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          • 本發明提供一種無線區塊鏈的共識重傳方法和裝置,應用于區塊鏈通信技術領域。該方法包括:監測目標區塊在PBFT共識過程中的共識狀態,并生成共識數據位圖,所述共識數據位圖用于記錄主節點對其他節點的共識數據的接收情況;若所述共識狀態未達到區塊提交條...
          • 本發明公開了一種多元FEC信道編碼與符號復用融合的編碼調制系統及方法,應用于光纖通信技術領域。系統包括:多元FEC編碼模塊,采用多元FEC編碼;符號復用調制模塊,將多元FEC碼元調制成符號后通過信道傳輸;接收端,接收調制后的信號;DSP處理...
          • 本發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,所述清灰機構用于對清掃產生的灰塵進行吸附清理。本發明中,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,從而實現無水清掃,使得機器人能適用于缺水地區...
          • 本發明提供一種用于三相雙有源橋的循環功率優化方法及系統,涉及電力電子領域,該方法包括:確定混合調制組對應的最優回流調制策略集合,混合調制組包括三角波調制、梯形調制、同步調制和擴展移相調制,混合調制組對應的最優回流調制策略集合包括在不同電壓轉...
          • 本發明公開了一種基于遺傳梯度優化算法的動態協同無線充電系統控制方法,基于遺傳算法進行全局搜索,將一組發射陣列的發射線圈的發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...
          • 本發明屬于智能電網技術領域,本發明公開了風能?光伏混合系統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絡,分別對風能?光伏混合系統的電氣量和物理狀態進行實時監測,獲取多模態信號數據;通過應用小波包變換,將多模態信號數據分解為三個特征...
          • 本發明公開了一種儲能系統,包括:能量輸入與轉換模塊、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化模塊;能量輸入與轉換模塊用于將采集的多種能量類型轉換為可存儲的能量形式;能量存儲模塊...
          • 本發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優化運行方法,屬于集中式共享儲能系統優化運行技術領域。本發明運行方法中設計了多時間尺度雙層優化模型;其中,上層優化模型基于多智能體隨機博弈方法完成系統日前優化調度,得到共享混合儲能系...
          • 本發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,該方法包括:獲取新能源場站內無功補償設備的無功功率總量指令值和設備狀態特征,無功補償設備的數量為多個;基于無功功率總量指令值和設備狀態特征建立以全站運行損耗最小為目標,以各個無...
          • 本發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度方法及系統。方法包括:輸入配電系統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...
          • 本發明公開一種有源電力濾波裝置多套并聯協調控制方法及裝置,方法包括,獲取控制目標電壓/電流;根據所述控制目標電壓/電流,采用閉環控制得到諧波電流指令,并根據母線電壓的實時相位得到時鐘同步信號;根據所述諧波電流指令得到對應每個有源電力濾波裝置...
          • 本申請涉及電力系統技術領域,特別涉及一種并網逆變器全工況阻抗辨識方法及裝置,其中,方法包括:獲取被測并網逆變器在一定頻率范圍內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網絡模型中,以輸出被測并網逆變器的第一阻抗特性;基于阻抗...
          • 本發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,還包括供氣機構,供氣機構包括與燃料電池上進氣口連通的管一,管一的內部設置有扇葉,扇葉上設置有軸,軸貫穿管一至外部;供液機構包括管二以及位于其內部的活塞推桿,在活塞推...
          • 本發明公開一種原位交聯熔融沉積電極絲,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劑進行交聯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...
          • 本發明屬于醫學檢驗技術領域,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編輯譜指紋數據,然后采用機器學習算...
          • 本發明屬于醫學數據處理技術領域,具體公開了一種系統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:采集系統性紅斑狼瘡SLN患者的指標參數;對SLN患者的指標參數進行多變量Logistic回歸分析,獲取重要危險因素;基于機器學習...
          • 本發明公開了一種狼瘡腎炎與膜性腎病的鑒別診斷模型構建方法,屬于智能醫療技術領域。本發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據;S2.將流式細胞檢測數據執行數據清理和轉換,將非數值特征轉換為數字;...
          • 本發明公開了一種狼瘡腎炎預測模型的建模方法,屬于智能醫療技術領域。本發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據;S2.將流式細胞檢測數據執行數據清理和轉換,將非數值特征轉換為數字;將缺失值采用來...
          • 本申請公開了基于深度學習的納米材料性能預測方法及系統,該方法包括:獲取納米材料的結構數據,并將所述結構數據輸入預訓練的結構性能預測模型,得到所述納米材料的構型空間和性能預測值;采用蒙特卡洛方法對構型空間進行采樣處理,若性能預測值超過預設閾值...
          • 本申請實施例涉及一種染色體檢測方法、裝置、計算機設備和存儲介質,上述計算機設備的處理器可執行以下步驟:獲取目標樣本對應的測序數據;將測序數據與參考基因組數據進行比對,得到比對結果;根據基因組注釋文件對比對結果進行注釋,得到嵌合信息,嵌合信息...
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