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          • 本發(fā)明公開了一種含硝酸鋰的碳酸酯基電解液及制備方法和鋰金屬電池、鋰離子電池,涉及電池技術(shù)領(lǐng)域。該電解液包括:碳酸酯類溶劑、鋰鹽、LiNO3添加劑以及非極性陰離子受體添加劑;非極性陰離子受體添加劑的含量為1vol%?10...
          • 本公開提供了一種改善綁定失效的芯片封裝結(jié)構(gòu)和電子設(shè)備,屬于電力電子領(lǐng)域。該芯片封裝結(jié)構(gòu)包括:封裝芯片和封裝框架,所述封裝芯片的第一表面具有電極,所述封裝框架與所述第一表面相對(duì)的表面具有與所述電極一一對(duì)應(yīng)的焊點(diǎn);所述電極包括第一金屬層和第二金...
          • 本發(fā)明提供一種晶圓缺口定位校正裝置及方法,屬于晶圓校正技術(shù)領(lǐng)域,包括:晶圓承載機(jī)構(gòu)、缺口檢測(cè)機(jī)構(gòu)和缺口校正機(jī)構(gòu),缺口校正機(jī)構(gòu)包括安裝座、缺口卡合部件和到位檢測(cè)部件,缺口卡合部件和到位檢測(cè)部件固定安裝于安裝座上,安裝座通過彈性部件安裝在裝置基...
          • 本發(fā)明公開了一種自帶溫度調(diào)節(jié)的電磁鐵加壓裝置及使用方法,涉及電磁加壓技術(shù)領(lǐng)域,其中自帶溫度調(diào)節(jié)的電磁鐵加壓裝置包括,電磁吸盤本體、冷卻系統(tǒng)、加熱系統(tǒng)、溫度傳感器以及控制單元;所述電磁吸盤本體包括殼體以及設(shè)置在殼體內(nèi)部的電磁鐵;所述冷卻系統(tǒng)和...
          • 本發(fā)明公開了一種衰老伴認(rèn)知障礙和記憶減退模型構(gòu)建方法及其應(yīng)用,屬于藥品、保健食品及食品功效評(píng)價(jià)技術(shù)領(lǐng)域。衰老伴認(rèn)知障礙和記憶減退模型構(gòu)建方法使用斑馬魚D?半乳糖聯(lián)合物理刺激誘導(dǎo)成功建立衰老伴認(rèn)知障礙、記憶減退模型,現(xiàn)象觀察直觀,衰老伴認(rèn)知障...
          • 本說明書實(shí)施例提供了一種檢驗(yàn)申請(qǐng)單生成方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì),其中,方法包括:獲取標(biāo)識(shí)碼信息,其中,所述標(biāo)識(shí)碼信息攜帶有與所述檢驗(yàn)申請(qǐng)單對(duì)應(yīng)的檢驗(yàn)提示信息;生成攜帶有所述標(biāo)識(shí)碼信息的檢驗(yàn)申請(qǐng)單。采用本說明書實(shí)施例可以方便患者,提高檢驗(yàn)質(zhì)...
          • 本發(fā)明公開了一種智能和弦生成方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì),其包括:通過物理編碼器及和弦類型快捷鍵獲取用戶所選音階、和弦類型及根音信息;根據(jù)用戶設(shè)定的音階、和弦類型及根音信息,通過調(diào)制器調(diào)制波形的頻率,并基于FM合成器原理生成對(duì)應(yīng)的和弦音色特征;獲取...
          • 本發(fā)明提供一種空中平臺(tái)地/海面目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別方法及系統(tǒng),涉及光電圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)中樣本數(shù)據(jù)稀缺、目標(biāo)識(shí)別準(zhǔn)確率低、實(shí)時(shí)性不足、適用場(chǎng)景受限以及系統(tǒng)持續(xù)演進(jìn)能力欠缺的問題。方法包括:使用樣本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別模型,經(jīng)輕量級(jí)優(yōu)...
          • 本發(fā)明提供一種基于圖像噪聲增強(qiáng)的變電站表計(jì)識(shí)別方法、裝置及設(shè)備,涉及電網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:針對(duì)樣本集中的任意一個(gè)樣本圖像,對(duì)該樣本圖像的灰度進(jìn)行調(diào)整,得到多個(gè)第一擴(kuò)展樣本圖像;向該樣本圖像添加噪聲,得到多個(gè)第二擴(kuò)展樣本圖像;將該樣本圖像...
          • 本發(fā)明為語義原型驅(qū)動(dòng)圖注意力網(wǎng)絡(luò)的作物三維點(diǎn)云枝葉分離方法,涉及植物高通量表型分析和三維計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域,采用隨機(jī)下采樣與注意力池化機(jī)制提取局部幾何特征,通過隨機(jī)生成池化索引降低點(diǎn)云規(guī)模,并利用幾何拓?fù)渚幋a對(duì)鄰域特征進(jìn)行加權(quán)聚合,基于K?...
          • 本公開涉及圖像生成技術(shù)領(lǐng)域,更具體地,涉及一種圖像生成方法、圖像生成網(wǎng)絡(luò)、電子設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括:基于用戶輸入的用于指示圖像生成需求的文本內(nèi)容,生成初始圖像;將初始圖像輸入至擴(kuò)散模型中,生成第一候選圖像集合;響應(yīng)于用戶反饋的第一候選圖像...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)編碼重構(gòu)的單光子亞像素定位系統(tǒng)及方法,所述系統(tǒng)包括成像模塊、點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)編碼部件、單光子陣列探測(cè)器、測(cè)量矩陣計(jì)算模塊和解碼重構(gòu)定位模塊;點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)編碼部件對(duì)經(jīng)過成像模塊的目標(biāo)光信號(hào)的相位信息進(jìn)行編碼調(diào)制,在成像模...
          • 本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種傭金報(bào)告的自動(dòng)化生成方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。本申請(qǐng)可以在接收到傭金報(bào)告生成指令時(shí),自動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取、計(jì)算和分析過程,生成傭金報(bào)告,實(shí)現(xiàn)了傭金報(bào)告的自動(dòng)化生成,無需人工參與,提高了數(shù)據(jù)獲取、統(tǒng)計(jì)和...
          • 本發(fā)明公開了一種入戶安檢工作質(zhì)量分析系統(tǒng)及方法,包括:數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊和質(zhì)量評(píng)估模塊;涉及燃?xì)獍矙z技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)難以對(duì)安檢人員的工作質(zhì)量進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估,導(dǎo)致安檢人員在入戶安檢時(shí)對(duì)安全隱患進(jìn)行排查的準(zhǔn)確性不高的技術(shù)問題;本發(fā)...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于人工智能的用戶分配方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),可應(yīng)用于金融科技領(lǐng)域,包括:獲取待分配用戶的等級(jí)信息、類型信息和需求信息;獲取客戶經(jīng)理的歷史信息;將等級(jí)信息、類型信息和需求信息與歷史信息進(jìn)行匹配,獲得匹配...
          • 本申請(qǐng)公開了板坯庫垛位推薦方法、介質(zhì)和設(shè)備,板坯庫包括多個(gè)功能區(qū),功能區(qū)包括至少一個(gè)功能子區(qū),功能子區(qū)設(shè)有至少一個(gè)垛位,板坯庫內(nèi)設(shè)置有天車,方法包括:獲取天車的任務(wù)信息,任務(wù)信息包括:任務(wù)類型信息以及待吊運(yùn)的目標(biāo)板坯的板坯信息;根據(jù)任務(wù)類型...
          • 本發(fā)明涉及碳足跡評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種用于發(fā)電廠的全生命周期碳足跡評(píng)估方法及系統(tǒng),將全生命周期碳足跡評(píng)估階段分為多個(gè)子碳足跡評(píng)估階段,采集每個(gè)子碳足跡評(píng)估階段內(nèi)對(duì)應(yīng)的碳足跡數(shù)據(jù);對(duì)碳足跡數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,計(jì)算子碳足跡評(píng)估階段的子碳足跡評(píng)估系數(shù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于“三位一體”成礦預(yù)測(cè)理論的智能找礦預(yù)測(cè)方法,涉及找礦預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:確定區(qū)域控制礦床形成的各類地質(zhì)要素,獲取與區(qū)域控制礦床形成的要素相關(guān)的數(shù)據(jù),包括:地質(zhì)調(diào)查、工程勘查、地球物理、地球化學(xué)及遙感數(shù)據(jù);對(duì)地質(zhì)各...
          • 本發(fā)明提供了一種基于字詞多粒度特征增強(qiáng)算法的施工規(guī)范文本知識(shí)圖譜構(gòu)建方法,在命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)中,引入BERT預(yù)訓(xùn)練語言模型作為嵌入層,獲取字粒度與詞粒度向量表示,在解決了一詞多義問題的同時(shí)提高專業(yè)詞在句中重要性,將其與BiLSTM?Atte...
          • 本發(fā)明提供一種多模態(tài)敏感詞精準(zhǔn)篩查、審核和意圖識(shí)別的智能體,涉及人工智能與自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域,包含數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊、多模態(tài)特征提取與融合模塊、敏感詞檢測(cè)與審核模塊、意圖識(shí)別模塊以及動(dòng)態(tài)詞庫管理模塊,大幅提升敏感詞篩查與審核的精準(zhǔn)度,動(dòng)...
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