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								      本發(fā)明公開了一種CD44v6?VEGFR2雙抗?毒素偶聯(lián)物的制備方法，將抗人CD44v6單克隆抗體及VEGFR2單克隆抗體與細胞毒性載荷GGFG?Dxd通過連接子偶聯(lián)，制成能夠同時靶向CD44v6和VEGFR2的雙特異性抗體藥物偶聯(lián)物。還公...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于治療銀屑病的鋅離子聚多糖噴霧水凝膠的制備方法，包括以下步驟：配制陽離子聚多糖溶液，并在離子聚多糖溶液中溶入鋅離子，然后裝入噴霧瓶中，形成A溶液；配制陰離子聚多糖溶液，然后裝入另一個噴霧瓶中，形成B溶液；將A溶液和B溶液交替...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種截骨輔助裝置，屬于醫(yī)療器械技術領域。為便于截骨輔助裝置應用于多種環(huán)境中，且具有良好的使用效果，本申請?zhí)峁┝艘环N截骨輔助裝置，包括導板、夾骨組件、擴撐組件、連接組件、直線驅(qū)動件和旋轉驅(qū)動件：夾骨組件包括第一夾骨板和第二夾骨板，擴...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于CT掃描技術領域。一種快速千伏切換下的劑量調(diào)制方法，將CT能譜成像掃描的周向數(shù)據(jù)采集角度，劃分為多個高低能積分時間組，得到多個角度下的積分時間組；根據(jù)特定角度下高低能積分時間組，確定患者平均體型所需的信號強度；根據(jù)患者平均體型所需...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及食用菌栽培基質(zhì)優(yōu)化技術技術領域，具體為一種黑木耳液體深層發(fā)酵工業(yè)化生產(chǎn)方法，先對玉米粉納米酶解、豆粕粉超聲堿處理，配培養(yǎng)基時加含硒鍺增效劑等；特定滅菌，接入太空誘變且富氧馴化菌種，在智能發(fā)酵罐依參數(shù)調(diào)控發(fā)酵，后經(jīng)先進技術分離提取產(chǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種縱軸流聯(lián)合收割機自適應減振防堵與減損控制系統(tǒng)、方法及聯(lián)合收割機，包括電動主軸驅(qū)動的變直徑脫粒滾筒、角度可調(diào)節(jié)的導流條、在線監(jiān)測系統(tǒng)、自適應減振防堵與減損控制系統(tǒng)，在線監(jiān)測系統(tǒng)可實時監(jiān)測脫粒間隙、滾筒轉速、導流條角度等工作參數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種場效應晶體管，包括碳化硅N+襯底、N型漂移區(qū)、P井和P柱，所述N型漂移區(qū)形成在所述碳化硅N+襯底上方，所述P井形成在所述N型漂移區(qū)上方，所述P柱設置在所述N型漂移區(qū)內(nèi)部，并位于所述P井下方。本申請實施例提供的場效應晶體管...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)傳輸技術領域，尤其涉及一種鏡像上傳下發(fā)方法及系統(tǒng)，包括有鏡像文件準備、鏡像平臺登錄、上傳鏡像文件、上傳管理、儲存和管理鏡像、P2P部署和鏡像文件下發(fā)；本發(fā)明相對于現(xiàn)有技術中上傳鏡像文件時缺乏細致的錯誤管理和進度反饋，導致上傳失...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)字證書審計方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)，本發(fā)明涉及數(shù)字證書審計技術領域，通過第一審計鑒權克服了無權領用公安數(shù)字證書；通過第二審計鑒權克服了公安數(shù)字證書被領用后的濫用、冒用的情況；通過第三審計鑒權有效杜絕數(shù)字證書的違規(guī)操作和使用，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種濕氣發(fā)電機及其制備方法，屬于濕氣發(fā)電技術領域，包括以下步驟：將MOF?303與細菌纖維素BC按質(zhì)量比1:(5~11)混合，通過真空抽濾、干燥得到第一復合膜；將第一復合膜浸漬于濃度為5~30%的氯化鋰溶液中，浸漬后干燥處理，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及設備冷卻技術領域，具體涉及一種節(jié)能型電力設備冷卻器，包括電氣箱，電氣箱的下方設置有工作底座，工作底座的內(nèi)部包含有工作腔體以及儲水腔體，電氣箱的多個側壁內(nèi)部均開設有冷卻通道，冷卻通道的底端與儲水腔體連通，冷卻通道的頂端設置有頂部儲水...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于儲能電容器的石墨烯氣凝膠復合電極材料制備方法，包括以下步驟：制備石墨烯復合材料。將石墨烯復合材料放入同軸DBD反應器進行處理。將濕凝膠進行冷凍干燥，保留孔隙結構，獲得GA塊體材料。將GA浸泡于硝酸錳溶液，通過水熱法原位生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及核電廠檢測領域，公開了一種支架平臺及核電廠反應堆壓力容器檢測系統(tǒng)其包括支架，所述支架包括主承柱、安裝在所述主承柱外側的撐腳，以及設置在所述主承柱和所述撐腳外側的安裝組件，輔助機構，所述輔助機構包括開設在所述主承柱內(nèi)部的減重腔，以及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了可視化大屏自適應方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)。所述方法包括：在頁面加載時，計算當前屏幕的寬高比，并確定初始字體大小；監(jiān)聽窗口的指定事件，當指定事件被觸發(fā)時，再次計算當前屏幕的寬高比，并調(diào)整所述初始字體大小，以得到當前字體大小...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開的基于邊緣約束單圖生成模型的不平衡數(shù)據(jù)增強方法，屬于人工智能生成技術與遙感交叉技術領域。本發(fā)明實現(xiàn)方法為：1：對目標區(qū)域進行光學探測，獲取圖像數(shù)據(jù)集；2、利用單圖去噪擴散模型對少數(shù)類目標數(shù)據(jù)X進行訓練生成多樣化目標數(shù)據(jù)；3、利用全...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開的一種基于掩碼矩陣的目標識別方法和系統(tǒng)，屬于計算機視覺技術領域，應用于監(jiān)控固定場景的可見光圖像方面。本發(fā)明實現(xiàn)方法為：1、利用網(wǎng)絡攝像機對目標區(qū)域進行探測，獲取目標區(qū)域的目標圖像；2、利用神經(jīng)網(wǎng)絡的卷積層對目標圖像提取語義特征；3...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開的一種基于多尺度跨光譜特征交互的偽裝目標分割方法，屬于計算機視覺技術領域。本發(fā)明實現(xiàn)方法為：1、構建偽裝目標檢測網(wǎng)絡；2、對特征提取的網(wǎng)絡，獲得可見光與紅外雙模特征。3、對可見光圖像特征與紅外圖像特征進行多層特征融合；進而實現(xiàn)雙模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于擴散模型的醫(yī)學體數(shù)據(jù)跨模態(tài)轉換方法，構建改進的擴散模型，對原始MRI體數(shù)據(jù)進行正向加噪，以CT體數(shù)據(jù)作為條件與加噪后的MRI體數(shù)據(jù)一并輸入改進的擴散模型中，對模型進行訓練；以訓練后的擴散模型的反向去噪過程將CT體數(shù)據(jù)轉換成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于大語言模型的意圖感知移動行為預測方法和裝置，包括：獲取用戶的身份信息、歷史移動數(shù)據(jù)、當前地點、地點類別及下一次移動的時間；將用戶的身份信息和歷史移動數(shù)據(jù)輸入微調(diào)后的低參數(shù)量大語言模型，標注每次移動的意圖標簽，并推斷用戶家位...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于可解釋權重的聯(lián)邦學習方法、服務器、客戶端和系統(tǒng)，該方法包括：將當前的全局模型發(fā)送至多個客戶端；接收多個客戶端發(fā)送的多個本地模型參數(shù)，本地模型參數(shù)為客戶端基于本地數(shù)據(jù)對全局模型進行訓練得到的更新參數(shù)；基于全局模型和多個本地...
								
            
							
            
							
						
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