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          • 本發(fā)明涉及一種疊片方法、疊片裝置及疊片設(shè)備,疊片時(shí)先將多個(gè)隔膜料帶共同引導(dǎo)至疊片臺(tái),由于相鄰兩個(gè)隔膜料帶之間即可插入一個(gè)極片,故多個(gè)隔膜料帶之間能夠同時(shí)插入多個(gè)極片。在帶動(dòng)多個(gè)隔膜料帶在疊片臺(tái)上Z形鋪設(shè)的過程中,多個(gè)隔膜料帶每彎折一次便在相...
          • 本發(fā)明屬于電池領(lǐng)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
          • 本申請(qǐng)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(yùn)行方法,該系統(tǒng)包括陽(yáng)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(dòng)燃燒器、蒸汽發(fā)生器、重整器、燃料預(yù)熱器、風(fēng)機(jī)、空氣預(yù)熱器、冷凝器、水泵、第一截止閥、第二截止閥、...
          • 本申請(qǐng)涉及一種固體氧化物燃料電池發(fā)電系統(tǒng)及其運(yùn)行方法,包括SOFC電堆模組、第一催化部分氧化反應(yīng)器、第二催化部分氧化反應(yīng)器、催化燃燒器、循環(huán)風(fēng)機(jī)、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(fēng)機(jī)、空氣換熱器、第一電控閥、...
          • 本發(fā)明涉及半導(dǎo)體技術(shù)領(lǐng)域,具體而言,涉及一種半導(dǎo)體工藝設(shè)備;該半導(dǎo)體工藝設(shè)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(gè)沿第一方向間隔設(shè)置的晶圓承載部,鼓泡裝置包括多個(gè)沿預(yù)設(shè)軌跡平行間隔設(shè)置的第一鼓泡管道,預(yù)設(shè)軌跡為開口朝上的凹...
          • 本發(fā)明涉及半導(dǎo)體刻蝕技術(shù)領(lǐng)域,具體而言,涉及一種半導(dǎo)體膜層的刻蝕方法及半導(dǎo)體工藝設(shè)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(duì)附著于深槽結(jié)構(gòu)的表層及內(nèi)壁上部的目標(biāo)膜層進(jìn)行刻蝕;沉積步,在深槽結(jié)構(gòu)的表層氧化...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)因素的疾病空間分布分析方法以及裝置,通過構(gòu)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(xì)空間尺度上評(píng)估環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)疾病發(fā)病率空間分布的影響,細(xì)節(jié)方面考慮了環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)因素的時(shí)空異質(zhì)性對(duì)疾病空間分布的影響...
          • 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(shí)時(shí)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(dāng)用戶按摩前已出現(xiàn)過敏癥狀時(shí),將采集的第一時(shí)刻的多模態(tài)數(shù)據(jù)輸出為第一多模態(tài)數(shù)據(jù);當(dāng)用戶按摩前沒有出現(xiàn)過敏癥狀時(shí),基于交感...
          • 本發(fā)明涉及鉛鋅礦床資源勘查技術(shù)領(lǐng)域,且公開了一種利用機(jī)器學(xué)習(xí)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?cái)?shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)集,使用基于Tree?structured Parzen Estimator優(yōu)化...
          • 本發(fā)明提供一種基于集成學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)水稻中鎘和砷含量的方法和系統(tǒng),包括:將影響因素和對(duì)應(yīng)的rCd和rAs含量數(shù)據(jù)輸入并訓(xùn)練集成EL模型的第一基模型,得到第一預(yù)測(cè)結(jié)果,計(jì)算并排序各個(gè)影響因素的第一重要性量化數(shù)據(jù);對(duì)各個(gè)影響因素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán),將加權(quán)后...
          • 本發(fā)明公開了基于衛(wèi)星遙感與環(huán)境DNA測(cè)序的生物多樣性調(diào)查監(jiān)測(cè)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(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,并與公共基因數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì),獲得物種分布數(shù)據(jù);步驟S3,對(duì)生境遙感數(shù)據(jù)與環(huán)境DNA數(shù)據(jù)進(jìn)行...
          • 本發(fā)明提供了一種基于交通狀態(tài)統(tǒng)計(jì)的道路降噪控制方法及系統(tǒng),涉及道路降噪控制領(lǐng)域,方法包括:采集目標(biāo)道路的實(shí)時(shí)交通狀態(tài)和實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)交通狀態(tài),通過交通狀態(tài)預(yù)測(cè)器,預(yù)測(cè)獲取未來時(shí)段的目標(biāo)道路的預(yù)測(cè)交通狀態(tài);通過噪聲特征模擬通道,根據(jù)預(yù)測(cè)交通狀態(tài)分析...
          • 本申請(qǐng)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(biāo)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(qiáng)度、環(huán)境溫度狀態(tài)、區(qū)...
          • 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(xué)生的原始信息圖像,基于圖像分塊機(jī)制將原始信息圖像拆分為若干個(gè)原始像素塊;構(gòu)建多維噪聲模型,從多維噪聲模型中提取對(duì)應(yīng)的噪聲數(shù)據(jù)并注入對(duì)應(yīng)的原始像素塊中;對(duì)注入后的原始像素塊進(jìn)行重新融合,并...
          • 本發(fā)明涉及一種基于圖像識(shí)別批改答題內(nèi)容的方法及系統(tǒng),屬于圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。其中,該方法包括:獲取答題內(nèi)容圖像,通過預(yù)處理答題內(nèi)容圖像得到答題內(nèi)容基準(zhǔn)圖像;通過級(jí)聯(lián)識(shí)別架構(gòu)識(shí)別答題內(nèi)容基準(zhǔn)圖像提取待批改內(nèi)容;獲取標(biāo)準(zhǔn)答案,通過語(yǔ)義相似度模型計(jì)...
          • 本發(fā)明提供了一種基于YOLOv8模型的餐食識(shí)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(shí)時(shí)檢測(cè)圖像中的食物、識(shí)別食物類別,結(jié)合食物的烹飪方式和分量信息,動(dòng)態(tài)計(jì)算卡路里含量,實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確識(shí)別餐食場(chǎng)景食物和高效估算卡路里的功...
          • 融合局部密度與幾何特征的桿狀物識(shí)別方法,包括以下步驟:對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;針對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分布密度不同制定不同的分割條件,對(duì)點(diǎn)云簇進(jìn)行自適應(yīng)的區(qū)域生長(zhǎng)分割;對(duì)分割好的點(diǎn)云簇進(jìn)行性狀約束,以識(shí)別其中的桿狀物目標(biāo);對(duì)相似的點(diǎn)云簇進(jìn)行分布密度數(shù)據(jù)...
          • 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(shí)別方法,涉及目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括:搭建可視化的用于鉛基堆SGTR事故模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái),采集事故模擬實(shí)驗(yàn)中的氣泡圖像并進(jìn)行預(yù)處理;構(gòu)建鉛基堆SGTR事故模擬實(shí)驗(yàn)氣泡圖像數(shù)據(jù)集;在傳統(tǒng)yolo...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于自適應(yīng)步長(zhǎng)切片策略的遙感訓(xùn)練樣本自動(dòng)生成方法,涉及遙感影像處理領(lǐng)域,方法包括:獲取多源遙感數(shù)據(jù)并進(jìn)行融合,得到融合影像;獲取地物標(biāo)簽數(shù)據(jù)并進(jìn)行柵格化處理,將地物標(biāo)簽數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為與所述融合影像對(duì)齊的標(biāo)簽柵格影像,得到融合影像...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的浮游生物智能化檢測(cè)方法,包括獲取浮游生物的圖像,輸入至訓(xùn)練好的檢測(cè)模型,得到圖像中浮游生物的位置和類別。本基于深度學(xué)習(xí)的浮游生物智能化檢測(cè)方法通過對(duì)比學(xué)習(xí)模塊和重建圖像模塊相結(jié)合,通過多模態(tài)特征融合增強(qiáng)模型表征...
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