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          • 本發(fā)明提供一種電解液、電池、電池組和用電設備,該電解液包括溶劑、電解質鹽和浸潤添加劑,其中浸潤添加劑具有特殊的結構,可以使電極具有較高電解液浸潤性,有效提升電池的低溫性能、倍率性能和循環(huán)性能。
          • 本發(fā)明公開了一種用于金屬空氣電池的金屬電極及其制備方法,采用機械壓片的方法,將氧化鎳和((Fe2O3或Fe3O4或Fe)或Fe3O4或Fe)混合后在模具內通過機械壓力將混合粉體壓制為片狀。將壓片得...
          • 本申請公開一種襯底的刻蝕方法和半導體工藝設備,屬于半導體加工技術領域,包括提供待刻蝕結構,待刻蝕結構包括襯底和依次形成于襯底上的轉移層和圖案化芯軸層;在圖案化芯軸層的各芯軸兩側形成側墻;去除圖案化芯軸層;以側墻為掩膜,對轉移層進行刻蝕以得到...
          • 本發(fā)明涉及電感器線圈制備的技術領域,它涉及一種線圈繞線剝漆點焊一體機及其控制系統(tǒng),包括機架、供線機構、剝線機構、繞線機構、點焊機構、回料機構、脫模機構和裁切機構,供線機構包括放卷機、拉線機及張力閉環(huán)控制模塊,剝線機構包括剝線刀具、箱體和刀具...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多特征融合的妊娠糖尿病早期風險精準預測方法,涉及妊娠糖尿病風險預測技術領域;為了提高風險預測效率;包括以下步驟:通過多中心電子健康記錄(EHR)收集妊娠早期(孕周8–16周)的臨床數(shù)據(jù),按預設排除標準清洗數(shù)據(jù)后劃分為訓練...
          • 本發(fā)明公開了一種智慧取餐系統(tǒng)。其中,智慧取餐系統(tǒng)應用于行動遲緩用戶,智慧取餐系統(tǒng)包括:餐盤識別模塊、人機交互模塊、智能取餐執(zhí)行模塊和用餐分析模塊,餐盤識別模塊用于識別餐盤身份并關聯(lián)取餐用戶信息;人機交互模塊用于接收用戶取菜指示,并生成取菜指...
          • 本發(fā)明提供了一種基于FPGA平臺的集中式多機器人協(xié)同SLAM方法,使用運動相機采集周圍環(huán)境的彩色圖像及IMU數(shù)據(jù);將彩色圖像輸入到單體機器人的FPGA平臺,轉換成灰度圖,進行圖像金字塔縮放、角點檢測和特征描述,并傳輸?shù)絾误w機器人的處理系統(tǒng);...
          • 一種基于多模態(tài)大模型的腦神經(jīng)智能計算平臺,用戶首先發(fā)出指令,多模態(tài)大模型對指令進行需求和反饋解析,然后將解析結果生成JSON格式的數(shù)據(jù),并通過HTTP協(xié)議將這些指令解析后按照功能流程發(fā)送給腦神經(jīng)計算工具;腦神經(jīng)計算工具處理這些指令后把反饋結...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N地質約束自監(jiān)督圖?Transformer礦產(chǎn)預測方法,涉及地球科學技術領域,方法包括:基于Transformer模型和圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡構建圖?Transformer模型;基于獲取的礦產(chǎn)勘查數(shù)據(jù),構建幾何圖并進行隨機掩膜;通過隨...
          • 一種基于病變感知的多粒度白內障分類方法及系統(tǒng),屬于計算機視覺與醫(yī)療圖像分析領域,以裂隙燈圖像作為輸入數(shù)據(jù),采用病灶感知特征提取方法,使模型能夠精準聚焦病變區(qū)域,提高白內障分類的準確性;采用互注意力計算和最大連通區(qū)域搜索算法,篩選出高權重特征...
          • 本發(fā)明公開了一種基于圖同構網(wǎng)絡模型的配電網(wǎng)接線模式識別方法,包括根據(jù)接線模式分析需求,定義子圖生成方法、快速特征規(guī)則及節(jié)點模式類別,通過構造并訓練GIN模型,實現(xiàn)配電網(wǎng)接線模式的分析識別,具體過程包括如下步驟:獲取電網(wǎng)數(shù)據(jù)及簡化子圖提取;基...
          • 本發(fā)明公開了一種基于視覺檢測的智能型貨叉校正方法,涉及視覺檢測技術領域,通過視覺檢測系統(tǒng)采集貨叉的實時圖像,并將實時圖像轉換為灰度圖像矩陣,將所述灰度圖像矩陣與預存的設計圖像矩陣進行逐像素比對,生成差異矩陣,根據(jù)所述差異矩陣,計算貨叉的位姿...
          • 本發(fā)明提供一種樹冠分割方法,屬于遙感圖像樹木參數(shù)信息提取技術領域。包括:采集樹木區(qū)域的RGB圖像和CHM圖像,進行樹冠標注,形成樹冠分割數(shù)據(jù)集,并按比例進行劃分,生成訓練集、驗證集和測試集;構建樹冠分割模型,并進行訓練,優(yōu)化模型參數(shù);獲取目...
          • 本發(fā)明提供一種基于對比學習的單視圖圖像三維建模方法及系統(tǒng),所述方法包括:從單張輸入圖像出發(fā),利用預訓練二維擴散模型結合得分蒸餾采樣生成多視角候選圖像;基于紋理保真度和結構連貫性對候選圖像對進行正負樣本劃分;構建感知對比學習機制,計算圖像間感...
          • 本發(fā)明涉及自動駕駛技術領域,具體是一種多視角感知驅動的自動駕駛測試場景孿生重建方法,包括如下步驟:S1、多視角圖像感知數(shù)據(jù)的采集與預處理,形成統(tǒng)一坐標系下的多視角圖像序列;S2、基于正交三平面結構的空間編碼與建模;S3、基于Transfor...
          • 本發(fā)明提供一種基于圖像處理的鋼結構損傷監(jiān)測方法及系統(tǒng),獲取與識別鋼結構的全局圖像,得到鋼結構的點云模型,以此將鋼結構分為若干局部區(qū)域,便于后續(xù)根據(jù)鋼結構的外形特點進行分區(qū)動態(tài)影像識別;獲取與識別所有局部區(qū)域各自的動態(tài)影像,得到所有局部區(qū)域的...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理領域,尤其涉及一種檔案圖片智能降噪方法,包括,根據(jù)異常占比指數(shù)以及異常分布指數(shù)確定各目標處理圖像的優(yōu)化分析策略為針對目標處理圖像進行輔助特征分析或異常輻射分析;輔助特征分析時,根據(jù)關聯(lián)豐富系數(shù)確定各一類目標處理圖像的特征分...
          • 本發(fā)明涉及物流管理技術領域,尤其涉及一種數(shù)字化物流管理系統(tǒng)及方法。該方法包括以下步驟:采集貨物周圍的多維環(huán)境參數(shù)場數(shù)據(jù)和貨物本體的生化指標變化數(shù)據(jù);根據(jù)預設材料庫基于多維環(huán)境參數(shù)場數(shù)據(jù)以及生化指標變化數(shù)據(jù)構建貨物的滲透系數(shù)矩陣,其中滲透系數(shù)...
          • 本申請公開了一種基于多源驅動因子的CDOM預測方法及相關裝置,涉及水環(huán)境治理技術領域,該方法包括:基于實測CDOM濃度值和與實測CDOM濃度值時空對應的遙感監(jiān)測影像進行訓練得到的訓練好的CDOM反演模型,根據(jù)長序列遙感監(jiān)測影像反演得到的CD...
          • 本發(fā)明提出一種基于電力容量補償?shù)淖詠硭畯S負荷多目標MOEA調度方法,步驟如下:基于電力容量補償?shù)淖詠硭畯S經(jīng)濟調度模型,顯式引入容量補償收益作為調度激勵機制,兼顧運行成本與電力系統(tǒng)收益最大化。基于電力容量補償?shù)淖詠硭畯S低碳調度模型,引入碳排放...
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