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								      本申請?zhí)峁┮环N水系有機液流電池，屬于氧化還原液流電池技術領域。包括正極電解液、隔膜、負極電解液，所述正極電解液的電解質為電解質C1、C2、C3、C3i、Bn，負極電解液的電解質為Dex?Vi。本申請構成的正負電解液可以賦予相應水系有機液流電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于鋰離子電池材料領域，公開了一種復合改性硅負極材料及其制備方法、應用，所述復合改性硅負極材料，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)明公開了一種超聲影像離線采集與動態(tài)同步處理方法及系統(tǒng)，通過網絡狀態(tài)監(jiān)測、在線數(shù)據同步、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，實現(xiàn)了超聲影像在網絡中斷情況下的離線采集與動態(tài)同步處理。該方法包括：獲取網絡連接狀態(tài)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據分析的證據污染鏈溯源系統(tǒng)及方法，涉及循證醫(yī)學技術領域，該系統(tǒng)包括證據預處理與質量分級、問題試驗識別、污染鏈追蹤與定位、證據修正與再分析、臨床指南更新及長效管理與監(jiān)測模塊；通過對原始研究進行質量分級，識別問題試驗并構建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能制造技術領域，具體為多參數(shù)融合的智能化球墨鑄鐵凝固效果評價方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：獲取結晶界面與冷卻路徑，識別晶粒偏移趨勢，跟蹤雜質偏移軌跡，判斷晶粒錯位邊界，分析孔隙延展方向，識別結構路徑交接關系，得到凝固過程結構干擾趨勢...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種微生物檢測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領域。方法包括：獲取待處理廢液的基本屬性數(shù)據，動態(tài)設定廢液屬性指標的權重系數(shù)；設定并執(zhí)行階段式解析流程，得到初步解析判定結果；判斷是否滿足設定的關鍵指標條...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖論與量子化學的生物質熱解反應網絡預測方法，通過分析生物質起始反應物分子結構并抽象為有向圖分子模型，經分子力學優(yōu)化后標記潛在轉化路徑，利用原子編號規(guī)則和哈希算法生成唯一標識，提取官能團封裝為子圖模塊，結合量子化學計算獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI的人類生殖細胞發(fā)育及培養(yǎng)體系評估方法，包括：步驟1、構建標準化參考圖譜，步驟2、建立生殖細胞發(fā)育階段預測模型，包括基于遷移學習的單細胞注釋變分推斷預測模塊，單細胞注釋變分推斷結合k近鄰的聯(lián)合預測模塊和特征選擇優(yōu)化的細...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種驅動電路，驅動電路用于驅動顯示面板，驅動電路包括漏電流產生模塊和柵極低電壓輸出模塊，漏電流產生模塊與顯示面板內的任意一條數(shù)據線連接，產生漏電流并輸出至連接的數(shù)據線上；柵極低電壓輸出模塊與漏電流產生模塊連接；柵極低電壓輸出模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種向礦物質開采管內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領域，它包括試驗臺、透明內筒體和透明外筒體，試驗臺的頂表面上經第一銷軸鉸接有透明外筒體，試驗臺的底表面上固設有角度調節(jié)油缸，角度調節(jié)油缸的活塞桿向上貫穿...
								
            
							
            
							
						
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								      火源探測裝置及方法，屬于地面巡查光電技術領域，尤其涉及對無人值守或者是少人值守的易燃環(huán)境進行自動巡查（即火源探測）；解決了現(xiàn)有技術所存在的"成本?精度悖論"、對伺服轉臺的載重要求高、環(huán)境適應性差以及準確性低的問題；所述裝置包括：伺服轉臺、光...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及物聯(lián)網領域，公開了一種基于大數(shù)據的安防監(jiān)控方法、設備及系統(tǒng)，通過信息采集模塊獲取人員生物特征及設備信息；智能安防模塊進行身份驗證，區(qū)分固定人員與臨時人員；對固定人員發(fā)放永久通行令牌，對臨時人員執(zhí)行授權等待機制；通過定位模塊實時監(jiān)控...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及模式識別領域，具體為一種人員異常數(shù)據預警方法及系統(tǒng)，通過多個傳感器采集人員行為數(shù)據，并進行預處理，其中數(shù)據增強步驟利用反向生成網絡生成偽異常行為樣本；根據處理后的數(shù)據構建時空圖結構，并采用全局時空圖神經網絡針對時空圖結構進行訓練，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及字符圖像識別處理技術領域，具體公開了基于筆畫比對的OCR識別結果優(yōu)化候選字符推薦方法，通過建立筆畫差異評分機制，可對OCR識別結果在筆畫結構層級上進行差異分析，判斷其是否與標準字符結構匹配，從而識別出疑似誤識字符并標注結構異常，為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于機器視覺的護目鏡缺陷自動化識別方法及系統(tǒng)，涉及機器視覺技術領域，包括：基于護目鏡圖片獲取護目鏡的表面缺陷數(shù)據、結構缺陷數(shù)據和光學缺陷數(shù)據，基于表面缺陷數(shù)據、結構缺陷數(shù)據和光學缺陷數(shù)據分析護目鏡的缺陷程度，基于客戶所在地的環(huán)境...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了多目標空間關系驅動的社交場景圖像中人類識別方法，涉及圖像識別技術領域，本發(fā)明通過自動化、智能化的多級篩選機制，有效提升了輸入數(shù)據的質量和多樣性，顯著降低了冗余數(shù)據和噪聲數(shù)據對后續(xù)模型的干擾，不僅大幅提高了目標檢測與身份識別的精度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的病蟲害傳播路徑預測方法及系統(tǒng)，涉及計算機技術領域。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，對作物全局圖像進行第一語義編碼，形成作物全局圖像特征；然后，對作物局部圖像進行第二語義編碼，形成作物局部圖像特征；進一步，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種圖像描述生成模型的訓練方法以及圖像描述生成方法，可應用于圖像處理與自然語言生成技術領域。該訓練方法包括：基于視覺線索引導策略和多階段Transformer解碼策略對圖像描述生成模型進行訓練，在圖像描述生成模型的訓練過程中進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于自適應視覺學習與用戶畫像聯(lián)動的再生資源分揀方法，包括：S1、社區(qū)內用于收集再生資源的回收機增設動態(tài)學習模塊，動態(tài)學習模塊采集物品的圖像，實時分析物品的形態(tài)特征，存入記憶數(shù)據庫；S2、獲取回收機的記憶數(shù)據庫進行回收物種類分析，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像超分辨率重建領域，尤其為一種基于頻域強化與時空先驗的紅外低慢小目標增強方法，包括：S1，準備數(shù)據集：準備三種紅外低慢小目標數(shù)據集，自制一種數(shù)據集，數(shù)據集一、二和三是公開數(shù)據集，數(shù)據集四是自制數(shù)據集，其中，數(shù)據集一和四用于訓練、...
								
            
							
            
							
						
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