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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種面向社區(qū)光伏儲(chǔ)能新風(fēng)系統(tǒng)的多目標(biāo)協(xié)同控制方法及裝置。該方法基于區(qū)塊鏈微電網(wǎng)，通過(guò)預(yù)設(shè)的P2P交易合約進(jìn)行任意兩個(gè)用戶節(jié)點(diǎn)之間的社區(qū)電力共享；實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)外界環(huán)境和每一個(gè)用戶節(jié)點(diǎn)的室內(nèi)環(huán)境，以獲取外界環(huán)境參數(shù)和每一個(gè)用戶節(jié)點(diǎn)的室內(nèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N水系有機(jī)液流電池，屬于氧化還原液流電池技術(shù)領(lǐng)域。包括正極電解液、隔膜、負(fù)極電解液，所述正極電解液的電解質(zhì)為電解質(zhì)C1、C2、C3、C3i、Bn，負(fù)極電解液的電解質(zhì)為Dex?Vi。本申請(qǐng)構(gòu)成的正負(fù)電解液可以賦予相應(yīng)水系有機(jī)液流電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于鋰離子電池材料領(lǐng)域，公開(kāi)了一種復(fù)合改性硅負(fù)極材料及其制備方法、應(yīng)用，所述復(fù)合改性硅負(fù)極材料，包括SbxSiMy、納米硅和石墨，M為V、Zr中的任意一種或兩種，2≤x≤3，4≤y≤5，所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種超聲影像離線采集與動(dòng)態(tài)同步處理方法及系統(tǒng)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)監(jiān)測(cè)、在線數(shù)據(jù)同步、影像采集處理、離線模式切換、離線診斷處理和增量同步六大功能模塊，實(shí)現(xiàn)了超聲影像在網(wǎng)絡(luò)中斷情況下的離線采集與動(dòng)態(tài)同步處理。該方法包括：獲取網(wǎng)絡(luò)連接狀態(tài)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)分析的證據(jù)污染鏈溯源系統(tǒng)及方法，涉及循證醫(yī)學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括證據(jù)預(yù)處理與質(zhì)量分級(jí)、問(wèn)題試驗(yàn)識(shí)別、污染鏈追蹤與定位、證據(jù)修正與再分析、臨床指南更新及長(zhǎng)效管理與監(jiān)測(cè)模塊；通過(guò)對(duì)原始研究進(jìn)行質(zhì)量分級(jí)，識(shí)別問(wèn)題試驗(yàn)并構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能制造技術(shù)領(lǐng)域，具體為多參數(shù)融合的智能化球墨鑄鐵凝固效果評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：獲取結(jié)晶界面與冷卻路徑，識(shí)別晶粒偏移趨勢(shì)，跟蹤雜質(zhì)偏移軌跡，判斷晶粒錯(cuò)位邊界，分析孔隙延展方向，識(shí)別結(jié)構(gòu)路徑交接關(guān)系，得到凝固過(guò)程結(jié)構(gòu)干擾趨勢(shì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種微生物檢測(cè)用廢液成分智能解析處理系統(tǒng)及方法，涉及廢液成分解析處理的技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取待處理廢液的基本屬性數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)設(shè)定廢液屬性指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)；設(shè)定并執(zhí)行階段式解析流程，得到初步解析判定結(jié)果；判斷是否滿足設(shè)定的關(guān)鍵指標(biāo)條...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖論與量子化學(xué)的生物質(zhì)熱解反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法，通過(guò)分析生物質(zhì)起始反應(yīng)物分子結(jié)構(gòu)并抽象為有向圖分子模型，經(jīng)分子力學(xué)優(yōu)化后標(biāo)記潛在轉(zhuǎn)化路徑，利用原子編號(hào)規(guī)則和哈希算法生成唯一標(biāo)識(shí)，提取官能團(tuán)封裝為子圖模塊，結(jié)合量子化學(xué)計(jì)算獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AI的人類生殖細(xì)胞發(fā)育及培養(yǎng)體系評(píng)估方法，包括：步驟1、構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化參考圖譜，步驟2、建立生殖細(xì)胞發(fā)育階段預(yù)測(cè)模型，包括基于遷移學(xué)習(xí)的單細(xì)胞注釋變分推斷預(yù)測(cè)模塊，單細(xì)胞注釋變分推斷結(jié)合k近鄰的聯(lián)合預(yù)測(cè)模塊和特征選擇優(yōu)化的細(xì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種驅(qū)動(dòng)電路，驅(qū)動(dòng)電路用于驅(qū)動(dòng)顯示面板，驅(qū)動(dòng)電路包括漏電流產(chǎn)生模塊和柵極低電壓輸出模塊，漏電流產(chǎn)生模塊與顯示面板內(nèi)的任意一條數(shù)據(jù)線連接，產(chǎn)生漏電流并輸出至連接的數(shù)據(jù)線上；柵極低電壓輸出模塊與漏電流產(chǎn)生模塊連接；柵極低電壓輸出模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種向礦物質(zhì)開(kāi)采管內(nèi)回填灌漿的可視化模擬裝置及方法，本發(fā)明涉及模擬灌漿的技術(shù)領(lǐng)域，它包括試驗(yàn)臺(tái)、透明內(nèi)筒體和透明外筒體，試驗(yàn)臺(tái)的頂表面上經(jīng)第一銷軸鉸接有透明外筒體，試驗(yàn)臺(tái)的底表面上固設(shè)有角度調(diào)節(jié)油缸，角度調(diào)節(jié)油缸的活塞桿向上貫穿...
								
            
							
            
							
						
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								      火源探測(cè)裝置及方法，屬于地面巡查光電技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及對(duì)無(wú)人值守或者是少人值守的易燃環(huán)境進(jìn)行自動(dòng)巡查（即火源探測(cè)）；解決了現(xiàn)有技術(shù)所存在的"成本?精度悖論"、對(duì)伺服轉(zhuǎn)臺(tái)的載重要求高、環(huán)境適應(yīng)性差以及準(zhǔn)確性低的問(wèn)題；所述裝置包括：伺服轉(zhuǎn)臺(tái)、光...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)的安防監(jiān)控方法、設(shè)備及系統(tǒng)，通過(guò)信息采集模塊獲取人員生物特征及設(shè)備信息；智能安防模塊進(jìn)行身份驗(yàn)證，區(qū)分固定人員與臨時(shí)人員；對(duì)固定人員發(fā)放永久通行令牌，對(duì)臨時(shí)人員執(zhí)行授權(quán)等待機(jī)制；通過(guò)定位模塊實(shí)時(shí)監(jiān)控...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及模式識(shí)別領(lǐng)域，具體為一種人員異常數(shù)據(jù)預(yù)警方法及系統(tǒng)，通過(guò)多個(gè)傳感器采集人員行為數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理，其中數(shù)據(jù)增強(qiáng)步驟利用反向生成網(wǎng)絡(luò)生成偽異常行為樣本；根據(jù)處理后的數(shù)據(jù)構(gòu)建時(shí)空?qǐng)D結(jié)構(gòu)，并采用全局時(shí)空?qǐng)D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對(duì)時(shí)空?qǐng)D結(jié)構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及字符圖像識(shí)別處理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了基于筆畫(huà)比對(duì)的OCR識(shí)別結(jié)果優(yōu)化候選字符推薦方法，通過(guò)建立筆畫(huà)差異評(píng)分機(jī)制，可對(duì)OCR識(shí)別結(jié)果在筆畫(huà)結(jié)構(gòu)層級(jí)上進(jìn)行差異分析，判斷其是否與標(biāo)準(zhǔn)字符結(jié)構(gòu)匹配，從而識(shí)別出疑似誤識(shí)字符并標(biāo)注結(jié)構(gòu)異常，為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于機(jī)器視覺(jué)的護(hù)目鏡缺陷自動(dòng)化識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及機(jī)器視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，包括：基于護(hù)目鏡圖片獲取護(hù)目鏡的表面缺陷數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)缺陷數(shù)據(jù)和光學(xué)缺陷數(shù)據(jù)，基于表面缺陷數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)缺陷數(shù)據(jù)和光學(xué)缺陷數(shù)據(jù)分析護(hù)目鏡的缺陷程度，基于客戶所在地的環(huán)境...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了多目標(biāo)空間關(guān)系驅(qū)動(dòng)的社交場(chǎng)景圖像中人類識(shí)別方法，涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過(guò)自動(dòng)化、智能化的多級(jí)篩選機(jī)制，有效提升了輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性，顯著降低了冗余數(shù)據(jù)和噪聲數(shù)據(jù)對(duì)后續(xù)模型的干擾，不僅大幅提高了目標(biāo)檢測(cè)與身份識(shí)別的精度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的病蟲(chóng)害傳播路徑預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。在本發(fā)明中，首先，獲取作物全局圖像和作物局部圖像；其次，對(duì)作物全局圖像進(jìn)行第一語(yǔ)義編碼，形成作物全局圖像特征；然后，對(duì)作物局部圖像進(jìn)行第二語(yǔ)義編碼，形成作物局部圖像特征；進(jìn)一步，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種圖像描述生成模型的訓(xùn)練方法以及圖像描述生成方法，可應(yīng)用于圖像處理與自然語(yǔ)言生成技術(shù)領(lǐng)域。該訓(xùn)練方法包括：基于視覺(jué)線索引導(dǎo)策略和多階段Transformer解碼策略對(duì)圖像描述生成模型進(jìn)行訓(xùn)練，在圖像描述生成模型的訓(xùn)練過(guò)程中進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于自適應(yīng)視覺(jué)學(xué)習(xí)與用戶畫(huà)像聯(lián)動(dòng)的再生資源分揀方法，包括：S1、社區(qū)內(nèi)用于收集再生資源的回收機(jī)增設(shè)動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)模塊，動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)模塊采集物品的圖像，實(shí)時(shí)分析物品的形態(tài)特征，存入記憶數(shù)據(jù)庫(kù)；S2、獲取回收機(jī)的記憶數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行回收物種類分析，...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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