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								      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(guò)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)...
								
            
							
            
							
						
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								      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(guò)程包括：首先推導(dǎo)單個(gè)元件的狀態(tài)空間方程，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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)...
								
            
							
            
							
						
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								      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(guò)噴嘴將增壓液態(tài)水噴射入氣液混合容器；氣液混合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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，...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(wèn)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)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(yǔ)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(yǔ)音情緒分析算法，根據(jù)所述用戶語(yǔ)音數(shù)據(jù)，確定對(duì)應(yīng)的用戶情緒特征和語(yǔ)音文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(yǔ)義生成模塊，用于生成多模態(tài)語(yǔ)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(shù)結(jié)構(gòu)，利...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(xiě)入數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種軌道車(chē)實(shí)訓(xùn)模擬方法和裝置，涉及軌道車(chē)技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：響應(yīng)于第一用戶針對(duì)軌道車(chē)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(chē)的實(shí)訓(xùn)場(chǎng)景數(shù)據(jù)和實(shí)訓(xùn)功能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于擴(kuò)散模型的跌倒風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警算法,利用無(wú)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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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								      本發(fā)明涉及一種用于圖像描述任務(wù)的視覺(jué)語(yǔ)言建模系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)利用視覺(jué)語(yǔ)言模型針對(duì)輸入圖像進(jìn)行描述文本生成，包括：視覺(jué)編碼器和文本編碼器分別連接至視覺(jué)特征提取模塊和文本特征提取模塊，視覺(jué)特征提取和文本特征提取模塊均連接至特征融合模塊，特征融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種預(yù)制構(gòu)件的立體模型的構(gòu)建方法以及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及模型構(gòu)建方法的技術(shù)領(lǐng)域，基于三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)和預(yù)制構(gòu)件的型號(hào)確定預(yù)制構(gòu)件的當(dāng)前形態(tài)；采集多個(gè)不同方向的拍攝圖像，基于多個(gè)不同方向的拍攝圖像和預(yù)制構(gòu)件的當(dāng)前形態(tài)構(gòu)建預(yù)制構(gòu)件的第一立體...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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