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								      本發(fā)明提供了一種醫(yī)療資產(chǎn)故障智能巡檢系統(tǒng)、方法、設(shè)備及介質(zhì)，屬于醫(yī)療設(shè)備管理技術(shù)領(lǐng)域。所述系統(tǒng)包括：智能感知與數(shù)據(jù)采集模塊，通過(guò)傳感器監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行參數(shù)，結(jié)合電子標(biāo)簽實(shí)現(xiàn)設(shè)備識(shí)別與定位，利用邊緣計(jì)算對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和篩選，生成標(biāo)準(zhǔn)化醫(yī)療資...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種自助售貨機(jī)線(xiàn)上下單系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：用戶(hù)端、服務(wù)器端和售貨機(jī)；用戶(hù)端包含商品展示模塊、下單模塊、訂單支付模塊、取貨碼生成模塊和取貨碼展示模塊；服務(wù)器端包含接收模塊、庫(kù)存管理模塊、訂單管理模塊和驗(yàn)證模塊；售貨機(jī)端包含身份驗(yàn)證...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于改進(jìn)的YOLOv10模型的芯片表面缺陷檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備以及介質(zhì)，其方法包括：構(gòu)建層級(jí)檢測(cè)模型；將芯片表面圖像輸入至特征提取網(wǎng)絡(luò)得到初始特征圖；在特征融合網(wǎng)絡(luò)的預(yù)定節(jié)點(diǎn)嵌入坐標(biāo)注意力模塊，對(duì)初始特征圖進(jìn)行正交方向卷積編碼...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及可見(jiàn)光圖像和紅外圖像配準(zhǔn)方法、裝置及嵌入式程序產(chǎn)品，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)圖像采集、縮放、提取邊緣圖和平移遍歷的處理步驟，實(shí)現(xiàn)可見(jiàn)光圖像與紅外圖像配準(zhǔn)，在配準(zhǔn)過(guò)程中提出了依據(jù)縮放因子對(duì)可見(jiàn)光圖像進(jìn)行尺度縮放的處理策略、并對(duì)邊緣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的傳染病患者后遺癥風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)數(shù)據(jù)獲取模塊采集用戶(hù)的多模態(tài)數(shù)據(jù)，并通過(guò)特征提取模塊對(duì)所述多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取得到當(dāng)前特征數(shù)據(jù)，之后通過(guò)相似度計(jì)算模塊基于所述當(dāng)前特征數(shù)據(jù)與預(yù)置數(shù)據(jù)庫(kù)中樣本傳染病患者病歷所關(guān)聯(lián)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)負(fù)荷長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及配電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：從經(jīng)過(guò)預(yù)處理的配電網(wǎng)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)中提取用戶(hù)用電特征數(shù)據(jù)和變化趨勢(shì)數(shù)據(jù)；基于用戶(hù)用電特征數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶(hù)用電特征長(zhǎng)期預(yù)測(cè)模型；基于變化趨勢(shì)數(shù)據(jù)，構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模諧振器的濾波F類(lèi)功率放大器；主要解決濾波器與放大器共同設(shè)計(jì)而造成的尺寸偏大、效率偏低的問(wèn)題；系統(tǒng)包括輸入匹配網(wǎng)絡(luò)、柵極直流饋電網(wǎng)絡(luò)、漏極直流饋電網(wǎng)絡(luò)、晶體管和諧波抑制網(wǎng)絡(luò)和濾波匹配網(wǎng)絡(luò)，其中輸入匹配網(wǎng)絡(luò)利用π形電路，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種Huffman編碼方法、編碼裝置、芯片及存儲(chǔ)介質(zhì)。Huffman編碼方法包括：獲取待編碼字符串以及相關(guān)聯(lián)的編碼信息，所述編碼信息包括待編碼字符串的長(zhǎng)度、所屬的字母表和所要編碼的限制碼長(zhǎng)；基于預(yù)設(shè)的掃描長(zhǎng)度掃描字符串的符號(hào)，統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種顯示面板以及顯示裝置，屬于顯示技術(shù)領(lǐng)域，顯示面板包括所述顯示面板包括：襯底基板；發(fā)光結(jié)構(gòu)，位于所述襯底基板的一側(cè)，包括多個(gè)發(fā)光元件，所述發(fā)光元件包括第一電極、第二電極以及位于第一電極和第二電極之間的發(fā)光材料層；其中，所述發(fā)光...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多模態(tài)感知數(shù)據(jù)的機(jī)器人交互方法及系統(tǒng)、機(jī)器人，包括基于預(yù)設(shè)的情感強(qiáng)度量化模型，對(duì)交互對(duì)象的多模態(tài)感知數(shù)據(jù)進(jìn)行情感特征提取，得到所述交互對(duì)象的情感特征向量，并對(duì)所述情感特征向量進(jìn)行融合計(jì)算，得到所述交互對(duì)象的情感強(qiáng)度；基于所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及氣凝膠抗菌隔熱涂層、氣凝膠抗菌隔熱貼片和氣凝膠抗菌隔熱板技術(shù)領(lǐng)域，具體是基于氣凝膠粉體和抗菌粉體的抗菌隔熱層及制備方法?？咕魺岵牧?，是指能夠抗菌的同時(shí)又能阻隔部分熱量傳遞的一類(lèi)材料，它能夠把進(jìn)入材料內(nèi)部的細(xì)菌滅活，同時(shí)起到隔熱作...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N海事導(dǎo)航數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。在該方法中，通過(guò)獲取到多個(gè)第一監(jiān)測(cè)站發(fā)送的待篩選海事導(dǎo)航數(shù)據(jù)后，根據(jù)發(fā)送周期的結(jié)束時(shí)刻，以及每個(gè)待篩選海事導(dǎo)航數(shù)據(jù)中的衛(wèi)星發(fā)送時(shí)刻，對(duì)待篩選海事導(dǎo)航數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，得到第一海事導(dǎo)航數(shù)據(jù)。進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種高精度船舶尾氣智能遙測(cè)系統(tǒng)及方法，涉及智能遙測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，用于改善船舶行駛時(shí)固定采集面積采集排放廢氣，不同廢氣擴(kuò)散程度不同導(dǎo)致的廢氣檢測(cè)誤差大問(wèn)題，包括對(duì)通過(guò)監(jiān)測(cè)點(diǎn)位的船舶進(jìn)行識(shí)別跟蹤，確定船舶的基本信息，對(duì)船舶的行駛數(shù)據(jù)以及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了外泌體DNAJB11在診斷糖尿病骨質(zhì)疏松中的應(yīng)用，屬于糖尿病骨質(zhì)疏松診斷技術(shù)領(lǐng)域。具體提出了DNAJB11的檢測(cè)試劑在制備糖尿病骨質(zhì)疏松診斷試劑盒中的應(yīng)用。本發(fā)明通過(guò)對(duì)糖尿病骨質(zhì)疏松患者進(jìn)行蛋白組學(xué)分析，發(fā)現(xiàn)并揭示了一種新的用于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種8K立體顯微鏡及其影像處理方法，包括立體顯微鏡系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)模塊、超算AI圖像處理單元和8K雙目AR眼鏡，立體顯微鏡系統(tǒng)用于獲取4K高清正立圖像；數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)模塊用于圖像采集、傳輸和存儲(chǔ)；超算AI圖像處理用于圖像處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N設(shè)備連接方法及其裝置。所述設(shè)備連接方法包括：響應(yīng)于USB設(shè)備帶電啟動(dòng)，啟動(dòng)第一內(nèi)核線(xiàn)程；通過(guò)所述第一內(nèi)核線(xiàn)程獲取第一總線(xiàn)電平狀態(tài)；在所述第一總線(xiàn)電平狀態(tài)為接入狀態(tài)時(shí)，檢測(cè)是否生成USB設(shè)備節(jié)點(diǎn)；若否，對(duì)所述USB設(shè)備執(zhí)行復(fù)位操...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明具體涉及一種ICB總線(xiàn)至AXI總線(xiàn)的異步轉(zhuǎn)接橋，屬于數(shù)據(jù)傳輸接口設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域。在SoC設(shè)計(jì)中，相比ICB總線(xiàn)，AXI總線(xiàn)由于其低延遲特性，工作在更高頻率可以為高性能計(jì)算、數(shù)據(jù)處理提供更優(yōu)越的支持。本發(fā)明為了充分發(fā)揮兩種總線(xiàn)的特性，通過(guò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)體對(duì)齊方法，該方法包括：獲取多個(gè)知識(shí)圖譜；知識(shí)圖譜中包括鐵路事件相關(guān)的實(shí)體信息、關(guān)系信息和時(shí)間信息；將多個(gè)知識(shí)圖譜輸入時(shí)間關(guān)系圖注意力網(wǎng)絡(luò)，得到多個(gè)知識(shí)圖譜中的實(shí)體對(duì)齊結(jié)果；時(shí)間關(guān)系圖注意力網(wǎng)絡(luò)用于基于實(shí)體信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AM?BiTCNs的風(fēng)電機(jī)組剩余使用壽命預(yù)測(cè)方法。該方法為了更好地根據(jù)風(fēng)電機(jī)組軸承的振動(dòng)信號(hào)特性，提取數(shù)據(jù)特征，使用雙向連接LSTM的思想，對(duì)TCN網(wǎng)絡(luò)升級(jí)，組合成BiTCN，這樣可以同時(shí)考慮正向和反向信息，在預(yù)測(cè)未來(lái)狀...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于特征相關(guān)性分析與深度學(xué)習(xí)的新特征生成方法及裝置，其方法包括：收集包含多個(gè)特征的樣本數(shù)據(jù)集，并通過(guò)對(duì)所述多個(gè)特征進(jìn)行相關(guān)性分析，得到相關(guān)性弱的特征組樣本數(shù)據(jù)；通過(guò)對(duì)所述特征組樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行多種聚合處理，得到多個(gè)組合特征樣...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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