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								      本發(fā)明提供了應(yīng)用于雙極板領(lǐng)域的一種燃料電池雙極板及其加工方法，包括雙極板，雙極板呈圓環(huán)狀，分為高位扇區(qū)和低位扇區(qū)，高位扇區(qū)與低位扇區(qū)間對(duì)稱設(shè)有兩組連接扇區(qū)，高位扇區(qū)的剖面沿圓心朝圓周側(cè)的高度逐步降低，低位扇區(qū)的剖面沿圓周側(cè)朝圓心的高度逐步降...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種靜電卡盤用多孔陶瓷芯及其制備方法，其包括陶瓷芯本體，該陶瓷芯本體呈圓柱形，該陶瓷芯本體的上表面開(kāi)設(shè)有第一圓孔和多個(gè)橢圓孔，該第一圓孔位于上表面的中心位置，該多個(gè)橢圓孔位于第一圓孔的四周，該陶瓷芯本體的下表面開(kāi)設(shè)有第二圓孔和多個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了斷路器技術(shù)領(lǐng)域的一體化密封式一二次融合柱上斷路器，包括機(jī)箱、推拉機(jī)構(gòu)、第一彈性機(jī)構(gòu)和第二彈性機(jī)構(gòu)，機(jī)箱的外部固定安裝有用于連接電網(wǎng)的斷路器主體，機(jī)箱的內(nèi)部上下滑動(dòng)安裝有多組延伸至斷路器主體內(nèi)部的絕緣拉桿，推拉機(jī)構(gòu)固定安裝在機(jī)箱內(nèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及斷路器檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體的是一種雙斷點(diǎn)一體式漏電斷路器及其檢測(cè)機(jī)，本發(fā)明的漏電斷路器包括殼體，所述殼體兩端分別有進(jìn)線端口和出線端口，殼體內(nèi)部設(shè)有兩個(gè)搖臂，兩個(gè)搖臂之間固定連接有聯(lián)動(dòng)軸，聯(lián)動(dòng)軸外側(cè)中部固定套設(shè)有轉(zhuǎn)動(dòng)嵌裝于殼體上的操作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種電網(wǎng)用非金屬外殼柔直電容器，涉及電容器技術(shù)領(lǐng)域，包括殼體和安裝于所述殼體內(nèi)的芯子組件，所述殼體包括頂板、底板和若干豎直設(shè)置的側(cè)板，相鄰兩個(gè)側(cè)板之間垂直連接，相鄰兩個(gè)側(cè)板之間設(shè)有水平方向的加強(qiáng)筋，所述外殼采用聚醚醚酮碳纖維復(fù)合...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種用于仿星器磁體的線圈連接裝置及仿星器磁體，線圈連接裝置包括殼體、第一連接部件和第二連接部件，各連接部件的外周面與容納空間的內(nèi)壁面以及連接孔之間具有活動(dòng)空間。第一連接部件的第一部分與第二連接部件可繞殼體的軸向相對(duì)轉(zhuǎn)動(dòng)，使得第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種納米銀線導(dǎo)電膜的制備工藝及應(yīng)用，涉及家居廚房領(lǐng)域。該納米銀線導(dǎo)電膜的制備工藝，包括以下具體步驟：S1、核殼顆粒合成S11、原料組成：硝酸銀1.7g、硝酸鈰4.34g、檸檬酸鈉0.05mol/L；S12、制備過(guò)程：首先將硝酸銀與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及連鑄機(jī)電纜技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種基于聚酰亞胺復(fù)合材料的連鑄機(jī)電纜及其制備方法，包括從內(nèi)到外依次設(shè)置的導(dǎo)體層、絕緣層、屏蔽層和護(hù)套層。本發(fā)明的一種基于聚酰亞胺復(fù)合材料的連鑄機(jī)電纜及其制備方法的BNNTs導(dǎo)熱網(wǎng)絡(luò)使熱阻降低62%，使電纜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及遷移學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，揭露了一種基于域自適應(yīng)遷移學(xué)習(xí)的放療計(jì)劃劑量分布預(yù)測(cè)方法，包括：明確源域醫(yī)療機(jī)構(gòu)和目標(biāo)域醫(yī)療機(jī)構(gòu)，采集源域醫(yī)療機(jī)構(gòu)的放療計(jì)劃數(shù)據(jù)，提取放療計(jì)劃數(shù)據(jù)的放療計(jì)劃特征，以訓(xùn)練源域醫(yī)療機(jī)構(gòu)的初始劑量分布分析模型；構(gòu)建源域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體地說(shuō)，涉及基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的糖尿病臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)智能聚類分析系統(tǒng)及方法。包括：數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理單元；聯(lián)邦隱私保護(hù)單元；動(dòng)態(tài)聚類建模單元，用于構(gòu)建自適應(yīng)糖尿病數(shù)據(jù)特征的聚類模型，采用分層聯(lián)邦架構(gòu)與動(dòng)態(tài)參數(shù)聚合算法，結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)與人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的皮膚舒緩功效評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)，其中，一種基于深度學(xué)習(xí)的皮膚舒緩功效評(píng)價(jià)方法包括：敏感性分層數(shù)據(jù)預(yù)處理，將皮膚按敏感度分為不同層級(jí)；層級(jí)化對(duì)比學(xué)習(xí)框架構(gòu)建，從未標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)有效特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于ＵＥ５的整形外科術(shù)前規(guī)劃方法，屬于圖形處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括以下步驟：首先，將患者患處的靜態(tài)三維網(wǎng)格模型轉(zhuǎn)換為動(dòng)態(tài)網(wǎng)格模型；其次，基于動(dòng)態(tài)網(wǎng)格模型，通過(guò)交互操作在模型表面劃定待修復(fù)的創(chuàng)面區(qū)域，并仿真模擬創(chuàng)面的形態(tài)特征；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于知識(shí)蒸餾和檢索增強(qiáng)生成的抑郁癥分析評(píng)分方法，屬于抑郁癥醫(yī)學(xué)評(píng)估領(lǐng)域，利用大語(yǔ)言模型將志愿者的情緒自述數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為醫(yī)生與志愿者之間的對(duì)話數(shù)據(jù)。使用大規(guī)模推理大語(yǔ)言模型，依據(jù)醫(yī)用量表規(guī)則對(duì)上述對(duì)話數(shù)據(jù)中代表志愿者的部分進(jìn)行情緒...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于中醫(yī)規(guī)則的智能終端意識(shí)障礙交互促醒系統(tǒng)及方法，涉及智能醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域，所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊，獲取意識(shí)障礙患者的臨床多維數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)清洗與標(biāo)準(zhǔn)化處理，構(gòu)建初始的患者臨床信息矩陣，得到結(jié)構(gòu)化的意識(shí)障礙特征數(shù)據(jù)集，干預(yù)計(jì)劃生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于心流雙映射模型的虛擬現(xiàn)實(shí)康復(fù)訓(xùn)練自適應(yīng)調(diào)控方法及系統(tǒng)，包括：預(yù)先構(gòu)建的心流雙映射模型，其包含患者數(shù)據(jù)與心流狀態(tài)輸入映射模型和任務(wù)參數(shù)與心流狀態(tài)輸出映射模型；實(shí)時(shí)采集患者在虛擬現(xiàn)實(shí)康復(fù)訓(xùn)練中的多維數(shù)據(jù)；利用患者數(shù)據(jù)與心流狀態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)的實(shí)施例公開(kāi)了多模態(tài)病例數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建方法、裝置、電子設(shè)備和介質(zhì)。該方法的一具體實(shí)施方式包括：對(duì)多模態(tài)醫(yī)學(xué)病例文檔進(jìn)行版面區(qū)域檢測(cè)，得到病例區(qū)域信息集；對(duì)病例區(qū)域信息集進(jìn)行層次樹(shù)構(gòu)建，得到病例區(qū)域邏輯層次樹(shù)；生成病例分割提示詞信息；對(duì)多模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及循環(huán)水處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于水質(zhì)預(yù)測(cè)的循環(huán)水處理閉環(huán)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，其中，一種基于水質(zhì)預(yù)測(cè)的循環(huán)水處理閉環(huán)優(yōu)化方法包括：構(gòu)建支持時(shí)間維度的時(shí)序知識(shí)圖譜，用于表示水質(zhì)參數(shù)及其關(guān)系的時(shí)序演變特性；構(gòu)建多時(shí)間尺度預(yù)測(cè)引擎，預(yù)測(cè)未來(lái)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于白酒智能化釀造技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開(kāi)了基于多組學(xué)的醬香型白酒產(chǎn)酒酵母菌群智能馴化系統(tǒng)及方法，包括：采集多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建多維度數(shù)據(jù)框架，校正傳感器時(shí)空延遲，生成環(huán)境?代謝關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集，并定義各分區(qū)響應(yīng)閾值進(jìn)行分區(qū)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，構(gòu)建三維責(zé)任...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種漢語(yǔ)言的發(fā)音音準(zhǔn)評(píng)估方法，屬于語(yǔ)音處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明先采用自相關(guān)法對(duì)漢語(yǔ)言語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行劃分，得到多個(gè)音態(tài)集合；再對(duì)音態(tài)集合中短時(shí)幀進(jìn)行EMD分解，提取低頻重心、低頻能量、高頻重心及高頻能量這4種特征；對(duì)于單個(gè)音態(tài)集合，基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了智能虛擬陪伴機(jī)器人情景對(duì)話節(jié)奏控制系統(tǒng)，屬于機(jī)器人對(duì)話技術(shù)領(lǐng)域。包括：數(shù)據(jù)獲取模塊：獲取歷史發(fā)言的語(yǔ)音數(shù)據(jù)；歷史向量提取模塊：將低維節(jié)奏形狀向量存儲(chǔ)在向量數(shù)據(jù)庫(kù)中；在線聚類模塊：生成多個(gè)低維節(jié)奏簇及響應(yīng)模板；當(dāng)前向量提取模塊：提...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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