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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N采樣控制系統(tǒng)、電池包及車(chē)輛，涉及電池技術(shù)領(lǐng)域。根據(jù)本申請(qǐng)?zhí)峁┑牟蓸涌刂葡到y(tǒng)，第一采樣線(xiàn)路和第二采樣線(xiàn)路分別位于上述的多個(gè)單體電芯的第二方向上的兩側(cè)，二者之間電連接從而形成用來(lái)獲取單體電芯的健康狀態(tài)信息的環(huán)路。在此基礎(chǔ)上，第一從...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種蓄電池鉛極柱居中裝配結(jié)構(gòu)及其使用方法，包括極柱和鉛套，所述極柱的頂端從鉛套的套孔中穿出，所述極柱包括與所述套孔間隙配合的圓柱形主體部，以及同軸設(shè)置在所述主體部上端且直徑小于所述主體部的穿出部，所述穿出部上同軸可拆卸連接有導(dǎo)向...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種石墨負(fù)極材料的制備方法及高倍率石墨負(fù)極材料和應(yīng)用，所述石墨負(fù)極材料滿(mǎn)足：60≤[(D99?D10)/(D90?D10)]×φ×x≤75，其中，φ表示石墨負(fù)極材料中介孔在總孔中的體積占比；x表示石墨負(fù)極材料的吸油值，單位為mL/...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種自取能自監(jiān)測(cè)計(jì)量用低壓電流互感器設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)，其中方法包括：在電流互感器的鐵芯上繞制開(kāi)路繞組，基于所述開(kāi)路繞組生成感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)；通過(guò)所述感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)監(jiān)測(cè)所述電流互感器的勵(lì)磁電流，獲取勵(lì)磁電流監(jiān)測(cè)結(jié)果；在所述電流互感器的二次繞組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了多芯電纜絞合用填料補(bǔ)充裝置及方法，包括：安裝環(huán)，所述安裝環(huán)具有一進(jìn)料端和一出料端；補(bǔ)充組件，本發(fā)明實(shí)現(xiàn)當(dāng)纜芯插入時(shí)，補(bǔ)充管受徑向推力克服彈簧彈力外移，打開(kāi)通孔使填料流出，纜芯離開(kāi)后，彈簧推動(dòng)補(bǔ)充管復(fù)位密封通孔，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)啟停填料補(bǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種便攜式用于認(rèn)知障礙患者智能評(píng)估康復(fù)訓(xùn)練一體設(shè)備，屬于認(rèn)知障礙評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域。包括：由底座和顯示屏組成的設(shè)備本體，所述設(shè)備本體與智能評(píng)估訓(xùn)練系統(tǒng)電性連接。本發(fā)明解決了現(xiàn)有評(píng)估方法具有局限性的問(wèn)題，通過(guò)采用筆記本電腦形式對(duì)設(shè)備進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于材料文獻(xiàn)構(gòu)建的知識(shí)圖譜的復(fù)合材料拉伸強(qiáng)度性能預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：S1、根據(jù)預(yù)定義的實(shí)體與關(guān)系類(lèi)型，對(duì)相關(guān)的材料科學(xué)文獻(xiàn)進(jìn)行標(biāo)注，從而構(gòu)建用于模型訓(xùn)練的材料文獻(xiàn)數(shù)據(jù)集；S2、利用步驟S1構(gòu)建的材料文獻(xiàn)數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練一個(gè)聯(lián)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種釋放動(dòng)力學(xué)驅(qū)動(dòng)的采空區(qū)礦井水中硫酸根濃度測(cè)算方法，該方法采用釋放動(dòng)力學(xué)驅(qū)動(dòng)模型進(jìn)行采空區(qū)礦井水中硫酸根濃度測(cè)算。釋放動(dòng)力學(xué)驅(qū)動(dòng)模型的表達(dá)式為：
							  2025-09-30
							
            
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種路面塌陷的預(yù)警方法及裝置，涉及道路工程技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取監(jiān)測(cè)路面的實(shí)時(shí)路面數(shù)據(jù)和監(jiān)測(cè)路面對(duì)應(yīng)的歷史路面數(shù)據(jù)，并基于實(shí)時(shí)路面數(shù)據(jù)和歷史路面數(shù)據(jù)，確定監(jiān)測(cè)路面的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)變化量；獲取監(jiān)測(cè)路面對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)值，并將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)變...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，提出的基于自適應(yīng)偽標(biāo)記與注意力機(jī)制的微表情分析方法及系統(tǒng)，通過(guò)設(shè)計(jì)自適應(yīng)偽標(biāo)記算法和基于融合注意力機(jī)制的微表情分析網(wǎng)絡(luò)，對(duì)于現(xiàn)有方法中偽標(biāo)記誤差大的問(wèn)題，自適應(yīng)偽標(biāo)記算法基于微表情在整個(gè)視頻區(qū)間的占比，結(jié)合滑動(dòng)窗口進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種復(fù)雜環(huán)境下的牛尾區(qū)域檢測(cè)方法，首先采集牛尾數(shù)據(jù)，構(gòu)造數(shù)據(jù)集；然后基于CBS?YOLOV8n模型對(duì)復(fù)雜環(huán)境下牛尾進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，模型包括CS?Backbone骨干網(wǎng)絡(luò)，BS?Neck頸部網(wǎng)絡(luò)和Head頭部網(wǎng)絡(luò)；最后基于獲取的數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及隧道工程施工技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種面向盾構(gòu)施工的物料智能運(yùn)輸及安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和方法，所述系統(tǒng)包括視覺(jué)感知單元、傳感器網(wǎng)絡(luò)模塊、AI分析中心模塊、安全決策模塊和人機(jī)交互界面；本發(fā)明通過(guò)視覺(jué)感知單元和傳感器網(wǎng)絡(luò)模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，并進(jìn)行目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)融合的農(nóng)田遮擋作物識(shí)別方法，包括：獲取RGB圖像和深度圖像；通過(guò)跨模態(tài)動(dòng)態(tài)融合模塊融合RGB圖像和深度圖像，提取融合圖像的第一圖像特征和第二圖像特征，自適應(yīng)融合第一圖像特征和第二圖像特征，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了基于雙分支對(duì)齊的域自適應(yīng)高光譜圖像分類(lèi)方法，通過(guò)利用優(yōu)化后的教師網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)共享至學(xué)生網(wǎng)絡(luò)，學(xué)生網(wǎng)絡(luò)處理目標(biāo)域高光譜樣本數(shù)據(jù)，得到偽標(biāo)簽樣本數(shù)據(jù)，篩選偽標(biāo)簽樣本數(shù)據(jù)和目標(biāo)域高光譜樣本數(shù)據(jù)，類(lèi)別數(shù)量均衡的樣本數(shù)據(jù)；基于所述圖結(jié)構(gòu)分支...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及公共科學(xué)平臺(tái)的圖像分類(lèi)與用戶(hù)參數(shù)度估計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，質(zhì)量控制機(jī)制篩除不可靠的標(biāo)注易受到隨機(jī)點(diǎn)擊的干擾，且用戶(hù)參與度量化與分析方面存在顯著缺陷，本發(fā)明提供一種面向公共平臺(tái)用戶(hù)參與多任務(wù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型及分類(lèi)方法通過(guò)集成貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及大規(guī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于生物視覺(jué)特征解析的息肉分割方法受生物視覺(jué)機(jī)制的深刻啟發(fā)，設(shè)計(jì)了息肉分割卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該息肉分割卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由編碼器和解碼器。解碼器通過(guò)3個(gè)核心模塊即并行特征解析模塊、空間通道注意力融合模塊和特征精細(xì)模塊協(xié)同工作，提取深度信...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種自適應(yīng)配準(zhǔn)框架的開(kāi)發(fā)方法及系統(tǒng)。本發(fā)明方法包括將原始圖像輸入配準(zhǔn)模型和預(yù)先訓(xùn)練的三維醫(yī)學(xué)視覺(jué)基礎(chǔ)模型VFM中，所述配準(zhǔn)模型用于預(yù)測(cè)變形場(chǎng)，所述VFM用于通過(guò)使用雙圖像視覺(jué)查詢(xún)?nèi)诤螧IVQF技術(shù)以提取特征向量并生成分割掩碼；利...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種序列遙感圖像海上多運(yùn)動(dòng)艦船目標(biāo)跟蹤方法，包括：在單幅圖像中采用滑動(dòng)窗口和自適應(yīng)閾值方法自適應(yīng)獲取海面上的感興趣目標(biāo)；基于形態(tài)先驗(yàn)知識(shí)和兩兩關(guān)聯(lián)算法，生成序列圖像檢測(cè)結(jié)果；構(gòu)建已有軌跡與當(dāng)前檢測(cè)結(jié)果間的相似度矩陣；將已有軌跡和當(dāng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種風(fēng)致響應(yīng)的玉米位姿多源實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)、裝置與方法，屬于計(jì)算機(jī)測(cè)控技術(shù)應(yīng)用與農(nóng)業(yè)航空技術(shù)，該檢測(cè)系統(tǒng)包括：幅擺角檢測(cè)模塊用于獲取風(fēng)場(chǎng)狀態(tài)下玉米植株的姿態(tài)圖像組；加速度檢測(cè)模塊通過(guò)標(biāo)記點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)獲得風(fēng)場(chǎng)狀態(tài)下玉米植株的標(biāo)記點(diǎn)的運(yùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于全景圖像的玻璃檢測(cè)方法、設(shè)備及介質(zhì)，先獲取RGB全景圖像作為原始輸入，然后利用目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)圖像進(jìn)行檢測(cè)，得到玻璃區(qū)域分割結(jié)果，接著基于分割結(jié)果得到玻璃區(qū)域預(yù)測(cè)圖像。其中，檢測(cè)模型包括編碼模塊、多途徑特征提取模塊和解碼模...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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