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          • 本發(fā)明涉及磁共振技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及超低場移動磁共振系統(tǒng)供電降噪裝置,包括公網(wǎng)電源接入模塊,公網(wǎng)電源接入模塊用于連接公共電網(wǎng);控制器,控制器與磁共振譜儀通信連接,用于接收掃描觸發(fā)信號;離線電源模塊,離線電源模塊用于對磁共振系統(tǒng)進(jìn)行直接供電,離...
          • 本發(fā)明涉及一種共享通信總線的充電電路,旨在解決傳統(tǒng)充電方式需占用額外線纜空間、充電功率受限的問題。通過復(fù)用通信總線實(shí)現(xiàn)充電功能,包括固態(tài)繼電器隔離模塊、電路分壓模塊及電源通路模塊。其中,固態(tài)繼電器隔離模塊實(shí)時(shí)檢測總線電壓,當(dāng)電壓超過閾值(≥...
          • 本申請涉及一種儲能柜的功率調(diào)節(jié)運(yùn)營方法,通過儲能協(xié)調(diào)裝置先對其連接的多個(gè)儲能柜進(jìn)行儲能柜本身信息和工作運(yùn)行信息的獲取,接著,將得到的每個(gè)儲能柜的信息以廣播的形式轉(zhuǎn)為二層廣播數(shù)據(jù)播出,并定義為第一通信數(shù)據(jù),并周期性的獲取每一個(gè)儲能柜的信息以進(jìn)...
          • 本申請實(shí)施例公開了一種電動汽車的自趨優(yōu)調(diào)度方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。其中方法包括:基于配電節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的電動汽車在目標(biāo)時(shí)刻的響應(yīng)潛力構(gòu)建第一數(shù)學(xué)模型;基于電動汽車在目標(biāo)時(shí)刻的實(shí)時(shí)電池荷電狀態(tài)邊界確定電動汽車對應(yīng)的時(shí)間滿意度和價(jià)格滿意度;對...
          • 本發(fā)明提供了一種計(jì)及負(fù)荷特性的負(fù)荷恢復(fù)方法及系統(tǒng),該方法基于獲取的多個(gè)待恢復(fù)負(fù)荷的負(fù)荷特性信息計(jì)算負(fù)荷指標(biāo)體系中各負(fù)荷指標(biāo)值,并基于各負(fù)荷指標(biāo)值構(gòu)造正理想解,并計(jì)算多個(gè)待恢復(fù)負(fù)荷與正理想解的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù),基于多個(gè)待恢復(fù)負(fù)荷下各負(fù)荷指標(biāo)的權(quán)重...
          • 本發(fā)明公開了一種天軌減重步態(tài)訓(xùn)練系統(tǒng)的行走機(jī)構(gòu)的充電結(jié)構(gòu),包括行走機(jī)構(gòu)上的兩個(gè)導(dǎo)電輪和導(dǎo)軌軌道上的兩個(gè)導(dǎo)電條,每個(gè)導(dǎo)電輪的下端均通過固定柱固定在安裝座上,安裝座的下端連接在L型彈簧片的頂部,還包括彈性拉件,彈性拉件的兩端分別與兩個(gè)安裝座連接...
          • 本申請實(shí)施例涉及天線技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種天線以及通信設(shè)備,所述天線包括基材層、輻射層、饋電組件和接地層,所述基材層包括相對設(shè)置的第一表面和第二表面,所述輻射層所述設(shè)置于所述第一表面,所述輻射層包括主輻射單元和多個(gè)次級輻射單元,所述多個(gè)次級輻...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于慢病知識圖譜及大模型的居民健康建議推薦方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),屬于健康建議推薦技術(shù)領(lǐng)域,所述方法:響應(yīng)用戶的居民健康描述,通過Llama模型提取慢病健康關(guān)鍵詞;基于Bert模型對慢病健康關(guān)鍵詞編碼,再與慢病知識圖譜中實(shí)體詞...
          • 本申請涉及肺炎診斷領(lǐng)域,尤其涉及一種基于多層式分層式重癥肺炎病原精準(zhǔn)診斷方法及系統(tǒng),構(gòu)建醫(yī)學(xué)算法模型,并還原臨床診療思維邏輯過程,所述醫(yī)學(xué)算法模型為:圍繞微生物檢測及宿主信息兩大診斷核心數(shù)據(jù),采用分層構(gòu)建方式,在微生物檢測污染干擾消除模型對...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于改進(jìn)大模型的術(shù)前規(guī)劃方法及裝置,所述方法包括:獲取預(yù)訓(xùn)練大模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;基于預(yù)訓(xùn)練大模型構(gòu)建術(shù)前規(guī)劃模型;基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練所述術(shù)前規(guī)劃模型;根據(jù)訓(xùn)練后的術(shù)前規(guī)劃模型,生成與輸入醫(yī)學(xué)圖像對應(yīng)的術(shù)前規(guī)劃信...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N脊柱手術(shù)決策方法及裝置,所述方法包括:獲取病例知識庫和任一對象的脊柱醫(yī)學(xué)圖像;所述病例知識庫內(nèi)設(shè)置有病例圖像和對應(yīng)的手術(shù)規(guī)劃信息;從所述病例知識庫中選取與所述脊柱醫(yī)學(xué)圖像最接近的病例圖像;基于最接近的病例圖像的手術(shù)規(guī)劃信息,...
          • 本發(fā)明公開了一種車載模組GCK信號邊沿同步的EMC噪聲抑制方法,其包括:S1、GCK驅(qū)動timing優(yōu)化:將液晶屏GCK驅(qū)動的timingtoGCK從min1.6us修改成min0us,使GCK信號的上升沿和下降沿同步,以抵消該信號在上升下...
          • 本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器視覺的非機(jī)動車逆行行為識別方法,包括以下步驟:步驟1、采用訓(xùn)練好的目標(biāo)檢測模型從獲取的每幀視頻中分別檢測得到非機(jī)動車;步驟2、采用目標(biāo)跟蹤算法,對檢測得到的每個(gè)非機(jī)動車在各幀視頻中位置進(jìn)行跟蹤;步驟3、根據(jù)每個(gè)非機(jī)動...
          • 本發(fā)明提出一種無人機(jī)激光除銹視覺輔助銹層RTK定位方法,包括以下步驟:在待拍攝位置正確安裝RTK移動基站,根據(jù)RTK定位方法及其工作原理,獲取區(qū)域內(nèi)不同方位圖片的位置信息,得到含位置信息圖片集;通過深度學(xué)習(xí)方法,構(gòu)建深度學(xué)習(xí)視覺識別模型,并...
          • 本申請公開了一種對象識別方法、電子設(shè)備和存儲介質(zhì),該方法包括:獲取可見光圖像;對可見光圖像進(jìn)行光暈識別,得到光暈識別結(jié)果;基于光暈識別結(jié)果,確定可見光圖像的太陽識別結(jié)果。上述方案,能夠?qū)崿F(xiàn)可見光圖像中太陽的識別。
          • 本申請公開一種結(jié)石體積識別方法、裝置、電子設(shè)備和可讀存儲介質(zhì),該方法包括:獲取目標(biāo)區(qū)域的醫(yī)學(xué)影像,并基于所述醫(yī)學(xué)影像確定所述目標(biāo)區(qū)域中的參考結(jié)石區(qū)域;對所述參考結(jié)石區(qū)域進(jìn)行像素密度修正處理,得到目標(biāo)結(jié)石區(qū)域;基于所述目標(biāo)結(jié)石區(qū)域,確定結(jié)石體...
          • 本申請公開一種結(jié)石識別方法、裝置、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì),該方法包括:獲取目標(biāo)區(qū)域的醫(yī)學(xué)影像,并基于所述醫(yī)學(xué)影像確定所述目標(biāo)區(qū)域中的參考結(jié)石區(qū)域;對所述參考結(jié)石區(qū)域進(jìn)行處理,確定所述參考結(jié)石區(qū)域中包含的生理組織區(qū)域;將參考結(jié)石區(qū)域中的...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于X線圖像生成的脊柱異常篩查方法及裝置,所述方法包括:獲取任一對象的脊柱可視圖像;獲取預(yù)訓(xùn)練的X線圖像生成模型;將脊柱可視圖像輸入X線圖像生成模型,得到對應(yīng)的脊柱X線圖像;將脊柱X線圖像輸入脊柱異常篩查模型,得到脊柱篩查結(jié)...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,揭露一種多視圖牙冠修復(fù)模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:根據(jù)3D牙齒模型的正交投影數(shù)據(jù)計(jì)算多視圖深度圖像;利用預(yù)構(gòu)建的多視圖生成模型對多視圖深度圖像進(jìn)行初始修復(fù),得到修復(fù)深度圖像;根據(jù)修復(fù)深度圖像計(jì)算多...
          • 本發(fā)明公開了一種智能課程設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng),采集課程教材和習(xí)題冊的內(nèi)容,對所述內(nèi)容進(jìn)行預(yù)處理,生成題庫信息數(shù)據(jù),采集學(xué)生歷史答題數(shù)據(jù);對所述歷史答題數(shù)據(jù)進(jìn)行第一處理,生成作答結(jié)果,對所述作答結(jié)果和所述歷史答題數(shù)據(jù)進(jìn)行第二處理,得到試題難度分級,...
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