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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種低漏電流三電平Boost光伏直流變換器及其調(diào)制方法，該變換器包括：輸入電源正端連接開(kāi)關(guān)管S3漏極，輸入電源負(fù)端連接開(kāi)關(guān)管S4源極，開(kāi)關(guān)管S3源極連接二極管D<...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種用于一鍵順控系統(tǒng)的無(wú)線通訊裝置及控制方法，主要涉及電站一鍵順控改造技術(shù)領(lǐng)域。包括傳感器和信號(hào)接收器，所述傳感器具體為一鍵順控傳感器，所述傳感器內(nèi)設(shè)置有第一無(wú)線信號(hào)收發(fā)模塊、觸發(fā)喚醒模塊和電源模塊，所述信號(hào)接收器內(nèi)設(shè)置有第二無(wú)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于人工智能的配電網(wǎng)饋線終端FTU智能監(jiān)測(cè)方法，包括有以下步驟：通過(guò)多傳感器實(shí)時(shí)采集配電網(wǎng)饋線終端FTU的多維度運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)；對(duì)多維度運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)預(yù)處理，生成標(biāo)準(zhǔn)化特征矩陣，標(biāo)準(zhǔn)化特征矩陣的維度與預(yù)設(shè)的多模態(tài)深度學(xué)習(xí)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于風(fēng)電機(jī)組儲(chǔ)能技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種風(fēng)電機(jī)組樁基/塔筒電池儲(chǔ)能電站及安裝與防護(hù)方法，該池儲(chǔ)能電站利用樁基/塔筒內(nèi)部空間構(gòu)建，以裝配式安裝結(jié)構(gòu)架實(shí)現(xiàn)與塔筒的載荷解耦，采用超薄化矩形儲(chǔ)能電池艙，便于進(jìn)出狹窄塔筒門(mén)并靈活組裝；電池?zé)峁芾?..
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了考慮光伏系統(tǒng)用戶(hù)響應(yīng)意愿的低壓配電網(wǎng)電壓調(diào)控方法，包括；構(gòu)建用戶(hù)數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理，結(jié)合用戶(hù)對(duì)電壓調(diào)控意愿影響因素的重要性排序及心理閾值數(shù)據(jù)，生成表征用戶(hù)心理行為的概率分布；根據(jù)概率分布采用蒙特卡洛法抽樣生成用于表示真實(shí)用戶(hù)行為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于信息熵的多任務(wù)最優(yōu)潮流計(jì)算方法。該方法通過(guò)構(gòu)建多任務(wù)模型并初始化種群，計(jì)算種群中每個(gè)個(gè)體的信息熵以衡量其不確定性和多樣性。基于信息熵動(dòng)態(tài)選擇變異策略，平衡探索與開(kāi)發(fā)；通過(guò)互信息熵作為知識(shí)轉(zhuǎn)移準(zhǔn)則...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于GOOSE通訊的儲(chǔ)能電站快速控制方法及系統(tǒng)，利用多個(gè)數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)獲取儲(chǔ)能電站的電池組狀態(tài)、電網(wǎng)參數(shù)和負(fù)荷需求數(shù)據(jù)，構(gòu)建GOOSE通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，獲得預(yù)處理后的儲(chǔ)能電站運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)；建立包含電池狀態(tài)、環(huán)境因素和負(fù)荷特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于惠更斯超表面產(chǎn)生準(zhǔn)無(wú)衍射波束的單層透射陣列設(shè)計(jì)方法，包括步驟：1)基于惠更斯超表面理論，對(duì)介質(zhì)基板上各個(gè)透射單元的電偶極子和磁偶極子進(jìn)行設(shè)計(jì)；其中，介質(zhì)基板兩側(cè)的電偶極子呈對(duì)稱(chēng)結(jié)構(gòu)；介質(zhì)基板同一側(cè)的兩組電偶極子為非對(duì)稱(chēng)結(jié)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于燃料電池測(cè)試設(shè)備領(lǐng)域，公開(kāi)了一種用于燃料電池測(cè)試設(shè)備的鼓泡式增濕器。包括上罐體、下罐體，上罐體內(nèi)設(shè)有進(jìn)水管，下罐體內(nèi)設(shè)有曝氣管、回水管、排水管。本發(fā)明可用于燃料電池測(cè)試設(shè)備，高效率、低成本實(shí)現(xiàn)燃料電池大流量氣體的精確增濕，且占用空...
								
            
							
            
							
						
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								      一種晶界添加高熵合金粉末制備高性能燒結(jié)Nd?Fe?B磁體的方法，包括以下步驟：S1、主合金粉末制備；S2、輔合金高熵粉末的制備；S3、晶界添加高熵粉末磁體制備：利用S1和S2制備獲得的主合金粉末和輔合金高熵粉末按一定比例混合制備晶界添加高熵...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)用設(shè)備控制技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了基于多技術(shù)融合的醫(yī)用急救眼鏡控制方法及系統(tǒng)，包括：通過(guò)啟動(dòng)的眼鏡內(nèi)置攝像頭進(jìn)行實(shí)時(shí)現(xiàn)場(chǎng)視頻采集，同時(shí)通過(guò)眼鏡連接的生命體征傳感器模塊采集患者的生命體征數(shù)據(jù)；根據(jù)實(shí)時(shí)采集的生命體征數(shù)據(jù)和視頻流，通過(guò)智...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于醫(yī)療器械技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種電極識(shí)別控制方法、系統(tǒng)及應(yīng)用，該電極識(shí)別控制方法包括：基于預(yù)設(shè)時(shí)間周期，輪詢(xún)檢測(cè)各個(gè)電極連接的管腳電平狀態(tài)，判斷射頻電極的接入狀態(tài)；讀取電極存儲(chǔ)芯片中第一存儲(chǔ)地址長(zhǎng)度為第一字節(jié)數(shù)的內(nèi)容和第二存儲(chǔ)地址長(zhǎng)度為...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及人工智能應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大語(yǔ)言模型的個(gè)性化飲食建議方法、系統(tǒng)及設(shè)備，所述方法包括：接收用戶(hù)輸入的餐食信息，所述餐食信息包括食物圖片或文字描述；對(duì)所述餐食信息進(jìn)行處理，識(shí)別食物種類(lèi)和數(shù)量；根據(jù)識(shí)別的食物種類(lèi)和數(shù)量，結(jié)合...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N新生兒急救信息管理方法，包括：針對(duì)初始分塊式二維碼數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，采用分形圖案算法生成核心區(qū)塊與擴(kuò)展區(qū)塊的邊界圖案，標(biāo)記區(qū)塊分界，得到帶圖案標(biāo)記的二維碼圖像；對(duì)帶圖案標(biāo)記的二維碼圖像，采用AES?256算法分別加密核心區(qū)塊和擴(kuò)展區(qū)塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計(jì)算生物學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，具體為一種基于本征學(xué)習(xí)的結(jié)直腸癌代謝信息共性分析方法。本發(fā)明方法包括：首先，訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，從結(jié)直腸癌的高分辨率腫瘤空間代謝組學(xué)數(shù)據(jù)集中識(shí)別結(jié)直腸癌的本征代謝物；其次，引入分布選擇機(jī)制和本征學(xué)習(xí)方法，高效篩選...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于訓(xùn)練管理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了本發(fā)明提供一種基于視覺(jué)分析的武術(shù)器械對(duì)抗訓(xùn)練分析管理系統(tǒng)，通過(guò)動(dòng)作捕捉模塊對(duì)武術(shù)器械對(duì)抗訓(xùn)練過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，獲取全面、準(zhǔn)確的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)發(fā)送給數(shù)據(jù)處理模塊，數(shù)據(jù)處理模塊去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種融合動(dòng)態(tài)光譜優(yōu)化與多尺度特征強(qiáng)化的農(nóng)作物遙感分類(lèi)方法。該方法包括對(duì)多光譜圖像進(jìn)行預(yù)處理，自動(dòng)選擇有效波段組合并生成特化植被指數(shù)，將植被指數(shù)與光學(xué)圖像融合生成融合光譜圖，通過(guò)多尺度特征提取與加權(quán)模塊提取合多尺并融度特征，最終利...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于預(yù)測(cè)點(diǎn)云2D高斯的圖像渲染方法：步驟1，將圖像的點(diǎn)云數(shù)據(jù)輸入到高斯渲染模型；步驟2，高斯渲染模型的二維高斯初始化模塊將點(diǎn)云中的所有點(diǎn)歸一化，并為每個(gè)歸一化的點(diǎn)初始化一個(gè)二維高斯分布；步驟3：高斯渲染模型的局部特征提取模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于點(diǎn)云的行李高度計(jì)算方法、裝置及設(shè)備，包括：通過(guò)3D相機(jī)獲取當(dāng)前場(chǎng)景的場(chǎng)景圖像以及對(duì)應(yīng)所述場(chǎng)景圖像的深度圖像，生成點(diǎn)云數(shù)據(jù)；對(duì)所述場(chǎng)景圖像進(jìn)行目標(biāo)行李檢測(cè)，得到對(duì)應(yīng)目標(biāo)行李的至少一個(gè)行李區(qū)域；對(duì)每一行李區(qū)域的行李上表面進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供大規(guī)模數(shù)據(jù)先驗(yàn)引導(dǎo)光場(chǎng)圖像細(xì)粒度視差估計(jì)方法及裝置，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：確定光場(chǎng)圖像；將所述光場(chǎng)圖像輸入初步視差估計(jì)模型，得到所述初步視差估計(jì)模型輸出的初步視差估計(jì)結(jié)果；將所述光場(chǎng)圖像輸入視覺(jué)深度模型，得到所述視...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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