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								      本發(fā)明涉及一種儲能?充電樁協(xié)同的決策方法及裝置，其中，方法包括：根據(jù)預(yù)估數(shù)據(jù)負載情況將各統(tǒng)計時間段標記為調(diào)增階段、調(diào)減階段和一般階段；按時間順序?qū)Ω鹘y(tǒng)計時間段進行排列，計算各調(diào)增階段和調(diào)減階段的階段功率需求值和階段容量需求值，并根據(jù)階段功率...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種臺區(qū)級微能網(wǎng)離網(wǎng)源荷協(xié)同頻率緊急控制方法和裝置，其中，方法包括：對各類源荷動態(tài)頻率響應(yīng)模型進行聯(lián)立，得到臺區(qū)級微能網(wǎng)離網(wǎng)動態(tài)頻率響應(yīng)模型；以臺區(qū)頻率控制代價最小為目標，以系統(tǒng)暫態(tài)頻率穩(wěn)定為約束，建立多控制手段下臺區(qū)頻率緊急控制...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力電子與電力傳動技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種分布式多設(shè)備差異化與抗干擾協(xié)同的諧波抑制方法，建立發(fā)電數(shù)據(jù)模塊、發(fā)電數(shù)據(jù)分析模塊、執(zhí)行模塊、執(zhí)行反饋模塊和優(yōu)化升級模塊，發(fā)電數(shù)據(jù)模塊負責采集數(shù)據(jù)，發(fā)電數(shù)據(jù)分析模塊對發(fā)電數(shù)據(jù)模塊采集到的數(shù)據(jù)進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種高分散鋰離子電池隔膜涂覆漿料及制備方法，所述涂覆漿料包括按重量份數(shù)計的以下組分：無機陶瓷粉20?35份，改性劑0.2?1.75份，增稠劑1.5?3.5份，粘結(jié)劑1?2份，分散劑0.1?0.35份和去離子水60?120份，所述改...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種電極組件、電池及用電設(shè)備，涉及電池技術(shù)領(lǐng)域，該電極組件包括正極片、負極片及隔膜，正極片包括正極集流體、正極活性層以及絕緣層，正極集流體的至少一表面涂覆有正極活性層，正極集流體的一側(cè)邊緣涂覆有絕緣層，正極集流體的一側(cè)設(shè)置有正極耳...
								
            
							
            
							
						
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								      一種堿性的鐵負極電解液、制備方法及其應(yīng)用，屬于液流電池儲能技術(shù)領(lǐng)域。所述鐵負極電解液由鐵鹽、螯合劑、支持電解質(zhì)、輔助電解質(zhì)和水制備而成，可組裝為堿性全鐵液流電池。所述螯合劑為N,N,N’,N’,N’?五(2?羥丙基)二乙三胺，是以二乙三胺為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于動態(tài)監(jiān)測全球范圍內(nèi)微生物基因組的數(shù)據(jù)處理方法、裝置及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取參考基因組序列，構(gòu)建參考基因組的素描的進化樹數(shù)據(jù)庫；獲取用戶提交的樣本基因組的序列，計算得到樣本基因組的進化樹定位；基于樣本基因組的素描與參考基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于四端口非易失性器件的Crossbar架構(gòu)及其工作方法，包括若干個構(gòu)成n行×n列陣列的四端口非易失性器件，所述四端口非易失性器件結(jié)構(gòu)的前柵極與字線WL相連，漏極與數(shù)據(jù)線DL相連，源極與輸出線SL相連，背柵極與襯底線BL相連...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于深度學習的鋼琴演奏糾錯方法、裝置及存儲介質(zhì)。其中的方法獲取用戶音頻特征文件與標準音頻特征文件后，將兩種特征文件輸入訓練完成的深度學習模型，得到最終的糾錯結(jié)果；其中，深度學習模型的訓練過程包括：獲取標準音頻特征文件、擾動音頻...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開關(guān)于一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法通過對視覺內(nèi)容和問題文本分別進行特征表示以得到視覺特征和文本特征，并根據(jù)視覺特征確定視覺模態(tài)的視覺基向量，根據(jù)文本特征確定文本模態(tài)的文本基向量，進而基于視覺基向量對文本特征進行視覺...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于指部生物特征識別的全視角手指形狀分割方法，采集待識別手指多個方向的圖像，并拼接成全視角指靜脈圖像；將全視角指靜脈圖像輸入至輕量化分割網(wǎng)絡(luò)模型；所述分割網(wǎng)絡(luò)模型從全視角指靜脈圖像中分割出手指輪廓圖像；分割網(wǎng)絡(luò)模型包括依次連...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于異步模板更新的RGBT目標跟蹤方法及裝置，涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：本發(fā)明采用了一種單流網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進行RGB和TIR模態(tài)特征的聯(lián)合處理，通過單流網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)實現(xiàn)高效的跨模態(tài)特征提取，同時引入異步模板更新策略以充分利用時間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種智能鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)數(shù)字化治理服務(wù)平臺，屬于數(shù)字化治理領(lǐng)域，通過三層架構(gòu)體系：基礎(chǔ)設(shè)施感知層、數(shù)據(jù)治理中樞層、服務(wù)應(yīng)用層及多終端交互系統(tǒng)，實現(xiàn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)全鏈條的智能化管理與服務(wù)。平臺集成5G/衛(wèi)星雙模通信、區(qū)塊鏈存證、數(shù)字孿生仿真等技術(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種科技評估指標體系交互式構(gòu)建系統(tǒng)、方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，本發(fā)明通過UI交互層獲取目標對象的交互操作以調(diào)用業(yè)務(wù)邏輯層；通過業(yè)務(wù)邏輯層響應(yīng)于交互操作調(diào)用各個模塊完成定制化指標體系的構(gòu)建；其中，業(yè)務(wù)邏輯層包括身份認證模塊、新建指...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于模型三重自適應(yīng)聚合的個性化聯(lián)邦學習方法及系統(tǒng)，方法如下：S1、服務(wù)器初始化全局模型并根據(jù)客戶端總數(shù)設(shè)置相似性矩陣，將全局模型分發(fā)給每個客戶端；S2、客戶端利用全局模型初始化本地模型，利用本地私有數(shù)據(jù)進行訓練；S3、客戶端保存...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種大模型的推理加速方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括：將提示信息分別輸入至多個不同的小模型中，分別得到每個小模型輸出的草稿詞元序列；獲取每個小模型對應(yīng)的序列選取數(shù)量，分別從每個小模型輸出的草稿詞元序列中篩選出序列選取數(shù)量個草稿詞元...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于大模型的計算樹邏輯規(guī)范表達式生成方法和裝置。其中該方法包括：基于預(yù)設(shè)的大語言模型和提示詞模板獲取自然語言NL到計算樹邏輯CTL的映射數(shù)據(jù)集；所述映射數(shù)據(jù)集包括多個自然語言與計算樹邏輯的數(shù)據(jù)對；基于所述映射數(shù)據(jù)集對預(yù)設(shè)的文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電子元件的搜索裝配方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，其中，該方法獲取裝配策略表和電子元件的裝配傳感數(shù)據(jù)；對所述裝配傳感數(shù)據(jù)進行裝配驗證，得到裝配驗證信息；根據(jù)所述裝配驗證信息，對所述裝配策略表進行策略選擇，得到目標裝配策略；根據(jù)所述目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了基于機器學習的多層頻率選擇表面濾波器逆向設(shè)計方法，該方法將拓撲建模和參數(shù)建模相結(jié)合，包括：多層頻率選擇表面微波濾波器結(jié)構(gòu)構(gòu)建步驟，構(gòu)建包括金屬諧振貼片和關(guān)鍵物理參數(shù)的濾波器結(jié)構(gòu)；訓練數(shù)據(jù)集構(gòu)建步驟，構(gòu)建包括輸入輸出數(shù)據(jù)集的訓練數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種非參數(shù)化模型的自由曲面圓角特征抑制方法，包括以下步驟：根據(jù)圓角面的幾何特性以及拓撲連接計算與圓角特征相鄰曲面的延伸長度和延伸方向，并基于該長度和方向?qū)︵徑用孢M行延伸操作；根據(jù)原始鄰接面的邊特性與多個延伸面進行布爾并集運算，對...
								
            
							
            
							
						
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