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                  		最新專(zhuān)利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明涉及一種摻鉺光纖及其制備方法，屬于光纖制造技術(shù)領(lǐng)域，旨在解決現(xiàn)有摻鉺光纖在空間高能輻照和大溫差條件下光纖激光增益性能下降和周期性變化的瓶頸問(wèn)題。該摻鉺光纖預(yù)制棒為圓柱形結(jié)構(gòu)，包括纖芯和由內(nèi)至外依次包覆的環(huán)形稀土摻雜區(qū)、包層，其中纖芯與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了智能倉(cāng)儲(chǔ)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)及控制方法，具體涉及智能倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明包括感知模塊、信息處理模塊、自動(dòng)化操作模塊、控制決策模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊和用戶(hù)接口模塊，所述感知模塊中的傳感器為溫濕度傳感器、氣體傳感器和振動(dòng)傳感器中的至少一種...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種服務(wù)器資源配置信息的優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取服務(wù)器上運(yùn)行的多個(gè)虛擬機(jī)的資源使用信息和服務(wù)器的資源使用信息；根據(jù)多個(gè)虛擬機(jī)的資源使用信息和服務(wù)器的資源使用信息，調(diào)用訓(xùn)練好的性能指標(biāo)分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種信息采集處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及信息采集技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取服務(wù)器內(nèi)多個(gè)設(shè)備的配置信息；對(duì)各配置信息進(jìn)行預(yù)處理，以得到各處理后的配置信息；根據(jù)各處理后的配置信息設(shè)置對(duì)應(yīng)設(shè)備的采集策略；根據(jù)預(yù)設(shè)算法優(yōu)化各采集策略，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種多處理器設(shè)備、多處理器切換方法以及智能鎖，通過(guò)集成第一處理器、第二處理器、存儲(chǔ)介質(zhì)以及開(kāi)關(guān)單元，第一處理器響應(yīng)第一業(yè)務(wù)請(qǐng)求后，會(huì)向第二處理器發(fā)送通知信號(hào)，第二處理器控制開(kāi)關(guān)單元切換至第一導(dǎo)通狀態(tài)，使第一處理器與存儲(chǔ)介質(zhì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供一種城市CAD數(shù)據(jù)的處理方法以及相關(guān)設(shè)備。所述方法包括：獲取目標(biāo)城區(qū)的待處理的城市地下管線CAD數(shù)據(jù)，從城市地下管線CAD數(shù)據(jù)中提取各圖層元素；圖層元素包括目標(biāo)城區(qū)的地下管線；按照預(yù)設(shè)選擇條件對(duì)各圖層元素進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于空間域聲場(chǎng)景分析的聲源檢測(cè)和特征提取方法，具體包括以下步驟：給定線陣各陣元位置，通過(guò)數(shù)值仿真在頻率?波數(shù)平面內(nèi)進(jìn)行空間譜結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，并確定主瓣寬度、空間譜采樣范圍等基本參數(shù)；將陣列采集的信號(hào)，按照設(shè)計(jì)參數(shù)進(jìn)行波束形成，獲得頻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于時(shí)序擴(kuò)散增強(qiáng)與長(zhǎng)序列雙向特征提取的小樣本腦電情緒識(shí)別方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)裝置，屬于情緒識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：S1：獲取腦電波映射值數(shù)據(jù)集；S2：通過(guò)時(shí)序增強(qiáng)型擴(kuò)散模型對(duì)所述腦電波映射值數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，生成增強(qiáng)樣本；S...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種數(shù)據(jù)評(píng)估方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)對(duì)環(huán)境監(jiān)測(cè)中的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，生成相關(guān)性矩陣構(gòu)建信息；對(duì)相關(guān)性矩陣構(gòu)建信息進(jìn)行處理，篩選高相關(guān)性變量對(duì)并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)計(jì)算，生成高相關(guān)性變量間比例異常檢測(cè)信息；對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于歷史局部異常的數(shù)據(jù)評(píng)估方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，本申請(qǐng)對(duì)環(huán)境監(jiān)測(cè)中的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，計(jì)算k?鄰域距離、可達(dá)距離、局部可達(dá)密度、局部異常因子，生成參考密度分布信息；對(duì)參考密度分布信息進(jìn)行處理，將測(cè)試數(shù)據(jù)點(diǎn)逐一與歷史數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于復(fù)合材料的葉環(huán)結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種鈦基復(fù)合材料整體葉環(huán)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，在細(xì)觀尺度上分析計(jì)算鈦基復(fù)合材料的等效彈性常數(shù)，宏觀尺度使用Python語(yǔ)言對(duì)Abaqus軟件進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，而后編制整體葉環(huán)結(jié)構(gòu)靜力分析插件，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于氣象預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了基于深度生成擴(kuò)散模型的熱帶氣旋集合預(yù)報(bào)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，旨在通過(guò)將伏羲氣象大模型的輸出作為條件，利用擴(kuò)散模型生成多樣化的預(yù)報(bào)集合，提高預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性、可靠性和不確定性量化能力。本發(fā)明方法包括：獲取當(dāng)前時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種溫度預(yù)測(cè)方法、裝置、作業(yè)機(jī)械及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及溫度預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取作業(yè)機(jī)械對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集包括多種第一工況數(shù)據(jù)；從多種第一工況數(shù)據(jù)中篩選出多種第二工況數(shù)據(jù)，第二工況數(shù)據(jù)為與作業(yè)機(jī)械的目標(biāo)液體溫度強(qiáng)相關(guān)的數(shù)據(jù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于功率半導(dǎo)體器件的參數(shù)辨識(shí)領(lǐng)域，具體提供一種基于Lorentz函數(shù)的MOSFET器件熱阻抗建模與參數(shù)辨識(shí)方法，該模型用于描述MOSFET器件熱阻抗隨時(shí)間變化的規(guī)律，包括：基于MOSFET器件傳熱機(jī)理與Lorentz函數(shù)之間的數(shù)學(xué)函數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種IGBT模塊熱阻抗的Logistic熱模型構(gòu)建及其參數(shù)辨識(shí)方法，包括以下步驟：S1、基于IGBT模塊瞬態(tài)熱阻抗特性建立IGBT模塊熱阻抗的Logistic熱模型：S2、基于任意型號(hào)的IGBT模塊數(shù)據(jù)手冊(cè)中所給的結(jié)?殼瞬態(tài)熱阻抗...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括：獲取頁(yè)面以及頁(yè)面組件，將頁(yè)面劃分成多個(gè)頁(yè)面板塊，并確定出每個(gè)頁(yè)面板塊對(duì)應(yīng)的頁(yè)面組件；將每個(gè)頁(yè)面板塊對(duì)應(yīng)的頁(yè)面組件按照不同的布局屬性填充至對(duì)應(yīng)的頁(yè)面板塊，并確定每次填充后得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于鋼鐵工業(yè)自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種煉鋼軋鋼一體化生產(chǎn)線節(jié)能優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，包括生產(chǎn)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊、生產(chǎn)數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析模塊、生產(chǎn)評(píng)估模塊、緊急處理模塊、反饋模塊和優(yōu)化模塊；生產(chǎn)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊用于實(shí)時(shí)采集生產(chǎn)線各環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┑你y行大額存單轉(zhuǎn)讓并發(fā)刷單防御方法及系統(tǒng)，方法包括：生成終端設(shè)備的設(shè)備指紋ID，并與用戶(hù)賬戶(hù)及歷史行為記錄動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)，建立用戶(hù)行為動(dòng)態(tài)記錄；基于用戶(hù)行為動(dòng)態(tài)記錄，通過(guò)多維度加權(quán)算法動(dòng)態(tài)計(jì)算各交易請(qǐng)求的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為交易請(qǐng)求...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的一種基于殘差擴(kuò)散模型的無(wú)人船動(dòng)態(tài)光照校正方法及系統(tǒng)，其包括：第一：一種基于殘差擴(kuò)散模型的無(wú)人船動(dòng)態(tài)光照校正方法，其包括：S1：獲取無(wú)人船航行圖像及其光照條件數(shù)據(jù)；S2：利用光照感知模塊提取光照特性；S3：基于殘差擴(kuò)散模型進(jìn)行光照校正...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的點(diǎn)云預(yù)制墻體尺寸檢測(cè)方法，首先對(duì)待測(cè)墻體預(yù)制構(gòu)件的結(jié)構(gòu)面進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集，構(gòu)建得到點(diǎn)云圖像數(shù)據(jù)集；然后對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；再使用基于網(wǎng)格的點(diǎn)云分割算法將墻體預(yù)制構(gòu)件的點(diǎn)云數(shù)據(jù)從點(diǎn)云圖像...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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