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								      本發(fā)明涉及一種縣域電網(wǎng)電力保供用電網(wǎng)源荷協(xié)控制系統(tǒng)，其中，利用數(shù)據(jù)獲取模塊可對電網(wǎng)發(fā)電信息數(shù)據(jù)進行獲取、負荷需求數(shù)據(jù)以及可調(diào)控設備信息數(shù)據(jù)進行采集；利用數(shù)據(jù)分類處理模塊可對數(shù)據(jù)進行預處理和分類操作；利用建模組件可基于預處理及分類后的數(shù)據(jù)信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種高溫發(fā)動機電纜組件，包括順次連接的主路高溫連接器、主路金屬軟管組件、接線盒、轉(zhuǎn)接金屬軟管組件、分路接頭、若干分路金屬軟管組件、若干分路高溫連接器，高溫導線穿設在主路金屬軟管組件、接線盒、轉(zhuǎn)接金屬軟管組件、分路接頭和分路金屬軟管...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及燃料電池納米材料應用領域，且公開了用于甲酸氧化反應的PdCuNi中高熵合金催化劑及其制備方法，該催化劑由Pd、Cu、Ni組成，原子比為50?55:20?25:20?25，具有三維多孔納米線結構，納米線平均直徑5?8nm，比表面積（...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種介質(zhì)層刻蝕方法及刻蝕設備。所述方法包括：制作介質(zhì)層，介質(zhì)層包括多個周期交替設置的主介質(zhì)子層和副介質(zhì)子層，主介質(zhì)子層和副介質(zhì)子層的折射率不同；對所述介質(zhì)層進行第一次刻蝕，形成第一凹槽；在第一凹槽中對介質(zhì)層進行第二次刻蝕；重復上...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種半灌封接地利茲線屏蔽型高壓高頻變壓器結構，其采用利茲線氣隙電場屏蔽方案，通過將利茲線繞制成屏蔽層，實現(xiàn)高壓繞組與磁芯窗口以及高低壓繞組之間的電場集中于灌封區(qū)域。利茲線繞制方式根據(jù)磁芯主磁通密度和實際設計要求靈活布置，主要沿磁...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N牽引電力電子變壓器及系統(tǒng)，涉及變壓器領域，變壓器和支撐部件，變壓器可拆卸安裝在支撐部件的內(nèi)部，支撐部件的側(cè)壁設置有用于控制變壓器的配電控制柜，變壓器的兩側(cè)壁為空心結構且構成散熱通道，還包括：水箱組件、外散熱鰭片、內(nèi)散熱部件和...
								
            
							
            
							
						
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								      公開了基于熱管冷卻的干式高頻變壓器冷卻系統(tǒng)，基于熱管冷卻的干式高頻變壓器冷卻系統(tǒng)中，低壓繞組環(huán)繞一對鐵心的相鄰部分；高壓繞組環(huán)繞低壓繞組；至少一個第一熱管分布于鐵芯兩側(cè)且緊貼鐵心側(cè)面布置，第一熱管的上部彎曲；至少一個第二熱管分布在兩個鐵心中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的有晶體眼后房人工晶體尺寸選擇方法，涉及醫(yī)學影像處理與智能輔助決策技術領域。本發(fā)明至少包括以下步驟：S1：跟蹤收集并整理眼前節(jié)影像歷史數(shù)據(jù)，通過患者的手術成功病歷記錄，為影像數(shù)據(jù)集標注對應的ICL晶體尺寸類別，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于混合測序的低頻突變檢測方法，屬于生物信息學與基因檢測領域，適用于大規(guī)模人群疾病低頻突變的篩查與檢測。該方法包括如下步驟：首先根據(jù)待測樣本總數(shù)與目標突變頻率設計特定的編碼矩陣，并通過編碼矩陣對待測樣本進行混合；然后對各混合...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及車輛技術領域，特別涉及一種車載語音交互方法、裝置、車輛、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，其中，方法包括：獲取用戶語音指令；將用戶語音指令轉(zhuǎn)換為SQL查詢語句，并將SQL查詢語句輸入預設的數(shù)據(jù)庫，將預設的數(shù)據(jù)庫的查詢結果傳遞至預設的混合專家模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能識別技術領域，特別涉及一種基于多模型層級的用戶意圖分類方法、裝置、車輛及介質(zhì)，其中，方法包括：獲取用戶的語音指令；對語音指令進行解碼轉(zhuǎn)化為文本數(shù)據(jù)，并將文本數(shù)據(jù)輸入到預先構建的意圖分類模型中，得到匹配結果，以基于匹配結果的置信...
								
            
							
            
							
						
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								      基于“速度?加速度?Jerk”三參數(shù)馬爾科夫鏈的汽車行駛工況構建方法，包括：1)獲取汽車運行狀態(tài)；2)對汽車運行狀態(tài)的特征參數(shù)進行聚類，得到不同聚類工況；3)基于“速度?加速度?Jerk”三參數(shù)馬爾科夫鏈法構建各聚類工況模擬結果；4)拼接各...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及信息提取領域，提供一種信息提取方法、裝置、設備及計算機存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取待處理圖像，并對所述待處理圖像進行尺度變換，得到至少一個尺度的待增強圖像；將各所述待增強圖像輸入對應的特征提取網(wǎng)絡，得到各個尺度的所述待增強圖像對應的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于圖結構的館藏書刊文字污點修復方法和系統(tǒng)，旨在高效修復館藏書刊文字圖像中的污點，提升文字識別的準確性和可靠性。具體而言，該方法首先利用PPOCRLabel軟件對原始館藏書刊圖像進行精細化標注，精準提取包含字符信息的圖像數(shù)據(jù)集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于時序transformer和GAN的SAR到光學翻譯方法，包括以下步驟：采集SAR和光學遙感圖像，構建遙感圖像時間序列集；對時間序列集進行預處理，形成數(shù)據(jù)集；采用GAN網(wǎng)絡為模型基礎框架，分別構建生成器和判別器；選取最小二乘生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雜化計算方式的場景拆分方法及裝置。其中，該方法包括：獲取物理場景信息和光學場景信息；根據(jù)物理場景信息得到場景奇異區(qū)域；將場景奇異區(qū)域輸入圖像映像矩陣，得到光學識別數(shù)據(jù)；根據(jù)光學場景信息和光學識別數(shù)據(jù)，對原始圖像進行拆分，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于機器視覺相關技術領域，其公開了一種面向動態(tài)目標的重心軌跡預測方法、系統(tǒng)及其構建方法，預測方法包括：S1、對至少兩部相機所采集的同一目標的圖像幀進行幀對齊處理，兩部相機的光軸正交；S2、對幀對齊的圖像幀進行空間對齊，獲取目標不同活動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及質(zhì)量檢測領域，具體為一種鋁型材鋸切斷面質(zhì)量檢測方法及系統(tǒng)；所述方法包括以下步驟：獲取樣本鋸切斷面數(shù)據(jù)以及監(jiān)測鋸切斷面數(shù)據(jù)，根據(jù)樣本鋸切斷面數(shù)據(jù)，獲得樣本數(shù)據(jù)庫，對監(jiān)測鋸切斷面數(shù)據(jù)進行分析，獲得監(jiān)測匹配關系；對樣本數(shù)據(jù)庫進行分析，獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供了一種圖像清晰度判斷方法、裝置、設備和介質(zhì)，方法包括：確定圖像的梯度信息和拉普拉斯算子信息，梯度信息用于表示圖像的清晰度，拉普拉斯信息用于表示圖像的清晰度；根據(jù)預設圖像輪廓檢測算法，確定清晰度權重系數(shù)；根據(jù)梯度信息、拉普拉斯...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種融合物理先驗與反饋增強的薄云去除方法，本發(fā)明包括特征融合殘差去云生成器、大氣散射復原模塊和空間細節(jié)增強判別器；大氣散射復原模塊提取大氣光值和透射率圖，提供物理先驗知識；將提取到的大氣光值、透射率圖與特征融合殘差去云生成器輸出...
								
            
							
            
							
						
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