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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N均流裝置、均流控制方法及電子設(shè)備，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，所述均流裝置包括：均流模塊，與供電電源和用電組件分別連接，均流模塊包括至少兩個(gè)目標(biāo)傳輸通道，均流模塊用于基于供電電源的輸入電流為各個(gè)目標(biāo)傳輸通道分配對(duì)應(yīng)的通道傳輸電流，每...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及配電柜技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種具有動(dòng)態(tài)無功補(bǔ)償系統(tǒng)的智能配電柜，解決了現(xiàn)有的動(dòng)態(tài)無功補(bǔ)償系統(tǒng)散熱效果不好的問題，其包括柜體，柜體內(nèi)部的一側(cè)設(shè)置有豎分隔架，豎分隔架與柜體之間形成電容器無功補(bǔ)償安裝室、動(dòng)態(tài)無功補(bǔ)償安裝室和中間散熱室，電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于海上和陸上風(fēng)電機(jī)組的冷卻散熱、輸變電、防污防腐及在潔凈環(huán)境運(yùn)行技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種風(fēng)電機(jī)組塔筒變電站、冷卻散熱方法及冷卻散熱系統(tǒng)，所述變電站為模塊化、超薄化的預(yù)裝結(jié)構(gòu)，將所述變電站的各模塊通過塔筒門送進(jìn)塔筒后，在封閉、潔凈的塔筒...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種超寬帶漸變線功分器及其設(shè)計(jì)方法，該設(shè)計(jì)方法包括以下步驟：獲取漸變線功分器的設(shè)計(jì)要求，選取漸變線實(shí)現(xiàn)傳輸；對(duì)漸變線進(jìn)行建模，并計(jì)算線寬；計(jì)算奇偶模阻抗序列；基于漸變線隔離電阻公式確定關(guān)于漸變線位置的隔離電阻序列，將其區(qū)域化分成隔...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高密度雙面精細(xì)布線扇出型芯片封裝結(jié)構(gòu)及方法；封裝結(jié)構(gòu)包括：硅片，硅片上制作有硅通孔，硅通孔內(nèi)填充有導(dǎo)電柱，硅片背面刻蝕有凹槽；介電層，其設(shè)置在硅片正面；第一重布線層，其堆疊設(shè)置在介電層上，第一重布線上覆蓋有第一鈍化層；至少一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種導(dǎo)孔及其圖形修正方法，屬于半導(dǎo)體領(lǐng)域。該導(dǎo)孔圖形修正方法包括提供初始圖形，所述初始圖形包括金屬層和導(dǎo)孔層，篩選位于孤立區(qū)的導(dǎo)孔圖形作為待修正導(dǎo)孔圖形；將所述待修正導(dǎo)孔圖形做放大處理，獲取子圖形；將所述子圖形進(jìn)行修正，獲取修正...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實(shí)施例公開了一種外延層的形成方法以及外延晶圓，外延層的形成方法可以包括：在襯底上進(jìn)行生長(zhǎng)工藝形成生長(zhǎng)層，以使得襯底中的部分摻雜劑擴(kuò)散至生長(zhǎng)層；對(duì)生長(zhǎng)層進(jìn)行刻蝕工藝，以將生長(zhǎng)層完全刻蝕以消除部分摻雜劑；在完成刻蝕后，在襯底上進(jìn)行外延工藝...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種下咽癌誘導(dǎo)化療預(yù)后預(yù)測(cè)及治療方案的處理方法和裝置及介質(zhì)，可應(yīng)用于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)通過獲取包括第一CT圖像、第一臨床文本信息、歷史初治療的下咽癌患者所選擇的第一誘導(dǎo)化療方案以及總生存期的多個(gè)歷史初治療的下咽癌患者在誘...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大模型的兒童肥胖代謝智能管理系統(tǒng)和方法，涉及肥胖智能管理技術(shù)領(lǐng)域，系統(tǒng)包括模型訓(xùn)練模塊和個(gè)性化管理建議生成模塊；模型訓(xùn)練模塊用于：基于兒童肥胖關(guān)聯(lián)的醫(yī)療數(shù)據(jù)和知識(shí)，對(duì)預(yù)設(shè)大語(yǔ)言模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到兒童肥胖智能管理建議生成模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的木質(zhì)纖維素生物質(zhì)葡萄糖生產(chǎn)預(yù)測(cè)方法，旨在提高葡萄糖得率并優(yōu)化生物質(zhì)轉(zhuǎn)化工藝。該方法采用多層感知機(jī)、支持向量回歸、隨機(jī)森林、梯度提升決策樹和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)模型，對(duì)經(jīng)不同預(yù)處理方式處理的LCB葡萄糖得率進(jìn)行預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N面向AI GC大模型應(yīng)用的古典音樂語(yǔ)義提取方法，包括：針對(duì)第一特征集，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取局部時(shí)頻模式，生成包含音符和和弦相關(guān)性的第二特征集；針對(duì)第四特征集，采用變分自編碼器解耦情感和結(jié)構(gòu)語(yǔ)義，生成獨(dú)立的第五特征集；從第六特征...
								
            
							
            
							
						
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								      一種駕駛控制方法及相關(guān)產(chǎn)品。本申請(qǐng)中，駕駛控制裝置可基于輸入數(shù)據(jù)確定收費(fèi)站的站面區(qū)域的環(huán)境元素的信息并基于所述收費(fèi)站的站面區(qū)域的環(huán)境元素的信息控制第一車輛行駛，輸入數(shù)據(jù)包括來自服務(wù)器的收費(fèi)站的構(gòu)圖數(shù)據(jù)和/或?qū)Φ谝卉囕v的周圍環(huán)境的感知信息。通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智慧交通技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種車路協(xié)同下基于車輛路徑預(yù)測(cè)的交通信號(hào)燈控制方法，包括：實(shí)時(shí)采集指定路口前設(shè)定距離范圍內(nèi)的每一車輛的行駛路徑數(shù)據(jù)；基于所采集的車輛的行駛路徑數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)設(shè)定未來時(shí)間段內(nèi)，指定路口各信號(hào)相位的交通流量；所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施例提供一種圖簽信息識(shí)別方法，該方法包括：獲取圖紙的圖簽范圍；基于圖紙的圖框與圖簽范圍，確定第一閉合路徑列表；基于文本圖元列表中的文本圖元的圖元范圍以及第一閉合路徑列表中的第一閉合路徑，確定圖簽字段的所屬閉合路徑；基于所屬閉合路徑...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的一種基于深度學(xué)習(xí)的木皮顏色自動(dòng)分選方法，包括如下步驟：(1)采集不同顏色的木皮圖像數(shù)據(jù)集，將處理后的數(shù)據(jù)集以8：2的比例劃分，作為模型的訓(xùn)練集和測(cè)試集；(2)使用多種圖像預(yù)處理方法進(jìn)行圖像預(yù)處理；(3)對(duì)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行模型選擇分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于雙重孿生網(wǎng)絡(luò)的晶圓缺陷檢測(cè)方法，通過雙重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)晶圓表面的無缺陷晶圓圖像和有缺陷晶圓圖像進(jìn)行訓(xùn)練和特征提取，能夠獲取更多的特征信息，提高基于深度學(xué)習(xí)的晶圓模間檢測(cè)的能力。具體步驟包括：相機(jī)采集待檢測(cè)晶圓圖像，并對(duì)采集的圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于熔池圖像的焊縫跟蹤方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，本發(fā)明的基于熔池圖像的焊縫跟蹤方法先實(shí)時(shí)采集熔池圖像并對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理，將熔池圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，再基于預(yù)處理后的熔池圖像自動(dòng)識(shí)別出熔池質(zhì)心位置，然后基于預(yù)處理后的熔池圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于肺復(fù)張?jiān)u估領(lǐng)域，針對(duì)臨床醫(yī)生無法精確評(píng)估區(qū)域肺復(fù)張的問題，提出了一種基于EIT的局部肺復(fù)張?jiān)u估方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取患者肺部的EIT圖像；將EIT圖像劃分多個(gè)不同的感興趣區(qū)域；逐步增加PEEP水平，計(jì)算不同PEEP水平下的區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種三維點(diǎn)云分割方法及系統(tǒng)。通過混合聚合策略對(duì)原始三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行特征聚合，提升了局部細(xì)節(jié)描述能力，從而適應(yīng)不同局部場(chǎng)景的特征差異，并利用點(diǎn)云的相對(duì)坐標(biāo)信息及幾何特性，動(dòng)態(tài)生成多尺度位置偏置，增強(qiáng)Transformer對(duì)空間關(guān)系...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于直升機(jī)裝備價(jià)格領(lǐng)域，提出了一種多系統(tǒng)集成試驗(yàn)經(jīng)費(fèi)測(cè)算方法。該方法包括：根據(jù)任務(wù)書，梳理單個(gè)系統(tǒng)驗(yàn)證試驗(yàn)的單項(xiàng)操作，測(cè)算單個(gè)系統(tǒng)驗(yàn)證試驗(yàn)的經(jīng)費(fèi)需求，梳理多系統(tǒng)集成驗(yàn)證試驗(yàn)的任務(wù)清單；計(jì)算單個(gè)系統(tǒng)驗(yàn)證試驗(yàn)中單項(xiàng)操作的試驗(yàn)經(jīng)費(fèi)；對(duì)多系統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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