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								      本發(fā)明提供了一種混合鍵合結(jié)構(gòu)及混合鍵合結(jié)構(gòu)中阻擋層應(yīng)力的原位檢測方法，屬于三維封裝的混合鍵合技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的混合鍵合結(jié)構(gòu)中盲孔內(nèi)的頂部SiO2介電層表面存在具備壓電性能的阻擋層，該具備壓電性能的阻擋層包括屏障層、壓電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及材料爆炸沖擊防護(hù)性能測評領(lǐng)域，公開了一種評估水下爆炸沖擊環(huán)境下人體防護(hù)材料性能的方法，包括以下步驟：構(gòu)建防護(hù)材料模型和人體模型；構(gòu)建水域幾何模型；構(gòu)建炸藥模型；采用任意拉格朗日?歐拉法進(jìn)行描述爆炸沖擊波與防護(hù)材料間的相互作用，求解...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的血管緊張素轉(zhuǎn)化酶抑制劑篩選的模型及方法，涉及藥物發(fā)現(xiàn)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，其技術(shù)要點(diǎn)為：本發(fā)明通過整合RDKit、ESM?2模型計算血管緊張素轉(zhuǎn)化酶抑制肽的多種分子特征，采用RFECV算法進(jìn)行特征篩選優(yōu)化后，結(jié)合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)特征融合的化合物?靶標(biāo)結(jié)合親和力預(yù)測方法，涉及化合物活性預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，其技術(shù)要點(diǎn)為：包括數(shù)據(jù)采集、多模態(tài)特征表征、多模態(tài)特征提取與融合以及親和力預(yù)測的步驟對化合物活性進(jìn)行預(yù)測。通過人工智能算法輔助解決化合物活性預(yù)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于超材料的寬帶低發(fā)散聲渦旋波束生成系統(tǒng)，包括信號發(fā)生器、功率放大器和環(huán)形聲源陣列，環(huán)形聲源陣列由偶極子聲源組成，偶極子聲源的聲學(xué)超材料結(jié)構(gòu)為中空貫通的管體結(jié)構(gòu)，呈申字形，聲學(xué)超材料結(jié)構(gòu)的本體為田字形結(jié)構(gòu)，揚(yáng)聲器安裝在，聲學(xué)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了射頻通信方法，屬于射頻通信領(lǐng)域。該方法中遙控器輸出第一通信數(shù)據(jù)至遙控器接收端；遙控器接收端對接收到的第一通信數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，對第一驗證數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證；若通過驗證，遙控器接收端根據(jù)第一控制指令執(zhí)行操作，生成第二通信數(shù)據(jù)，第二通信數(shù)據(jù)包...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了遙控器及控制方法，屬于遙控設(shè)備領(lǐng)域。本發(fā)明的遙控器至少兩個天線，設(shè)置于遙控器本體內(nèi)部，至少兩個天線分別指向不同方向，用于收發(fā)信號；開關(guān)單元分別與至少兩個天線連接，用于切線工作天線；收發(fā)單元與開關(guān)單元連接，用于解調(diào)、調(diào)制收發(fā)信號；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于VR的訪客管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品，屬于智能管理領(lǐng)域。技術(shù)方案包括：通過訪客終端，獲取訪客信息，所述訪客信息包括訪客位置和訪客身份；將項目現(xiàn)場劃分不同區(qū)域，設(shè)置不同區(qū)域的訪客權(quán)限；根據(jù)訪客位置，確定訪客所在區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于個性化高效半異步聯(lián)邦學(xué)習(xí)的圖像分類方法，由服務(wù)器和客戶端實現(xiàn)，在得到訓(xùn)練的圖像分類模型的過程中，通過重要性抽樣策略優(yōu)先激活高梯度貢獻(xiàn)客戶端以加速收斂，設(shè)計公平性補(bǔ)償因子與動態(tài)棄用機(jī)制平衡數(shù)據(jù)分布多樣性，利用相似度加權(quán)聚合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于XR場景中穿模異常的自動檢測方法及系統(tǒng)，屬于計算機(jī)圖形處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：采集XR設(shè)備運(yùn)行時的左右眼雙目圖像序列，構(gòu)建三維立體深度圖；通過靜態(tài)分析識別幀內(nèi)穿插錯誤、遮擋矛盾等異常區(qū)域；基于連續(xù)多幀圖像分析構(gòu)建場景...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于視覺測量領(lǐng)域，具體為一種三維測量系統(tǒng)的測量視點(diǎn)分布規(guī)劃方法，本方法首先考慮測量需求和待測零件測量特性后生成主測量視點(diǎn)集合，然后再以主測量視點(diǎn)集合為約束，生成覆蓋整個待測零件表面的輔助測量視點(diǎn)集合，形成級聯(lián)式測量視點(diǎn)生成和優(yōu)化過程。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)影像分析技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種預(yù)測青少年重度抑郁癥患者電休克治療療效的方法及系統(tǒng)，采集青少年抑郁障礙患者在電休克治療ECT前后的結(jié)構(gòu)磁共振成像數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理，得到青少年抑郁障礙患者的腦部灰質(zhì)形態(tài)學(xué)特征；基于青少年抑郁障礙...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于URAM加速計算的面共焦表面形貌恢復(fù)架構(gòu)及方法，涉及面共焦表面硬件設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域，包括高速相機(jī)、超算卡、ARM控制板以及工控機(jī)，高速相機(jī)通過CXP接口與超算卡電性連接，高速相機(jī)用于采集面共焦結(jié)構(gòu)照明圖像；超算卡包括計算引擎...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及區(qū)塊鏈技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種主從協(xié)同構(gòu)建區(qū)塊的區(qū)塊鏈BFT共識方法及系統(tǒng)，包括：接收提案區(qū)塊共識請求消息，驗證執(zhí)行提案區(qū)塊，補(bǔ)充提案區(qū)塊，得到與提案區(qū)塊對應(yīng)的完整區(qū)塊；其中，提案區(qū)塊通過將交易請求排序打包得到，完整區(qū)塊在提案區(qū)塊基礎(chǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N面向外部要求的企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)變更方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及流程與信息化技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：采用自然語言處理技術(shù)對接收的外部文件進(jìn)行拆分，獲得多個條款；將多個條款按照業(yè)務(wù)屬性分發(fā)至對應(yīng)的主責(zé)部門子系統(tǒng)；通過各主責(zé)部門子系統(tǒng)根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種光伏電站發(fā)電效能評價方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及新能源技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取目標(biāo)光伏電站所在位置的典型年氣象數(shù)據(jù)；根據(jù)電站特征和典型年氣象數(shù)據(jù)，生成模擬發(fā)電時序數(shù)據(jù)；結(jié)合模擬發(fā)電時序數(shù)據(jù)及目標(biāo)時間段內(nèi)第一逆變器的第一實際輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于神經(jīng)元計算機(jī)的脈沖目標(biāo)共享的存儲方法，通過神經(jīng)元對應(yīng)一個軸突，脈沖目標(biāo)最終轉(zhuǎn)化為軸突末端，核心的軸突數(shù)據(jù)存儲器維護(hù)連續(xù)存儲的軸突末端組成的軸突末端列表，軸突指向?qū)?yīng)軸突末端列表起始地址，當(dāng)神經(jīng)元發(fā)放脈沖時，從軸突末端列表...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的目的在于提供一種內(nèi)燃機(jī)的智能化故障診斷數(shù)字孿生系統(tǒng)的構(gòu)建方法，屬于內(nèi)燃機(jī)故障診斷領(lǐng)域，包括多維度模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)采集與傳輸、數(shù)據(jù)分析模塊和數(shù)字孿生系統(tǒng)可視化，本發(fā)明將數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用于內(nèi)燃機(jī)故障診斷方面，涉及內(nèi)燃機(jī)數(shù)字化、智能化故障診...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的目的在于提供一種針對少樣本的內(nèi)燃機(jī)故障診斷混合模型的構(gòu)建方法，屬于故障診斷領(lǐng)域，包括模型判別器，樣本判別器，參數(shù)優(yōu)化器：模型判別器構(gòu)建內(nèi)燃機(jī)故障診斷模型，對內(nèi)燃機(jī)故障診斷模型的準(zhǔn)確率進(jìn)行分析；樣本判別器對內(nèi)燃機(jī)故障診斷模型的分類結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域的基于條件擴(kuò)散模型的場景級軌跡預(yù)測方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備，包括：獲取當(dāng)前時刻采集的多智能體軌跡特征與基于自車位置和城市高精度地圖數(shù)據(jù)提取的智能體運(yùn)動的導(dǎo)航約束條件，輸入訓(xùn)練完成的條件擴(kuò)散模型，輸出未來多模態(tài)軌...
								
            
							
            
							
						
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