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          • 本申請?zhí)峁┮环N電極片、電池、電池組及用電設備,涉及鋰離子電池技術領域。該電極片包括:集流體,以及涂敷在集流體的至少一個表面上的活性物質(zhì)層;其中,所述活性物質(zhì)層,具有多個柱狀體,相鄰的所述柱狀體相接,以使多個柱狀體圍合形成夾角小于90度的星形...
          • 本申請?zhí)峁┮环N負極片、電池、電池組件以及用電設備,涉及電池技術領域。負極片包括負極集流體和負極活性物質(zhì)層,負極活性物質(zhì)層位于負極集流體至少一個主表面上,沿第一方向,至少一個負極活性物質(zhì)層包括第一區(qū)域和第二區(qū)域,第一方向垂直于負極集流體的厚度...
          • 本申請?zhí)峁┮环N負極片、電池、電池組件以及用電設備,涉及電池技術領域。包括在負極集流體厚度方向相對設置的兩個主表面。負極活性物質(zhì)層位于負極集流體至少一個主表面上,沿第一方向,至少一個負極活性物質(zhì)層包括第一區(qū)域和第二區(qū)域,第一方向垂直于負極集流...
          • 本發(fā)明公開了一種多層極片及其制備方法和二次電池,該多層極片包括集流體、涂覆在所述集流體至少一表面的第一涂層和設置在所述第一涂層外表面的第二涂層,所述第一涂層包括第一活性材料、分散劑和第一粘結(jié)劑,所述第二涂層包括第二活性材料、分散劑和第二粘結(jié)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于模型訓練的臨床數(shù)據(jù)監(jiān)測方法,包括以下步驟:步驟一:進行數(shù)據(jù)收集,即收集臨床數(shù)據(jù),收集過程中對數(shù)據(jù)來源進行分析,選定數(shù)據(jù)來源;步驟二:進行數(shù)據(jù)預處理,獲取到預處理完成數(shù)據(jù);步驟三:選取建模方法,使用預處理完成的數(shù)據(jù)進行建模...
          • 本發(fā)明提出基于數(shù)字孿生的全鏈路供應鏈數(shù)據(jù)管理方法及系統(tǒng),方法包括:從多個供應鏈數(shù)據(jù)源進行實時數(shù)據(jù)采集,輸入數(shù)字孿生模型中,并存儲在分布式數(shù)據(jù)庫中;對所述數(shù)字孿生模型進行基于邊緣計算節(jié)點的本地數(shù)據(jù)預處理;設計綜合目標函數(shù),所述綜合目標函數(shù)用于...
          • 本發(fā)明公開了一種縣域緊密型醫(yī)共體平臺管理系統(tǒng)及其方法,應用于由四級醫(yī)療機構組成的緊密型數(shù)字化醫(yī)共體醫(yī)療體系中,所述管理系統(tǒng)包括心電中心模塊、醫(yī)共體影像中心模塊、審方中心模塊及檢驗中心模塊,通過信息化技術和各個系統(tǒng)模塊的建設,實現(xiàn)醫(yī)共體內(nèi)患者...
          • 本發(fā)明公開了一種病歷質(zhì)量管控方法,包括以下步驟:步驟一:先制定病歷質(zhì)控的規(guī)則,再將病歷數(shù)據(jù)導入到病歷質(zhì)控系統(tǒng)中;步驟二:病歷質(zhì)控系統(tǒng)對病歷數(shù)據(jù)進行分析,根據(jù)病歷質(zhì)控的規(guī)則,對病歷數(shù)據(jù)進行逐項檢查,獲取到實時病歷分析信息;步驟三:對實時病歷分...
          • 本申請實施例提供一種腐蝕速率計算方法、裝置、設備、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及腐蝕科學與工程技術領域。該方法包括:根據(jù)預設的多個訓練參數(shù),構建土壤含水率分布模型;根據(jù)土壤含水率分布模型和預設的多個土壤電阻,構建土壤電阻率含水率模型;根據(jù)土壤電阻率含水率...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N底座以及設置在底座頂部的預警裝置主體,所述收納組件包括設置在底座兩側(cè)內(nèi)部的升降組件、設置在升降組件底部的安裝板以及設置在安裝板底部的移動輪,所述定位機構設置在預警裝置主體兩側(cè),能夠在移動輪被收納之后對預警裝置主體進行限位,所...
          • 本申請公開了一種土地鹽堿化的智能監(jiān)控方法、裝置、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)。涉及測量技術領域,借助于土地的化學或物理性質(zhì)來分析土地的鹽堿化程度。其中,方法包括:獲取監(jiān)控區(qū)域在多個時間點下的多光譜圖像數(shù)據(jù),并將監(jiān)控區(qū)域劃分為多個候選子區(qū)域;基于多個時間點...
          • 本申請涉及料堆堆量技術領域,公開了一種料堆堆量的確定方法、裝置以及機器可讀存儲介質(zhì)。方法包括:獲取目標料堆的點云數(shù)據(jù);將點云數(shù)據(jù)進行維度轉(zhuǎn)換以及柵格化,得到點云數(shù)據(jù)對應的柵格數(shù)據(jù);根據(jù)每個柵格中的點,構建每個柵格的四叉樹;根據(jù)目標料堆的邊界...
          • 本發(fā)明提供一種基于模擬交通數(shù)據(jù)的碳排放預測方法、裝置和電子設備,其中方法包括:基于各車輛的出行相關數(shù)據(jù),確定目標區(qū)域內(nèi)各車輛在各時刻的速度、加速度和位置;基于車輛在各時刻的加速度、位置和質(zhì)量,確定各時刻的加速能耗;基于車輛的質(zhì)量、各時刻的位...
          • 本發(fā)明提供一種社會經(jīng)濟預測方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì),涉及計算機領域,該方法包括:獲取目標城市的城市知識圖譜;創(chuàng)建多個預測指標一一對應的多個大語言模型智能體;基于多個大語言模型智能體和城市知識圖譜得到每個預測指標的至少一條第一元路徑;基...
          • 本發(fā)明實施例涉及碳排效益評估技術領域,提供一種地鐵系統(tǒng)的碳排放效益評估方法及系統(tǒng),該方法包括:基于目標城市的當前人口分布確定出行需求分布;基于目標城市的公共交通服務和出行需求分布對每個出行需求進行交通方式和路線分配;基于每個出行需求的交通方...
          • 本發(fā)明提供一種組合優(yōu)化問題的求解方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì),該方法包括:獲取目標組合優(yōu)化問題,并將目標組合優(yōu)化問題進行序列化處理,得到問題前綴序列;將問題前綴序列輸入至訓練好的組合優(yōu)化問題求解模型中進行求解,得到目標組合優(yōu)化問題的求解結(jié)...
          • 本發(fā)明提供一種基于車網(wǎng)互動的車輛調(diào)度方法、裝置及存儲介質(zhì),應用于智能交通及智能能源技術領域,該方法包括:獲取目標城市中每個區(qū)域在當前時間步下對應的狀態(tài)信息;狀態(tài)信息包括目標城市的電網(wǎng)供需狀態(tài)、交通系統(tǒng)狀態(tài)及電動車輛的電池狀態(tài);根據(jù)每個區(qū)域的...
          • 本發(fā)明提供一種基于大語言模型的城市設施更新方法、裝置、設備及介質(zhì),涉及城市規(guī)劃技術領域,該方法包括:將劃分提示詞輸入規(guī)劃師大語言模型,得到規(guī)劃師大語言模型輸出的待規(guī)劃城市區(qū)域?qū)亩鄠€社區(qū);劃分提示詞用于指示規(guī)劃師大語言模型將待規(guī)劃城市區(qū)域...
          • 本發(fā)明公開了一種典型用能單位的局域碳排放監(jiān)測方法及系統(tǒng),包括:采集典型用能單位內(nèi)部不同類型的能源消耗數(shù)據(jù),并對所述能源消耗數(shù)據(jù)進行預處理,以獲取能源消耗處理數(shù)據(jù);基于預設基礎碳排放因子庫確定初步碳排放因子,并基于發(fā)電能源結(jié)構和能源公司的監(jiān)測...
          • 本發(fā)明公開了一種基于知識蒸餾和模型剪枝的模型優(yōu)化方法及系統(tǒng),屬于電力運維技術領域。本發(fā)明的模型優(yōu)化方法,包括:使用預訓練的教師模型,對大量未標注的電力運維數(shù)據(jù)進行分割及預測,生成初步的分割mask,針對所述分割mask生成領域特定的偽標簽;...
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