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          • 本發(fā)明涉及一種表達(dá)牛源β?乳球蛋白的枯草芽孢桿菌及其構(gòu)建方法,屬于微生物技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明提供的枯草芽孢桿菌以枯草芽孢桿菌BSF01為宿主,使用組成型啟動(dòng)子P566異源表達(dá)經(jīng)密碼子優(yōu)化的牛源β?乳球蛋白編碼基因,30小時(shí)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種活性羊絨狀紗線及制備工藝,一種活性羊絨狀紗線,包括芯紗,飾紗和包紗,飾紗交捻于芯紗上并位于芯紗和包紗之間,包紗交捻于飾紗上并且其捻向與飾紗相反;飾紗和包紗在加工過(guò)程中經(jīng)過(guò)活性處理工藝形成羊絨狀絨毛;飾紗和包紗由錦綸長(zhǎng)絲組成,...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種地鐵站房工程施工中基于降水回灌的水資源綜合利用系統(tǒng),地鐵站房工程的基坑內(nèi)設(shè)置有若干降水井,基坑外設(shè)置有若干回灌井,所述系統(tǒng)包括降塵噴淋系統(tǒng),混凝土構(gòu)件養(yǎng)護(hù)系統(tǒng),其特征在于,還包括:井水匯集渠,降水井水位傳感器,降水井水泵,井...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多用戶(hù)終端的除塵方法、裝置及系統(tǒng),所述各用戶(hù)終端由同一除塵風(fēng)機(jī)供風(fēng),所述方法包括:獲取各用戶(hù)終端的實(shí)時(shí)狀態(tài)場(chǎng)景,所述狀態(tài)場(chǎng)景至少包括工序步驟;基于所有用戶(hù)終端的實(shí)時(shí)狀態(tài)場(chǎng)景,確定總實(shí)時(shí)供給風(fēng)量;根據(jù)除塵風(fēng)機(jī)特性曲線和所述...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種氣體流量檢測(cè)裝置,包括有底板,所述底板上滑動(dòng)連接有產(chǎn)品安裝組件,所述產(chǎn)品安裝組件上連接有活動(dòng)裝夾單元,所述底板上連接有移動(dòng)組件,所述移動(dòng)組件連接有檢測(cè)組件,所述檢測(cè)組件包括有氣體發(fā)生單元,所述檢測(cè)組件包括有設(shè)置在氣體發(fā)生單元...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種光纖錯(cuò)位溫度傳感器及其制備方法,光纖錯(cuò)位溫度傳感器包括集成光刻膠膜層的錯(cuò)位光纖;所述集成光刻膠膜層的錯(cuò)位光纖包括錯(cuò)位光纖和覆蓋在所述錯(cuò)位光纖錯(cuò)位區(qū)域的光刻膠膜層;所述錯(cuò)位光纖是由第一多模光纖、第二多模光纖以及錯(cuò)位熔接在第一多...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種配電變壓器電氣參數(shù)復(fù)頻域在線監(jiān)測(cè)方法及相關(guān)設(shè)備,通過(guò)向配電變壓器低壓側(cè)注入異頻檢測(cè)信號(hào),并同步測(cè)量配電變壓器低壓側(cè)輸出的異頻零序電壓向量、異頻零序電流向量和低壓側(cè)的中性點(diǎn)電壓向量,根據(jù)異頻零序電壓向量、異頻零序電流向量...
          • 本發(fā)明涉及電力設(shè)備運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域,特別是一種多級(jí)輸電絕緣子狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。獲取輸電絕緣子參數(shù)并構(gòu)建多級(jí)監(jiān)測(cè)模型;通過(guò)多級(jí)監(jiān)測(cè)模型采集輸電絕緣子的圖像信息,基于圖像信息對(duì)輸電絕緣子進(jìn)行形態(tài)特征與顏色特征分析,得到一級(jí)監(jiān)測(cè)結(jié)果...
          • 本發(fā)明提供了EMMC測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域的一種EMMC全模式TUNE自動(dòng)調(diào)優(yōu)方法及系統(tǒng),方法包括:步驟S1、創(chuàng)建自動(dòng)測(cè)試腳本、配置文件,設(shè)定配置文件中的初始參數(shù)組;步驟S2、通過(guò)自動(dòng)測(cè)試腳本執(zhí)行初始化操作;步驟S3、自動(dòng)測(cè)試腳本基于測(cè)試參數(shù)組合出對(duì)...
          • 本發(fā)明提供了EMMC測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域的一種結(jié)合PRBS7與時(shí)鐘碼型的EMMC壓力測(cè)試方法及系統(tǒng),方法包括:步驟S1、基于Python創(chuàng)建一自動(dòng)測(cè)試腳本,通過(guò)自動(dòng)測(cè)試腳本分別為各總線模式隨機(jī)生成一PRBS7序列數(shù)據(jù)以及一時(shí)鐘碼型,設(shè)定單次傳輸?shù)臄?shù)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的增值稅自動(dòng)計(jì)算方法,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),實(shí)現(xiàn)了增值稅提取過(guò)程的自動(dòng)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(cuò)誤率,而通過(guò)自動(dòng)化處理,系統(tǒng)能夠更加高效、準(zhǔn)確地完成增值稅的提取工作,極大地提升...
          • 本發(fā)明涉及電力設(shè)備智能監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,特別是一種隔離開(kāi)關(guān)動(dòng)態(tài)數(shù)字孿生建模方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該發(fā)明提出了一種通過(guò)精確獲取隔離開(kāi)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(yùn)動(dòng)方程,實(shí)現(xiàn)隔離開(kāi)關(guān)數(shù)字孿生模型的方法。通過(guò)設(shè)計(jì)正常和異常...
          • 本發(fā)明提供一種多目標(biāo)配煤尋優(yōu)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),方法包括:將每一種單煤的基本參數(shù)作為多目標(biāo)優(yōu)化配煤模型的自變量;基于每一個(gè)所述自變量,構(gòu)建每一個(gè)目標(biāo)函數(shù)變量,并構(gòu)建每一個(gè)所述自變量的約束條件;基于每一個(gè)所述目標(biāo)函數(shù)變量和對(duì)應(yīng)的權(quán)...
          • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例公開(kāi)了一種視頻語(yǔ)言模型的微調(diào)訓(xùn)練方法,該方法在視頻語(yǔ)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(shí)保持視頻和文本之間...
          • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例公開(kāi)了一種模型微調(diào)方法、模型推理方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和設(shè)備,模型微調(diào)方法可以包括:獲取需要保護(hù)的提示語(yǔ)集合,確定提示語(yǔ)集合中的各提示語(yǔ)分別對(duì)應(yīng)的虛擬標(biāo)記,然后基于各虛擬標(biāo)記生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,最后基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)大模型進(jìn)行訓(xùn)練微調(diào)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種電力現(xiàn)貨的電費(fèi)收入測(cè)算系統(tǒng)、方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),所述系統(tǒng)包括:確定模塊確定電廠次日日前分時(shí)的出清電力數(shù)據(jù)、電網(wǎng)代購(gòu)市場(chǎng)次日分時(shí)的代購(gòu)電力數(shù)據(jù)及中長(zhǎng)期合約總電量;分解模塊基于代購(gòu)電力數(shù)據(jù)對(duì)中長(zhǎng)期合約總電量進(jìn)行分時(shí)分解,獲得中...
          • 本發(fā)明提供一種煤炭?jī)r(jià)格預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),方法包括:獲取目標(biāo)煤炭的歷史價(jià)格,構(gòu)成目標(biāo)煤炭的實(shí)際價(jià)格時(shí)間序列,對(duì)價(jià)格時(shí)間序列進(jìn)行影響因素的篩選,構(gòu)成初始時(shí)間序列;基于ARAM模型對(duì)初始時(shí)間序列的線性部分進(jìn)行預(yù)測(cè),基于LSTM模...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于TMC系統(tǒng)的比價(jià)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(hù)展示模塊,采用模塊化設(shè)計(jì),將數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、價(jià)格對(duì)比和展示等功能模塊分離,提高了系統(tǒng)的擴(kuò)展性和維護(hù)性,通過(guò)內(nèi)嵌價(jià)格比對(duì)和篩選算法,系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)分析并推薦具...
          • 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(jì)系統(tǒng),包括以下模塊:數(shù)據(jù)輸入模塊,用于接收用戶(hù)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?cái)?shù)據(jù)庫(kù),存儲(chǔ)多維度文化符號(hào)數(shù)據(jù),包括紋樣、色彩譜系、歷史典故及語(yǔ)義關(guān)...
          • 本發(fā)明提供一種圖像渲染方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)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(yǔ),得到各初始化后的第一高斯原語(yǔ),第一數(shù)量小于預(yù)設(shè)最大高斯原語(yǔ)數(shù)量;基于各初始化后的第一高斯原語(yǔ),確定當(dāng)前渲染圖像,...
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