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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，按預設排除標準清洗數(shù)據后劃分為訓練...
								
            
							
            
							
						
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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；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，并通過HTTP協(xié)議將這些指令解析后按照功能流程發(fā)送給腦神經計算工具；腦神經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地質約束自監(jiān)督圖?Transformer礦產預測方法，涉及地球科學技術領域，方法包括：基于Transformer模型和圖卷積神經網絡構建圖?Transformer模型；基于獲取的礦產勘查數(shù)據，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，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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖同構網絡模型的配電網接線模式識別方法，包括根據接線模式分析需求，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)配電網接線模式的分析識別，具體過程包括如下步驟：獲取電網數(shù)據及簡化子圖提取；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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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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，根據關聯(lián)豐富系數(shù)確定各一類目標處理圖像的特征分...
								
            
							
            
							
						
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								      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)據和貨物本體的生化指標變化數(shù)據；根據預設材料庫基于多維環(huán)境參數(shù)場數(shù)據以及生化指標變化數(shù)據構建貨物的滲透系數(shù)矩陣，其中滲透系數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      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，根據長序列遙感監(jiān)測影像反演得到的CD...
								
            
							
            
							
						
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								      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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								      本發(fā)明涉及自動駕駛測試領域，具體是一種基于大語言模型的自動駕駛全景測試場景生成系統(tǒng)，主要包括：運動編碼器，用于采用輕量級神經網絡運動編碼器將車輛運動參數(shù)序列編碼為低維潛特征，通過殘差連接注入潛在擴散模型的U?Net網絡；全景適配器，用于采用...
								
            
							
            
							
						
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