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								      本發(fā)明屬于具有連鎖功能的環(huán)保氣體環(huán)網(wǎng)柜領域，具體地說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固定板，若干個所述固定板位于機箱內部，所述固定板的外表面上設有若干自鎖裝置，所述固定板的兩側分別鉸接設有第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種電池注液裝置及注液方法，用于配合負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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及鋰電池生產(chǎn)技術領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；本申請的電解液同時含有第一化合物、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，提高電解液對于極片的浸潤性，從而提升...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于鋰電池材料技術領域，具體涉及一種石墨烯包覆硫化鋰復合材料及其制備方法和應用。本發(fā)明將硫源、鋰源和液態(tài)石墨烯前驅體制成預混料，將預混料進行預燒結處理，預燒結處理是對預混料進行低溫固化，使石墨烯前驅體梯形化，得到了石墨烯前驅體均勻包覆...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療信息學技術領域，具體涉及基于深度學習的心衰患者死亡風險評估系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括存儲器和處理器，處理器執(zhí)行存儲器存儲的計算機程序，以實現(xiàn)如下步驟：獲取目標人員的心電圖數(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)差異和時間間隔獲得平穩(wěn)程...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及陶粒物料混合度評估技術領域，公開了一種陶粒物料混合度智能評估系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括物料采樣裝置、參數(shù)采集單元、特征分析模塊和評估判定模塊。參數(shù)采集單元設于各混合工位，含記錄存儲部件和檢測組件，存儲歷史混合異常信息（含異常時間點、顏色、粒...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于丁香酚的煙草抑芽劑制備及其復配減量增效方法，屬于煙草抑芽劑制備技術領域，本發(fā)明通過多層次保護策略和智能參數(shù)控制實現(xiàn)了丁香酚混配物向實用型抑芽劑的轉化。具體過程包括：首先將丁香酚混配物與β環(huán)糊精形成包合物，實現(xiàn)分子水平保護；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種隔聲結構，包括至少一個隔聲單元，每個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，穿孔板上設置有至少一個供聲波通過的第一通孔。本發(fā)明可以有效提升隔聲結構對低頻噪聲的隔聲效...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種顯示數(shù)據(jù)處理方法、顯示驅動方法、驅動芯片和電子設備，該顯示數(shù)據(jù)處理方法包括：獲取一個顯示幀內的顯示數(shù)據(jù)對應的原始灰度，為其增加刷新率補償灰度以得到倍增灰度；根據(jù)設定的高灰閾值和低灰閾值對倍增灰度劃分灰度區(qū)間；在倍增灰度處于低...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多源InSAR數(shù)據(jù)融合與深度學習的植被茂密區(qū)滑坡監(jiān)測方法和監(jiān)測系統(tǒng)，方法包括：數(shù)據(jù)獲取步驟，獲取目標區(qū)域的多源InSAR數(shù)據(jù)；形變解譯步驟，使用預設MT?InSAR方法對多源InSAR數(shù)據(jù)的目標區(qū)域進行形變解譯處理，得到形...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于改進YOLOv8模型的行人衣著識別方法、裝置、設備及存儲介質，涉及人工智能技術領域，包括：獲取并預處理行人圖像數(shù)據(jù)，通過歸一化生成高質量輸入數(shù)據(jù)。然后，利用改進YOLOv8模型進行識別，該模型包含三個核心部分：骨干網(wǎng)絡層...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于深度學習的車輛類型分類方法及系統(tǒng)，通過獲取包含多種車輛類型的車輛圖像集合，對所述車輛圖像集合進行車輛區(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；對所述車輛區(qū)域圖像集合進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種軌跡預測模型的訓練方法、裝置和介質。包括：根據(jù)初始軌跡預測模型對訓練樣本進行預測，得到多個類別的軌跡預測結果；根據(jù)多個類別的軌跡預測結果確定目標導向損失、碰撞規(guī)避損失和軌跡分類損失；根據(jù)目標導向損失、碰撞規(guī)避損失和軌跡分類損...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于圖像的城管案件分類方法，屬于計算機視覺領域，方法包括：獲取城管案件數(shù)據(jù)集；構建城管案件分類網(wǎng)絡；基于城管案件數(shù)據(jù)集對城管案件分類網(wǎng)絡進行多教師蒸餾訓練，得到訓練后的城管案件分類網(wǎng)絡；將待分類的城管案件圖像輸入訓練后的城管案...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于分層多尺度Transformer的導航語義分割方法，涉及導航語義分割技術領域，步驟S1，獲取輸入圖像，提取多層次特征圖；步驟S2，將多層次特征圖中的最高層級特征圖輸入至分層多尺度窗口Transformer模塊進行處理，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及洞穴三維建模技術領域，一種基于多傳感器融合的洞穴三維建模方法及系統(tǒng)，包括：識別模擬特征網(wǎng)面點集，根據(jù)模擬特征網(wǎng)面點集與實際校驗網(wǎng)面點集計算模擬精度，根據(jù)單元測試網(wǎng)格面積與模擬精度進行描點，得到面積精度點集，對面積精度點集進行回歸分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于網(wǎng)格再劃分的圓柱面或類圓柱面同胚參數(shù)化方法，包括：對待參數(shù)化的幾何面進行特征識別，如果幾何面存在圓柱面的特征，則：定義完整圓柱面的內外邊界；根據(jù)新的邊界將網(wǎng)格全體三角形單元進行保角映射的參數(shù)化處理；檢查參數(shù)平面目標網(wǎng)格質...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于LiDAR光子統(tǒng)計的高精度DEM融合構建方法，包括：收集區(qū)域內的ICESat?2 L3A和GEDI L2A星載LiDAR數(shù)據(jù)，并對光子數(shù)據(jù)進行提取和條帶濾波處理；整合多個開源DEM產(chǎn)品，并進行大地基準校準、空間偏移修正以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于圖像處理技術領域，提供了一種基于跨模態(tài)對齊的文本與人臉協(xié)同修復方法，包括以下步驟：構建文本?人臉多模態(tài)數(shù)據(jù)集；基于跨模態(tài)網(wǎng)絡架構，實現(xiàn)文本?人臉多模態(tài)數(shù)據(jù)集中的圖像超分辨率以及文本和圖像對齊；訓練跨模態(tài)網(wǎng)絡，設計優(yōu)化混合損失函數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種焊縫定位方法、裝置、設備及介質，涉及焊接技術領域，所述方法包括：獲取焊接工件的多模態(tài)數(shù)據(jù)，多模態(tài)數(shù)據(jù)包括：工件設計數(shù)據(jù)、工件實物圖像數(shù)據(jù)和工件三維點云數(shù)據(jù)；基于預設模板從工件設計數(shù)據(jù)中獲取第一焊縫信息；基于預設模板和工件實物圖...
								
            
							
            
							
						
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