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          • 本發(fā)明屬于電力通信異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域,提供了基于無線和確定性網(wǎng)絡(luò)的電力業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)傳輸方法及系統(tǒng),其技術(shù)方案為:在發(fā)送端和接收端之間建立兩條相互獨(dú)立的無線通信鏈路和確定性通信鏈路;將采集到的電氣量數(shù)據(jù)中的每個(gè)報(bào)文生成序列號(hào),通過無線通信鏈路和確定性通...
          • 本公開的實(shí)施例提供一種升降壓轉(zhuǎn)換器的控制方法及電路,所述控制電路包括:環(huán)路反饋模塊獲取輸出電壓在電感器的電流的紋波電壓信號(hào)作用下的反饋信號(hào);當(dāng)升降壓轉(zhuǎn)換器工作在降壓模式時(shí),當(dāng)反饋信號(hào)控制的第二功率開關(guān)與第四功率開關(guān)同時(shí)導(dǎo)通的第二導(dǎo)通時(shí)間小于...
          • 本發(fā)明涉及配電網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)的變壓器三相不平衡治理方法及系統(tǒng);首先通過智能電表采集配電網(wǎng)用戶的三相功率值,三相功率值確定功率均值,基于配電網(wǎng)用戶的三相功率值和功率均值計(jì)算配電網(wǎng)的N相功率;然后基于配電網(wǎng)用戶的三相電壓值計(jì)...
          • 本發(fā)明提供了一種兼容跟網(wǎng)型與構(gòu)網(wǎng)型系統(tǒng)的小信號(hào)頻域阻抗自動(dòng)構(gòu)建方法。針對(duì)跟網(wǎng)型或構(gòu)網(wǎng)型變流器接入的復(fù)雜系統(tǒng),用統(tǒng)一的狀態(tài)空間方程表征變流器的特性,建立基于時(shí)頻域與連續(xù)離散域間映射的阻抗計(jì)算框架。實(shí)施過程包括:首先推導(dǎo)單個(gè)元件的狀態(tài)空間方程,...
          • 本發(fā)明公開了一種CCS集成組件及電池包模組,涉及儲(chǔ)能電池設(shè)計(jì)領(lǐng)域,該CCS集成組件包括電芯組件和銅排組件,電芯組件包括4N+1個(gè)或4N+3個(gè)電芯,其中N≥1,電芯上設(shè)有正極和負(fù)極,且相鄰兩電芯的正極和負(fù)極朝向相反;銅排組件,銅排組件包括兩個(gè)...
          • 本申請(qǐng)涉及一種燃料電池的增濕系統(tǒng)和增濕方法。所述增濕系統(tǒng)包括:增壓水泵、噴嘴和氣液混合容器,氣液混合容器與燃料電池陰極的進(jìn)氣口連接。增壓水泵,用于獲取液態(tài)水,對(duì)液態(tài)水進(jìn)行增壓得到增壓液態(tài)水,并通過噴嘴將增壓液態(tài)水噴射入氣液混合容器;氣液混合...
          • 本發(fā)明公開了一種縱向多聯(lián)極板及燃料電堆,涉及燃料電池的技術(shù)領(lǐng)域,縱向多聯(lián)極板包括極板體,極板體設(shè)有總活性區(qū)、兩個(gè)總管口區(qū),總活性區(qū)包括沿縱向依次相連的N個(gè)子活性區(qū),總管口區(qū)包括沿縱向依次交替間隔排列設(shè)置的氣口和液口;在每個(gè)總管口區(qū)中,氣口的...
          • 本發(fā)明提供一種氣體擴(kuò)散層的基體材料及其在聚合物電解質(zhì)膜燃料電池中的應(yīng)用,基體材料的制備包括以下步驟:S1、將氧化石墨烯加入正己烷中,加入納米纖維狀鐵鎳合金粉和三聚氰胺攪拌,將溶液移至高壓反應(yīng)釜中進(jìn)行水熱反應(yīng),在惰性氣體氛圍下煅燒,得到產(chǎn)物,...
          • 本發(fā)明屬于電池領(lǐng)域,具體涉及一種負(fù)極片及其制備方法和鋰離子電池,負(fù)極片包括集流體以及設(shè)置在所述的集流體至少一側(cè)的活性層;所述的活性層包括靠近集流體的下層活性層以及遠(yuǎn)離集流體的上層活性層;所述的下層活性層中活性組分真密度為2.1?2.4g/c...
          • 本發(fā)明屬于集成電路封裝技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于系統(tǒng)級(jí)封裝的雙面局部塑封工藝,本發(fā)明包括:S1、表面貼裝:將電子元器件貼裝至印刷焊錫膏的基板并進(jìn)行焊接;S2、清洗處理:對(duì)焊接后的基板進(jìn)行污染物清除;S3、底部填充:向基板的芯片底部注入填充膠...
          • 本發(fā)明公開了一種基于毫米波雷達(dá)的人體呼吸微動(dòng)特征時(shí)空聯(lián)合提取方法,屬于生物醫(yī)學(xué)工程技術(shù)領(lǐng)域,旨在解決現(xiàn)有呼吸體征提取方法難以全面和真實(shí)反映人體呼吸微動(dòng)狀態(tài)的問題。該方法利用毫米波雷達(dá)系統(tǒng)獲取人體完整呼吸周期中胸腹腔表面各散射點(diǎn)的雷達(dá)4D微動(dòng)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于AI算法的心理健康引導(dǎo)數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng),該方法包括:獲取待引導(dǎo)用戶的用戶語音數(shù)據(jù)和用戶參數(shù);根據(jù)所述用戶參數(shù),確定對(duì)應(yīng)的引導(dǎo)策略預(yù)測(cè)模型;基于預(yù)設(shè)的語音情緒分析算法,根據(jù)所述用戶語音數(shù)據(jù),確定對(duì)應(yīng)的用戶情緒特征和語音文...
          • 本發(fā)明公開了一種診斷信息驅(qū)動(dòng)的多模態(tài)病歷相似性檢索系統(tǒng),包括:數(shù)據(jù)獲取模塊,用于獲取電子病歷數(shù)據(jù);特征提取模塊,用于對(duì)電子病歷數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取;多模態(tài)語義生成模塊,用于生成多模態(tài)語義表示;診斷編碼處理模塊,基于病歷中的診斷編碼構(gòu)建樹結(jié)構(gòu),利...
          • 本發(fā)明公開了一種基于介電常數(shù)對(duì)水泥漿體長(zhǎng)期徐變進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法,找到了介電常數(shù)實(shí)部和水泥漿體長(zhǎng)期徐變模量之間的關(guān)系,先測(cè)量介電常數(shù)實(shí)部和徐變模量,擬合構(gòu)建出對(duì)應(yīng)的函數(shù)關(guān)系式,并對(duì)構(gòu)建的函數(shù)式進(jìn)行驗(yàn)證,驗(yàn)證準(zhǔn)確性后,將其應(yīng)用于水泥漿體長(zhǎng)期徐變預(yù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于介電常數(shù)預(yù)測(cè)水泥漿體彈性模量的方法,先利用早齡期水泥漿體試樣找到介電常數(shù)實(shí)部和水泥漿體彈性模量之間的關(guān)系,并以此建立函數(shù)式,在驗(yàn)證了函數(shù)式準(zhǔn)確后,依照函數(shù)式對(duì)水泥漿體的彈性模量進(jìn)行預(yù)測(cè),可以得到更長(zhǎng)齡期的水泥漿體的精確彈...
          • 本發(fā)明公開了一種存儲(chǔ)器,包括由多個(gè)OTP單元組成的存儲(chǔ)陣列。OTP單元包括由NMOS管組成的選擇管以及由PMOS管組成存儲(chǔ)管。選擇管的源極作為OTP單元的位線端。選擇管的漏極連接存儲(chǔ)管的漏極。存儲(chǔ)管的源極作為OTP單元的源線端。選擇管的柵極...
          • 本發(fā)明提供一種分柵存儲(chǔ)器陣列結(jié)構(gòu)的操作方法,該存儲(chǔ)器操作方式基于分柵型SONOS結(jié)構(gòu),一個(gè)存儲(chǔ)單元由一個(gè)選擇管和兩個(gè)置于選擇管兩側(cè)的存儲(chǔ)管構(gòu)成,兩側(cè)存儲(chǔ)管柵極可以共接,作為一個(gè)存儲(chǔ)管使用,也可以兩個(gè)存儲(chǔ)管分別存儲(chǔ)數(shù)據(jù),增加存儲(chǔ)密度。寫入數(shù)據(jù)...
          • 本申請(qǐng)涉及一種軌道車實(shí)訓(xùn)模擬方法和裝置,涉及軌道車技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:響應(yīng)于第一用戶針對(duì)軌道車的模擬實(shí)訓(xùn)請(qǐng)求,展示模擬實(shí)訓(xùn)請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的實(shí)訓(xùn)場(chǎng)景配置界面;響應(yīng)于第一用戶對(duì)實(shí)訓(xùn)場(chǎng)景配置界面的配置操作,配置第一用戶針對(duì)軌道車的實(shí)訓(xùn)場(chǎng)景數(shù)據(jù)和實(shí)訓(xùn)功能...
          • 本發(fā)明公開了基于擴(kuò)散模型的跌倒風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警算法,利用無接觸式動(dòng)作捕捉設(shè)備捕捉人體步態(tài)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,將形成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入算法模型進(jìn)行訓(xùn)練;所述算法模型包括人體步態(tài)預(yù)測(cè)子算法和跌倒風(fēng)險(xiǎn)判斷預(yù)警子算法。本發(fā)明提出基于擴(kuò)散模型的跌倒風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警算法...
          • 本發(fā)明公開了基于深度學(xué)習(xí)的田間麥穗檢測(cè)方法,屬于農(nóng)業(yè)信息技術(shù)領(lǐng)域,該基于深度學(xué)習(xí)的田間麥穗檢測(cè)方法包括:采集田間麥穗圖像、劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集、標(biāo)注、數(shù)據(jù)預(yù)處理與增強(qiáng)、訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試麥穗目標(biāo)檢測(cè)模型等步驟;麥穗目標(biāo)檢測(cè)模型為基于T...
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