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								      本發(fā)明提供基于區(qū)塊鏈存證的合規(guī)治理證據(jù)鏈完整性分析方法，涉及區(qū)塊鏈技術領域，具體步驟包括：S1：通過區(qū)塊鏈網(wǎng)絡采集證據(jù)鏈的區(qū)塊鏈存證記錄中相關交易記錄和存證數(shù)據(jù)；S2：通過對證據(jù)鏈數(shù)據(jù)的生命周期進行管理；S3：對證據(jù)鏈的區(qū)塊鏈存證記錄進行哈...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種無感知刷新校驗碼Token的方法，涉及前后端邏輯實現(xiàn)技術領域，解決了現(xiàn)有技術中服務器頒發(fā)給用戶的token會在一段時間后過期，需要用戶重新登錄獲取新的Token，導致安全風險的問題；本發(fā)明通過獲取請求頭中參數(shù)信息，通過業(yè)務接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種無線區(qū)塊鏈的共識重傳方法和裝置，應用于區(qū)塊鏈通信技術領域。該方法包括：監(jiān)測目標區(qū)塊在PBFT共識過程中的共識狀態(tài)，并生成共識數(shù)據(jù)位圖，所述共識數(shù)據(jù)位圖用于記錄主節(jié)點對其他節(jié)點的共識數(shù)據(jù)的接收情況；若所述共識狀態(tài)未達到區(qū)塊提交條...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多元FEC信道編碼與符號復用融合的編碼調(diào)制系統(tǒng)及方法，應用于光纖通信技術領域。系統(tǒng)包括：多元FEC編碼模塊，采用多元FEC編碼；符號復用調(diào)制模塊，將多元FEC碼元調(diào)制成符號后通過信道傳輸；接收端，接收調(diào)制后的信號；DSP處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及光伏清潔設備技術領域，具體是光伏組件清掃機器人，包括清灰機構(gòu)，所述清灰機構(gòu)用于對清掃產(chǎn)生的灰塵進行吸附清理。本發(fā)明中，螺旋毛刷輥的刷毛采用高分子材料制成，不會損壞光伏組件表面的鋼化玻璃，從而實現(xiàn)無水清掃，使得機器人能適用于缺水地區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于三相雙有源橋的循環(huán)功率優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及電力電子領域，該方法包括：確定混合調(diào)制組對應的最優(yōu)回流調(diào)制策略集合，混合調(diào)制組包括三角波調(diào)制、梯形調(diào)制、同步調(diào)制和擴展移相調(diào)制，混合調(diào)制組對應的最優(yōu)回流調(diào)制策略集合包括在不同電壓轉(zhuǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于遺傳梯度優(yōu)化算法的動態(tài)協(xié)同無線充電系統(tǒng)控制方法，基于遺傳算法進行全局搜索，將一組發(fā)射陣列的發(fā)射線圈的發(fā)射功率以及相位角作為粒子進行編碼，通過建立適應度函數(shù)來評估種群中個體的適應程度，通過輪盤賭選擇以及自適應的交叉和變異來...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于智能電網(wǎng)技術領域，本發(fā)明公開了風能?光伏混合系統(tǒng)中直流斷路器容錯控制保護方法，包括部署多層次傳感器網(wǎng)絡，分別對風能?光伏混合系統(tǒng)的電氣量和物理狀態(tài)進行實時監(jiān)測，獲取多模態(tài)信號數(shù)據(jù)；通過應用小波包變換，將多模態(tài)信號數(shù)據(jù)分解為三個特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種儲能系統(tǒng)，包括：能量輸入與轉(zhuǎn)換模塊、能量存儲模塊、量子能量增強模塊、生物能量融合模塊、空間能量壓縮模塊、能量輸出與反饋模塊以及能量管理與優(yōu)化模塊；能量輸入與轉(zhuǎn)換模塊用于將采集的多種能量類型轉(zhuǎn)換為可存儲的能量形式；能量存儲模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多智能體隨機博弈的集中式共享混合儲能系統(tǒng)優(yōu)化運行方法，屬于集中式共享儲能系統(tǒng)優(yōu)化運行技術領域。本發(fā)明運行方法中設計了多時間尺度雙層優(yōu)化模型；其中，上層優(yōu)化模型基于多智能體隨機博弈方法完成系統(tǒng)日前優(yōu)化調(diào)度，得到共享混合儲能系...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開一種無功功率分配方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取新能源場站內(nèi)無功補償設備的無功功率總量指令值和設備狀態(tài)特征，無功補償設備的數(shù)量為多個；基于無功功率總量指令值和設備狀態(tài)特征建立以全站運行損耗最小為目標，以各個無...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種天氣敏感安全約束下基于混合深度學習的彈性調(diào)度方法及系統(tǒng)。方法包括：輸入配電系統(tǒng)信息和所有天氣信息；基于輸入的所有天氣信息，利用基于注意力機制的關鍵要素提取模型提取關鍵冰災天氣要素；基于關鍵冰災天氣要素，利用基于混合深度學習的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種有源電力濾波裝置多套并聯(lián)協(xié)調(diào)控制方法及裝置，方法包括，獲取控制目標電壓/電流；根據(jù)所述控制目標電壓/電流，采用閉環(huán)控制得到諧波電流指令，并根據(jù)母線電壓的實時相位得到時鐘同步信號；根據(jù)所述諧波電流指令得到對應每個有源電力濾波裝置...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及電力系統(tǒng)技術領域，特別涉及一種并網(wǎng)逆變器全工況阻抗辨識方法及裝置，其中，方法包括：獲取被測并網(wǎng)逆變器在一定頻率范圍內(nèi)的已知有功功率信息、已知無功功率信息；輸入至預先訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡模型中，以輸出被測并網(wǎng)逆變器的第一阻抗特性；基于阻抗...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種甲醇燃料電池的供料裝置，涉及甲醇燃料電池領域，包括供液機構(gòu)，還包括供氣機構(gòu)，供氣機構(gòu)包括與燃料電池上進氣口連通的管一，管一的內(nèi)部設置有扇葉，扇葉上設置有軸，軸貫穿管一至外部；供液機構(gòu)包括管二以及位于其內(nèi)部的活塞推桿，在活塞推...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種原位交聯(lián)熔融沉積電極絲，屬于鋰電池技術領域，是由鋰電池活性材料、導電劑、納米材料、交聯(lián)劑和高分子載體材料制備而成，所述鋰電池活性材料和納米材料通過和交聯(lián)劑進行交聯(lián)反應后載入高分子載體材料，利用熔融沉積的方式擠出和打印電極絲。本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于醫(yī)學檢驗技術領域，涉及一種基于血液NMR編輯譜的藥物敏感度預測方法，如普遍存在耐藥情況的癌癥免疫治療藥物——免疫檢查點抑制劑（ICIs）。該方法首先獲取藥物治療前、后的病理指標及血漿或血清的NMR編輯譜指紋數(shù)據(jù)，然后采用機器學習算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于醫(yī)學數(shù)據(jù)處理技術領域，具體公開了一種系統(tǒng)性紅斑狼瘡患者腎臟受累早期評估方法及裝置，該方法包括如下步驟：采集系統(tǒng)性紅斑狼瘡SLN患者的指標參數(shù)；對SLN患者的指標參數(shù)進行多變量Logistic回歸分析，獲取重要危險因素；基于機器學習...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種狼瘡腎炎與膜性腎病的鑒別診斷模型構(gòu)建方法，屬于智能醫(yī)療技術領域。本發(fā)明的建模方法包括以下步驟：S1.分別收集狼瘡腎炎患者以及健康對照人員的流式細胞檢測數(shù)據(jù)；S2.將流式細胞檢測數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)清理和轉(zhuǎn)換，將非數(shù)值特征轉(zhuǎn)換為數(shù)字；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種狼瘡腎炎預測模型的建模方法，屬于智能醫(yī)療技術領域。本發(fā)明的建模方法包括以下步驟：S1.分別收集狼瘡腎炎患者以及健康對照人員的流式細胞檢測數(shù)據(jù)；S2.將流式細胞檢測數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)清理和轉(zhuǎn)換，將非數(shù)值特征轉(zhuǎn)換為數(shù)字；將缺失值采用來...
								
            
							
            
							
						
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