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          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N本質(zhì)安全型相移諧振全橋電路、充電設(shè)備和系統(tǒng),包括:相移諧振控制模塊、兩個(gè)隔離驅(qū)動(dòng)模塊、兩個(gè)保護(hù)機(jī)制驅(qū)動(dòng)模塊、全橋模塊、高頻變壓器、諧振電感和輸出整流模塊。在每個(gè)目標(biāo)正脈沖信號(hào)到達(dá)使得該第二功率開關(guān)管導(dǎo)通時(shí),與該第二功率開關(guān)管連...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N電源管理芯片高低邊驅(qū)動(dòng)信號(hào)時(shí)序優(yōu)化方法及系統(tǒng)。其中,該方法通過(guò)紅外熱像技術(shù)采集電源管理芯片在開關(guān)切換瞬態(tài)工況下的溫度數(shù)據(jù),同步獲取封裝層表面及內(nèi)部結(jié)溫的三維溫度場(chǎng)分布;基于溫度場(chǎng)的空間連續(xù)性,提取功率器件區(qū)域的溫度變化特征,并...
          • 本發(fā)明提供一種雙向驅(qū)動(dòng)電路和電子裝置,本發(fā)明提供的雙向驅(qū)動(dòng)電路包括保護(hù)單元、第一驅(qū)動(dòng)單元和第二驅(qū)動(dòng)單元;所述第一驅(qū)動(dòng)單元連接所述保護(hù)單元和所述第二驅(qū)動(dòng)單元;在流經(jīng)所述保護(hù)單元的電流為第一方向時(shí),所述第一驅(qū)動(dòng)單元輸出控制信號(hào)至所述保護(hù)單元,以...
          • 本發(fā)明電機(jī)繞線機(jī)設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種偏心輪多工位直條馬達(dá)定子繞線機(jī)。繞線機(jī)包括機(jī)箱,機(jī)箱上方依次設(shè)置有偏心繞線機(jī)構(gòu)、夾剪線機(jī)構(gòu)以及送料機(jī)構(gòu);偏心繞線機(jī)構(gòu)包括固定架,固定架上安裝有X軸偏心驅(qū)動(dòng)單元和Z軸偏心驅(qū)動(dòng)單元,X軸偏心驅(qū)動(dòng)單元和Z...
          • 本發(fā)明涉及儲(chǔ)能的技術(shù)領(lǐng)域,主要提供充放電控制電路及儲(chǔ)能系統(tǒng),該電路包括與電池和逆變器連接的控制模塊,與控制模塊連接的充電開關(guān)模塊和放電開關(guān)模塊,充電開關(guān)模塊與放電開關(guān)模塊連接,充電開關(guān)模塊還與電池連接,放電開關(guān)模塊還分別與逆變器和設(shè)置于電池...
          • 本發(fā)明涉及新能源發(fā)電控制領(lǐng)域,尤其涉及一種新能源發(fā)電并網(wǎng)協(xié)議轉(zhuǎn)換控制方法。該方法通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并網(wǎng)點(diǎn)電壓、頻率及通信狀態(tài),結(jié)合支持向量機(jī)模型判斷系統(tǒng)是否處于失網(wǎng)狀態(tài);在失網(wǎng)后,控制器切換至孤網(wǎng)運(yùn)行協(xié)議,執(zhí)行協(xié)同慣性調(diào)控策略,動(dòng)態(tài)分配各發(fā)電單元...
          • 本申請(qǐng)公開了一種基于智能算法的電力消耗預(yù)測(cè)方法,涉及電力消耗預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,通過(guò)采集與電力消耗相關(guān)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù),并對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,獲取標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集,提升了數(shù)據(jù)豐富度;然后基于標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集,構(gòu)建用于電力消耗預(yù)測(cè)的訓(xùn)練數(shù)據(jù),并采用MS...
          • 城市綜合能源系統(tǒng)電熱負(fù)荷功率優(yōu)化調(diào)度方法及系統(tǒng),方法包括以下步驟:根據(jù)不同能源形式,針對(duì)綜合能源系統(tǒng)中的各設(shè)備分別構(gòu)建電負(fù)荷預(yù)測(cè)模型和熱負(fù)荷預(yù)測(cè)模型;基于電負(fù)荷預(yù)測(cè)模型和熱負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,構(gòu)建融合日前、日內(nèi)兩階段運(yùn)行模型的電熱負(fù)荷功率預(yù)測(cè)參數(shù)...
          • 本發(fā)明屬于具有連鎖功能的環(huán)保氣體環(huán)網(wǎng)柜領(lǐng)域,具體地說(shuō)是一種具有連鎖功能的環(huán)保氣體環(huán)網(wǎng)柜,包括:主體和連鎖裝置;所述連鎖裝置包括若干個(gè)固定板,若干個(gè)所述固定板位于機(jī)箱內(nèi)部,所述固定板的外表面上設(shè)有若干自鎖裝置,所述固定板的兩側(cè)分別鉸接設(shè)有第一...
          • 本發(fā)明涉及一種電池注液裝置及注液方法,用于配合負(fù)壓杯模組向電池加注電解液,包括第一蓋體單元,其包括第一蓋體以及第一進(jìn)液組件,第一蓋體的邊緣具有沿第一蓋體厚度方向延伸的擋板,以形成能夠容納電解液的收容槽;第二蓋體單元,其包括第二蓋體和連接銷組...
          • 本發(fā)明涉及鋰電池生產(chǎn)技術(shù)領(lǐng)域的一種電解液及鋰離子電池,包括第一化合物、第二化合物和第三化合物;本申請(qǐng)的電解液同時(shí)含有第一化合物、第二化合物及第三化合物,可有效提高電解液在高電壓下的穩(wěn)定性,抑制電解液產(chǎn)氣,提高電解液對(duì)于極片的浸潤(rùn)性,從而提升...
          • 本發(fā)明屬于鋰電池材料技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種石墨烯包覆硫化鋰復(fù)合材料及其制備方法和應(yīng)用。本發(fā)明將硫源、鋰源和液態(tài)石墨烯前驅(qū)體制成預(yù)混料,將預(yù)混料進(jìn)行預(yù)燒結(jié)處理,預(yù)燒結(jié)處理是對(duì)預(yù)混料進(jìn)行低溫固化,使石墨烯前驅(qū)體梯形化,得到了石墨烯前驅(qū)體均勻包覆...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)療信息學(xué)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于深度學(xué)習(xí)的心衰患者死亡風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括存儲(chǔ)器和處理器,處理器執(zhí)行存儲(chǔ)器存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)程序,以實(shí)現(xiàn)如下步驟:獲取目標(biāo)人員的心電圖數(shù)據(jù)和呼吸頻率數(shù)據(jù);根據(jù)心電圖數(shù)據(jù)上的數(shù)據(jù)差異和時(shí)間間隔獲得平穩(wěn)程...
          • 本發(fā)明涉及陶粒物料混合度評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種陶粒物料混合度智能評(píng)估系統(tǒng),該系統(tǒng)包括物料采樣裝置、參數(shù)采集單元、特征分析模塊和評(píng)估判定模塊。參數(shù)采集單元設(shè)于各混合工位,含記錄存儲(chǔ)部件和檢測(cè)組件,存儲(chǔ)歷史混合異常信息(含異常時(shí)間點(diǎn)、顏色、粒...
          • 本發(fā)明提供一種基于丁香酚的煙草抑芽劑制備及其復(fù)配減量增效方法,屬于煙草抑芽劑制備技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過(guò)多層次保護(hù)策略和智能參數(shù)控制實(shí)現(xiàn)了丁香酚混配物向?qū)嵱眯鸵盅縿┑霓D(zhuǎn)化。具體過(guò)程包括:首先將丁香酚混配物與β環(huán)糊精形成包合物,實(shí)現(xiàn)分子水平保護(hù);...
          • 本發(fā)明涉及一種隔聲結(jié)構(gòu),包括至少一個(gè)隔聲單元,每個(gè)隔聲單元包括沿第一方向依次連接的多層板體,其中,任意兩層相鄰板體中的一者為多孔材料板,另一者為穿孔板,穿孔板上設(shè)置有至少一個(gè)供聲波通過(guò)的第一通孔。本發(fā)明可以有效提升隔聲結(jié)構(gòu)對(duì)低頻噪聲的隔聲效...
          • 本申請(qǐng)公開了一種顯示數(shù)據(jù)處理方法、顯示驅(qū)動(dòng)方法、驅(qū)動(dòng)芯片和電子設(shè)備,該顯示數(shù)據(jù)處理方法包括:獲取一個(gè)顯示幀內(nèi)的顯示數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的原始灰度,為其增加刷新率補(bǔ)償灰度以得到倍增灰度;根據(jù)設(shè)定的高灰閾值和低灰閾值對(duì)倍增灰度劃分灰度區(qū)間;在倍增灰度處于低...
          • 本發(fā)明提供一種基于多源InSAR數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)的植被茂密區(qū)滑坡監(jiān)測(cè)方法和監(jiān)測(cè)系統(tǒng),方法包括:數(shù)據(jù)獲取步驟,獲取目標(biāo)區(qū)域的多源InSAR數(shù)據(jù);形變解譯步驟,使用預(yù)設(shè)MT?InSAR方法對(duì)多源InSAR數(shù)據(jù)的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行形變解譯處理,得到形...
          • 本申請(qǐng)公開了一種基于改進(jìn)YOLOv8模型的行人衣著識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取并預(yù)處理行人圖像數(shù)據(jù),通過(guò)歸一化生成高質(zhì)量輸入數(shù)據(jù)。然后,利用改進(jìn)YOLOv8模型進(jìn)行識(shí)別,該模型包含三個(gè)核心部分:骨干網(wǎng)絡(luò)層...
          • 本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的車輛類型分類方法及系統(tǒng),通過(guò)獲取包含多種車輛類型的車輛圖像集合,對(duì)所述車輛圖像集合進(jìn)行車輛區(qū)域提取處理,得到車輛區(qū)域圖像集合,所述車輛區(qū)域圖像集合中的每張車輛區(qū)域圖像僅包含車輛主體部分;對(duì)所述車輛區(qū)域圖像集合進(jìn)行...
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