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								      本發(fā)明提供了一種抑制火電機組負(fù)荷震蕩的控制方法，屬于火電機組負(fù)荷控制領(lǐng)域，包括計算負(fù)荷實際值與負(fù)荷指令值的偏差，記錄設(shè)定時間內(nèi)偏差發(fā)生翻轉(zhuǎn)的次數(shù)，當(dāng)次數(shù)大于設(shè)定次數(shù)時，減小PI控制器的參數(shù)，得到弱化后的參數(shù)；將偏差分別折算成第一控制偏差和第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電力系統(tǒng)檢修裝置及檢修方法，涉及電力系統(tǒng)檢修領(lǐng)域，包括檢修巡視安裝吊軌，檢修巡視安裝吊軌底部設(shè)有檢修巡視安裝組件，檢修巡視安裝吊軌一側(cè)設(shè)有巡視變道組件，本發(fā)明在實際使用中，通過檢修巡視安裝組件和巡視變道組件，不僅可以自動對電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及燃料電池領(lǐng)域，公開了一種MOF@COF核殼異質(zhì)結(jié)構(gòu)摻雜的Nafion基質(zhì)子交換膜的制備方法，包括：步驟一：制備MOF?NH2粉末；步驟二：制備MOF?NH2@COF?SO3
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電池技術(shù)領(lǐng)域，具體公開一種正極極片、制備方法及電池。所公開的正極極片包括：集流體、第一活性涂層和底涂層；在集流體的至少一側(cè)表面劃分為第一區(qū)域和多個第二區(qū)域，且多個第二區(qū)域間隔設(shè)置；底涂層設(shè)置在集流體的至少一側(cè)表面上，底涂層包括第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種微納真空三極管及其飽和輸出方法和制備方法，涉及真空微納三極管技術(shù)領(lǐng)域，飽和輸出方法包括設(shè)置火山口狀微孔柵極，柵極頂端高于陰極頂端，弱化陽極電場對陰極表面勢壘的影響，獲得陰極發(fā)射電流不隨陽極電壓變化的飽和輸出特性；將具有納米級...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種交流斷路器主導(dǎo)電圓筒及其制造方法，所述主導(dǎo)電圓筒包括主體結(jié)構(gòu)、導(dǎo)電層和外部散熱結(jié)構(gòu)，通過卷板焊接獲得主體結(jié)構(gòu)，在主體結(jié)構(gòu)外表面通過增材制造方式沉積得到導(dǎo)電層，進(jìn)一步在導(dǎo)電層外表面通過增材制造方式沉積得到外部散熱結(jié)構(gòu)。所述主導(dǎo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種適用于斷路器的主導(dǎo)電圓筒的制備方法，所述主導(dǎo)電圓筒包括主體結(jié)構(gòu)、加強筋和散熱翅片，所述加強筋沿著主體結(jié)構(gòu)內(nèi)表面等距分布，所述散熱翅片沿著主體結(jié)構(gòu)外表面等距分布。以卷板技術(shù)與增材制造技術(shù)相結(jié)合，將主導(dǎo)電圓筒結(jié)構(gòu)一體化，有效避免...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于車載通信系統(tǒng)的高性能同軸電纜，包括：導(dǎo)體，和依次包覆在導(dǎo)體外層的絕緣層、金屬包帶層、編織屏蔽層和護(hù)套層；導(dǎo)體，包括多根單絲絞合而成，每根單絲包括芯層和外層，芯層為石墨烯包銅，外層為純銅包覆層；絕緣層為含石墨烯的聚四氟乙烯...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及肺炎預(yù)測模型領(lǐng)域，具體涉及一種基于AI的里癥肺炎模型預(yù)測分析方法。通過AI識別患者肺炎病癥病歷，通過所述肺炎病癥病歷構(gòu)建肺炎預(yù)測模型；所述肺炎預(yù)測模型為基于時間序列的自回歸AR(P)模型，通過分析患者歷史病癥與治療后康復(fù)程度分析得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于輔助醫(yī)療判斷領(lǐng)域，具體涉及一種基于AI的重癥肺炎診斷方法。所述系統(tǒng)包括服務(wù)器和多個客戶端；所述服務(wù)器采用全局模型，所述客戶端采用本地模型；所述服務(wù)器和各所述客戶端采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)進(jìn)行模型訓(xùn)練；所述服務(wù)器還用于收到各所述客戶端上傳的所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于EMA的SHPT患者術(shù)后多維度管理系統(tǒng)及方法，涉及醫(yī)療健康管理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過趣味性和互動性提升SHPT患者術(shù)后360天內(nèi)的多維度癥狀管理水平，實現(xiàn)SHPT患者術(shù)后多維度管理。通過在健康管理中，基于EMA的游戲化管理方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種體測數(shù)據(jù)的智能管理方法，所述方法包括獲取用戶基本信息、用戶體測項目數(shù)據(jù)和用戶歷史體測數(shù)據(jù)；根據(jù)用戶基本信息統(tǒng)計，得到相關(guān)函數(shù)；根據(jù)用戶基本信息和用戶歷史體測數(shù)據(jù)對用戶體測項目數(shù)據(jù)篩選，得到候選體測項目數(shù)據(jù)；根據(jù)候選體測項目數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于紫外/熒光特征級融合光譜結(jié)合CARS?BO?LSSVM模型的水質(zhì)COD檢測方法與檢測系統(tǒng)。通過SG濾波(窗口11，階數(shù)3)和Z?score標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理，采用CARS算法篩選紫外13個、熒光26個特征波長，并按行拼接為39...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于大數(shù)據(jù)以及機器學(xué)習(xí)的安全駕駛預(yù)警系統(tǒng)，包括以下步驟：S1數(shù)據(jù)采集：通過路側(cè)感知設(shè)備實時采集車輛位置、停車時間、車門狀態(tài)、車輛類型等數(shù)據(jù)以及獲取環(huán)境上下文信息，如道路類型、交通流量、天氣情況等數(shù)據(jù)；S2，數(shù)據(jù)處理與融合：利用...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種三維場景的處理方法及電子設(shè)備，所述三維場景的處理方法包括：接收目標(biāo)三維場景的場景描述信息；加載與所述場景描述信息相匹配的用于構(gòu)建所述目標(biāo)三維場景的至少一個目標(biāo)三維模型；調(diào)用預(yù)設(shè)的第一智能體基于所述場景描述信息得到所述目標(biāo)三維場...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┗谌Q策的商品推薦優(yōu)化方法、系統(tǒng)、裝置和介質(zhì)，涉及推薦系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取商品推薦平臺上的商品收益數(shù)據(jù)、用戶的風(fēng)險參數(shù)及其對商品的歷史評分和預(yù)測評分，并基于三支決策引入成本約束，針對不同的用戶，將商品劃分為候選集與過濾...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及業(yè)務(wù)管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種人工智能的業(yè)務(wù)智能對接服務(wù)平臺，本發(fā)明中，采用拓?fù)渑判驅(qū)θ蝿?wù)依賴關(guān)系進(jìn)行重新排列，通過科學(xué)的執(zhí)行序列調(diào)整，減少任務(wù)間因依賴關(guān)系不當(dāng)引發(fā)的等待時間和資源浪費，并挖掘可并行執(zhí)行的任務(wù)并重組執(zhí)行路徑，減少流程...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于自適應(yīng)參數(shù)選擇的視覺語言模型微調(diào)方法及裝置，涉及計算機視覺與自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的目標(biāo)模型，并基于目標(biāo)專項任務(wù)對目標(biāo)模型進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練；在優(yōu)化訓(xùn)練的過程中，利用優(yōu)化器估算的每個模型參數(shù)的二階矩，確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多維運維數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型的機電設(shè)備診斷方法及運維設(shè)備，涉及機電設(shè)備運維技術(shù)領(lǐng)域，部署多維傳感網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行錯時交叉采樣，獲取機電流數(shù)據(jù)，引入第一核驗端口與第二核驗端口，構(gòu)建診斷網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，對機電流數(shù)據(jù)進(jìn)行入網(wǎng)，通過執(zhí)行基于第一核驗端口的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種照明設(shè)備故障預(yù)測方法、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法中包括：采集照明設(shè)備在一段時間內(nèi)的狀態(tài)參數(shù)，基于采集的狀態(tài)參數(shù)構(gòu)建訓(xùn)練集；構(gòu)建基于改進(jìn)LSTM和注意力機制的照明設(shè)備狀態(tài)參數(shù)預(yù)測模型，在傳統(tǒng)LSTM中引入記憶門來區(qū)分短期和長期記...
								
            
							
            
							
						
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