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								      本發(fā)明提供的一種磁熱優(yōu)化型鐵芯制造方法，包括材料選擇、漿料配置、標(biāo)準(zhǔn)件測(cè)試、磁熱仿真優(yōu)化、復(fù)合增材制造、后處理工藝以及測(cè)試與誤差分析，通過選擇滿足電路需求的鐵芯軟磁材料、燒結(jié)助劑、粘結(jié)劑、分散劑、結(jié)構(gòu)改良劑，通過球磨機(jī)球磨細(xì)化粉末，混入粘結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種變壓器外殼內(nèi)部的浸油裝置，包括架體，以及設(shè)置于架體的油箱、注油機(jī)構(gòu)和驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)，油箱用于儲(chǔ)存油液；架體的其中一側(cè)為作業(yè)空間，驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)位于架體面向作業(yè)空間的一側(cè)，驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)用于將架體外側(cè)的變壓器外殼移動(dòng)至作業(yè)空間內(nèi)；注油機(jī)構(gòu)連通油箱...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明申請(qǐng)公開了電纜編織控制方法、控制系統(tǒng)、介質(zhì)，屬于電纜編織機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，電纜編織控制方法包括：步驟S100：獲取待生產(chǎn)電纜訂單號(hào)，查詢待生產(chǎn)電纜工藝參數(shù)，待生產(chǎn)電纜工藝參數(shù)包括：電纜編織絲中單絲的根數(shù)和直徑、編織密度、編織機(jī)錠數(shù)；步驟S2...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N量化病例復(fù)雜度和疑難程度的方法，所述方法包括以下步驟：采集樣本數(shù)據(jù)，對(duì)所述樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以提取有效的病案數(shù)據(jù)；對(duì)所述病案數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)模化處理，識(shí)別病案數(shù)據(jù)中的疾病模式和趨勢(shì)；基于所述疾病模式和趨勢(shì)，將病案數(shù)據(jù)輸入DRG分組器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于EOG自主康復(fù)的BCI方法及系統(tǒng)，其中方法包括：構(gòu)建包含按鈕閃爍視覺線索及對(duì)應(yīng)上肢運(yùn)動(dòng)類型的圖形用戶界面，所有按鈕按設(shè)定時(shí)間間隔循環(huán)閃爍，用戶通過同步眨眼選擇目標(biāo)運(yùn)動(dòng)功能后停止閃爍；通過可穿戴式BCI設(shè)備采集用戶眨眼時(shí)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種中藥飲片的智能篩選方法及系統(tǒng)，涉及中藥篩選技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括以下組成部分：S1、數(shù)據(jù)采集步驟、S2、數(shù)字孿生模型構(gòu)建步驟、S3、虛擬場(chǎng)景模擬步驟和S4、參數(shù)優(yōu)化步驟以及S5、實(shí)際應(yīng)用步驟；本發(fā)明通過全面考慮中藥飲片的物理特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于人工智能的燒傷整形科護(hù)理通信隨訪系統(tǒng)，屬于醫(yī)療隨訪系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域；本發(fā)明包括護(hù)理傷采獲取模塊用于實(shí)時(shí)獲取患者的生理數(shù)據(jù)、傷口圖像數(shù)據(jù)、護(hù)理操作記錄及患者主觀反饋構(gòu)建的文本記錄數(shù)據(jù)；本發(fā)明整合多模態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建動(dòng)態(tài)患者數(shù)據(jù)框架；對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及麻醉劑調(diào)控技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種麻醉劑量智能調(diào)控方法及系統(tǒng)，包括：采集患者生理參數(shù)，得到初始數(shù)據(jù)集合；對(duì)所述初始數(shù)據(jù)集合進(jìn)行噪聲濾除及異常檢測(cè)處理，得到清潔數(shù)據(jù)集合；對(duì)所述清潔數(shù)據(jù)集合進(jìn)行關(guān)鍵指標(biāo)提取處理，得到特征集；對(duì)所述特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于人工智能的斜視檢測(cè)系統(tǒng)，旨在提升斜視識(shí)別的精度與智能化水平；該系統(tǒng)包括眼部圖像采集模塊、特征提取模塊、斜視識(shí)別模塊、神經(jīng)反饋控制模塊和報(bào)告生成模塊；通過構(gòu)建耦合狀態(tài)驅(qū)動(dòng)預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，融合CNN特征提取、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及慢性病信息管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種慢性病信息管理方法，包括以下步驟：S1、通過多源數(shù)據(jù)采集模塊獲取患者的生理指標(biāo)數(shù)據(jù)、用藥記錄數(shù)據(jù)及行為習(xí)慣數(shù)據(jù)；S2、利用數(shù)據(jù)分析模塊對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，生成多維健康評(píng)估參數(shù)；S3、通過風(fēng)險(xiǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明為一種基于兩階段特征選擇的發(fā)熱待查病因分類方法，涉及計(jì)算機(jī)處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括如下步驟：S01、獲取發(fā)熱待查患者的臨床數(shù)據(jù)集，并對(duì)所述數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，以得到標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集合，其中：所述臨床數(shù)據(jù)集臨床癥狀、流行病學(xué)史、既往病史、體征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種嵌入式復(fù)合材料疲勞樣件的設(shè)計(jì)及制作方法，屬于復(fù)合材料制造領(lǐng)域，包括復(fù)合材料的設(shè)計(jì)與優(yōu)化：運(yùn)用計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)軟件構(gòu)建嵌入式復(fù)合材料的三維模型，并利用有限元分析技術(shù)模擬樣件在不同疲勞載荷和力學(xué)環(huán)境下的應(yīng)力分布、變形情況，依據(jù)模擬...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種DRAM的測(cè)試方法，該方法包括：獲取構(gòu)成待檢測(cè)DRAM的內(nèi)存芯片的位寬參數(shù)；基于位寬參數(shù)，在預(yù)設(shè)的第一測(cè)試數(shù)據(jù)中匹配出不同測(cè)試輪次所對(duì)應(yīng)的多個(gè)第二測(cè)試數(shù)據(jù)，不同第一測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)不同的位寬參數(shù)，每個(gè)第二測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)一個(gè)測(cè)試輪次；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種機(jī)器設(shè)備異常聲檢測(cè)方法、介質(zhì)、設(shè)備、產(chǎn)品，涉及異常聲檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：對(duì)機(jī)器設(shè)備運(yùn)行時(shí)的原始音頻進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理，并劃分為源域樣本和目標(biāo)域樣本；將增強(qiáng)后的音頻的波形特征分別轉(zhuǎn)化為FFT頻譜圖特征、幅度譜圖特征以及對(duì)數(shù)梅爾...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于Mini LED陣列的顯示屏故障檢測(cè)與修復(fù)方法，實(shí)時(shí)故障檢測(cè)：利用高分辨率多光譜傳感器和深度學(xué)習(xí)算法對(duì)Mini LED陣列顯示屏的每個(gè)像素進(jìn)行光學(xué)檢測(cè)，實(shí)時(shí)獲取顯示屏的亮度、色溫、色差及光譜信息，對(duì)顯示屏進(jìn)行全面的故障監(jiān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供腸道營(yíng)養(yǎng)護(hù)理教學(xué)系統(tǒng)的人機(jī)交互虛實(shí)仿真方法及系統(tǒng)，涉及虛擬交互教學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過集成力反饋手套、生物電傳感器與壓力檢測(cè)器，實(shí)現(xiàn)插管角度偏差、最大施力壓力值及步驟間隔時(shí)間在內(nèi)的多模態(tài)交互數(shù)據(jù)采集，提升操作反饋維度與沉浸感；系統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能教育技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于數(shù)字人多模態(tài)交互的法語沉浸式學(xué)習(xí)系統(tǒng)，系統(tǒng)包括交互驅(qū)動(dòng)模塊、場(chǎng)景關(guān)卡模塊、積分獎(jiǎng)勵(lì)模塊和合作挑戰(zhàn)模塊，本方案中，通過多維度數(shù)據(jù)的收集與分析，為用戶提供高度個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑，在路徑優(yōu)化單元中，通過構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及施工安全管理的技術(shù)領(lǐng)域。具體涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的施工人員安全帽佩戴檢測(cè)方法及系統(tǒng)，其方法包括利用YOLOv8目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)施工區(qū)域的實(shí)時(shí)監(jiān)控視頻信息進(jìn)行安全帽目標(biāo)檢測(cè)，得到安全帽檢測(cè)結(jié)果，采用語義分割算法和頭部關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)對(duì)施...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于多級(jí)分割注意力的目標(biāo)計(jì)數(shù)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括步驟：通過VGG16主干網(wǎng)絡(luò)提取輸入圖像的多級(jí)特征；通過輔助多級(jí)分割網(wǎng)絡(luò)AMSN生成對(duì)應(yīng)多級(jí)特征的多級(jí)分割注意力圖，并使用分割損失進(jìn)行訓(xùn)練；通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及機(jī)器視覺領(lǐng)域，具體是一種基于機(jī)器視覺的留置針毛發(fā)的高精度定位檢測(cè)系統(tǒng)，通過對(duì)留置針圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理圖像；將預(yù)處理圖像進(jìn)行分割，得到多個(gè)圖塊；并對(duì)多個(gè)圖塊進(jìn)行歸一化處理，得到多個(gè)歸一化圖塊；基于預(yù)先構(gòu)建的毛發(fā)檢測(cè)模型對(duì)多個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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