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								      本發(fā)明屬于電機技術領域，具體涉及一種應用于車輛主動懸架三合一電動泵的電機，該電機包括殼體、定子以及轉子，所述殼體和所述定子之間穿設有線路，所述殼體和定子之間設置有硬質支架以及連接于所述硬質支架端部的端支架，所述硬質支架上設置有與所述定子軸線...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的綜合配電柜能效動態(tài)優(yōu)化方法，涉及智能電網(wǎng)技術領域；解決了現(xiàn)有技術中多源傳感器數(shù)據(jù)時序失準、誤差累積導致能效優(yōu)化模型失效及長期運行穩(wěn)定性差的問題；本方案通過自適應時序偏差預測模型動態(tài)修正時間偏移；采用非均勻...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及發(fā)電領域，提出了一種風光熱儲靈活調節(jié)發(fā)電系統(tǒng)，包括，相連接的并網(wǎng)控制器和卡諾電池系統(tǒng)，卡諾電池系統(tǒng)包括第一熱泵、換熱器和至少兩個儲熱罐；風光發(fā)電系統(tǒng)，與并網(wǎng)控制器電連接，并網(wǎng)控制器用于將風光發(fā)電系統(tǒng)產(chǎn)生的波動總電能量拆分為基準電能...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N多類型無功配置方案評估方法及裝置，該方法包括：首先，獲取電力系統(tǒng)分區(qū)內(nèi)的無功優(yōu)先配置節(jié)點集合、多類型無功配置方案集合及無功設備容量集合。接著，通過預想事故集仿真及動態(tài)電壓響應分析，構建包含電壓穩(wěn)定性、暫態(tài)電壓恢復貢獻率、調節(jié)范...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種極柱組件、電芯，極柱組件包括依次連接的導電柱、集流盤；所述導電柱開設有貫通的空腔，空腔與集流盤之間形成限位腔，在限位腔內(nèi)限位有注液組件；注液組件在限位腔內(nèi)運動時至少包括注液路徑的阻斷位和連通位。本發(fā)明在導電柱上集成注液組件，對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種芯片的封裝工藝及封裝結構，涉及芯片封裝技術領域，本發(fā)明包括芯片，芯片具有多個電極；導電凸點，形成于芯片的電極上。本發(fā)明通過引入絕緣保護層、金屬布線層和再分布層，優(yōu)化了芯片的電極信號分布，減少了信號傳輸延遲和寄生效應，絕緣保護...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及超臨界水堆熱工分析領域，具體而言，涉及一種基于定位格架修正的多通道超臨界水堆熱工分析方法，該方法包括以下步驟：獲取目標超臨界條件下的實時核反應堆工況數(shù)據(jù)；將上述核反應堆工況數(shù)據(jù)輸入多通道超臨界水堆熱工模型中，得到全局計算結果，上述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種妊娠早期預測妊娠期糖尿病風險的方法及系統(tǒng)，該方法包括以下步驟，獲取源孕婦妊娠早期的多維度生理指標數(shù)據(jù)樣本；采用預訓練生物醫(yī)學領域大語言模型，通過參數(shù)高效微調技術對生物醫(yī)學領域大語言模型進行微調，生成微調大語言模型；利用微調大...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及展示裝置技術領域，公開了一種區(qū)域經(jīng)濟學動態(tài)數(shù)據(jù)展示裝置，包括移動式底座以及滑動連接在移動式底座內(nèi)部的展示裝置本體，還包括固定連接在移動式底座底部的連接盒，移動式底座設置有收納機構，移動式底座設置有收納機構，移動式底座的內(nèi)部固定連接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于腹腔鏡手術360度縫合理論的訓練模塊及訓練評價系統(tǒng)，訓練模塊包括一硅膠墊，所述硅膠墊的表面標記有十二組預定針點對，十二組預定針點對呈鐘表刻度式的放射狀分布，且每組所述預定針點對包括一預定入針點和一預定出針點。本發(fā)明的訓練...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明主要用于電子信息及磁懸浮電機技術領域。本發(fā)明公開了一種磁懸浮電機自動鎖定設置方法、裝置、系統(tǒng)及介質，該方法通過第一界面的輸入?yún)^(qū)獲取密碼，驗證后進入第二界面，界面包含多個密碼子模塊，可分別設置鎖定時間和解鎖密碼。當當前時間達到或超過設定...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書一個或多個實施例提供一種裝卸平臺的安全風險防控方法和系統(tǒng)。該方法包括：實時獲取裝卸平臺的監(jiān)控視頻流；對所述監(jiān)控視頻流進行目標檢測，檢測出所述監(jiān)控視頻流中的人員和車輛；針對檢測出的每個人員，對所述人員進行違規(guī)行為動態(tài)識別；在所述人員出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了人體運動捕捉與智能康復訓練評估方法和系統(tǒng)，通過Kinect深度相機實時獲取到人體三維骨骼關節(jié)點坐標序列，利用基于骨架信息的行為識別算法實時識別出患者正在進行的動作類型，并在一小段動作完成之后給出評分，能夠及時有效地輔助患者進行康...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于yolov8實例分割的電子數(shù)字儀表識別方法，方法為：獲取包含數(shù)字儀表的現(xiàn)場圖片；使用yolov8模型提取數(shù)顯儀表所在的區(qū)域；截取數(shù)顯儀表的感興趣區(qū)域，利用直線檢測確定屏幕的四個角點然根據(jù)角點對屏幕圖像進行透視變換，得到校正后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于yolov8分類的變電站表計類型及量程識別方法，方法為：獲取變電現(xiàn)場圖片并輸入yolov8進行儀表檢測得到儀表類型；當檢測到儀表為關注的儀表類型時，對儀表的矩形區(qū)域進行截取并獲得儀表所屬的大類名稱；再儀表區(qū)域截圖輸入訓練好的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信號檢測領域，特別是一種基于Seg?Yolo模型的非合作無人機突發(fā)頻點檢測方法及設備。本發(fā)明提出的Seg?Yolo模型，完全不需要非合作無人機信號的先驗序列，也不需要對具體序列進行預測，能夠直接實現(xiàn)時頻圖中連續(xù)的、非連續(xù)的、重疊的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于圖像處理技術領域，提供了一種圖像分割方法、裝置、終端設備及計算機程序產(chǎn)品，所述方法包括：獲取待處理圖像；將待處理圖像輸入至已訓練的圖像分割模型進行處理，得到待處理圖像對應的初始分割掩膜；對初始分割掩膜進行邊緣增強處理，得到目標分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于分層深度估計的座艙特征融合雙耳追蹤方法，該方法包括以下步驟：首先，基于單目相機采集視頻流，利用多尺度深度估計算法生成乘員視頻的深度圖，并結合固定背景邊緣檢測提取座艙幾何特征；其次，通過面部關鍵點檢測提取多面部特征(如眼間距...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于自適應標簽分布的胎兒腦齡估計網(wǎng)絡訓練方法，屬于醫(yī)學圖像處理技術領域，其訓練方法包括：將胎兒大腦磁共振圖像輸入初始胎兒腦齡估計網(wǎng)絡，得到腦齡預測分布，根據(jù)腦齡預測分布和對應真實腦齡確定預測損失；根據(jù)真實腦齡構建腦齡目標標簽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙向層次協(xié)同注意力的腦膠質瘤患者生存預測方法，首先獲取患者的病理圖像及其多參數(shù)MRI并進行病理圖像特征提取及放射學影像特征提取；隨后通過第一雙向層次協(xié)同注意力模塊和第二雙向層次協(xié)同注意力模塊進行兩階段的深度融合，得到最終...
								
            
							
            
							
						
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