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          • 本發(fā)明公開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...
          • 本申請公開了一種改性非晶態(tài)軟磁材料及制備方法、軟磁復(fù)合漿料及樹脂固化物,涉及磁性材料技術(shù)領(lǐng)域。本申請中的改性非晶態(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...
          • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的肝豆?fàn)詈俗冃圆∏闄z索方法,包括從數(shù)據(jù)庫中調(diào)取同一患者的每一次病情檢測數(shù)據(jù)。本發(fā)明通過調(diào)取并分析患者的多次病情檢測數(shù)據(jù),能夠更全面地了解患者的病情狀況、預(yù)后分析,通過對數(shù)據(jù)的預(yù)處理和特征提取,能夠準(zhǔn)確地識別出肝豆?fàn)?..
          • 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)前危重癥患者對應(yīng)的臨床監(jiān)測數(shù)據(jù);基于所述臨床監(jiān)測數(shù)據(jù),確定對應(yīng)的基準(zhǔn)危重癥趨勢預(yù)測模型;基于所述基準(zhǔn)危重癥趨勢預(yù)測模型的輸出結(jié)果,確定是否需...
          • 本發(fā)明公開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)工具分類規(guī)則以及不同類別的骨科耗材與手術(shù)工具的基礎(chǔ)信息,建立對應(yīng)類別骨科耗材與手術(shù)工具的父模板;根據(jù)不同類別骨科耗材與手術(shù)工具的訓(xùn)練...
          • 本發(fā)明請求保護(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)測方法,其包括以下過程:獲得木材數(shù)據(jù)并建立數(shù)據(jù)庫;建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型,采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對訓(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)測學(xué)習(xí),從而得到力學(xué)性能預(yù)測模型;在力學(xué)性能預(yù)測模...
          • 本公開提供了金屬基復(fù)合材料微觀結(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...
          • 本申請實(shí)施例公開了一種語音播報(bào)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),方法包括:響應(yīng)于用戶的登錄操作,登錄對應(yīng)的語音信息賬號,語音信息賬號關(guān)聯(lián)至少一個(gè)語言類型信息,其中,每個(gè)語言類型信息表示一種語言類型以及該語言類型對應(yīng)的使用次數(shù)。根據(jù)至少一個(gè)語言...
          • 本發(fā)明提供一種售賣方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備以及計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì),所述售賣方法,包括以下步驟:步驟1:獲取對應(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...
          • 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,然后對提取的特征進(jìn)行融合,輸出多尺度融合特征圖;通過自注意力機(jī)制捕獲空間依賴關(guān)...
          • 本發(fā)明公開了一種廣電機(jī)房環(huán)境探測與設(shè)施識別的方法,用于廣電機(jī)房的環(huán)境探測與設(shè)施識別。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)備檢測與維護(hù)任務(wù)。為此,本發(fā)明引入基于深...
          • 一種基于YOLOv11的油田漏油目標(biāo)檢測模型構(gòu)建方法、裝置、計(jì)算機(jī)程序及存儲介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)視覺和油田安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,所述方法通過采集多種復(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),提升模型對光照、角度變化下...
          • 本發(fā)明公開了無人洗車機(jī)污漬全景識別系統(tǒng),系統(tǒng)運(yùn)行過程具體包括以下步驟:獲取目標(biāo)車輛的全景圖像數(shù)據(jù);對全景圖像數(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)模型對標(biāo)準(zhǔn)化全景圖像集合進(jìn)行污漬區(qū)域識別,生成初始污漬分布圖;根據(jù)污漬特征數(shù)據(jù)庫...
          • 一種三維溫度梯度場可視化方法,通過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)建溫度場顏色映射并計(jì)算溫度場等值線后,分別基于點(diǎn)圖標(biāo)表示溫度梯度場、基于流線表示溫度梯度場并基于紋理表示溫度梯...
          • 本申請實(shí)施例公開了一種動(dòng)畫生成方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì),該方法包括:響應(yīng)于動(dòng)畫生成觸發(fā)操作,確定動(dòng)畫主題內(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。通過響應(yīng)動(dòng)畫生成觸發(fā)操作確定動(dòng)畫主...
          • 本發(fā)明公開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...
          • 本發(fā)明涉及一種三維醫(yī)學(xué)圖像分割方法,包括:(1)獲取無標(biāo)注的三維醫(yī)學(xué)圖像樣本,并對所述無標(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...
          • 本申請公開了一種晶圓缺口頂點(diǎn)位置的確定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及晶圓校準(zhǔn)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取晶圓缺口的第一區(qū)域圖像、第二區(qū)域圖像與第三區(qū)域圖像;基于凸缺陷幾何特征,從第一區(qū)域圖像的第一缺口輪廓中識別出包含第一拐點(diǎn)的第一凸缺陷,...
          • 本發(fā)明提供一種基于改進(jìn)YOLOv8n的PCB表面缺陷檢測方法和系統(tǒng),方法包括:獲取PCB表面缺陷數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理,隨后劃分訓(xùn)練集和測試集;選用YOLOv8n模型作為基礎(chǔ)模型,并對YOLOv8n模型進(jìn)行改進(jìn),構(gòu)建PCB表面缺陷檢測模型AGS...
          • 本發(fā)明公開了一種基于目標(biāo)檢測技術(shù)的圖片內(nèi)容安全檢測系統(tǒng),涉及圖片內(nèi)容安全檢測技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明設(shè)置臨時(shí)存儲單元用以臨時(shí)存儲受信任數(shù)據(jù)源采集的未進(jìn)行安全檢測的所有圖片,設(shè)置前處理單元周期性對未檢測的圖片進(jìn)行前處理得到對應(yīng)的組內(nèi)校驗(yàn)序列、映射序列...
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