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          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N磷酸鐵鋰正極活性材料、正極極片、鋰二次電池和用電裝置,所述正極活性材料包括磷酸鐵鋰基材,所述磷酸鐵鋰基材具有分子式LiaFebPcOdS...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝苏龢O材料組合物、正極極片、電池和用電裝置。本申請(qǐng)正極材料組合物包括正極材料A、B,正極材料A、B為單晶或類單晶材料,正極材料A粒徑為微米級(jí),正極材料B粒徑為亞微米或納米級(jí);當(dāng)正極材料A在正極材料組合物中重量占比大于等于50%且小...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了硅碳復(fù)合材料及其制備方法、電池、用電設(shè)備,所述硅碳復(fù)合材料包括多層石墨烯的二次顆粒和納米硅,所述多層石墨烯的片層上形成有納米孔,所述納米硅沉積在所述納米孔內(nèi),所述硅碳復(fù)合材料的BET比表面積小于或等于6cm2
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了負(fù)極活性材料及其制備方法、負(fù)極極片、電池和用電裝置。所述負(fù)極活性材料用于制備負(fù)極極片,所述負(fù)極活性材料具有核殼結(jié)構(gòu),所述核殼結(jié)構(gòu)包括:內(nèi)核,所述內(nèi)核包括碳材料;以及包覆層,所述包覆層設(shè)在所述內(nèi)核的至少一部分表面上,所述包覆層包括...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N負(fù)極活性材料及其制備方法、負(fù)極極片、二次電池和裝置。本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N負(fù)極活性材料,包括多孔石墨顆粒和設(shè)于所述多孔石墨顆粒上的金屬單原子。該負(fù)極活性材料應(yīng)用于二次電池,具有較好的高倍率充電能力。
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種用于鈉電池的正極活性材料顆粒及其制備方法、正極極片、電池單體和用電裝置,用于鈉電池的正極活性材料顆粒包括電介質(zhì)材料和正極活性物質(zhì),電介質(zhì)材料的介電常數(shù)為200至20000。本申請(qǐng)的正極活性材料顆粒及其制備方法在電池單體放電過(guò)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N負(fù)極極片、二次電池及電子裝置,負(fù)極極片包括負(fù)極集流體及設(shè)置在負(fù)極集流體至少一個(gè)表面上的第一活性物質(zhì)層和第二活性物質(zhì)層,沿負(fù)極極片厚度方向,第二活性物質(zhì)層設(shè)置于負(fù)極集流體和第一活性物質(zhì)層之間;第一活性物質(zhì)層包括第一活性材料和第...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N柔性顯示裝置,包括:驅(qū)動(dòng)基板,所述驅(qū)動(dòng)基板上設(shè)置有柔性拉伸區(qū)和剛性區(qū);主像素,所述主像素鍵合在所述剛性區(qū)內(nèi);副像素單元,所述副像素單元設(shè)于所述主像素上,每一所述副像素單元包括多顆LED;第一驅(qū)動(dòng)電路,所述第一驅(qū)動(dòng)電路設(shè)于所述驅(qū)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了身體指標(biāo)管理方法、用戶界面及相關(guān)裝置,在該方法中,第一設(shè)備可以獲取第一數(shù)據(jù),打底衣數(shù)據(jù)表征第二設(shè)備監(jiān)測(cè)的用戶在第一時(shí)間的身體指標(biāo)情況,第一設(shè)備獲取第二數(shù)據(jù),第二數(shù)據(jù)表征第三設(shè)備監(jiān)測(cè)的用戶在第一時(shí)間的身體指標(biāo)情況,第一設(shè)備可以基于...
          • 本發(fā)明提供了一種用于人體警覺(jué)度檢測(cè)的方法。該方法包括接收用于人體警覺(jué)度檢測(cè)的生物電信號(hào);利用通過(guò)自監(jiān)督學(xué)習(xí)方式訓(xùn)練的警覺(jué)度特征提取模型,獲得所述用于人體警覺(jué)度檢測(cè)的生物電信號(hào)的特征數(shù)據(jù);基于所述生物電信號(hào)的所述特征數(shù)據(jù),利用警覺(jué)度檢測(cè)模型來(lái)...
          • 本申請(qǐng)關(guān)于一種蛋白質(zhì)匹配方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取目標(biāo)進(jìn)化樹(shù),所述目標(biāo)進(jìn)化樹(shù)是基于多個(gè)第一類型蛋白質(zhì)中的指定氨基酸序列構(gòu)建的進(jìn)化樹(shù);對(duì)于候選蛋白質(zhì),基于與所述候選蛋白質(zhì)的距離,從所述目標(biāo)進(jìn)化...
          • 存儲(chǔ)器及其訪問(wèn)方法、電子設(shè)備,存儲(chǔ)器包括:至少一個(gè)存儲(chǔ)陣列和與存儲(chǔ)陣列連接的多個(gè)感測(cè)放大器,存儲(chǔ)陣列包括至少一個(gè)存儲(chǔ)單元陣列,存儲(chǔ)單元陣列包括多個(gè)存儲(chǔ)單元和多條位線;存儲(chǔ)單元的讀晶體管分別連接位線和第一參考電壓端或者讀字線;位線連接一條公共...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N音頻信號(hào)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),可以應(yīng)用于云技術(shù)、人工智能等各種場(chǎng)景。該方法包括:確定第一音頻信號(hào)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)噪聲場(chǎng)景類型;在目標(biāo)噪聲場(chǎng)景類型指示非語(yǔ)音幀類型的情況下,確定目標(biāo)噪聲場(chǎng)景類型對(duì)應(yīng)的能量判決參數(shù);在包括當(dāng)前幀音...
          • 本公開(kāi)實(shí)施例提供了一種音頻處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。包括:獲取提示文本的中間特征,作為第一中間特征;其中,所述第一中間特征為基于語(yǔ)言模型對(duì)所述提示文本進(jìn)行預(yù)處理獲得的;將所述第一中間特征和采集的目標(biāo)音頻輸入所述語(yǔ)言模型,輸出所述目標(biāo)音...
          • 本公開(kāi)涉及音頻處理技術(shù)領(lǐng)域,提供一種音頻系統(tǒng)調(diào)音方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備,該音頻系統(tǒng)調(diào)音方法包括:獲取參考音頻系統(tǒng)的參考頻響特性;根據(jù)待調(diào)音頻系統(tǒng)中的均衡器數(shù)量和參考頻響特性,確定每一均衡器的均衡器參數(shù);根據(jù)參考頻響特性,確定參考音頻...
          • 本發(fā)明提供一種基于圖像識(shí)別、物聯(lián)感知技術(shù)地面結(jié)冰預(yù)警的設(shè)備,涉及交通預(yù)警設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,包括低功耗微控制單元,相機(jī)模塊,采用低功耗技術(shù)攝像頭捕捉圖像,電極傳感器,溫濕度傳感器,電源管理模塊使用3.6V鋰電池,數(shù)據(jù)通信模塊,云端服務(wù)器,云端服務(wù)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種車輛解鎖方法、裝置、電子設(shè)備及車輛,涉及通信技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:在檢測(cè)到已配對(duì)附件的藍(lán)牙信號(hào)的情況下,與已配對(duì)附件進(jìn)行身份認(rèn)證,并通過(guò)藍(lán)牙測(cè)距獲取與已配對(duì)附件的粗略距離;在身份認(rèn)證成功,且粗略距離小于第一距離的情況下,向已...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種模型訓(xùn)練方法、模型應(yīng)用方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取稀疏交互環(huán)境對(duì)應(yīng)的多條樣本數(shù)據(jù);將樣本數(shù)據(jù)劃分為無(wú)動(dòng)作樣本集和有動(dòng)作樣本集;構(gòu)建初始的環(huán)境模型,環(huán)境模型包括靜態(tài)轉(zhuǎn)移模型和動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)移模型;基于無(wú)動(dòng)作樣本數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明提供一種識(shí)別文檔中編號(hào)修飾區(qū)域的方法及裝置,涉及文檔識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,識(shí)別文檔中編號(hào)修飾區(qū)域的方法,包括:確定目標(biāo)文檔中的待識(shí)別區(qū)域,待識(shí)別區(qū)域包含至少一個(gè)文本行;對(duì)各文本行進(jìn)行文本行關(guān)聯(lián)檢測(cè),得到待識(shí)別區(qū)域是否符合預(yù)設(shè)行關(guān)聯(lián)條件的關(guān)聯(lián)檢...
          • 本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的巖石草莓狀黃鐵礦識(shí)別方法及系統(tǒng),該方法基于預(yù)處理后的巖石顯微圖像對(duì)草莓狀黃鐵礦的位置和輪廓進(jìn)行標(biāo)注后,對(duì)圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理,進(jìn)而劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集,結(jié)合語(yǔ)義分割模型搭建深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,進(jìn)而利用訓(xùn)練集訓(xùn)練...
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