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								      本發(fā)明提供一種基于GSA?GWO算法的儲(chǔ)能系統(tǒng)的功率分配方法和系統(tǒng)，方法中以目標(biāo)電力系統(tǒng)中所有節(jié)點(diǎn)的電壓偏差和電壓畸變率最小為目標(biāo)構(gòu)建儲(chǔ)能系統(tǒng)的穩(wěn)定控制模型；以目標(biāo)電力系統(tǒng)有功網(wǎng)絡(luò)損耗率最小和節(jié)點(diǎn)的新能源場(chǎng)站損耗率最小為目標(biāo)構(gòu)建儲(chǔ)能系統(tǒng)的優(yōu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供考慮新能源不確定性的電力系統(tǒng)供電電量不足評(píng)估方法，通過(guò)混合高斯分布建立待評(píng)估時(shí)間段內(nèi)的不同時(shí)間尺度的電量預(yù)測(cè)結(jié)果概率分布，得到總時(shí)段電量預(yù)測(cè)結(jié)果概率分布；根據(jù)對(duì)多個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的發(fā)電功率的預(yù)測(cè)誤差分布和對(duì)多個(gè)光伏電站的發(fā)電功率的預(yù)測(cè)誤差...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種電池單體及用電裝置。該電池單體包括：外殼，具有收容腔；電芯組件和集流盤(pán)，均設(shè)置在收容腔內(nèi)，電芯組件朝向集流盤(pán)的端面上具有極耳；集流盤(pán)具有中心區(qū)域以及均環(huán)繞所述中心區(qū)域布設(shè)的多個(gè)環(huán)形區(qū)域，各個(gè)環(huán)形區(qū)域由中心區(qū)域至集流盤(pán)的外周邊緣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種硼硫氮共摻雜電極、其制備方法及全釩液流電池，其中，所述制備方法包括：取預(yù)制完成的聚丙烯腈基碳?xì)智逑春髠溆茫粚⒕郾╇婊細(xì)种糜跐庀跛嶂羞M(jìn)行預(yù)氧化處理，洗滌后得到第一加工體；將第一加工體在室溫下浸泡于含硼的苯胺聚合溶液中聚合處...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種改性非晶態(tài)軟磁材料及制備方法、軟磁復(fù)合漿料及樹(shù)脂固化物，涉及磁性材料技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)中的改性非晶態(tài)軟磁材料包括非晶態(tài)軟磁粉以及設(shè)置于非晶態(tài)軟磁粉表面的聚多巴胺層和聚二乙烯基苯層，至少部分所述聚多巴胺層設(shè)置于所述非晶態(tài)軟磁粉與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)的肝豆?fàn)詈俗冃圆∏闄z索方法，包括從數(shù)據(jù)庫(kù)中調(diào)取同一患者的每一次病情檢測(cè)數(shù)據(jù)。本發(fā)明通過(guò)調(diào)取并分析患者的多次病情檢測(cè)數(shù)據(jù)，能夠更全面地了解患者的病情狀況、預(yù)后分析，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)處理和特征提取，能夠準(zhǔn)確地識(shí)別出肝豆?fàn)?..
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于大數(shù)據(jù)的用于危重癥患者的皮膚管理系統(tǒng)與方法，屬于智能醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取當(dāng)前危重癥患者對(duì)應(yīng)的臨床監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；基于所述臨床監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，確定對(duì)應(yīng)的基準(zhǔn)危重癥趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型；基于所述基準(zhǔn)危重癥趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型的輸出結(jié)果，確定是否需...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種骨科耗材與手術(shù)工具的管理方法、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：根據(jù)預(yù)設(shè)的骨科耗材與手術(shù)工具分類(lèi)規(guī)則以及不同類(lèi)別的骨科耗材與手術(shù)工具的基礎(chǔ)信息，建立對(duì)應(yīng)類(lèi)別骨科耗材與手術(shù)工具的父模板；根據(jù)不同類(lèi)別骨科耗材與手術(shù)工具的訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明請(qǐng)求保護(hù)一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的木質(zhì)復(fù)合材料力學(xué)性能預(yù)測(cè)方法，其包括以下過(guò)程：獲得木材數(shù)據(jù)并建立數(shù)據(jù)庫(kù)；建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)訓(xùn)練集中力學(xué)性能的輸入特征量和輸出特征量進(jìn)行預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)，從而得到力學(xué)性能預(yù)測(cè)模型；在力學(xué)性能預(yù)測(cè)模...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了金屬基復(fù)合材料微觀(guān)結(jié)構(gòu)強(qiáng)化模擬方法及系統(tǒng)，涉及復(fù)合材料力學(xué)性能模擬技術(shù)領(lǐng)域，包括：建立多晶鋁基體原子模型，以及球狀氮化硅顆粒增強(qiáng)相原子模型單元；將球狀氮化硅顆粒依據(jù)目標(biāo)嵌入位置坐標(biāo)嵌入至多晶鋁基體中，整合生成原子尺度結(jié)構(gòu)模型；采...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種語(yǔ)音播報(bào)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：響應(yīng)于用戶(hù)的登錄操作，登錄對(duì)應(yīng)的語(yǔ)音信息賬號(hào)，語(yǔ)音信息賬號(hào)關(guān)聯(lián)至少一個(gè)語(yǔ)言類(lèi)型信息，其中，每個(gè)語(yǔ)言類(lèi)型信息表示一種語(yǔ)言類(lèi)型以及該語(yǔ)言類(lèi)型對(duì)應(yīng)的使用次數(shù)。根據(jù)至少一個(gè)語(yǔ)言...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種售賣(mài)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備以及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述售賣(mài)方法，包括以下步驟：步驟1：獲取對(duì)應(yīng)售貨機(jī)的貨物清單信息和隱藏的密碼；步驟2：基于貨品清單信息完成購(gòu)物，之后顯示隱藏的密碼；步驟3：向售貨機(jī)輸入顯示的密碼完成出貨。本發(fā)明...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于多模態(tài)多尺度特征融合的駕駛?cè)俗⒁饬裹c(diǎn)預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng)，包括：多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理；采用多分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN，分別從多模態(tài)數(shù)據(jù)中提取多尺度特征，然后對(duì)提取的特征進(jìn)行融合，輸出多尺度融合特征圖；通過(guò)自注意力機(jī)制捕獲空間依賴(lài)關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種廣電機(jī)房環(huán)境探測(cè)與設(shè)施識(shí)別的方法，用于廣電機(jī)房的環(huán)境探測(cè)與設(shè)施識(shí)別。該算法旨在提升廣電機(jī)房輔助巡檢機(jī)器人在傳統(tǒng)發(fā)射機(jī)房等復(fù)雜廣播電視工作環(huán)境中的自主作業(yè)能力，使其能夠高效替代人工執(zhí)行設(shè)備檢測(cè)與維護(hù)任務(wù)。為此，本發(fā)明引入基于深...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于YOLOv11的油田漏油目標(biāo)檢測(cè)模型構(gòu)建方法、裝置、計(jì)算機(jī)程序及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)和油田安全監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，所述方法通過(guò)采集多種復(fù)雜環(huán)境下的油田圖像數(shù)據(jù)并進(jìn)行半自動(dòng)標(biāo)注，結(jié)合圖像增強(qiáng)與歸一化預(yù)處理技術(shù)，提升模型對(duì)光照、角度變化下...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了無(wú)人洗車(chē)機(jī)污漬全景識(shí)別系統(tǒng)，系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程具體包括以下步驟：獲取目標(biāo)車(chē)輛的全景圖像數(shù)據(jù)；對(duì)全景圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化全景圖像集合；基于深度學(xué)習(xí)模型對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化全景圖像集合進(jìn)行污漬區(qū)域識(shí)別，生成初始污漬分布圖；根據(jù)污漬特征數(shù)據(jù)庫(kù)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種三維溫度梯度場(chǎng)可視化方法，通過(guò)解析零件模型并保存點(diǎn)面關(guān)系及溫度信息后，計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)溫度梯度并進(jìn)行點(diǎn)云、網(wǎng)格、實(shí)體模型可視化；再創(chuàng)建溫度場(chǎng)顏色映射并計(jì)算溫度場(chǎng)等值線(xiàn)后，分別基于點(diǎn)圖標(biāo)表示溫度梯度場(chǎng)、基于流線(xiàn)表示溫度梯度場(chǎng)并基于紋理表示溫度梯...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種動(dòng)畫(huà)生成方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：響應(yīng)于動(dòng)畫(huà)生成觸發(fā)操作，確定動(dòng)畫(huà)主題內(nèi)容信息；獲取當(dāng)前環(huán)境信息；生成匹配所述動(dòng)畫(huà)主題內(nèi)容信息和所述當(dāng)前環(huán)境信息的目標(biāo)動(dòng)畫(huà)。通過(guò)響應(yīng)動(dòng)畫(huà)生成觸發(fā)操作確定動(dòng)畫(huà)主...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于提示詞增強(qiáng)技術(shù)的圖像生成方法及系統(tǒng)，包括：獲取待生成數(shù)據(jù)，并采用正則表達(dá)式初步驗(yàn)證所述待生成數(shù)據(jù)的JSON格式；基于驗(yàn)證后的數(shù)據(jù)，從預(yù)設(shè)的列表中隨機(jī)獲取元素，并根據(jù)不同的內(nèi)容類(lèi)別和標(biāo)簽生成系統(tǒng)提示；根據(jù)輸入數(shù)據(jù)中的內(nèi)容類(lèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種三維醫(yī)學(xué)圖像分割方法，包括：(1)獲取無(wú)標(biāo)注的三維醫(yī)學(xué)圖像樣本，并對(duì)所述無(wú)標(biāo)注的三維醫(yī)學(xué)圖像樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，得到兩組醫(yī)學(xué)圖像；(2)初始化自監(jiān)督學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練框架，所述自監(jiān)督學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練框架包括學(xué)生網(wǎng)絡(luò)和教師網(wǎng)絡(luò)；(3)將所述兩組...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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