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								      本申請?zhí)峁┮环N負極材料及其制備方法、負極、鋰離子電池和涉電設備，負極材料包括內(nèi)核和包覆層，內(nèi)核包括含硅材料，包覆層對內(nèi)核構成包覆，包覆層的材料包括具有交聯(lián)網(wǎng)絡結構的聚合物，聚合物含有磺酰胺基團。一方面，磺酰胺基團化學鍵的鍵能較高，在高溫條件...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種電子式接觸器常開輔助觸點，包括印制板；所述印制板上安裝有位移傳感器和輸入輸出端口，并設有控制電路分別與輸入輸出端口和位移傳感器連接，所述控制電路上加工有通孔在位移傳感器下方，傳動桿的一端從通孔內(nèi)伸入位移傳感器內(nèi)，傳動桿的另一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電線的制備領域，公開了一種加強型架空絕緣電纜，包括四組沿圓周分布的導體，所述導體設置在支撐架內(nèi)，所述支撐架包括固定芯，所述固定芯外周設置有支撐扣，所述導體穿過支撐扣并相互隔離開，所述固定芯與支撐扣連接處設置有插孔，支撐扣設置在插孔...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種核電廠放射性廢液中富集硼的回收方法，涉及核工業(yè)技術領域。核電廠放射性廢液中富集硼的回收方法包括如下步驟：將含富集硼的放射性廢液經(jīng)膜分離工藝處理，得到透過液；對所述透過液進行蒸餾處理，得到濃縮液；對所述濃縮液進行冷卻結晶，得到富...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能輔助醫(yī)療康復技術領域，尤其涉及一種基于多模態(tài)大模型的周圍神經(jīng)損傷個性化康復系統(tǒng)及方法，包括：特征融合模塊利用時空注意力融合多模態(tài)時序數(shù)據(jù)，構建評估圖譜；個性化生成模塊結合歷史數(shù)據(jù)與強化學習，生成含虛擬場景參數(shù)的方案；交互反...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種動態(tài)評估系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)庫和深度學習模型；數(shù)據(jù)庫用于實時采集用戶的多個指標，深度學習模型基于多個指標進行預測，預測出對用戶使用的碳酸氫鈉的實時推薦劑量；數(shù)據(jù)庫包括采集基線指標、信息指標和結局指標；深度學習模型包括預處理單元、X...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種顯示設備及指令發(fā)送方法。所述方法包括：在通過近場通信方式連接多個遙控設備的情況下，響應于開啟遙控設備的錄音裝置的觸發(fā)操作，讀取遙控設備使用記錄數(shù)據(jù)；根據(jù)遙控設備使用記錄數(shù)據(jù)從多個遙控設備中選擇至少一個遙控設備；向選擇的遙控設備...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于度量學習的圖像情感標記分布學習方法及系統(tǒng)。該方法包括：獲取圖像情感數(shù)據(jù)集，并對數(shù)據(jù)進行預處理以提取圖像特征；基于已標記的圖像情感數(shù)據(jù)構建三元組集；利用度量學習技術，將圖像特征映射至低維嵌入空間；采用最大熵模型構建標記分布...
								
            
							
            
							
						
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								      一種用于多模態(tài)語義分割的混合提示架構融合方法，屬于計算機視覺領域。本發(fā)明實現(xiàn)方法為：基于RGB預訓練模型構建多模態(tài)嵌入模塊；對于多模態(tài)嵌入模塊輸出的初始提示和主干網(wǎng)絡輸入的RGB特征，使用線性映射投影到低秩子空間完成特征對齊，引入混合矩陣將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于3D掃描與AI的智能生態(tài)資源評估系統(tǒng)，屬于生態(tài)資源技術領域。系統(tǒng)包括三維掃描模塊；綜合信息數(shù)據(jù)處理模塊；高光譜遙感模塊，高光譜遙感模塊通過捕獲連續(xù)的窄波段光譜信息，形成具有高光譜分辨率的二維遙感圖像，結合人工智能AI算法分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于A星算法的綜合能源繪圖系統(tǒng)連線生成方法，包括：將綜合能源繪圖路徑的起始點和終點作為矩形對角點進行向外擴張預設距離，生成搜索區(qū)域；對搜索區(qū)域進行柵格化處理，生成柵格化搜索區(qū)域；根據(jù)繪圖區(qū)域圖元分布對柵格化搜索區(qū)域進行初始化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像生成技術領域，公開了一種場地圖像繪制方法及電子設備，該方法包括：獲取目標場地上各區(qū)域對應的多個輪廓點數(shù)據(jù)，根據(jù)各區(qū)域對應的輪廓點數(shù)據(jù)生成各區(qū)域對應的多個輪廓線，按照預設步長對輪廓線進行掃描，獲取掃描線與輪廓線之間的多個交點數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種深度信息確定方法、裝置、飛行器及計算機可讀存儲介質，其中，該方法包括：獲取飛行器的N個拍攝裝置在第一時刻下分別拍攝目標場景得到的N張圖像，目標場景包括目標物體，N大于或等于3；對至少兩個圖像組進行立體匹配，得到目標物體的深度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于3D視覺的光伏支架智能安裝方法，包括：采集環(huán)境數(shù)據(jù)，獲取光伏板反光情況，并基于反光情況調(diào)整分體式雙目3D相機的相機參數(shù)；對3D點云數(shù)據(jù)進行體素下采樣和法向量估計，提取光伏支架特征，基于2D平面圖像提取邊緣數(shù)據(jù)，并進行光伏支...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及焊縫檢測技術領域，尤其涉及核電廠管道焊縫質量檢測方法、裝置、設備及存儲介質，本發(fā)明通過底片數(shù)字化或數(shù)字射線獲取核電廠的管道焊縫區(qū)域的焊縫區(qū)域圖像，并通過對采集的焊縫區(qū)域圖像進行預處理，提升圖像的清晰度和細節(jié)表現(xiàn)，進而提高后續(xù)缺陷檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種畸變矯正數(shù)據(jù)處理方法、手動畸變矯正方法及抬頭顯示器。其中，畸變矯正數(shù)據(jù)處理方法包括：獲取原始畸變參數(shù)表和各類型手動矯正操作值；基于原始畸變參數(shù)表解析出N個參考點的原始偏移坐標；基于N個參考點的原始偏移坐標和各非旋轉類型操作值，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及財務管理技術領域，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)管理的財務數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟：獲取財務交易數(shù)據(jù)集；基于財務交易數(shù)據(jù)集提取交易特征信息；根據(jù)交易特征信息建立基礎特征索引庫；基于基礎特征索引庫分析發(fā)票號連續(xù)性；根據(jù)發(fā)票號連...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于一鍵報修的電力系統(tǒng)工單生成方法及裝置，所述方法包括：接收一鍵報修終端發(fā)送的報修消息，確定報修消息的發(fā)起地址；根據(jù)所述發(fā)起地址，判斷是否在已上報計劃停電/故障停電信息的區(qū)域范圍內(nèi)：若是，向該報修終端反饋其所在區(qū)域正在檢修/...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及風力發(fā)電技術領域，具體提供一種風電機組全尾流的速度損失評估方法、裝置、設備及介質，旨在解決現(xiàn)有方法對近尾流的計算結果不準確的技術問題。為此目的，本申請的風電機組全尾流的速度損失評估方法包括：獲取來流風速和風向；基于來流風速和風向確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供具身仿真模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質，涉及模型訓練技術領域。所述方法包括：獲取第一訓練數(shù)據(jù)和第二訓練數(shù)據(jù)，所述第一訓練數(shù)據(jù)是在真實環(huán)境中采集并經(jīng)過時空同步處理的多模態(tài)數(shù)據(jù)，所述第二訓練數(shù)據(jù)是通過數(shù)字孿生模型生成的仿真數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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