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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      為克服現(xiàn)有技術(shù)中鋅鎳圓柱電池的正極帽與極耳焊接過程損壞正極帽，進而造成正極帽與鋅負極之間產(chǎn)生副反應(yīng)的問題，提供一種正極帽、正極帽的制備方法及其鋅鎳圓柱電池；正極帽包括正極帽本體，正極帽本體包括底板，底板上設(shè)有絕緣膠層；絕緣膠層包括絕緣膠，絕...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及電池技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種采樣組件、配電箱、電池包及用電設(shè)備。采樣組件，采樣組件用于連接在繼電器與控制板之間，采樣組件包括：連接排，連接排與繼電器的觸點連接，且連接端設(shè)置有定位槽；采樣插片，采樣插片的一端嵌設(shè)在定位槽內(nèi)，且與繼電器...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及電池技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了電池、電池組件及用電裝置，該電池包括電極、隔膜和粘合層，所述粘合層位于相鄰的所述電極和所述隔膜之間，所述粘合層的孔隙率為38％～76％。該電池中電芯的整齊度高，整形工藝方便，短路率低，且循環(huán)性能較佳。
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種護理記錄的生成方法、裝置、設(shè)備和可讀存儲介質(zhì)，涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域。包括：采集目標患者的護理相關(guān)數(shù)據(jù)；所述護理相關(guān)數(shù)據(jù)包括所述目標患者的生命體征數(shù)據(jù)、輸入數(shù)據(jù)、所述目標患者的圖像數(shù)據(jù)和所述目標患者的檢測報告數(shù)據(jù)；對所述護理相關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于語言的復(fù)合手術(shù)室交互方法和裝置，其中方法包括：獲取復(fù)合手術(shù)室中手術(shù)醫(yī)生語音對應(yīng)的手術(shù)轉(zhuǎn)寫文本；基于手術(shù)轉(zhuǎn)寫文本進行手術(shù)意圖識別，并基于手術(shù)醫(yī)生意圖，控制復(fù)合手術(shù)室中的手術(shù)設(shè)備采集手術(shù)轉(zhuǎn)寫文本中手術(shù)醫(yī)生意圖所對應(yīng)的手術(shù)患者影...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及訓(xùn)練教學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種運動訓(xùn)練動作教學(xué)系統(tǒng)。所述系統(tǒng)包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集模塊、學(xué)員動作差異分析模塊、學(xué)員訓(xùn)練教學(xué)模塊以及示范教學(xué)反饋調(diào)整模塊，可通過在學(xué)員對應(yīng)的運動裝備配置慣性傳感器并實時采集對應(yīng)的訓(xùn)練動作姿態(tài)以及加速度數(shù)據(jù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多層特征融合與決策的遙感圖像場景分類方法，具體為：獲取遙感圖像數(shù)據(jù)集并按比例劃分為訓(xùn)練樣本和測試樣本；對遙感圖像數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理；采用改進的EfficientNet B0卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取中層特征和深層特征；設(shè)計中層特征增...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種輸變電設(shè)備的數(shù)據(jù)融合方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括通過傳感器獲取輸變電設(shè)備數(shù)據(jù)，基于高斯濾波器提取多尺度視覺特征集；通過主成分分析法對激光點云數(shù)據(jù)進行擬合，生成多尺度點云特征集，并通過最近鄰搜索算法進行特征匹配；將視覺圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種三維城市模型自動生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及城市模型技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：基于目標城市對應(yīng)的城市地圖數(shù)據(jù)構(gòu)建目標城市對應(yīng)的初始三維城市模型；獲取用戶輸入的提示指令，并將提示指令輸入至城市多模態(tài)大語言模型，得到城市多模態(tài)大語...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種圖像渲染方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取原始圖像；初始化第一數(shù)量的第一高斯原語，得到各初始化后的第一高斯原語，第一數(shù)量小于預(yù)設(shè)最大高斯原語數(shù)量；基于各初始化后的第一高斯原語，確定當前渲染圖像，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及包裝圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于AIGC的可定制化文創(chuàng)包裝設(shè)計系統(tǒng)，包括以下模塊：數(shù)據(jù)輸入模塊，用于接收用戶輸入的文創(chuàng)主題、文化元素偏好及包裝規(guī)格參數(shù)；文化元素數(shù)據(jù)庫，存儲多維度文化符號數(shù)據(jù)，包括紋樣、色彩譜系、歷史典故及語義關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于TMC系統(tǒng)的比價方法，所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊與用戶展示模塊，采用模塊化設(shè)計，將數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、價格對比和展示等功能模塊分離，提高了系統(tǒng)的擴展性和維護性，通過內(nèi)嵌價格比對和篩選算法，系統(tǒng)可以實時分析并推薦具...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種煤炭價格預(yù)測方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括：獲取目標煤炭的歷史價格，構(gòu)成目標煤炭的實際價格時間序列，對價格時間序列進行影響因素的篩選，構(gòu)成初始時間序列；基于ARAM模型對初始時間序列的線性部分進行預(yù)測，基于LSTM模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電力現(xiàn)貨的電費收入測算系統(tǒng)、方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)，所述系統(tǒng)包括：確定模塊確定電廠次日日前分時的出清電力數(shù)據(jù)、電網(wǎng)代購市場次日分時的代購電力數(shù)據(jù)及中長期合約總電量；分解模塊基于代購電力數(shù)據(jù)對中長期合約總電量進行分時分解，獲得中...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種模型微調(diào)方法、模型推理方法、裝置、存儲介質(zhì)和設(shè)備，模型微調(diào)方法可以包括：獲取需要保護的提示語集合，確定提示語集合中的各提示語分別對應(yīng)的虛擬標記，然后基于各虛擬標記生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，最后基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對大模型進行訓(xùn)練微調(diào)...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種視頻語言模型的微調(diào)訓(xùn)練方法，該方法在視頻語言模型的文本編碼器和視頻編碼器中加入了相應(yīng)的文本適配網(wǎng)絡(luò)和視頻適配網(wǎng)絡(luò)，并且文本適配網(wǎng)絡(luò)和視頻適配網(wǎng)絡(luò)中包含結(jié)構(gòu)和模型參數(shù)均相同的共享映射層，可在微調(diào)訓(xùn)練時保持視頻和文本之間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多目標配煤尋優(yōu)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括：將每一種單煤的基本參數(shù)作為多目標優(yōu)化配煤模型的自變量；基于每一個所述自變量，構(gòu)建每一個目標函數(shù)變量，并構(gòu)建每一個所述自變量的約束條件；基于每一個所述目標函數(shù)變量和對應(yīng)的權(quán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力設(shè)備智能監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種隔離開關(guān)動態(tài)數(shù)字孿生建模方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該發(fā)明提出了一種通過精確獲取隔離開關(guān)的電氣參數(shù)與結(jié)構(gòu)參數(shù)，構(gòu)建靜態(tài)模型并建立分合閘運動方程，實現(xiàn)隔離開關(guān)數(shù)字孿生模型的方法。通過設(shè)計正常和異常...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機器學(xué)習(xí)的增值稅自動計算方法，通過機器學(xué)習(xí)技術(shù)，實現(xiàn)了增值稅提取過程的自動化，減少了人工干預(yù)的必要性，從而有效降低了因人為操作失誤而導(dǎo)致的錯誤率，而通過自動化處理，系統(tǒng)能夠更加高效、準確地完成增值稅的提取工作，極大地提升...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了EMMC測試技術(shù)領(lǐng)域的一種結(jié)合PRBS7與時鐘碼型的EMMC壓力測試方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、基于Python創(chuàng)建一自動測試腳本，通過自動測試腳本分別為各總線模式隨機生成一PRBS7序列數(shù)據(jù)以及一時鐘碼型，設(shè)定單次傳輸?shù)臄?shù)...
								
            
							
            
							
						
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