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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明涉及光伏技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種光伏控制系統(tǒng)，包括驅(qū)動單元、第一光伏充電單元、第二光伏充電單元、電池和放電控制單元，第一光伏充電單元、第二光伏充電單元并聯(lián)后連接電池，放電控制單元包括第一至第七M(jìn)OS管和第一電感，第一MOS管與第二MOS管并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風(fēng)光混合發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于時序分析的風(fēng)光互補(bǔ)儲能電站智能調(diào)度方法及裝置，該方法包括：基于風(fēng)光互補(bǔ)儲能電站的運(yùn)行狀態(tài)判斷目標(biāo)風(fēng)光互補(bǔ)儲能電站是否處于自由發(fā)電模式；若目標(biāo)風(fēng)光互補(bǔ)儲能電站處于自由發(fā)電模式，則采集多個周期窗口內(nèi)的風(fēng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于動態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲貥?gòu)的智能電網(wǎng)優(yōu)化控制方法，過程包括：建立混合整數(shù)線性規(guī)劃優(yōu)化模型；篩選合環(huán)裝置的最優(yōu)部署位置；實時采集實際電網(wǎng)數(shù)據(jù)，計算各電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)凈負(fù)荷波動范圍，評估電網(wǎng)線路靈活性供需狀態(tài)，若電網(wǎng)線路靈活性需求超過供應(yīng)或潮流...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種電磁式合環(huán)裝置的自適應(yīng)差動保護(hù)方法，包括：獲取電磁式合環(huán)裝置等效模型，構(gòu)建電磁式合環(huán)裝置輸入側(cè)各相的電平衡方程，并計算相應(yīng)的電平衡差動電流；構(gòu)建電磁式合環(huán)裝置內(nèi)部各相變壓器二次側(cè)電平衡方程，獲取二次側(cè)電平衡差動電流；根據(jù)電磁式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及移動通信天線技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種5G網(wǎng)絡(luò)全域覆蓋天線，包括天線結(jié)構(gòu)組件，所述天線結(jié)構(gòu)組件具體包括有天線防護(hù)外罩，所述天線防護(hù)外罩內(nèi)設(shè)有氣流腔室，且通過氣流腔室一體形成有天線內(nèi)腔體，所述天線防護(hù)外罩、天線內(nèi)腔體的底部一體設(shè)有天線底...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種電解液、電池、電池組和用電設(shè)備，該電解液包括溶劑、電解質(zhì)鹽和浸潤添加劑，其中浸潤添加劑具有特殊的結(jié)構(gòu)，可以使電極具有較高電解液浸潤性，有效提升電池的低溫性能、倍率性能和循環(huán)性能。
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于金屬空氣電池的金屬電極及其制備方法，采用機(jī)械壓片的方法，將氧化鎳和((Fe2O3或Fe3O4或Fe)或Fe3O4或Fe)混合后在模具內(nèi)通過機(jī)械壓力將混合粉體壓制為片狀。將壓片得...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開一種襯底的刻蝕方法和半導(dǎo)體工藝設(shè)備，屬于半導(dǎo)體加工技術(shù)領(lǐng)域，包括提供待刻蝕結(jié)構(gòu)，待刻蝕結(jié)構(gòu)包括襯底和依次形成于襯底上的轉(zhuǎn)移層和圖案化芯軸層；在圖案化芯軸層的各芯軸兩側(cè)形成側(cè)墻；去除圖案化芯軸層；以側(cè)墻為掩膜，對轉(zhuǎn)移層進(jìn)行刻蝕以得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電感器線圈制備的技術(shù)領(lǐng)域，它涉及一種線圈繞線剝漆點(diǎn)焊一體機(jī)及其控制系統(tǒng)，包括機(jī)架、供線機(jī)構(gòu)、剝線機(jī)構(gòu)、繞線機(jī)構(gòu)、點(diǎn)焊機(jī)構(gòu)、回料機(jī)構(gòu)、脫模機(jī)構(gòu)和裁切機(jī)構(gòu)，供線機(jī)構(gòu)包括放卷機(jī)、拉線機(jī)及張力閉環(huán)控制模塊，剝線機(jī)構(gòu)包括剝線刀具、箱體和刀具...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多特征融合的妊娠糖尿病早期風(fēng)險精準(zhǔn)預(yù)測方法，涉及妊娠糖尿病風(fēng)險預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域；為了提高風(fēng)險預(yù)測效率；包括以下步驟：通過多中心電子健康記錄(EHR)收集妊娠早期(孕周8–16周)的臨床數(shù)據(jù)，按預(yù)設(shè)排除標(biāo)準(zhǔn)清洗數(shù)據(jù)后劃分為訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智慧取餐系統(tǒng)。其中，智慧取餐系統(tǒng)應(yīng)用于行動遲緩用戶，智慧取餐系統(tǒng)包括：餐盤識別模塊、人機(jī)交互模塊、智能取餐執(zhí)行模塊和用餐分析模塊，餐盤識別模塊用于識別餐盤身份并關(guān)聯(lián)取餐用戶信息；人機(jī)交互模塊用于接收用戶取菜指示，并生成取菜指...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于FPGA平臺的集中式多機(jī)器人協(xié)同SLAM方法，使用運(yùn)動相機(jī)采集周圍環(huán)境的彩色圖像及IMU數(shù)據(jù)；將彩色圖像輸入到單體機(jī)器人的FPGA平臺，轉(zhuǎn)換成灰度圖，進(jìn)行圖像金字塔縮放、角點(diǎn)檢測和特征描述，并傳輸?shù)絾误w機(jī)器人的處理系統(tǒng)；...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于多模態(tài)大模型的腦神經(jīng)智能計算平臺，用戶首先發(fā)出指令，多模態(tài)大模型對指令進(jìn)行需求和反饋解析，然后將解析結(jié)果生成JSON格式的數(shù)據(jù)，并通過HTTP協(xié)議將這些指令解析后按照功能流程發(fā)送給腦神經(jīng)計算工具；腦神經(jīng)計算工具處理這些指令后把反饋結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N地質(zhì)約束自監(jiān)督圖?Transformer礦產(chǎn)預(yù)測方法，涉及地球科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：基于Transformer模型和圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建圖?Transformer模型；基于獲取的礦產(chǎn)勘查數(shù)據(jù)，構(gòu)建幾何圖并進(jìn)行隨機(jī)掩膜；通過隨...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于病變感知的多粒度白內(nèi)障分類方法及系統(tǒng)，屬于計算機(jī)視覺與醫(yī)療圖像分析領(lǐng)域，以裂隙燈圖像作為輸入數(shù)據(jù)，采用病灶感知特征提取方法，使模型能夠精準(zhǔn)聚焦病變區(qū)域，提高白內(nèi)障分類的準(zhǔn)確性；采用互注意力計算和最大連通區(qū)域搜索算法，篩選出高權(quán)重特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型的配電網(wǎng)接線模式識別方法，包括根據(jù)接線模式分析需求，定義子圖生成方法、快速特征規(guī)則及節(jié)點(diǎn)模式類別，通過構(gòu)造并訓(xùn)練GIN模型，實現(xiàn)配電網(wǎng)接線模式的分析識別，具體過程包括如下步驟：獲取電網(wǎng)數(shù)據(jù)及簡化子圖提取；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視覺檢測的智能型貨叉校正方法，涉及視覺檢測技術(shù)領(lǐng)域，通過視覺檢測系統(tǒng)采集貨叉的實時圖像，并將實時圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像矩陣，將所述灰度圖像矩陣與預(yù)存的設(shè)計圖像矩陣進(jìn)行逐像素比對，生成差異矩陣，根據(jù)所述差異矩陣，計算貨叉的位姿...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種樹冠分割方法，屬于遙感圖像樹木參數(shù)信息提取技術(shù)領(lǐng)域。包括：采集樹木區(qū)域的RGB圖像和CHM圖像，進(jìn)行樹冠標(biāo)注，形成樹冠分割數(shù)據(jù)集，并按比例進(jìn)行劃分，生成訓(xùn)練集、驗證集和測試集；構(gòu)建樹冠分割模型，并進(jìn)行訓(xùn)練，優(yōu)化模型參數(shù)；獲取目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于對比學(xué)習(xí)的單視圖圖像三維建模方法及系統(tǒng)，所述方法包括：從單張輸入圖像出發(fā)，利用預(yù)訓(xùn)練二維擴(kuò)散模型結(jié)合得分蒸餾采樣生成多視角候選圖像；基于紋理保真度和結(jié)構(gòu)連貫性對候選圖像對進(jìn)行正負(fù)樣本劃分；構(gòu)建感知對比學(xué)習(xí)機(jī)制，計算圖像間感...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種多視角感知驅(qū)動的自動駕駛測試場景孿生重建方法，包括如下步驟：S1、多視角圖像感知數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理，形成統(tǒng)一坐標(biāo)系下的多視角圖像序列；S2、基于正交三平面結(jié)構(gòu)的空間編碼與建模；S3、基于Transfor...
								
            
							
            
							
						
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