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          • 本發(fā)明公開了一種發(fā)酵組合物的制備方法,通過提供發(fā)酵底物,將發(fā)酵底物與發(fā)酵菌種混合進(jìn)行發(fā)酵,制備發(fā)酵組合物;發(fā)酵過程包括至少兩段壓力處理:第一段壓力處理的壓力為>200MPa,第二段壓力處理的壓力為150MPa?200MPa。本發(fā)明的制備工藝...
          • 本發(fā)明公開了丁香酚作為蛋白質(zhì)抗氧化劑的應(yīng)用,特別是降低食品在加工過程中雙酪氨酸含量的應(yīng)用。本發(fā)明首次通過基于酚類物質(zhì)清除自由基的能力及其與蛋白質(zhì)分子的結(jié)合技術(shù),實(shí)現(xiàn)蛋白質(zhì)抗氧化的作用。本發(fā)明以雙酪氨酸的生成量作為蛋白質(zhì)氧化的評(píng)價(jià)指標(biāo),證實(shí)丁...
          • 本申請(qǐng)公開了一種都市農(nóng)業(yè)病蟲害防控方法,屬于農(nóng)業(yè)病蟲害防控技術(shù)領(lǐng)域,通過無人機(jī)巡檢的方式代替?zhèn)鹘y(tǒng)人工巡檢的方式對(duì)農(nóng)業(yè)病蟲害進(jìn)行檢測(cè),能夠有效地提升農(nóng)業(yè)病蟲害檢測(cè)效率,更加適用于大范圍的農(nóng)業(yè)生產(chǎn),再以農(nóng)業(yè)病蟲害識(shí)別模型進(jìn)行農(nóng)業(yè)病蟲害進(jìn)行檢測(cè),...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)時(shí)序預(yù)測(cè)的無狀態(tài)廣播方法及系統(tǒng),包括:實(shí)時(shí)獲取廣播設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù),對(duì)廣播設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到廣播狀態(tài)數(shù)據(jù);構(gòu)建聯(lián)合預(yù)測(cè)決策模型,將廣播狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入聯(lián)合預(yù)測(cè)決策模型,聯(lián)合預(yù)測(cè)決策模型根據(jù)廣播狀態(tài)數(shù)據(jù)生成控制...
          • 本發(fā)明公開了一種基于光學(xué)元件的車輛成像調(diào)節(jié)系統(tǒng)及方法,涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過導(dǎo)航系統(tǒng)獲取車輛實(shí)時(shí)信息,進(jìn)而得出道路類型信息、氣象信息及光照強(qiáng)度信息;設(shè)置圖像采集裝置獲取監(jiān)測(cè)區(qū)域圖像信息,并結(jié)合上述信息建立由綜合環(huán)境標(biāo)簽和各標(biāo)簽下最...
          • 本發(fā)明提供基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的汽車配件安裝輔助系統(tǒng)及方法,涉及汽車配件安裝技術(shù)領(lǐng)域。該基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的汽車配件安裝輔助系統(tǒng),包括圖像采集模塊,所述圖像采集模塊連接有物理標(biāo)記模塊,所述物理標(biāo)記模塊連接有眾包數(shù)據(jù)處理模塊,所述眾包數(shù)據(jù)處理模塊連接有動(dòng)態(tài)...
          • 本發(fā)明提供了一種消息發(fā)送方法、裝置、服務(wù)器以及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)推送技術(shù)領(lǐng)域。方法中,針對(duì)每一數(shù)據(jù)庫(kù)組,當(dāng)達(dá)到該數(shù)據(jù)庫(kù)組的消息發(fā)送條件時(shí),將該數(shù)據(jù)庫(kù)組包含的數(shù)據(jù)同步到服務(wù)器的本地存儲(chǔ)空間中;獲取當(dāng)前記錄的該數(shù)據(jù)庫(kù)組對(duì)應(yīng)的信息表;該數(shù)據(jù)庫(kù)組對(duì)...
          • 本發(fā)明涉及基于跨鏈數(shù)據(jù)橋接的汽車信息通信系統(tǒng)、裝置及方法,涉及區(qū)塊鏈領(lǐng)域,包括:交互目標(biāo)場(chǎng)景的多個(gè)目標(biāo)車輛進(jìn)行算力評(píng)價(jià),獲取等效算力系數(shù)集;基于等效算力系數(shù)集對(duì)目標(biāo)場(chǎng)景的多個(gè)目標(biāo)車輛進(jìn)行聚類劃分,獲取多個(gè)車輛組,其中,車輛組具有典型算力系數(shù)...
          • 本發(fā)明涉及基于對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的VSOC平臺(tái)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及智能汽車安全防護(hù)領(lǐng)域,包括:對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征對(duì)齊,得到標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù);將標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)輸入威脅模擬器進(jìn)行分析,輸出威脅模擬數(shù)據(jù);根據(jù)威脅模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行攻擊預(yù)測(cè),獲得預(yù)測(cè)攻擊...
          • 本發(fā)明公開了一種用于偏遠(yuǎn)海島的取水發(fā)電一體化裝置。該裝置包括:箱體,其包括上方形本體和下錐形本體;置于所述箱體上的發(fā)電模塊;置于所述箱體下方的集水模塊;以及與所述發(fā)電模塊連接的儲(chǔ)能模塊;所述上方形本體具有容納腔,所述容納腔的一側(cè)設(shè)置有供含有...
          • 本申請(qǐng)公開了一種監(jiān)控系統(tǒng)、監(jiān)控方法及終端,監(jiān)控系統(tǒng)包括終端和控制端,多個(gè)終端能夠與同一控制端通信連接;終端包括處理器、監(jiān)測(cè)模組以及通信模組;監(jiān)測(cè)模組,獲得終端的狀態(tài)信息,并傳輸給處理器;處理器,對(duì)狀態(tài)信息進(jìn)行評(píng)估,若評(píng)估結(jié)果表征終端故障,通...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種儲(chǔ)能系統(tǒng)調(diào)度方法、儲(chǔ)能逆變器和光儲(chǔ)系統(tǒng),該方法包括:獲取第一預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),第一預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)為光伏系統(tǒng)在第一目標(biāo)時(shí)段的發(fā)電功率預(yù)測(cè)數(shù)據(jù);光伏系統(tǒng)和儲(chǔ)能系統(tǒng)與儲(chǔ)能逆變器的直流側(cè)連接;根據(jù)第一預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),確定第一目標(biāo)時(shí)段的天氣類型;若...
          • 本申請(qǐng)公開了一種用于配電系統(tǒng)的負(fù)荷故障恢復(fù)的方法、裝置以及配電系統(tǒng),屬于配電技術(shù)領(lǐng)域。配電系統(tǒng)包括配電物理系統(tǒng),配電物理系統(tǒng)包括多個(gè)物理節(jié)點(diǎn),相鄰的兩個(gè)物理節(jié)點(diǎn)之間設(shè)置有遙控開關(guān),該方法包括:在確定配電物理系統(tǒng)存在負(fù)荷故障的情況下,獲取多個(gè)...
          • 本發(fā)明涉及一種結(jié)直腸癌術(shù)后患者智能隨訪管理系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括由B/S架構(gòu)、數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器以及用戶界面組成的中心模塊,還包括與所述中心模塊共享連接的患者信息管理模塊;所述系統(tǒng)還分別設(shè)置與所述患者信息管理模塊相連接的功能模組和支持模組,所述功能模...
          • 本發(fā)明涉及一種用電磁參數(shù)的均勻的薄層材料,等效代替鋪設(shè)在物體表面上的頻選材料,以減小超電大物體表面上頻選材料仿真計(jì)算量的方法。通過優(yōu)化算法,優(yōu)化出一種厚度和頻選材料相等的薄層材料。在相同的頻率范圍內(nèi)、相同的入射角、相同的極化角下,等效薄層材...
          • 本發(fā)明公開一種自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的音頻流傳輸方法及處理中的,該傳輸方法包括以下步驟:基于采集的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境數(shù)據(jù),計(jì)算出表征網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)值P,確定待傳輸?shù)囊纛l流數(shù)據(jù)的音頻類型,基于音頻類型確定每個(gè)音頻流數(shù)據(jù)的傳輸需求數(shù)據(jù),并基于傳輸需求數(shù)據(jù)得到征傳...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的稻田蟲害檢測(cè)方法及系統(tǒng),涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:接收稻田的土壤濕度和環(huán)境溫度,基于稻田的土壤濕度和環(huán)境溫度確定稻田的溫濕度異常區(qū)域,獲取稻田的溫濕度異常區(qū)域內(nèi)的田間圖像數(shù)據(jù);基于形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算和形態(tài)學(xué)...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域,提供一種基于隱式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光場(chǎng)批量表征方法及系統(tǒng),方法包括初始化場(chǎng)景提示集合和視角提示集合;通過可學(xué)習(xí)的權(quán)重組對(duì)場(chǎng)景提示集合和視角提示集合進(jìn)行加權(quán)求和,獲得場(chǎng)景加權(quán)提示和視角加權(quán)提示;合并場(chǎng)景加權(quán)提示和視角加權(quán)...
          • 本發(fā)明公開了一種動(dòng)態(tài)融合多回聲特征的甲狀腺結(jié)節(jié)分割系統(tǒng),涉及人工智能及超聲圖像分析技術(shù)領(lǐng)域,通過低回聲、高回聲和等回聲三種特征分支的協(xié)同工作,實(shí)現(xiàn)對(duì)甲狀腺結(jié)節(jié)多回聲類型的精準(zhǔn)識(shí)別與分割,每個(gè)分支針對(duì)特定回聲類型設(shè)計(jì)了專用的特征提取模塊,優(yōu)化...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多視圖特征和知識(shí)蒸餾的水上環(huán)境監(jiān)控方法,通過水紋理背景增強(qiáng),以強(qiáng)化水紋背景與水上污染物之間的對(duì)比度,從而為后續(xù)處理提供更加清晰的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。利用多視圖多尺度特征提取層替換原始YOLOV10模型的特征提取層,通過融合原始圖像...
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