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								      本發(fā)明實(shí)施例涉及車輛開(kāi)發(fā)和人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種開(kāi)發(fā)需求處理方法、裝置及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：通過(guò)協(xié)同平臺(tái)獲取內(nèi)部組織機(jī)構(gòu)提出車輛的策劃需求數(shù)據(jù)，以及所述策劃需求數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的工程可行方案；基于社交平臺(tái)上的多媒體數(shù)據(jù)，確定與預(yù)設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種燃煤采購(gòu)成本評(píng)價(jià)方法和系統(tǒng)，包括機(jī)組發(fā)電量預(yù)測(cè)模塊、燃用煤種典型數(shù)據(jù)庫(kù)模塊、煤種摻配計(jì)算模塊、預(yù)測(cè)分析模塊、煤種摻配評(píng)價(jià)模塊和采購(gòu)制定模塊。本發(fā)明通過(guò)機(jī)組發(fā)電量預(yù)測(cè)、煤炭市場(chǎng)價(jià)格分析，基于煤種摻配智能評(píng)價(jià)系統(tǒng)配煤摻燒評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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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(cè)系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)包括輸電線路缺陷語(yǔ)義生成模型，輸電線路缺陷語(yǔ)義生成模型內(nèi)設(shè)置有視覺(jué)提取模塊、文本提取模塊、視覺(jué)文本融合模塊和語(yǔ)義生成模塊，該方法包括：收集輸電線路圖像并進(jìn)行預(yù)處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種擺位及尺度自適應(yīng)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(luò)；步驟二、在所述編碼器的每一階段，通過(guò)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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								      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...
								
            
							
            
							
						
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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。寫入數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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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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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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