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								      本發(fā)明公開了一種反射終端結構和反射型模擬移相器，屬于無線通信技術領域，所述反射終端結構包括：第一反射單元和第二反射單元；第一反射單元包括：第一端口，負載傳輸線Z1?1，高阻抗傳輸線Z2?1、Z
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及光伏技術領域，涉及一種光伏控制系統(tǒng)，包括驅動單元、第一光伏充電單元、第二光伏充電單元、電池和放電控制單元，第一光伏充電單元、第二光伏充電單元并聯(lián)后連接電池，放電控制單元包括第一至第七MOS管和第一電感，第一MOS管與第二MOS管并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風光混合發(fā)電技術領域，公開了基于時序分析的風光互補儲能電站智能調(diào)度方法及裝置，該方法包括：基于風光互補儲能電站的運行狀態(tài)判斷目標風光互補儲能電站是否處于自由發(fā)電模式；若目標風光互補儲能電站處于自由發(fā)電模式，則采集多個周期窗口內(nèi)的風...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于動態(tài)網(wǎng)絡拓撲重構的智能電網(wǎng)優(yōu)化控制方法，過程包括：建立混合整數(shù)線性規(guī)劃優(yōu)化模型；篩選合環(huán)裝置的最優(yōu)部署位置；實時采集實際電網(wǎng)數(shù)據(jù)，計算各電網(wǎng)節(jié)點凈負荷波動范圍，評估電網(wǎng)線路靈活性供需狀態(tài)，若電網(wǎng)線路靈活性需求超過供應或潮流...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種電磁式合環(huán)裝置的自適應差動保護方法，包括：獲取電磁式合環(huán)裝置等效模型，構建電磁式合環(huán)裝置輸入側各相的電平衡方程，并計算相應的電平衡差動電流；構建電磁式合環(huán)裝置內(nèi)部各相變壓器二次側電平衡方程，獲取二次側電平衡差動電流；根據(jù)電磁式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及移動通信天線技術領域，且公開了一種5G網(wǎng)絡全域覆蓋天線，包括天線結構組件，所述天線結構組件具體包括有天線防護外罩，所述天線防護外罩內(nèi)設有氣流腔室，且通過氣流腔室一體形成有天線內(nèi)腔體，所述天線防護外罩、天線內(nèi)腔體的底部一體設有天線底...
								
            
							
            
							
						
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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(zhì)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。
								
            
							
            
							
						
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								      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(nèi)通過機械壓力將混合粉體壓制為片狀。將壓片得...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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)；...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N地質(zhì)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...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于病變感知的多粒度白內(nèi)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(nèi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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