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          • 本申請(qǐng)涉及一種由鈉和石墨構(gòu)成的石墨插層化合物及其制備方法。具體地,本申請(qǐng)公開的由鈉和石墨構(gòu)成的石墨插層化合物的化學(xué)式為NaxC8,其中0.8≤x≤1.5。該石墨插層化合物的制備方法包括以下步驟:(...
          • 本發(fā)明涉及一種熱響應(yīng)的梯度水凝膠驅(qū)動(dòng)器及其制備方法和應(yīng)用,涉及增材制造、智能材料與信息加密技術(shù)領(lǐng)域。包括如下步驟:(1)在避光的條件下,將甲基丙烯酸二甲氨基乙酯、聚乙二醇二丙烯酸酯、光引發(fā)劑、水溶性可光固化單體和乳化劑加入去離子水中至完全溶...
          • 本發(fā)明涉及一株具有窄譜抑菌活性的食竇魏斯氏菌,所述食竇魏斯氏菌的命名為食竇魏斯氏菌(Weissella cibaria)B4,保藏于廣東省微生物菌種保藏中心,保藏編號(hào)為GDMCC NO.65903,保藏地址為廣州市先烈中路100號(hào)大院59號(hào)...
          • 本發(fā)明屬于隧道施工技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種考慮清渣區(qū)域人員預(yù)警的TBM清渣機(jī)器人的清渣路徑規(guī)劃方法及清渣系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)裝置。該方法包括:S1、獲取清渣作業(yè)區(qū)域的積渣分布信息和人員狀態(tài)信息;人員包括移動(dòng)人員和原地活動(dòng)人員;S2、將移動(dòng)人員的狀態(tài)信...
          • 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種柔性氣體傳感器及其制備方法、可穿戴電子設(shè)備,其中,制備方法包括:通過化學(xué)氣相沉積法制備單層MoS2薄膜;通過水熱法制備單斜相WO3納米片;將單層MoS2...
          • 本發(fā)明涉及一種提升自動(dòng)夾具移除軟件于低頻段去嵌精度的方法,確定測(cè)試夾具的電氣延時(shí)是否大于信號(hào)上升時(shí)間的設(shè)定倍數(shù),若不滿足條件,則為測(cè)試夾具模型添加與系統(tǒng)阻抗匹配的理想傳輸線模型以進(jìn)行電氣延長(zhǎng),基于修正后的參數(shù)數(shù)據(jù),執(zhí)行去嵌運(yùn)算提取待測(cè)物的去...
          • 本發(fā)明提供了鋰電池技術(shù)領(lǐng)域的一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和ECM的電池模擬方法及系統(tǒng),方法包括如下步驟:步驟S1、基于等效電路模塊、編碼器以及解碼器創(chuàng)建一電池模擬模型;所述編碼器以及解碼器均基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建;步驟S2、設(shè)定所述電池模擬模型的損失函數(shù);步...
          • 本發(fā)明提供一種機(jī)動(dòng)車及儲(chǔ)能載具用動(dòng)力電池放電系統(tǒng)和放電方法。所述機(jī)動(dòng)車及儲(chǔ)能載具用動(dòng)力電池放電系統(tǒng)包括連接線束、電子負(fù)載和管理模塊,所述連接線束替換所述整車線束中針對(duì)所述充電開關(guān)的控制線束,所述電子負(fù)載連接到所述充電接口,所述管理模塊以控制...
          • 本申請(qǐng)公開了一種多任務(wù)啟動(dòng)方法、多任務(wù)啟動(dòng)裝置、嵌入式實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。本申請(qǐng)實(shí)施方式的多任務(wù)啟動(dòng)方法包括:構(gòu)建多個(gè)任務(wù)的任務(wù)信息規(guī)劃表;基于任務(wù)信息規(guī)劃表,確定多個(gè)有向圖,其中,每一有向圖包括多個(gè)任務(wù)中的至少部分;對(duì)多個(gè)有...
          • 本申請(qǐng)涉及主板測(cè)試設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種工業(yè)電腦主板測(cè)試裝置,包括測(cè)試機(jī)主體,測(cè)試機(jī)主體的內(nèi)腔設(shè)置有氣缸,氣缸內(nèi)腔設(shè)置有活塞桿,活塞桿的底端固定連接有連接架,連接架的兩端外表面固定連接有限位桿,本發(fā)明通過夾具組件能夠根據(jù)電腦主板的規(guī)格...
          • 本申請(qǐng)公開了一種問答方法、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),問答方法包括:獲取第一知識(shí)集,第一知識(shí)集包括至少一個(gè)文本樹,文本樹包括若干非葉子節(jié)點(diǎn)和若干葉子節(jié)點(diǎn),非葉子節(jié)點(diǎn)用于存儲(chǔ)層級(jí)標(biāo)題,葉子節(jié)點(diǎn)用于存儲(chǔ)文本段落;對(duì)各文本樹,遍歷文本樹中的各非葉子節(jié)點(diǎn),確定...
          • 本發(fā)明涉及地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)與信號(hào)處理交叉技術(shù)領(lǐng)域,提供一種結(jié)合CEEMD與自適應(yīng)小波包閾值函數(shù)的GNSS隧道口邊坡形變時(shí)序降噪方法、系統(tǒng)與介質(zhì),該方法綜合CEEMD和小波包自適應(yīng)的優(yōu)點(diǎn),使用混合熵分界、自適應(yīng)閾值、動(dòng)態(tài)平滑和多路徑補(bǔ)償?shù)奶幚恚?..
          • 本發(fā)明公開了一種配電臺(tái)區(qū)儲(chǔ)能負(fù)荷的動(dòng)態(tài)辨識(shí)方法及系統(tǒng),包括:實(shí)時(shí)地對(duì)配電臺(tái)區(qū)當(dāng)前的電力數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,并進(jìn)行預(yù)處理,以獲取電力實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù);獲取歷史電力數(shù)據(jù),利用長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM模型對(duì)所述歷史電力數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序特征的分析,并基于所述時(shí)序特...
          • 本發(fā)明公開了一種基于相似度計(jì)算的圖形?模型融合方法,涉及數(shù)據(jù)處理和融合技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)中不同廠站或不同數(shù)據(jù)源頭之間的數(shù)據(jù)難以僅憑借站內(nèi)唯一標(biāo)識(shí)符來進(jìn)行名稱匹配,無法保證融合和共享的準(zhǔn)確性的問題。本發(fā)明首先獲取廠站拓展鄰接矩陣,然后判...
          • 本說明書提供了一種中轉(zhuǎn)往返出行方案推薦方法及程序產(chǎn)品。該方法應(yīng)用于旅游出行服務(wù)平臺(tái),包括:基于第一類交通工具的第一班次信息和第二類交通工具的第二班次信息,生成中轉(zhuǎn)往返出行方案庫(kù);其中,該中轉(zhuǎn)往返出行方案庫(kù)中的中轉(zhuǎn)往返出行方案指示:去程和返程...
          • 本發(fā)明提供一種基于擴(kuò)散概率模型的SAR影像降噪方法,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取待處理的含有噪聲的SAR影像;將含有噪聲的SAR影像輸入至預(yù)先訓(xùn)練完成的SAR影像降噪模型中,得到降噪后的SAR圖像;其中,SAR影像降噪模型是基于改...
          • 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種工業(yè)產(chǎn)品異常檢測(cè)方法和相關(guān)裝置。其中,方法包括:獲取工業(yè)產(chǎn)品圖像;對(duì)工業(yè)產(chǎn)品圖像進(jìn)行圖像掩碼處理,生成掩碼特征圖像;將掩碼特征圖像輸入到特征提取模塊中確定工業(yè)產(chǎn)品圖像中的異常區(qū)域,根據(jù)計(jì)算得到的異常得分不斷優(yōu)化平衡特征...
          • 本申請(qǐng)公開了一種骨小梁的參數(shù)確定方法、裝置及可讀存儲(chǔ)介質(zhì),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法能夠獲取掃描部位的三維圖像,并確定掃描部位的骨骼在三維圖像中的位置,隨后基于骨骼的位置確定骨小梁在三維圖像中的位置,繼而基于骨小梁的位置獲取三維圖像的感興...
          • 本公開提供了一種目標(biāo)動(dòng)畫的生成方法、裝置和電子設(shè)備,通過第一相機(jī)拍攝包括目標(biāo)模型的三維場(chǎng)景以形成三維分段動(dòng)畫;根據(jù)預(yù)設(shè)動(dòng)畫內(nèi)容和模型貼圖尺寸,制作生成動(dòng)畫序列幀;將動(dòng)畫序列幀制作生成目標(biāo)模型對(duì)應(yīng)的模型貼圖,根據(jù)預(yù)設(shè)位置,將模型貼圖應(yīng)用于完成...
          • 本申請(qǐng)公開了一種目標(biāo)圖像生成方法、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取隨機(jī)特征向量、期望對(duì)象類別以及期望對(duì)象姿態(tài)信息;根據(jù)隨機(jī)特征向量、期望對(duì)象類別以及期望對(duì)象姿態(tài)信息確定目標(biāo)特征向量;將目標(biāo)特征向量輸入圖像生成模型中,得到圖像生成模...
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