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								      本發(fā)明公開了一種互感式電能表的快換接插件，包括：底板，所述底板上活動(dòng)設(shè)置有移動(dòng)支架，所述移動(dòng)支架可安裝互感式電能表；所述底板下部安裝有三相電流銅柱組件，每相電流銅柱組件包含沿水平方向彼此絕緣布置的輸入端子、電表連接端子和輸出端子；所述移動(dòng)支...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種廢舊磷酸鐵鋰電池的熱解回收方法，其中，將廢舊磷酸鐵鋰電池拆解、破碎處理后得到的電池黑粉與碳酸鈉、生物質(zhì)均勻混合且研磨后進(jìn)行熱解，得到固體混合物；利用去離子水與固體混合物攪拌均勻，并磁選分離出溶液中的鐵單質(zhì)后，篩分過(guò)濾得到第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種正極，包括集流體、第一正極層、第二正極層和第三正極層；第一正極層包括第一活性物質(zhì)，第二正極層包括第二活性物質(zhì)，第三正極層包括第三活性物質(zhì)；第一活性物質(zhì)的粒徑D50為D1，第二活性物質(zhì)的粒徑D50為D2，第三活性物質(zhì)的粒徑D5...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及心血管代謝健康預(yù)測(cè)平臺(tái)技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于大數(shù)據(jù)的心血管代謝健康預(yù)測(cè)平臺(tái)，包括處理器模塊，所述處理器模塊上連接有數(shù)據(jù)匯總模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、診斷輸出模塊和體檢信息輸入模塊；所述體檢信息輸入模塊上連接有登錄模塊；所述數(shù)據(jù)匯總模塊上連...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種用于交通控制的方法及裝置、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及智慧交通技術(shù)領(lǐng)域。方法包括獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)車輛的行駛數(shù)據(jù)；其中，行駛數(shù)據(jù)包括車輛位置、車速和車距；根據(jù)車輛的行駛數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)區(qū)域內(nèi)車道的狀態(tài)信息；其中，狀態(tài)信息包括...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)病蟲害智能監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，具體設(shè)計(jì)一種基于品種抗性?環(huán)境互作的智能化小麥赤霉病田間預(yù)警方法與系統(tǒng)。本申請(qǐng)通過(guò)將小麥品種抗性因素和環(huán)境因素融合，構(gòu)建的智能化田間預(yù)警系統(tǒng)與現(xiàn)有技術(shù)相比，準(zhǔn)確率提升17％，誤報(bào)率降低了29％，并且可以進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及地質(zhì)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種用于監(jiān)測(cè)地質(zhì)災(zāi)害裂縫的系統(tǒng)，通過(guò)融合裂縫多測(cè)點(diǎn)采集、邊緣計(jì)算識(shí)別與遠(yuǎn)程趨勢(shì)分析功能，實(shí)現(xiàn)了對(duì)裂縫狀態(tài)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的智能預(yù)警。通過(guò)邊緣計(jì)算終端提取應(yīng)變?位移特征并識(shí)別應(yīng)力集中區(qū)域，基于風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)動(dòng)態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種工業(yè)托盤精準(zhǔn)識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括如下：采集包括工業(yè)托盤的圖像；采用增強(qiáng)型識(shí)別學(xué)習(xí)模型，確定工業(yè)托盤的區(qū)域輪廓，所述區(qū)域輪廓包括托盤側(cè)面及叉口；計(jì)算叉口相對(duì)于叉車的相對(duì)位置，生成拾取路徑規(guī)劃，完成拾取操作。本發(fā)明無(wú)需對(duì)工廠環(huán)境...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種橋梁病害無(wú)人機(jī)多傳感器協(xié)同檢測(cè)方法，涉及橋梁監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，以下步驟：通過(guò)光譜匹配算法生成銹蝕分層厚度分布情況；通過(guò)無(wú)人機(jī)搭載的激光雷達(dá)采集橋梁表面的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，生成形變分布數(shù)據(jù)；根據(jù)蝕分層厚度分布情況計(jì)算局部剛度退化系數(shù)矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種車輛部件比對(duì)方法、裝置、系統(tǒng)、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：獲取待比對(duì)車輛的車輛圖像；將車輛圖像輸入已訓(xùn)練的部件分割模型，將車輛圖像輸入已訓(xùn)練的部件分割模型，通過(guò)部件分割模型提取車輛圖像的特征，生成第一特征圖，捕捉和增強(qiáng)第一特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視覺(jué)語(yǔ)言大模型的目標(biāo)探測(cè)方法及裝置，包括：構(gòu)建用于訓(xùn)練的目標(biāo)探測(cè)數(shù)據(jù)集；運(yùn)用區(qū)域檢測(cè)和目標(biāo)中心點(diǎn)回歸，對(duì)圖像進(jìn)行分析，提取目標(biāo)的中心點(diǎn)坐標(biāo)；將中心點(diǎn)作為提示，輸入分割模型得到目標(biāo)的初始分割掩膜。借助視覺(jué)語(yǔ)言大模型對(duì)初始分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力設(shè)備檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種結(jié)構(gòu)光投影變壓器臺(tái)架三維模型構(gòu)建裝置及方法，本發(fā)明通過(guò)將結(jié)構(gòu)光光源、高分辨率攝像頭與高性能處理計(jì)算機(jī)相結(jié)合，利用特制結(jié)構(gòu)光投影設(shè)備、精確校準(zhǔn)的攝像頭采集數(shù)據(jù)，再借助專業(yè)三維建模軟件進(jìn)行解碼、坐標(biāo)計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種攝像頭校準(zhǔn)方法及設(shè)備，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，包括：獲取車輛四周的多個(gè)攝像頭分別采集到的原始圖像，并基于初始內(nèi)/外參對(duì)各原始圖像進(jìn)行投影變換以生成鳥瞰圖；在鳥瞰圖中識(shí)別可行駛區(qū)域邊界，以對(duì)鳥瞰圖中位于可行駛區(qū)域邊界內(nèi)部的圖像數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于空間?語(yǔ)義先驗(yàn)特征增強(qiáng)的自監(jiān)督單目深度估計(jì)方法，離線構(gòu)建的感知模型包括：?jiǎn)文可疃裙烙?jì)網(wǎng)絡(luò)的深度編碼器和深度解碼器以及強(qiáng)化深度特征生成模塊，該模塊用于獲取單幀的場(chǎng)景語(yǔ)義、空間先驗(yàn)特征，對(duì)兩個(gè)先...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種自適應(yīng)圖像去灰方法、裝置以及設(shè)備，包括：計(jì)算輸入圖像的灰度值概率密度函數(shù)以及灰度值累積分布函數(shù)；基于所述灰度值概率密度函數(shù)，調(diào)整黑場(chǎng)閾值以及白場(chǎng)閾值的搜索范圍，得到黑場(chǎng)閾值調(diào)整范圍以及白場(chǎng)閾值調(diào)整范圍；分別在所述黑場(chǎng)閾值調(diào)整...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于印刷電路板表面缺陷檢測(cè)相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，其公開了一種PCB表面微小缺陷檢測(cè)模型的構(gòu)建方法及其應(yīng)用與設(shè)備，構(gòu)建步驟為：(1)基于將大圖分割為小圖的方式對(duì)包含微小缺陷標(biāo)注的實(shí)際采集PCB數(shù)據(jù)集內(nèi)的PCB原圖進(jìn)行分割，分割得到的圖像組成微小...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種傳統(tǒng)聚落三維景觀破碎度的測(cè)度方法，該方法包括下述步驟：獲取傳統(tǒng)聚落矢量化地形圖；基于傳統(tǒng)聚落三維空間解構(gòu)簡(jiǎn)圖識(shí)別三維景觀破碎化評(píng)價(jià)的物項(xiàng)，包括建筑斑塊、公共空間斑塊和生態(tài)斑塊，根據(jù)聚落空間要素的景觀類型評(píng)價(jià)依據(jù)，記錄傳統(tǒng)聚落...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于雙網(wǎng)絡(luò)協(xié)同的半監(jiān)督深度學(xué)習(xí)圖像復(fù)原增強(qiáng)方法。該方法包括：構(gòu)建雙任務(wù)分支圖像復(fù)原網(wǎng)絡(luò)，采用教師?學(xué)生半監(jiān)督訓(xùn)練模式訓(xùn)練雙任務(wù)分支圖像復(fù)原網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練好的雙任務(wù)分支圖像復(fù)原網(wǎng)絡(luò)中的復(fù)原分支對(duì)待復(fù)原的圖像進(jìn)行特征提取和復(fù)原增強(qiáng)處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是指一種空間幾何分布約束下的點(diǎn)云任意倍率上采樣方法及系統(tǒng)。所述方法包括：對(duì)獲取的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)插值，根據(jù)插值后的點(diǎn)云中各點(diǎn)周圍的空間幾何分布計(jì)算局部得分，進(jìn)而篩除其中得分低于閾值的異常插值點(diǎn)，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于電商大數(shù)據(jù)的智能稅務(wù)稽查方法、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：對(duì)平臺(tái)電商公開數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，以得到電商網(wǎng)店公開數(shù)據(jù)；其中，電商網(wǎng)店公開數(shù)據(jù)包括：原始商品信息、經(jīng)營(yíng)主體數(shù)據(jù)、企業(yè)銷售數(shù)據(jù)；對(duì)原始商品信息進(jìn)行銷售參數(shù)分析，以得到商...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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