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								      本申請?zhí)峁┮环N圖像處理方法、裝置、設備、存儲介質和程序產品，通過獲取緩存幀序列，并將緩存幀序列中待處理的多幀送顯圖像添加至送顯幀序列。然后確定N幀送顯圖像的差異度，并根據(jù)差異度，確定是否對送顯幀序列進行插幀處理。若確定對送顯幀序列進行插幀處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)傳輸技術領域，公開了一種傳輸命令拆分粒度的動態(tài)調整方法及裝置，該方法包括：通過從設備協(xié)議轉換模塊對當前傳輸任務的數(shù)據(jù)包進行分析，確定數(shù)據(jù)包的數(shù)據(jù)信息，將數(shù)據(jù)信息發(fā)送到主設備協(xié)議轉換模塊，通過主設備協(xié)議轉換模塊根據(jù)數(shù)據(jù)信息，計算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種算網一體化多維數(shù)據(jù)感知系統(tǒng)，包括冊登錄模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、無侵入觀測模塊和智能行為預測模塊，無侵入觀測模塊用于對獲取的數(shù)據(jù)進行監(jiān)控和分析，智能行為預測模塊用于根據(jù)無侵入觀測模塊獲得的分析結果向客戶生成行動建議。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向碳鏈網格的數(shù)據(jù)隱私保護方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)隱私傳輸與隱私計算領域，包括需要進行計算任務的用戶向中央服務器發(fā)起計算任務，至中央服務器；中央服務器向計算任務涉及的各數(shù)據(jù)擁有方用戶發(fā)起計算請求，進行對應的聯(lián)邦學習計算迭代，在每...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種安全測試方法、裝置、電子設備及存儲介質，涉及應用測試技術領域。所述方法包括獲取目標應用的明文數(shù)據(jù)報文，并對所述明文數(shù)據(jù)報文添加類型標識得到標記后報文；將所述標記后報文傳輸至服務端，以使所述服務端根據(jù)所述類型標識對所述標記后報文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于記憶電壓極化比相式距離保護動作執(zhí)行的方法及系統(tǒng)，屬于電力系統(tǒng)及其自動化技術領域。本發(fā)明方法，包括：獲取電力系統(tǒng)中被保護線路故障后，保護安裝點處的三相電壓數(shù)據(jù)，根據(jù)所述三相電壓數(shù)據(jù)，獲取基本變量；根據(jù)所述基本變量，基于預設...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及半導體激光器技術領域，具體為一種基于平面金屬光柵的超窄線寬可調波長外腔激光器，包括：增益芯片，所述增益芯片左右端面分別鍍設有高反射膜和第一增透膜；所述增益芯片右側設置有平面金屬光柵波導，所述增益芯片的右端面與所述平面金屬光柵波導的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及半導體激光器技術領域，具體為一種基于頂部金屬反射光柵的緊湊型超窄線寬外腔激光器，包括：增益芯片，所述增益芯片左端面鍍設有高反射膜，所述增益芯片右端面鍍設有第一增透膜；所述增益芯片右側設置有金屬光柵波導，所述增益芯片的右端面與所述金...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及天線技術領域，公開了一種基于頻率選擇表面的WiFi雙頻天線，包括順次設置的低頻單元、頻率選擇層和高頻單元；所述低頻單元包括低頻饋線、第一基板和設在第一基板表面的若干對稱設置的低頻貼片，所述低頻貼片由環(huán)狀貼片及其內部的十字貼片構成；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及無線通信技術領域，公開了一種雙頻共口徑透反射陣列天線，包括饋源和傳輸陣列，傳輸陣列具有交替設置的M×N個低頻輻射單元和m×n個高頻輻射單元；低頻輻射單元包括四層由介質層隔開的十字形的低頻貼片，低頻貼片沿Y軸方向的長度為L...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種正極材料的制備方法、正極材料、動力電池，涉及電池技術領域，正極材料的制備方法包括：步驟S11：在混合漿料中加入分散劑，進行攪拌分散作業(yè)，獲得目標漿料，其中，混合漿料至少包括：主活性材料、炭黑、粘接劑、溶劑、導電劑；步驟S12...
								
            
							
            
							
						
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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，負極材料包括內核和包覆層，內核包括含硅材料，包覆層對內核構成包覆，包覆層的材料包括具有交聯(lián)網絡結構的聚合物，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伸入位移傳感器內，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，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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