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								      本申請?zhí)峁┝苏龢O材料組合物、正極極片、電池和用電裝置。本申請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，正極材料B粒徑為亞微米或納米級；當正極材料A在正極材料組合物中重量占比大于等于50％且小...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了硅碳復(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
							
            
							
						
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								      本申請公開了負極活性材料及其制備方法、負極極片、電池和用電裝置。所述負極活性材料用于制備負極極片，所述負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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N負極活性材料及其制備方法、負極極片、二次電池和裝置。本申請?zhí)峁┝艘环N負極活性材料，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。
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開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。本申請的正極活性材料顆粒及其制備方法在電池單體放電過...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N負極極片、二次電池及電子裝置，負極極片包括負極集流體及設(shè)置在負極集流體至少一個表面上的第一活性物質(zhì)層和第二活性物質(zhì)層，沿負極極片厚度方向，第二活性物質(zhì)層設(shè)置于負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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N柔性顯示裝置，包括：驅(qū)動基板，所述驅(qū)動基板上設(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)動電路，所述第一驅(qū)動電路設(shè)于所述驅(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了身體指標管理方法、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)測的用戶在第一時間的身體指標情況，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)測的用戶在第一時間的身體指標情況，第一設(shè)備可以基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于人體警覺度檢測的方法。該方法包括接收用于人體警覺度檢測的生物電信號；利用通過自監(jiān)督學習方式訓(xùn)練的警覺度特征提取模型，獲得所述用于人體警覺度檢測的生物電信號的特征數(shù)據(jù)；基于所述生物電信號的所述特征數(shù)據(jù)，利用警覺度檢測模型來...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請關(guān)于一種蛋白質(zhì)匹配方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取目標進化樹，所述目標進化樹是基于多個第一類型蛋白質(zhì)中的指定氨基酸序列構(gòu)建的進化樹；對于候選蛋白質(zhì)，基于與所述候選蛋白質(zhì)的距離，從所述目標進化...
								
            
							
            
							
						
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								      存儲器及其訪問方法、電子設(shè)備，存儲器包括：至少一個存儲陣列和與存儲陣列連接的多個感測放大器，存儲陣列包括至少一個存儲單元陣列，存儲單元陣列包括多個存儲單元和多條位線；存儲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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N音頻信號方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，可以應(yīng)用于云技術(shù)、人工智能等各種場景。該方法包括：確定第一音頻信號對應(yīng)的目標噪聲場景類型；在目標噪聲場景類型指示非語音幀類型的情況下，確定目標噪聲場景類型對應(yīng)的能量判決參數(shù)；在包括當前幀音...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例提供了一種音頻處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(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言模型對所述提示文本進行預(yù)處理獲得的；將所述第一中間特征和采集的目標音頻輸入所述語言模型，輸出所述目標音...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及音頻處理技術(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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像識別、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)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開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：在檢測到已配對附件的藍牙信號的情況下，與已配對附件進行身份認證，并通過藍牙測距獲取與已配對附件的粗略距離；在身份認證成功，且粗略距離小于第一距離的情況下，向已...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種模型訓(xùn)練方法、模型應(yīng)用方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取稀疏交互環(huán)境對應(yīng)的多條樣本數(shù)據(jù)；將樣本數(shù)據(jù)劃分為無動作樣本集和有動作樣本集；構(gòu)建初始的環(huán)境模型，環(huán)境模型包括靜態(tài)轉(zhuǎn)移模型和動態(tài)轉(zhuǎn)移模型；基于無動作樣本數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種識別文檔中編號修飾區(qū)域的方法及裝置，涉及文檔識別技術(shù)領(lǐng)域，識別文檔中編號修飾區(qū)域的方法，包括：確定目標文檔中的待識別區(qū)域，待識別區(qū)域包含至少一個文本行；對各文本行進行文本行關(guān)聯(lián)檢測，得到待識別區(qū)域是否符合預(yù)設(shè)行關(guān)聯(lián)條件的關(guān)聯(lián)檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于深度學習的巖石草莓狀黃鐵礦識別方法及系統(tǒng)，該方法基于預(yù)處理后的巖石顯微圖像對草莓狀黃鐵礦的位置和輪廓進行標注后，對圖像進行數(shù)據(jù)增強處理，進而劃分訓(xùn)練集和測試集，結(jié)合語義分割模型搭建深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，進而利用訓(xùn)練集訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      尿液沉底有形成分參數(shù)及檢測和識別AI訓(xùn)練方法中，尿液樣本經(jīng)過預(yù)處理，獲得鏡檢樣本；讓有形成分沉淀到底層；拍攝平鋪的鏡檢樣本圖像；對其中的沉底有形成分進行識別與標注，獲得標注圖片進行AI訓(xùn)練，獲得尿液沉底有形成分AI特征數(shù)據(jù)集A；識別與標注包...
								
            
							
            
							
						
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