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								      本發(fā)明屬于電池領域，具體涉及一種鈉金屬電池及其電解液，所述的電解液為包含式1
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種具備二氧化碳捕集功能的SOFC發(fā)電系統(tǒng)及其運行方法，該系統(tǒng)包括陽極支撐SOFC電堆模組、電解質(zhì)支撐SOFC電堆模組、發(fā)熱電阻、啟動燃燒器、蒸汽發(fā)生器、重整器、燃料預熱器、風機、空氣預熱器、冷凝器、水泵、第一截止閥、第二截止閥、...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種固體氧化物燃料電池發(fā)電系統(tǒng)及其運行方法，包括SOFC電堆模組、第一催化部分氧化反應器、第二催化部分氧化反應器、催化燃燒器、循環(huán)風機、循環(huán)尾氣冷卻器、第一燃料換熱器、重整器、第二燃料換熱器、脫硫器、風機、空氣換熱器、第一電控閥、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及半導體技術領域，具體而言，涉及一種半導體工藝設備；該半導體工藝設備包括工藝槽、晶圓承載裝置和鼓泡裝置，晶圓承載裝置具有多個沿第一方向間隔設置的晶圓承載部，鼓泡裝置包括多個沿預設軌跡平行間隔設置的第一鼓泡管道，預設軌跡為開口朝上的凹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及半導體刻蝕技術領域，具體而言，涉及一種半導體膜層的刻蝕方法及半導體工藝設備。其中，所述方法包括：主刻蝕步，向工藝腔室內(nèi)通入工藝氣體并激發(fā)產(chǎn)生等離子體，對附著于深槽結構的表層及內(nèi)壁上部的目標膜層進行刻蝕；沉積步，在深槽結構的表層氧化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于環(huán)境風險因素的疾病空間分布分析方法以及裝置，通過構建了一種整合病例數(shù)據(jù)、地理數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)的方法框架，在精細空間尺度上評估環(huán)境風險因素對疾病發(fā)病率空間分布的影響，細節(jié)方面考慮了環(huán)境風險因素的時空異質(zhì)性對疾病空間分布的影響...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的一種多模態(tài)生物反饋的過敏防御按摩控制方法，實時采集用戶按摩過程中的多模態(tài)數(shù)據(jù)，確定用戶按摩前是否已出現(xiàn)過敏癥狀，當用戶按摩前已出現(xiàn)過敏癥狀時，將采集的第一時刻的多模態(tài)數(shù)據(jù)輸出為第一多模態(tài)數(shù)據(jù)；當用戶按摩前沒有出現(xiàn)過敏癥狀時，基于交感...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及鉛鋅礦床資源勘查技術領域，且公開了一種利用機器學習和閃鋅礦微量元素判別礦床類型的方法。該方法利用全球范圍內(nèi)不同類型鉛鋅礦床中閃鋅礦的多元素數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)集，使用基于Tree?structured Parzen Estimator優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于集成學習預測水稻中鎘和砷含量的方法和系統(tǒng)，包括：將影響因素和對應的rCd和rAs含量數(shù)據(jù)輸入并訓練集成EL模型的第一基模型，得到第一預測結果，計算并排序各個影響因素的第一重要性量化數(shù)據(jù)；對各個影響因素數(shù)據(jù)進行加權，將加權后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于衛(wèi)星遙感與環(huán)境DNA測序的生物多樣性調(diào)查監(jiān)測方法，包括：步驟S1，獲取生境遙感數(shù)據(jù)和環(huán)境DNA數(shù)據(jù)；步驟S2，對獲取的數(shù)據(jù)進行預處理，并與公共基因數(shù)據(jù)庫進行比對，獲得物種分布數(shù)據(jù)；步驟S3，對生境遙感數(shù)據(jù)與環(huán)境DNA數(shù)據(jù)進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于交通狀態(tài)統(tǒng)計的道路降噪控制方法及系統(tǒng)，涉及道路降噪控制領域，方法包括：采集目標道路的實時交通狀態(tài)和實時關聯(lián)交通狀態(tài)，通過交通狀態(tài)預測器，預測獲取未來時段的目標道路的預測交通狀態(tài)；通過噪聲特征模擬通道，根據(jù)預測交通狀態(tài)分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于多模態(tài)感知的LED顯示屏環(huán)境交互系統(tǒng)及控制方法。所述系統(tǒng)包括：多模態(tài)感知模塊，用于獲取LED顯示屏的環(huán)境信息；用戶位置分布包括用戶分布熱區(qū)圖、區(qū)域目標向量和干擾指數(shù)；環(huán)境融合感知模塊，用于根據(jù)環(huán)境光照強度、環(huán)境溫度狀態(tài)、區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于校園信息安全的管理方法，包括：獲取學生的原始信息圖像，基于圖像分塊機制將原始信息圖像拆分為若干個原始像素塊；構建多維噪聲模型，從多維噪聲模型中提取對應的噪聲數(shù)據(jù)并注入對應的原始像素塊中；對注入后的原始像素塊進行重新融合，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于圖像識別批改答題內(nèi)容的方法及系統(tǒng)，屬于圖像識別技術領域。其中，該方法包括：獲取答題內(nèi)容圖像，通過預處理答題內(nèi)容圖像得到答題內(nèi)容基準圖像；通過級聯(lián)識別架構識別答題內(nèi)容基準圖像提取待批改內(nèi)容；獲取標準答案，通過語義相似度模型計...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于YOLOv8模型的餐食識別與卡路里估算方法及系統(tǒng)，通過輸入餐食圖像，基于YOLOv8模型實時檢測圖像中的食物、識別食物類別，結合食物的烹飪方式和分量信息，動態(tài)計算卡路里含量，實現(xiàn)了準確識別餐食場景食物和高效估算卡路里的功...
								
            
							
            
							
						
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								      融合局部密度與幾何特征的桿狀物識別方法，包括以下步驟：對點云數(shù)據(jù)進行預處理；針對點云數(shù)據(jù)的分布密度不同制定不同的分割條件，對點云簇進行自適應的區(qū)域生長分割；對分割好的點云簇進行性狀約束，以識別其中的桿狀物目標；對相似的點云簇進行分布密度數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于鉛基堆SGTR事故模擬研究的氣泡識別方法，涉及目標檢測技術領域，包括：搭建可視化的用于鉛基堆SGTR事故模擬實驗平臺，采集事故模擬實驗中的氣泡圖像并進行預處理；構建鉛基堆SGTR事故模擬實驗氣泡圖像數(shù)據(jù)集；在傳統(tǒng)yolo...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于自適應步長切片策略的遙感訓練樣本自動生成方法，涉及遙感影像處理領域，方法包括：獲取多源遙感數(shù)據(jù)并進行融合，得到融合影像；獲取地物標簽數(shù)據(jù)并進行柵格化處理，將地物標簽數(shù)據(jù)轉換為與所述融合影像對齊的標簽柵格影像，得到融合影像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的浮游生物智能化檢測方法，包括獲取浮游生物的圖像，輸入至訓練好的檢測模型，得到圖像中浮游生物的位置和類別。本基于深度學習的浮游生物智能化檢測方法通過對比學習模塊和重建圖像模塊相結合，通過多模態(tài)特征融合增強模型表征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多尺度錨圖的水下高光譜圖像聚類方法，屬于水下圖像處理技術領域。主要包括：對水下高光譜圖像進行超像素分割；對分割后的高光譜圖像進行噪聲去除處理；學習去噪后的高光譜圖像的多尺度錨圖；對多種尺度錨圖進行矩陣分解，獲取超像素點的...
								
            
							
            
							
						
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