介質(zhì),屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:生成若干組互不重疊的數(shù)據(jù)子集;為每組數(shù)據(jù)子集分配初始牙齒分割模型,并通過(guò)多模型協(xié)作方式進(jìn)行迭代訓(xùn)練;在每次迭代訓(xùn)練過(guò)程中,利用訓(xùn)練子集更新參...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種U型混合Transformer網(wǎng)絡(luò),將卷積層和自注意力機(jī)制的進(jìn)步融合在一起,用于醫(yī)學(xué)圖像分割。混合層設(shè)計(jì)允許將Transformer初始化到卷積網(wǎng)絡(luò)中,而無(wú)需預(yù)先訓(xùn)練。新穎的自注意力機(jī)制使我們能夠在編碼器和解碼器的不同網(wǎng)絡(luò)級(jí)...
          • 本發(fā)明涉及風(fēng)電容量配置領(lǐng)域。本發(fā)明提供了一種考慮碳捕捉效益的配電網(wǎng)內(nèi)風(fēng)電容量區(qū)間計(jì)算方法,包括以下步驟:步驟1:建立考慮碳捕捉效益的風(fēng)電容量配置信息數(shù)據(jù)集。步驟2:建立考慮風(fēng)電配置成本和碳捕捉效益的風(fēng)電容量計(jì)算模型。步驟3:建立考慮風(fēng)電不確...
          • 本申請(qǐng)涉及一種航空發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)測(cè)試性設(shè)計(jì)與評(píng)估方法、裝置,涉及發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:獲取航空發(fā)動(dòng)機(jī)的需求文件和功能待測(cè)項(xiàng)清單;根據(jù)所述需求文件和所述功能待測(cè)項(xiàng)清單進(jìn)行需求分解,獲取功能故障模式影響及危害性分析報(bào)告和功能設(shè)計(jì)報(bào)告;根據(jù)所...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于人工智能的快速反應(yīng)機(jī)器人系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)采集模塊、預(yù)測(cè)模塊、判定模塊、確定模塊、第一調(diào)整模塊、第一提示模塊、第二調(diào)整模塊以及第二提示模塊。本發(fā)明通過(guò)實(shí)時(shí)采集和分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù),如觀看課程視頻時(shí)...
          • 本申請(qǐng)涉及工業(yè)工況識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種工業(yè)爐窯工況識(shí)別方法及系統(tǒng),該方法設(shè)計(jì)了自適應(yīng)滑窗轉(zhuǎn)移熵作為優(yōu)化算法的適應(yīng)度函數(shù),精確量化當(dāng)前時(shí)延序列是否最優(yōu),同時(shí)利用DDS?POGIC算法,從而實(shí)現(xiàn)了在高維度、時(shí)延序列多的情況下,有效且快速的搜...
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