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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...
          • 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(guò)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...
          • 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...
          • 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(guò)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)...
          • 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(guò)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(kù)收集涉及珍...
          • 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(guò)引入KAN層,顯著增強(qiáng)了U?...
          • 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...
          • 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(guò)以固定采集頻率采集視覺圖像并通過(guò)拉普拉斯算子劃分清晰與模糊...
          • 本發(fā)明公開了基于多語(yǔ)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(guò)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...
          • 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)...
          • 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(wú)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...
          • 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(guò)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(guò)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...
          • 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(yè)面,第一訂單頁(yè)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(wèn)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...
          • 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)...
          • 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(wú)縫對(duì)接。本發(fā)明通過(guò)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...
          • 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...
          • 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)...
          • 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...
          • 本發(fā)明公開一種基于AIGC和專家經(jīng)驗(yàn)的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法,包括如下步驟:輸入原始控制系統(tǒng)技術(shù)要求通過(guò)多模態(tài)解析引擎獲取設(shè)計(jì)需求參數(shù);基于所述設(shè)計(jì)需求參數(shù)通過(guò)AIGC模型、與專家規(guī)則庫(kù)對(duì)比、專家復(fù)核獲取包含設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)表和第一專家意見;基于所述設(shè)計(jì)...
          • 本發(fā)明提出一種衛(wèi)星結(jié)構(gòu)有限元模型批量建立剛性連接單元的方法,建立結(jié)構(gòu)模型后包括建立剛性連接件數(shù)據(jù)庫(kù)S1、建立節(jié)點(diǎn)信息數(shù)據(jù)庫(kù)S2、生成剛性單元從節(jié)點(diǎn)表S3、建立剛性連接單元S4等步驟。極大的提升設(shè)計(jì)師的工作效率,降低出錯(cuò)概率,從而更好的發(fā)揮有...
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