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          • 本發(fā)明屬于磁通泵技術(shù)領(lǐng)域,涉及非對稱行波超導磁通泵、供電方法與超導磁體勵磁系統(tǒng)。非對稱行波超導磁通泵包括導磁鐵芯、三個線圈分組與磁軛;導磁鐵芯設置有齒槽;每個線圈分組包括若干個線圈;每個線圈分組分別作為一電源輸入相,三相芯接形成三個線圈分組...
          • 本發(fā)明公開了一種高穩(wěn)定性磁性液體及其制備方法,屬于與船舶相關(guān)的磁流體納米功能材料領(lǐng)域。該磁性液體包括金屬摻雜的鐵氧化合物納米顆粒核心、由油酸和硅烷偶聯(lián)劑組成的雙層表面改性層,以及聚α烯烴合成油與全氟聚醚復配并添加納米金剛石的復合載液。制備時...
          • 本申請涉及一種信息查詢方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)。方法包括:第一實體根據(jù)目標患者的病例信息,生成查詢請求包;第一實體基于查詢請求包,通過構(gòu)建的目標實體預測模型,從預存的可查實體集中確定多個候選實體并發(fā)送查詢請求包;候選實體響應于接收到...
          • 本發(fā)明涉及健康數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種近視術(shù)后干眼風險分級預警及干預系統(tǒng),包括:獲取與近視術(shù)后患者干眼風險檢測相關(guān)的不同維度的數(shù)據(jù),根據(jù)不同維度的數(shù)據(jù)確定術(shù)后患者在當前監(jiān)測階段的淚腺功能評估指標和術(shù)后異常指標;結(jié)合淚腺功能評估指標和術(shù)...
          • 本申請涉及一種基于AI多模態(tài)的健康風險評估方法,涉及智慧醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:獲取基于醫(yī)學影像設備端確定的腦部結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),確定醫(yī)學影像設備端的健康風險評估變量可行域;獲取基于穿戴設備端確定的生理信號數(shù)據(jù),確定穿戴設備端的第一健康風險評估...
          • 本發(fā)明屬于醫(yī)療影像分析與人工智能領(lǐng)域,針對現(xiàn)有靈敏度不足、特征表示不足等問題,提出一種基于動態(tài)依賴圖與自監(jiān)督學習的COPD早期篩查方法及應用,包括:S1:對胸部CT影像數(shù)據(jù)預處理,得到增強圖像塊;S2:生成增強圖像塊的圖像塊序列;S3:將圖...
          • 本發(fā)明屬于醫(yī)療人工智能技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于人工智能的輔助診療系統(tǒng),包含多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊、動態(tài)學習模塊、診斷推理模塊、隱私保護模塊、交互決策模塊和預警監(jiān)測模塊,多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊的輸出端與隱私保護模塊的輸入端連接,隱私保護模塊的輸出端與...
          • 本發(fā)明涉及一種基于人工智能大模型的肌少癥康復系統(tǒng)。根據(jù)患者初始指標信息進行聚類操作,并以患者聚類簇為單位展開康復方案的生成,提高了初始康復方案的生成效率;在康復方案執(zhí)行過程中,仍以患者聚類簇為單位在患者聚類簇內(nèi)部以患者聚類簇內(nèi)部所有患者各自...
          • 本發(fā)明涉及智能制造技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于人工智能的球墨鑄鐵合金成分自適應優(yōu)化方法及系統(tǒng),包括以下步驟:獲取爐溫與成分參數(shù)并生成穩(wěn)定對比圖例,篩選偏移異常組合形成可用集,提取性能曲線特征構(gòu)建趨勢圖,疊合結(jié)構(gòu)參數(shù)與元素分布定位偏析區(qū)域,輸出進料修...
          • 本發(fā)明提供一種存儲器的測試方法及測試系統(tǒng),測試方法包括:按照預設順序,依次調(diào)整存儲器的工作模式;所述工作模式包括SDR模式、DDR模式、HS200模式、HS400模式;在每一種工作模式下,對所述存儲器執(zhí)行數(shù)據(jù)寫測試,以獲取存儲器在各種工作模...
          • 本發(fā)明屬于存內(nèi)計算相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域,其公開了一種應用于RRAM存算陣列的讀寫復用電路及RRAM存算系統(tǒng),讀寫復用電路包括位線控制模塊和信號線控制模塊,位線控制模塊中,位線驅(qū)動選擇電路啟動所需的位線驅(qū)動電路,解復用器接通對應的位線驅(qū)動電路至目標位...
          • 本申請涉及一種多尺度遞進式短期洪澇智能預警方法、裝置、設備及介質(zhì),其中,方法包括:獲取目標區(qū)域在預設時長內(nèi)的降雨預報數(shù)據(jù),并驅(qū)動低分辨率數(shù)值模型進行數(shù)值計算得到第一分辨率洪澇流場預測結(jié)果,利用預設模型進行分區(qū)并行計算,得到第二分辨率洪澇流場...
          • 本發(fā)明公開了密閉機艙多傳感器火災監(jiān)測與自適應控制方法及系統(tǒng),具體涉及火災監(jiān)測與控制領(lǐng)域,包括通過多模態(tài)傳感器采集并提取第一災情特征,進而融合傳感器置信度并利用長短期記憶網(wǎng)絡結(jié)合拓撲結(jié)構(gòu)預測火情特征,最終生成滅火指令矩陣并優(yōu)化任務分配。密閉機...
          • 本申請涉及電力系統(tǒng)安全運行與監(jiān)測的技術(shù)領(lǐng)域,公開一種基于多維電磁數(shù)據(jù)識別的災況監(jiān)測方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì),方法從第一電力節(jié)點采集電壓、電流、磁場數(shù)據(jù),從電壓數(shù)據(jù)識別間歇波動特征,從電流數(shù)據(jù)識別瞬態(tài)波動特征,并分別計算間歇匹配值與瞬態(tài)匹配值,得...
          • 本發(fā)明公開了一種基于圖像識別的房間狀態(tài)檢測方法及系統(tǒng),屬于圖像識別檢測領(lǐng)域,包括:獲取房間內(nèi)部的圖像序列,從圖像序列中識別預設核心物件,并追蹤其運動軌跡;基于預設核心物件的靜止狀態(tài)、房門關(guān)閉狀態(tài)以及房間內(nèi)無人員存在狀態(tài),判定房間進入最終待檢...
          • 本發(fā)明涉及人臉識別認證技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于人臉識別的家庭成員智能認證系統(tǒng),包括:數(shù)據(jù)采集模塊,用于采集多源圖像數(shù)據(jù)和情境數(shù)據(jù),并提取人臉特征向量建立成員模板庫;活體判定模塊,用于根據(jù)映射幀組執(zhí)行光流比對與熱差檢測,獲得活體判定結(jié)果;情境...
          • 本發(fā)明涉及異常檢測技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種智能燃氣隱患檢測系統(tǒng),系統(tǒng)包括泄漏監(jiān)測模塊、時差提取模塊、方向定位模塊、色溫分析模塊和風險聚合模塊。本發(fā)明中,通過提取氣體濃度響應節(jié)點的時間與空間關(guān)系,構(gòu)建泄漏擴散路徑并識別主導傳播方向,使泄漏趨勢區(qū)域...
          • 本申請公開了基于計算機視覺的金融押品勘測方法、裝置、設備及介質(zhì),涉及目標識別技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取采集的目標房屋抵押品的目標視頻,并確定目標視頻的目標關(guān)鍵幀;從目標關(guān)鍵幀中確定與目標房屋抵押品的目標房屋布局圖和房間類型對應的關(guān)鍵幀集合,以得到...
          • 本發(fā)明公開了基于時空上下文的多車協(xié)同融合感知方法,該方法首先獲取大規(guī)模開放協(xié)同感知數(shù)據(jù)集。其次將數(shù)據(jù)集中的元數(shù)據(jù)輸入到元數(shù)據(jù)共享和特征提取模塊,得到每輛車的特征表示。然后將自車特征表示和每輛協(xié)作車輛特征表示分別輸入到對應的鄰域時空模塊,輸出...
          • 本發(fā)明屬于圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種地質(zhì)勘探場景下的小目標視覺檢測方法,獲取初始訓練樣本,初始訓練樣本包含地質(zhì)領(lǐng)域中需要檢測的小目標類型;構(gòu)建初始深度學習網(wǎng)絡模型;初始深度學習模型包含主干網(wǎng)絡CSPDarknet、混合特征融合模塊ASFF...
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