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          • 本發(fā)明涉及鋰電池技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種鋰電池用硅碳負(fù)極材料及其制備方法。上述鋰電池用硅碳負(fù)極材料的制備方法,將碳納米管加入至硫酸溶液中,30?40℃攪拌10?20min,升溫至80?90℃,繼續(xù)攪拌,調(diào)節(jié)體系pH值為6.5?7,向其中加入預(yù)...
          • 本發(fā)明屬于電池技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種多級核殼結(jié)構(gòu)硅碳負(fù)極活性材料及其制備方法和應(yīng)用。本發(fā)明的多級核殼結(jié)構(gòu)硅碳負(fù)極活性材料的制備方法包括下述步驟:(1)向硅粉懸濁液中加入聚乙二醇,得到第一混合溶液;(2)加入酚和醛;(3)調(diào)節(jié)pH,升溫反應(yīng),...
          • 本發(fā)明涉及晶圓加工技術(shù)領(lǐng)域,尤其是指一種晶圓自動裝載驅(qū)動裝置,包括安裝架、升降機(jī)構(gòu)、升降座、第一平移機(jī)構(gòu)、第二平移機(jī)構(gòu)、開合機(jī)構(gòu)以及檢測組件,所述第一平移機(jī)構(gòu)和第二平移機(jī)構(gòu)分別驅(qū)動開合機(jī)構(gòu)和檢測組件前后移動靠近或遠(yuǎn)離晶圓盒,所述升降機(jī)構(gòu)位于...
          • 本發(fā)明提供一種mRNA5’UTR優(yōu)化方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì),涉及mRNA疫苗設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:獲取多個的5’UTR序列;對5’UTR序列進(jìn)行特征提取,得到5’UTR序列的序列特征;通過tpm預(yù)測模型,根據(jù)序列特征,得到每個5’UTR...
          • 本發(fā)明涉及計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種膠質(zhì)瘤組織基因表達(dá)預(yù)測方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì),該方法包括對預(yù)先獲取的臨床影像進(jìn)行特征提取,劃分得到訓(xùn)練特征集和測試特征集;利用Cox分析得到訓(xùn)練特征集中每個特征的風(fēng)險評分,按照交并集篩選策略,基于...
          • 本申請公開了一種基于錯誤矯正碼的解碼方法、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及存儲器技術(shù)領(lǐng)域,包括:當(dāng)存在無法譯碼的目標(biāo)碼字,將目標(biāo)碼字對應(yīng)的存儲單元確認(rèn)為第一存儲單元,將與第一存儲單元相鄰的存儲單元確認(rèn)為第二存儲單元;根據(jù)第一存儲單元的第一狀態(tài)碼字和第二...
          • 一種海上航標(biāo)管理方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì),其包括獲取并識別當(dāng)前航標(biāo)的實時圖像,得到當(dāng)前航標(biāo)標(biāo)名;將當(dāng)前航標(biāo)標(biāo)名與預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行匹配,得到當(dāng)前航標(biāo)的基本信息;基本信息至少包括標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)名、航標(biāo)類型、結(jié)構(gòu)信息、航標(biāo)高度與預(yù)設(shè)經(jīng)緯度;獲取當(dāng)前航標(biāo)所在海域...
          • 本發(fā)明涉及電子產(chǎn)品技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種抗震防摔的點讀筆,包括筆身,筆身的一端固定連接有筆頭,所述筆頭的表面套設(shè)有筆蓋盒,筆蓋盒的一端表面兩側(cè)滑動連接有書寫筆芯,書寫筆芯的表面插接有限位塊,限位塊卡接在筆蓋盒的表面,筆蓋盒的一端表面滑動連接有...
          • 本發(fā)明提供一種基于YOLOv11n?SSH的自適應(yīng)指針式儀表讀數(shù)識別方法,包括:步驟1、指針表模型構(gòu)建與關(guān)鍵參數(shù)存儲;步驟2、模板圖像與注冊圖像轉(zhuǎn)換及關(guān)鍵參數(shù)更新;步驟3、基于深度學(xué)習(xí)旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測和指針表讀數(shù)識別。本發(fā)明將改進(jìn)的YOLOv1...
          • 本申請公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的鉆孔巖芯圖像自動識別與編錄方法和系統(tǒng),方法包括:對采集的待測鉆孔巖芯圖像進(jìn)行預(yù)處理;將預(yù)處理后的圖像輸入到訓(xùn)練好的Transformer語義分割模型中,輸出像素級概率圖,并通過二值化處理生成二值化掩膜圖像;對二...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N用于深度模型的黑盒水印嵌入方法、黑盒水印提取方法,在黑盒水印嵌入方法中通過獲取多個原始圖像和原始深度模型;基于傅里葉變換法,分別在各個原始圖像的頻域數(shù)據(jù)中疊加水印數(shù)據(jù),得到第一圖像;基于水印融合模型,將各個第一圖像對應(yīng)的水印...
          • 本申請公開了一種新興技術(shù)演化分析方法、裝置及存儲介質(zhì)。本申請首先通過獲取目標(biāo)技術(shù)的專利數(shù)據(jù),并按照時間段進(jìn)行劃分,以觀察技術(shù)在不同時間節(jié)點上的發(fā)展?fàn)顟B(tài)。然后對專利數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和文本向量轉(zhuǎn)換,通過降維處理和聚類分析,提取出每個時間段內(nèi)的主要...
          • 本申請公開了一種基于家用電器的安裝方法和系統(tǒng),涉及電器安裝的技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:獲取目標(biāo)安裝電器的安裝地點,采集安裝地點的布局圖,根據(jù)布局圖選擇安裝位置;獲取用戶布局信息,采集目標(biāo)安裝電器的電器信息,根據(jù)用戶信息和電器信息預(yù)估得到目標(biāo)安裝電...
          • 本發(fā)明公開了一種設(shè)備故障風(fēng)險預(yù)判系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:IoT傳感器,用于監(jiān)測部件溫度、震動頻率等參數(shù);數(shù)據(jù)處理模塊,用于對所述IoT傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,去除噪聲和誤差;AI模型訓(xùn)練模塊,用于訓(xùn)練AI模型,基于所述預(yù)處理后的數(shù)據(jù)預(yù)測設(shè)備...
          • 本發(fā)明提供一種電力系統(tǒng)災(zāi)害傳播與風(fēng)險演化的建模方法以及裝置,涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。其中,電力系統(tǒng)災(zāi)害傳播與風(fēng)險演化的建模方法包括:根據(jù)目標(biāo)區(qū)域的歷史災(zāi)損數(shù)據(jù),確定目標(biāo)區(qū)域中的風(fēng)險關(guān)鍵節(jié)點;其中,風(fēng)險關(guān)鍵節(jié)點包括風(fēng)險擾動源節(jié)點、設(shè)備故障節(jié)點、...
          • 本發(fā)明公開了一種基于模型優(yōu)化的高壓業(yè)擴(kuò)報裝全流程監(jiān)控系統(tǒng),包括:數(shù)據(jù)分析模塊,用于整合多維數(shù)據(jù)源;模型優(yōu)化模塊,采用聚類算法對歷史用電數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識別,生成負(fù)荷分類結(jié)果,并通過迭代優(yōu)化聚類中心以提升預(yù)測精度;業(yè)務(wù)受理模塊,基于模型預(yù)測生成預(yù)...
          • 本申請公開了整機(jī)銘牌規(guī)格信息處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,在根據(jù)整機(jī)的訂單信息確定整機(jī)所配置的電源單體的標(biāo)識的基礎(chǔ)上,獲取電源單體的電源認(rèn)證規(guī)格信息和電源銘牌規(guī)格信息;通過比對電源單體的電源認(rèn)證規(guī)格信息和電源銘牌...
          • 本發(fā)明涉及智能設(shè)計領(lǐng)域,提出一種基于感性工學(xué)的文創(chuàng)產(chǎn)品設(shè)計方法及系統(tǒng),通過獲取目標(biāo)文創(chuàng)產(chǎn)品的基礎(chǔ)形態(tài)信息與綜合情感信息,為個性化情感需求和市場需求提供了有效的基礎(chǔ)信息,設(shè)計了一種情感需求分析方法,結(jié)合CRITIC分析法與熵權(quán)法進(jìn)行權(quán)重組合計...
          • 電工學(xué)、電磁學(xué)、光學(xué)等領(lǐng)域中存在繁多的弗萊明左手定則(電動機(jī)定則)和右手定則(發(fā)動機(jī)定則)、安培定則1和安培定則2(右手螺旋定則)、洛倫茲力、安培力等,用于判斷電流、磁場、作用力方向。容易導(dǎo)致學(xué)生和技術(shù)人員記憶混亂。用“電子自旋右手定則”表...
          • 本發(fā)明公開了一種淺層天然氣驅(qū)替數(shù)學(xué)模擬方法,包括如下步驟:建立淺層天然氣驅(qū)替數(shù)學(xué)模型、將淺層天然氣驅(qū)替數(shù)學(xué)模型導(dǎo)入COMSOL Multiphysics軟件并進(jìn)行淺層天然氣驅(qū)替求解過程的參數(shù)處理及設(shè)置定解條件、將不同影響因素的參數(shù)作為變量設(shè)...
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