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								      本發(fā)明公開了一種CCS集成組件及電池包模組，涉及儲能電池設計領域，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個或4N+3個電芯，其中N≥1，電芯上設有正極和負極，且相鄰兩電芯的正極和負極朝向相反；銅排組件，銅排組件包括兩個...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請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氣口連接。增壓水泵，用于獲取液態(tài)水，對液態(tài)水進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...
								
            
							
            
							
						
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								      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)領域，縱向多聯(lián)極板包括極板體，極板體設有總活性區(qū)、兩個總管口區(qū)，總活性區(qū)包括沿縱向依次相連的N個子活性區(qū)，總管口區(qū)包括沿縱向依次交替間隔排列設置的氣口和液口；在每個總管口區(qū)中，氣口的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種氣體擴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釜中進行水熱反應，在惰性氣體氛圍下煅燒，得到產(chǎn)物，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電池領域，具體涉及一種負極片及其制備方法和鋰離子電池，負極片包括集流體以及設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)領域，具體涉及一種基于系統(tǒng)級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行焊接；S2、清洗處理：對焊接后的基板進行污染物清除；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)明公開了一種基于毫米波雷達的人體呼吸微動特征時空聯(lián)合提取方法，屬于生物醫(yī)學工程技術(shù)領域，旨在解決現(xiàn)有呼吸體征提取方法難以全面和真實反映人體呼吸微動狀態(tài)的問題。該方法利用毫米波雷達系統(tǒng)獲取人體完整呼吸周期中胸腹腔表面各散射點的雷達4D微動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI算法的心理健康引導數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取待引導用戶的用戶語音數(shù)據(jù)和用戶參數(shù)；根據(jù)所述用戶參數(shù)，確定對應的引導策略預測模型；基于預設的語音情緒分析算法，根據(jù)所述用戶語音數(shù)據(jù)，確定對應的用戶情緒特征和語音文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種診斷信息驅(qū)動的多模態(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，用于對電子病歷數(shù)據(jù)進行特征提取；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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于介電常數(shù)對水泥漿體長期徐變進行預測的方法，找到了介電常數(shù)實部和水泥漿體長期徐變模量之間的關系，先測量介電常數(shù)實部和徐變模量，擬合構(gòu)建出對應的函數(shù)關系式，并對構(gòu)建的函數(shù)式進行驗證，驗證準確性后，將其應用于水泥漿體長期徐變預...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于介電常數(shù)預測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)實部和水泥漿體彈性模量之間的關系，并以此建立函數(shù)式，在驗證了函數(shù)式準確后，依照函數(shù)式對水泥漿體的彈性模量進行預測，可以得到更長齡期的水泥漿體的精確彈...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種存儲器，包括由多個OTP單元組成的存儲陣列。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管的漏極。存儲管的源極作為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器陣列結(jié)構(gòu)的操作方法，該存儲器操作方式基于分柵型SONOS結(jié)構(gòu)，一個存儲單元由一個選擇管和兩個置于選擇管兩側(cè)的存儲管構(gòu)成，兩側(cè)存儲管柵極可以共接，作為一個存儲管使用，也可以兩個存儲管分別存儲數(shù)據(jù)，增加存儲密度。寫入數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種軌道車實訓模擬方法和裝置，涉及軌道車技術(shù)領域。方法包括：響應于第一用戶針對軌道車的模擬實訓請求，展示模擬實訓請求對應的實訓場景配置界面；響應于第一用戶對實訓場景配置界面的配置操作，配置第一用戶針對軌道車的實訓場景數(shù)據(jù)和實訓功能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于擴散模型的跌倒風險預警算法,利用無接觸式動作捕捉設備捕捉人體步態(tài)數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù)集，將形成的訓練數(shù)據(jù)集輸入算法模型進行訓練；所述算法模型包括人體步態(tài)預測子算法和跌倒風險判斷預警子算法。本發(fā)明提出基于擴散模型的跌倒風險預警算法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于深度學習的田間麥穗檢測方法，屬于農(nóng)業(yè)信息技術(shù)領域，該基于深度學習的田間麥穗檢測方法包括：采集田間麥穗圖像、劃分為訓練集、驗證集和測試集、標注、數(shù)據(jù)預處理與增強、訓練、驗證和測試麥穗目標檢測模型等步驟；麥穗目標檢測模型為基于T...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種用于圖像描述任務的視覺語言建模系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)利用視覺語言模型針對輸入圖像進行描述文本生成，包括：視覺編碼器和文本編碼器分別連接至視覺特征提取模塊和文本特征提取模塊，視覺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)明公開了一種預制構(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)領域，基于三維點云數(shù)據(jù)和預制構(gòu)件的型號確定預制構(gòu)件的當前形態(tài)；采集多個不同方向的拍攝圖像，基于多個不同方向的拍攝圖像和預制構(gòu)件的當前形態(tài)構(gòu)建預制構(gòu)件的第一立體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種擺位及尺度自適應的危及器官分割方法，包括以下步驟：步驟一、將待分割的CT影像輸入至采用編碼器?解碼器架構(gòu)的3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡；步驟二、在所述編碼器的每一階段，通過多尺度卷積模塊和局部通道注意力模塊提取融合各通道的深層次特征信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于稀疏注意力和雙交叉注意力的輸電線路缺陷檢測系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)包括輸電線路缺陷語義生成模型，輸電線路缺陷語義生成模型內(nèi)設置有視覺提取模塊、文本提取模塊、視覺文本融合模塊和語義生成模塊，該方法包括：收集輸電線路圖像并進行預處理...
								
            
							
            
							
						
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