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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種負(fù)極極片及其制備方法、電池和用電設(shè)備。該負(fù)極極片包括：負(fù)極極片本體以及位于負(fù)極極片本體的界面膜；界面膜包括相互連接的第一子膜層和第二子膜層，第一子膜層設(shè)于負(fù)極極片本體，第二子膜層位于第一子膜層遠(yuǎn)離負(fù)極極片本體的一側(cè)，第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種負(fù)極片、正極片、隔膜、電池、電池裝置及用電設(shè)備，負(fù)極片包括負(fù)極集流體、以及設(shè)于負(fù)極集流體表面的負(fù)極活性層，負(fù)極活性層包括負(fù)極活性材料和第一金屬有機(jī)框架材料；在所述負(fù)極片厚度方向上，位于所述負(fù)極活性層遠(yuǎn)離所述負(fù)極集流體一側(cè)的所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于液態(tài)金屬電致動(dòng)的芯片微流體冷卻裝置及冷卻方法。該芯片微流體冷卻裝置，包括第一基板和第二基板；所述第一基板上形成有凹陷部；所述凹陷部?jī)?nèi)盛放有冷卻工質(zhì)；所述第二基板可拆卸地與所述第一基板裝配在一起，并覆蓋所述凹陷部的開(kāi)口；所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種封裝結(jié)構(gòu)及其制作方法，該封裝結(jié)構(gòu)包括基板；貼裝在基板上表面的芯片堆疊結(jié)構(gòu)，包括沿第一方向依次堆疊的多個(gè)子堆疊單元，第一方向平行于基板的上表面，每一個(gè)子堆疊單元包括子堆疊體以及柔性轉(zhuǎn)接層，子堆疊體包括沿第一方向依次堆疊的多個(gè)第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種中子電離室在線提升裝置，屬于核電技術(shù)領(lǐng)域，用于解決中子電離室受中子輻照，導(dǎo)致使用壽命變短的問(wèn)題。中子電離室在線提升裝置包括支撐部、提升驅(qū)動(dòng)部、連接部和控制系統(tǒng)。支撐部設(shè)置于導(dǎo)向管的頂部。提升驅(qū)動(dòng)部設(shè)置于支撐部上，且位于導(dǎo)向管...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種使用血液標(biāo)志物預(yù)測(cè)鼻咽癌干細(xì)胞耗竭特征的方法，包括獲取復(fù)數(shù)個(gè)鼻咽癌患者的癌組織樣本，對(duì)每一患者使用單樣本基因富集分析ssGSEA構(gòu)建基于轉(zhuǎn)錄組的鼻咽癌干細(xì)胞衰竭評(píng)分；收集同一批患者的血液標(biāo)志物數(shù)據(jù)，包含21項(xiàng)血常規(guī)數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于可解釋人工智能的體細(xì)胞突變檢測(cè)的方法、裝置和計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。使用二代測(cè)序技術(shù)，對(duì)腫瘤?對(duì)照樣本進(jìn)行全外顯子組測(cè)序。利用多種體細(xì)胞變異檢測(cè)工具分析的突變數(shù)據(jù)作為輸入特征，計(jì)算并提取每種檢測(cè)工具的偏差值v...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于擴(kuò)散模型的相似性解糾纏運(yùn)動(dòng)姿態(tài)生成方法，涉及運(yùn)動(dòng)姿態(tài)生成技術(shù)領(lǐng)域，方法為：對(duì)含噪姿態(tài)進(jìn)行相似性解糾纏，得到四維骨骼表征；將含噪姿態(tài)與對(duì)應(yīng)的四維骨骼表征進(jìn)行融合，構(gòu)成姿態(tài)特征序列；在姿態(tài)特征序列中融合文本的全局語(yǔ)義，獲取融合姿...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了土地覆被分類(lèi)方法及裝置、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：收集目標(biāo)區(qū)域的每個(gè)網(wǎng)格在三個(gè)時(shí)期的初始土地覆被類(lèi)型；根據(jù)每個(gè)網(wǎng)格在三個(gè)時(shí)期的初始土地覆被類(lèi)型進(jìn)行重分類(lèi)，得到目標(biāo)區(qū)域的每個(gè)網(wǎng)格在三個(gè)時(shí)期的標(biāo)準(zhǔn)土地覆被類(lèi)型；獲取目標(biāo)區(qū)域在三個(gè)時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于多尺度特征提取的掩碼自編碼器Lamb波場(chǎng)圖像重構(gòu)方法，屬于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，該方法通過(guò)采集Lamb波場(chǎng)傳播的全波場(chǎng)圖像，進(jìn)行多尺度分解、隨機(jī)掩碼和稀疏采樣，構(gòu)建各尺寸圖像的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；采用多尺度分層ViT編碼器和分層解碼器...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N高速鐵路通過(guò)能力計(jì)算方法及裝置，方法包括：分別獲取高速鐵路的目標(biāo)區(qū)段內(nèi)的各個(gè)站間的始發(fā)站空余時(shí)間帶和終到站空余時(shí)間帶；根據(jù)始發(fā)站及終到站空余時(shí)間帶以及預(yù)先以忽略列車(chē)停站時(shí)間的方式獲取的各個(gè)站間的較快列車(chē)旅行時(shí)間和較慢列車(chē)旅行時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種考慮多重不確定性的虛擬電廠優(yōu)化調(diào)度方法及系統(tǒng)，屬于虛擬電廠優(yōu)化調(diào)度領(lǐng)域，該方法先獲取風(fēng)電機(jī)組、光伏機(jī)組、購(gòu)售電價(jià)及需求響應(yīng)負(fù)荷量的歷史數(shù)據(jù)，運(yùn)用蒙特卡羅法等確定不確定性因素的日前調(diào)度預(yù)測(cè)值，為后續(xù)調(diào)度提供可靠基礎(chǔ)，提升調(diào)度策...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于數(shù)字孿生的儲(chǔ)糧情況推演方法，包括如下步驟：獲取糧倉(cāng)內(nèi)的實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)；將實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的糧情推演模型中，糧情推演模型包括糧倉(cāng)子模型和推演子模型，其中糧倉(cāng)子模型用于表征糧倉(cāng)的三維物理結(jié)構(gòu)和環(huán)境影響規(guī)律，推演子模型基于LST...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于MOM平臺(tái)的一體化智能優(yōu)化運(yùn)行管理系統(tǒng)，涉及優(yōu)化運(yùn)行管理技術(shù)領(lǐng)域。該基于MOM平臺(tái)的一體化智能優(yōu)化運(yùn)行管理系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)獲取感知模塊，用于獲取待優(yōu)化的零部件制造的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，生產(chǎn)特征提取模塊，用于對(duì)待優(yōu)化的零部件制造的生...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種CAD二維圖紙數(shù)據(jù)的處理方法和計(jì)算機(jī)裝置，該方法包括：響應(yīng)于對(duì)目標(biāo)建筑結(jié)構(gòu)的CAD二維圖紙的區(qū)域選定操作，確定目標(biāo)選定區(qū)域；根據(jù)目標(biāo)構(gòu)件識(shí)別規(guī)則對(duì)目標(biāo)選定區(qū)域進(jìn)行識(shí)別，確定構(gòu)件識(shí)別數(shù)據(jù)；根據(jù)構(gòu)件識(shí)別數(shù)據(jù)對(duì)原始樹(shù)形菜單中的目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)屬于核電技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于區(qū)塊鏈的檔案數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法及裝置。本公開(kāi)提供的方法通過(guò)將密文分割為多個(gè)數(shù)據(jù)塊，分別存儲(chǔ)至區(qū)塊鏈的一個(gè)不同的節(jié)點(diǎn)上；并基于智能合約管理各節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的訪問(wèn)權(quán)限，由此能夠解決在檔案數(shù)據(jù)加密存儲(chǔ)情況下由于加密...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種可信數(shù)據(jù)空間平臺(tái)及其融合底座，在可信數(shù)據(jù)空間平臺(tái)的一實(shí)施例中，系統(tǒng)架構(gòu)自底向上分別是：融合底座層、能力支撐層、應(yīng)用服務(wù)層和全局監(jiān)測(cè)層；所述融合底座層是可信數(shù)據(jù)空間的基座支撐，將時(shí)空碼和數(shù)聯(lián)網(wǎng)內(nèi)化為底層協(xié)議規(guī)則，對(duì)外體現(xiàn)權(quán)益根相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了時(shí)頻?機(jī)理融合驅(qū)動(dòng)的風(fēng)機(jī)傳動(dòng)鏈零部件故障預(yù)測(cè)方法，提取風(fēng)機(jī)傳動(dòng)鏈零部件振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域特征和頻域特征，并通過(guò)快速傅里葉變換解析功率譜特征；對(duì)時(shí)域特征和頻域特征進(jìn)行篩選，采用隨機(jī)森林算法構(gòu)建基于振動(dòng)信號(hào)時(shí)頻特征的傳動(dòng)鏈壽命預(yù)測(cè)模型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種二維圖紙數(shù)據(jù)的校驗(yàn)方法和計(jì)算機(jī)裝置，該方法包括：響應(yīng)于對(duì)第一窗口中目標(biāo)二維圖紙的校驗(yàn)指令，對(duì)目標(biāo)二維圖紙進(jìn)行識(shí)別，獲得構(gòu)件識(shí)別數(shù)據(jù)；根據(jù)構(gòu)件識(shí)別數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)二維圖紙中的已識(shí)別構(gòu)件單元，對(duì)各已識(shí)別構(gòu)件單元分別添加第一視覺(jué)效果...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N能耗概率預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練方法、能耗概率預(yù)測(cè)方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及建筑能源管理與智能預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對(duì)目標(biāo)建筑物在預(yù)設(shè)歷史時(shí)間段的歷史建筑數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到樣本能耗相關(guān)特征；根據(jù)樣本能耗相關(guān)特征以及真實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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