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								      本發(fā)明涉及電解質(zhì)隔膜制備技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種復(fù)合電解質(zhì)隔膜及其制備方法，一種復(fù)合電解質(zhì)隔膜，包括：聚合物、鋰鹽、氧化物陶瓷電解質(zhì)、石墨烯納米片以及氟化鋰。其制作方法為：按照質(zhì)量百分比將所述聚合物、鋰鹽、氧化物陶瓷電解質(zhì)、石墨烯納米片以及氟...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于電磁斥力機(jī)構(gòu)的雙相同步快速機(jī)械開(kāi)關(guān)，包括電磁斥力機(jī)構(gòu)、儲(chǔ)能機(jī)構(gòu)以及兩個(gè)真空滅弧室；兩個(gè)真空滅弧室均設(shè)置于電磁斥力機(jī)構(gòu)上，兩個(gè)真空滅弧室間隔設(shè)置，儲(chǔ)能機(jī)構(gòu)與電磁斥力機(jī)構(gòu)連接；儲(chǔ)能機(jī)構(gòu)放電使得電磁斥力機(jī)構(gòu)產(chǎn)生電磁斥力，以帶動(dòng)兩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種LTCC填孔用導(dǎo)電銀漿，包括以下重量百分比原料：82~92%的導(dǎo)電相銀粉，5~9%的有機(jī)溶劑，0.5~4%的有機(jī)微粒，0.5~3%的有機(jī)樹(shù)脂，0.3~2%的有機(jī)添加劑，0.01~1%的無(wú)機(jī)添加劑。本發(fā)明一種LTCC填孔用導(dǎo)電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于動(dòng)態(tài)加權(quán)遷移學(xué)習(xí)的磷石膏混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)方法，步驟如下：收集源域常規(guī)混凝土數(shù)據(jù)與目標(biāo)域磷石膏混凝土數(shù)據(jù)，通過(guò)特征擴(kuò)展與刪除實(shí)現(xiàn)跨域特征對(duì)齊；利用自助重采樣技術(shù)生成符合真實(shí)配合比約束的增強(qiáng)樣本以擴(kuò)充目標(biāo)域樣本量；構(gòu)建誤差驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種存儲(chǔ)器的外圍電路和存儲(chǔ)器，存儲(chǔ)器包括多個(gè)存儲(chǔ)單元。外圍電路包括位線解碼器，位線解碼器包括多個(gè)選通單元。各選通單元包括與任一存儲(chǔ)單元的位線耦接的第一端、用于輸出選中的存儲(chǔ)單元的讀取信號(hào)的第二端、耦接于第一端和第二端之間且與存儲(chǔ)器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種適用于路口交通管控的智能診斷系統(tǒng)，通過(guò)實(shí)時(shí)采集天氣、路面及交通流量數(shù)據(jù)，結(jié)合動(dòng)態(tài)權(quán)重分配和閉環(huán)反饋機(jī)制，實(shí)現(xiàn)信號(hào)燈周期、綠波時(shí)間及限速值的智能調(diào)整。該系統(tǒng)顯著提升了交通管控的靈活性和適應(yīng)性，有效應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境變化，減少擁堵和事...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種冷藏型智能售貨柜，屬于冷藏設(shè)備的技術(shù)領(lǐng)域，其包括柜體和柜門(mén)，所述柜體的內(nèi)底面穿設(shè)固定有排水管，所述柜體的內(nèi)底面開(kāi)設(shè)有與所述排水管相連通的排水槽，所述柜體的底部安裝有集水盤(pán)，所述排水管位于所述集水盤(pán)的上方，所述集水盤(pán)的一側(cè)開(kāi)設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)大模型的無(wú)人車(chē)語(yǔ)義定位方法及系統(tǒng)，涉及自動(dòng)駕駛技術(shù)領(lǐng)域，包括模型訓(xùn)練過(guò)程和定位應(yīng)用過(guò)程；在模型訓(xùn)練過(guò)程中，通過(guò)多種車(chē)載傳感器獲取外界環(huán)境信息，車(chē)載計(jì)算機(jī)基于外界環(huán)境信息生成語(yǔ)義信息，構(gòu)建語(yǔ)義信息與位置信息一一對(duì)應(yīng)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種多模態(tài)的醫(yī)學(xué)圖像空間對(duì)齊方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，獲取原始CT圖像和原始MR圖像，利用結(jié)構(gòu)元素的目標(biāo)區(qū)域提取算法對(duì)原始CT圖像進(jìn)行多次形態(tài)學(xué)運(yùn)算，精確提取目標(biāo)區(qū)域；基于骨骼分割模型對(duì)原始MR圖像進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種耦合Logistic生長(zhǎng)曲線與氣象數(shù)據(jù)的森林碳儲(chǔ)量預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：1)森林動(dòng)態(tài)Logistic生長(zhǎng)曲線的關(guān)系構(gòu)建；2)基于Logistic生長(zhǎng)曲線擬合理論碳儲(chǔ)量值；3)生長(zhǎng)期月度氣象數(shù)據(jù)計(jì)算模型；4)構(gòu)建耦合氣象數(shù)據(jù)與理論碳儲(chǔ)量...
								
            
							
            
							
						
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								      一種不等漸變螺旋銑刀“幾何?工況”精準(zhǔn)匹配的設(shè)計(jì)方法，涉及立銑刀技術(shù)領(lǐng)域。為解決當(dāng)前在加工鈦合金弱剛性零件某些特定區(qū)域，切削力分布不均且易誘發(fā)顫振的問(wèn)題。對(duì)銑刀的設(shè)計(jì)包括：將弱剛性薄壁零件任意平行刀軸截面切削過(guò)程受力情況簡(jiǎn)化為懸臂梁模型，以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于工件彈性變形規(guī)律的等漸變螺旋銑刀設(shè)計(jì)，涉及立銑刀技術(shù)領(lǐng)域；包括如下步驟：獲取弱剛性零件任意平行軸截面切削過(guò)程受力情況，將該受力情況簡(jiǎn)化為懸臂梁模型，以獲得工件彈性變形量；根據(jù)所述簡(jiǎn)化的懸臂梁模型，獲取弱剛性工件加工過(guò)程中切...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于作物品種改良特征線的土壤產(chǎn)量估算方法，包括以下步驟：1)基于像元點(diǎn)的長(zhǎng)時(shí)序產(chǎn)量數(shù)據(jù)預(yù)處理；2)去除氣象條件影響的時(shí)序產(chǎn)量數(shù)據(jù)濾波；3)基于相同趨勢(shì)特征的區(qū)域作物品種改良特征線構(gòu)建；4)基于作物品種改良特征線的土壤產(chǎn)量估算；5)土壤產(chǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的橋面冰雪預(yù)警方法及系統(tǒng)，該方法包括以下步驟：基于待評(píng)估橋面的圖像、氣象參數(shù)和橋面摩擦系數(shù)形成多模態(tài)特征表示；所述多模態(tài)特征表示包括溫度?視覺(jué)特征和冰雪紋理特征；通過(guò)可學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)加權(quán)機(jī)制融合所述多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種數(shù)據(jù)人工智能算法計(jì)算方法及系統(tǒng)。所述方法包括：獲取需求輸入數(shù)據(jù)與目標(biāo)輸出數(shù)據(jù)，構(gòu)建并訓(xùn)練算法模型；評(píng)估訓(xùn)練結(jié)果，輸出訓(xùn)練狀態(tài)信息；監(jiān)測(cè)初始狀態(tài)下的異常輸出數(shù)據(jù)，并修正模型；提取優(yōu)化參數(shù)，測(cè)算分類偏離度；判斷偏離度是否超出容許范...
								
            
							
            
							
						
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								      一種多磁偶極子反演方法及裝置，涉及磁目標(biāo)探測(cè)領(lǐng)域。解決了現(xiàn)有的MDM反演方法存在抗噪能力差，反演精度差，容易陷入局部最優(yōu)以及維度不確定等問(wèn)題。所述方法包括以下步驟：步驟1、利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)待測(cè)目標(biāo)周?chē)拇盘荻葟埩坎蛔兞窟M(jìn)行先驗(yàn)分析，生成用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種多指標(biāo)協(xié)同的車(chē)輛平順性綜合評(píng)價(jià)方法，屬于汽車(chē)舒適性評(píng)價(jià)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明提供一種基于車(chē)身加權(quán)加速度、車(chē)輪相對(duì)動(dòng)載及懸架動(dòng)撓度多指標(biāo)協(xié)同的車(chē)輛平順性綜合評(píng)價(jià)方法，建立符合人體振動(dòng)感知特性及系統(tǒng)工程設(shè)計(jì)要求的多指標(biāo)權(quán)重分配模型，實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合智能售賣(mài)機(jī)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，監(jiān)測(cè)方法包括：步驟S1，售賣(mài)機(jī)的攝像機(jī)拍攝用戶取放商品的圖像；步驟S2，售賣(mài)機(jī)的控制器將用戶ID、用戶行為、售賣(mài)機(jī)ID和時(shí)間戳形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并存儲(chǔ)于圖像的注釋塊mvt1中；步驟S3，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于雙時(shí)間尺度最小誤差的衛(wèi)星降水產(chǎn)品改進(jìn)方法、裝置及系統(tǒng)，所述衛(wèi)星降水產(chǎn)品改進(jìn)方法包括針對(duì)獲取到的第一衛(wèi)星降水產(chǎn)品、第二衛(wèi)星降水產(chǎn)品和插值降水產(chǎn)品，依次采用雙重工具變量算法、最小二乘融合算法和反誤差加權(quán)算法，分別計(jì)算出日尺度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種面向巨災(zāi)保險(xiǎn)的相似臺(tái)風(fēng)智能檢索方法及裝置，獲取預(yù)報(bào)臺(tái)風(fēng)的特征以及通過(guò)巨災(zāi)模型生成的多個(gè)模擬臺(tái)風(fēng)的特征，對(duì)預(yù)報(bào)臺(tái)風(fēng)的全路徑形態(tài)數(shù)據(jù)分別與每個(gè)模擬臺(tái)風(fēng)的全路徑形態(tài)數(shù)據(jù)相似性分析；對(duì)預(yù)報(bào)臺(tái)風(fēng)的全路徑近中心最大風(fēng)速序列分別與每個(gè)模擬...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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