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								      本發(fā)明提供一種負極片、正極片、隔膜、電池、電池裝置及用電設備，負極片包括負極集流體、以及設于負極集流體表面的負極活性層，負極活性層包括負極活性材料和第一金屬有機框架材料；在所述負極片厚度方向上，位于所述負極活性層遠離所述負極集流體一側的所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于液態(tài)金屬電致動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；所述凹陷部內盛放有冷卻工質；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口；所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種封裝結構及其制作方法，該封裝結構包括基板；貼裝在基板上表面的芯片堆疊結構，包括沿第一方向依次堆疊的多個子堆疊單元，第一方向平行于基板的上表面，每一個子堆疊單元包括子堆疊體以及柔性轉接層，子堆疊體包括沿第一方向依次堆疊的多個第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種中子電離室在線提升裝置，屬于核電技術領域，用于解決中子電離室受中子輻照，導致使用壽命變短的問題。中子電離室在線提升裝置包括支撐部、提升驅動部、連接部和控制系統(tǒng)。支撐部設置于導向管的頂部。提升驅動部設置于支撐部上，且位于導向管...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種使用血液標志物預測鼻咽癌干細胞耗竭特征的方法，包括獲取復數(shù)個鼻咽癌患者的癌組織樣本，對每一患者使用單樣本基因富集分析ssGSEA構建基于轉錄組的鼻咽癌干細胞衰竭評分；收集同一批患者的血液標志物數(shù)據(jù)，包含21項血常規(guī)數(shù)據(jù)，進行數(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胞突變檢測的方法、裝置和計算機存儲介質，屬于基因檢測技術領域。使用二代測序技術，對腫瘤?對照樣本進行全外顯子組測序。利用多種體細胞變異檢測工具分析的突變數(shù)據(jù)作為輸入特征，計算并提取每種檢測工具的偏差值v...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于擴散模型的相似性解糾纏運動姿態(tài)生成方法，涉及運動姿態(tài)生成技術領域，方法為：對含噪姿態(tài)進行相似性解糾纏，得到四維骨骼表征；將含噪姿態(tài)與對應的四維骨骼表征進行融合，構成姿態(tài)特征序列；在姿態(tài)特征序列中融合文本的全局語義，獲取融合姿...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了土地覆被分類方法及裝置、設備及介質，方法包括：收集目標區(qū)域的每個網(wǎng)格在三個時期的初始土地覆被類型；根據(jù)每個網(wǎng)格在三個時期的初始土地覆被類型進行重分類，得到目標區(qū)域的每個網(wǎng)格在三個時期的標準土地覆被類型；獲取目標區(qū)域在三個時...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多尺度特征提取的掩碼自編碼器Lamb波場圖像重構方法，屬于結構健康監(jiān)測領域，該方法通過采集Lamb波場傳播的全波場圖像，進行多尺度分解、隨機掩碼和稀疏采樣，構建各尺寸圖像的三維點云數(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?zhí)峁┮环N高速鐵路通過能力計算方法及裝置，方法包括：分別獲取高速鐵路的目標區(qū)段內的各個站間的始發(fā)站空余時間帶和終到站空余時間帶；根據(jù)始發(fā)站及終到站空余時間帶以及預先以忽略列車停站時間的方式獲取的各個站間的較快列車旅行時間和較慢列車旅行時...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種考慮多重不確定性的虛擬電廠優(yōu)化調度方法及系統(tǒng)，屬于虛擬電廠優(yōu)化調度領域，該方法先獲取風電機組、光伏機組、購售電價及需求響應負荷量的歷史數(shù)據(jù)，運用蒙特卡羅法等確定不確定性因素的日前調度預測值，為后續(xù)調度提供可靠基礎，提升調度策...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于數(shù)字孿生的儲糧情況推演方法，包括如下步驟：獲取糧倉內的實時環(huán)境數(shù)據(jù)；將實時環(huán)境數(shù)據(jù)輸入到預先訓練好的糧情推演模型中，糧情推演模型包括糧倉子模型和推演子模型，其中糧倉子模型用于表征糧倉的三維物理結構和環(huán)境影響規(guī)律，推演子模型基于LST...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于MOM平臺的一體化智能優(yōu)化運行管理系統(tǒng)，涉及優(yōu)化運行管理技術領域。該基于MOM平臺的一體化智能優(yōu)化運行管理系統(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，用于對待優(yōu)化的零部件制造的生...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種CAD二維圖紙數(shù)據(jù)的處理方法和計算機裝置，該方法包括：響應于對目標建筑結構的CAD二維圖紙的區(qū)域選定操作，確定目標選定區(qū)域；根據(jù)目標構件識別規(guī)則對目標選定區(qū)域進行識別，確定構件識別數(shù)據(jù)；根據(jù)構件識別數(shù)據(jù)對原始樹形菜單中的目標...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開屬于核電技術領域，具體涉及一種基于區(qū)塊鏈的檔案數(shù)據(jù)存儲方法及裝置。本公開提供的方法通過將密文分割為多個數(shù)據(jù)塊，分別存儲至區(qū)塊鏈的一個不同的節(jié)點上；并基于智能合約管理各節(jié)點存儲節(jié)點的訪問權限，由此能夠解決在檔案數(shù)據(jù)加密存儲情況下由于加密...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種可信數(shù)據(jù)空間平臺及其融合底座，在可信數(shù)據(jù)空間平臺的一實施例中，系統(tǒng)架構自底向上分別是：融合底座層、能力支撐層、應用服務層和全局監(jiān)測層；所述融合底座層是可信數(shù)據(jù)空間的基座支撐，將時空碼和數(shù)聯(lián)網(wǎng)內化為底層協(xié)議規(guī)則，對外體現(xiàn)權益根相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了時頻?機理融合驅動的風機傳動鏈零部件故障預測方法，提取風機傳動鏈零部件振動信號的時域特征和頻域特征，并通過快速傅里葉變換解析功率譜特征；對時域特征和頻域特征進行篩選，采用隨機森林算法構建基于振動信號時頻特征的傳動鏈壽命預測模型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種二維圖紙數(shù)據(jù)的校驗方法和計算機裝置，該方法包括：響應于對第一窗口中目標二維圖紙的校驗指令，對目標二維圖紙進行識別，獲得構件識別數(shù)據(jù)；根據(jù)構件識別數(shù)據(jù)，確定目標二維圖紙中的已識別構件單元，對各已識別構件單元分別添加第一視覺效果...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N能耗概率預測模型的訓練方法、能耗概率預測方法、計算機設備及可讀存儲介質，涉及建筑能源管理與智能預測技術領域。該方法包括：對目標建筑物在預設歷史時間段的歷史建筑數(shù)據(jù)進行特征提取，得到樣本能耗相關特征；根據(jù)樣本能耗相關特征以及真實...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于CNN?BiLSTM?RobustAttention的光伏功率預測方法。光伏功率預測方法包括：對歷史光伏運行數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預處理后進行數(shù)據(jù)分解，獲得若干本征模態(tài)函數(shù)；將若干本征模態(tài)函數(shù)和歷史光伏運行數(shù)據(jù)進行合并，得到重構數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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