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          • 本發(fā)明涉及電池儲能技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種適應(yīng)海上運輸環(huán)境的抗沖擊電池儲能系統(tǒng),該適應(yīng)海上運輸環(huán)境的抗沖擊電池儲能系統(tǒng),包括多個電池儲能裝置和支撐臺,所述電池儲能裝置包括儲能箱,所述儲能箱內(nèi)部設(shè)置有多個電池模塊。通過在支撐臺上設(shè)置多個用于緩沖...
          • 本申請公開了一種擴撐結(jié)構(gòu)的硫酸鹽系鈉電正極材料及其制備方法和鈉離子電池,所述硫酸鹽系鈉電正極材料的通式為:Na6?xLxFe5?yMy(SO4...
          • 本發(fā)明屬于電池技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種極片、制備方法以及電池。所公開的極片包括:集流體、第一活性物質(zhì)層、第二活性物質(zhì)層和保護層;第一活性物質(zhì)層設(shè)置在集流體的至少一個表面,第一活性物質(zhì)層包括第一活性物質(zhì);第二活性物質(zhì)層設(shè)置在第一活性物質(zhì)層的遠(yuǎn)離...
          • 本發(fā)明提出了一種基于RNN和Materials Proiect的電池材料比能量和比容量預(yù)測方法,包括:步驟1、從Materials Project數(shù)據(jù)庫中收集電池材料的相關(guān)數(shù)據(jù),包括:材料的化學(xué)成分、晶體結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、物理性質(zhì)數(shù)據(jù);物理性質(zhì)數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開一種可解釋性機器學(xué)習(xí)基因組預(yù)測方法及裝置,屬于生物育種、生物信息與機器學(xué)習(xí)結(jié)合技術(shù)領(lǐng)域,利用先進的機器學(xué)習(xí)算法,結(jié)合生物學(xué)先驗信息進行參數(shù)優(yōu)化,通過處理多源數(shù)據(jù)(基因組、轉(zhuǎn)錄組、表觀遺傳數(shù)據(jù))、動態(tài)特征工程(PCA與PHATE降維...
          • 本發(fā)明提供一種虛擬仿真醫(yī)院教學(xué)系統(tǒng),屬于虛擬仿真教學(xué)技術(shù)領(lǐng)域,包括全息醫(yī)學(xué)虛擬實訓(xùn)系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)綜合在線虛擬仿真教學(xué)系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)訓(xùn)練系統(tǒng)、中心服務(wù)器、臨床醫(yī)學(xué)模擬單元、急救技能模擬單元、檢驗操作模擬單元和康復(fù)模擬單元,全息醫(yī)學(xué)虛擬實訓(xùn)系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)綜...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)人工智能模型的老人摔倒報警系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)采集模塊、多模態(tài)融合模塊、人工智能分析模塊、報警模塊和后臺管理系統(tǒng)。數(shù)據(jù)采集模塊采集老人的視頻圖像數(shù)據(jù)、可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù);多模態(tài)融合模塊對不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進行融合處理,...
          • 提供一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像目標(biāo)模板提取方法,該方法包括:獲取指定目標(biāo)的圖像并預(yù)處理,獲得標(biāo)準(zhǔn)化的圖像數(shù)據(jù)集;對圖像數(shù)據(jù)集完成目標(biāo)類型及模板區(qū)域標(biāo)注,形成標(biāo)注數(shù)據(jù)集;對圖像數(shù)據(jù)集及標(biāo)注數(shù)據(jù)集進行劃分,得到訓(xùn)練集、驗證集和測試集;基于訓(xùn)練集、驗...
          • 危險駕駛場景下快速融合網(wǎng)絡(luò)駕駛員注意力預(yù)測方法,包括如下步驟:步驟一:對交通事故視頻集下的RGB集逐幀分割為具有不同語義特征的語義圖像,提取其時空特征和語義特征;步驟二:利用注意力策略將步驟一中提取圖像的時空特征與語義上下文特征融合在一起;...
          • 本申請實施例公開了一種目標(biāo)區(qū)域的子流域劃分方法及相關(guān)設(shè)備,根據(jù)預(yù)設(shè)地形敏感系數(shù)、預(yù)設(shè)河道高程約束權(quán)重和預(yù)設(shè)動態(tài)河道基準(zhǔn)高程將目標(biāo)區(qū)域的高程模型數(shù)據(jù)和多光譜遙感影像進行融合,使得融合數(shù)據(jù)能夠有效的體現(xiàn)出目標(biāo)區(qū)域的地形結(jié)構(gòu)特征;將歷史氣象柵格數(shù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于特征融合的機器人環(huán)境感知方法及相關(guān)裝置,涉及機器視覺技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:對激光點云數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)進行濾波處理;對該激光點云數(shù)據(jù)進行分割聚類,獲得分割聚類點云數(shù)據(jù)以結(jié)合圖優(yōu)化構(gòu)建二維柵格地圖;基于顏色空間轉(zhuǎn)換對該圖像數(shù)...
          • 本發(fā)明提供了一種基于數(shù)據(jù)增廣的SAR圖像目標(biāo)檢測方法及裝置,其方法包括以下步驟:調(diào)整待測試的SAR圖像大小并進行歸一化處理;將經(jīng)過歸一化處理后的所述待測試的SAR圖像大小輸入到目標(biāo)檢測模型,得到預(yù)測的邊界框、類別概率和置信度;通過該方法及裝...
          • 本發(fā)明公開了一種施工圖內(nèi)容調(diào)節(jié)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì),方法包括繪制施工管線圖,將施工圖繪制程序與無人機設(shè)備相連接;建立地面控制站,將實時施工圖傳輸至地面控制站;將地面控制站與若干個無人機進行無線通訊;基于施工管線圖投影不同顏色射線,并對...
          • 本發(fā)明涉及圖像增強技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種利用數(shù)字病理的肺癌亞型分類識別方法及系統(tǒng)。首先,通過圖像分割獲取細(xì)胞連通域及子分割區(qū)域,并基于細(xì)胞連通域的形狀以及子分割區(qū)域的數(shù)量量化細(xì)胞聚集程度。分析細(xì)胞邊緣線的灰度分布和變化波動,評估邊緣線的異常...
          • 本發(fā)明屬于焊縫缺陷圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于ResNet?CGAN的多層多道焊縫特征識別方法及系統(tǒng),包括:采集多層多道焊接的圖像數(shù)據(jù);將圖像數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的融合殘差網(wǎng)絡(luò)與條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)的模型中,模型包括生成器網(wǎng)絡(luò)和判別器網(wǎng)絡(luò);生...
          • 本發(fā)明公開了一種電子產(chǎn)品的售后服務(wù)方法及系統(tǒng),涉及電子設(shè)備售后服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域,包括管理中心,所述管理中心連接有產(chǎn)品采集模塊、需求處理模塊、服務(wù)分析模塊以及流程優(yōu)化模塊;對售后需求數(shù)據(jù)進行詞條轉(zhuǎn)換,獲得售后詞條向量,對售后詞條向量進行特征變動,...
          • 本申請?zhí)岢鲆环N基于礦用智能頭盔的調(diào)度系統(tǒng)、方法及電子設(shè)備,其中該系統(tǒng)包括:多個礦用智能頭盔、調(diào)度中心和通信控制模塊;調(diào)度中心,用于在基于多個礦用智能頭盔之中至少一個礦用智能頭盔確定觸發(fā)至少一個緊急避險事件時,分別根據(jù)至少一個礦用智能頭盔各自...
          • 本發(fā)明公開了一種用于中厚板板面標(biāo)識代碼快速識別管控方法,具體為:(1)每塊中厚板板面上設(shè)有鋼板號信息,跟蹤模塊確定中厚板板面上鋼板號位置,數(shù)據(jù)處理模塊獲取鋼板號信息進行分析,判斷鋼板尾號,鋼板號末兩位;(2)當(dāng)鋼板尾號為01時,即為頭板,精...
          • 本發(fā)明公開了一種水輪機耦合風(fēng)機系統(tǒng)的工況預(yù)測方法,屬于水力機械技術(shù)領(lǐng)域。該方法用于解決水輪機耦合風(fēng)機系統(tǒng)運行時工況參數(shù)預(yù)測困難的問題。其技術(shù)方案包括:首先根據(jù)風(fēng)機額定參數(shù)和可利用的水頭流量,估算能量平衡并確定水輪機比轉(zhuǎn)速;獲取水輪機的單位出...
          • 本申請實施例提供了一種時序數(shù)據(jù)異常檢測方法和裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取時序數(shù)據(jù)標(biāo)注樣本集;基于時序數(shù)據(jù)標(biāo)注樣本集對初始異常檢測模型進行模型訓(xùn)練,得到目標(biāo)異常檢測模型;對時序數(shù)據(jù)標(biāo)注樣本集進行波動區(qū)間預(yù)測...
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