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								      本發(fā)明涉及一種基于原型的縱向聯(lián)邦持續(xù)學(xué)習(xí)隱私保護(hù)方法，屬于聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明方法包括如下步驟：1、模型初始化和任務(wù)初始化；2、對參與方實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的樣本對齊；3、各個(gè)參與方執(zhí)行本地模型前向訓(xùn)練獲得嵌入值；4、客戶端將各自本地嵌入值發(fā)送...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于統(tǒng)一編碼的跨平臺設(shè)備參數(shù)流轉(zhuǎn)方法及系統(tǒng)，屬于電力系統(tǒng)仿真與穩(wěn)定性分析技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明方法，包括：針對跨平臺設(shè)備，為所述跨平臺設(shè)備對應(yīng)的設(shè)備表中添加統(tǒng)一編碼Ukey；基于統(tǒng)一編碼Ukey，對所述跨平臺設(shè)備建立關(guān)聯(lián)關(guān)系，以對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及碳排放計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種鐵路貨車廠修過程碳排放優(yōu)化方法及系統(tǒng)，確定目標(biāo)鐵路貨車的車體變形量、裂紋深度和銹蝕面積占比，根據(jù)相應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，經(jīng)累加后得到破損綜合指數(shù)；根據(jù)破損綜合指數(shù)所處的閾值范圍，將目標(biāo)鐵路貨車劃分為低破損程度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力?交通網(wǎng)協(xié)同運(yùn)行技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于用戶偏好賦權(quán)的交通?電力網(wǎng)絡(luò)時(shí)空耦合優(yōu)化方法及系統(tǒng)，該方法包括采集預(yù)定區(qū)域內(nèi)電動(dòng)汽車用戶充電與出行的行為偏好數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；基于信息增強(qiáng)的生成對抗網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，對電動(dòng)汽車用戶偏好進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉力矩抽檢技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種力矩抽檢方法及抽檢系統(tǒng)。包括：工具身份數(shù)字化：在工具應(yīng)力集中區(qū)激光蝕刻加密二維碼，關(guān)聯(lián)存儲工具規(guī)格參數(shù)、檢測標(biāo)準(zhǔn)、使用約束條件至中央數(shù)據(jù)庫；智能任務(wù)分配：系統(tǒng)依據(jù)產(chǎn)線實(shí)時(shí)狀態(tài)、設(shè)備服役周期、操作人員技能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種對超聲圖像中目標(biāo)進(jìn)行智能識別的處理裝置及方法，通過原始幀圖像的多個(gè)掃描方向上的每個(gè)掃描特征圖進(jìn)行雙向上下文關(guān)聯(lián)分析，并將上下文關(guān)聯(lián)分析后的特征圖再次與原始幀圖像進(jìn)行綜合分析，以得到原始幀圖像的上...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)模板更新的高動(dòng)態(tài)小目標(biāo)跟蹤方法、介質(zhì)及設(shè)備，該方法針對目標(biāo)變換和遮擋導(dǎo)致的表觀信息變化的挑戰(zhàn)提出TransTRDT技術(shù)，設(shè)計(jì)一條包括質(zhì)量評分頭的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)模板更新分支，充分利用初始幀、當(dāng)前幀和歷史幀中目標(biāo)的有效信息，使...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種小目標(biāo)高精度檢測方法，包括：S1.建立PATransDet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對注意力模塊的輸出特征執(zhí)行分類與回歸操作，以得到最終預(yù)測結(jié)果；S2.建立由大到小的遞進(jìn)式目標(biāo)間輔助檢測網(wǎng)絡(luò)；S3.在檢測網(wǎng)絡(luò)上設(shè)置面積縮放函數(shù)，用于衡量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于車輛路面感知的感知物遮擋預(yù)警方法、系統(tǒng)，其方法包括：基于自身車輛的路面感知系統(tǒng)，實(shí)時(shí)追蹤感知范圍內(nèi)的所有目標(biāo)物，并對每個(gè)目標(biāo)物進(jìn)行標(biāo)識；基于每個(gè)目標(biāo)物的標(biāo)識和連續(xù)兩幀的相對位置，計(jì)算每個(gè)目標(biāo)物的預(yù)期運(yùn)動(dòng)軌跡；基于預(yù)期運(yùn)動(dòng)軌...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了原料成分含量測量方法、系統(tǒng)及石斛萃取方法，涉及成分含量測量領(lǐng)域，本發(fā)明通過從對原料進(jìn)行儲藏的環(huán)境的影響因素?cái)?shù)據(jù)以及對原料成分含量數(shù)據(jù)的檢測頻率的角度入手，通過調(diào)整影響因素?cái)?shù)據(jù)以及檢測頻率，使得原料在儲藏完成后，其變質(zhì)率能控制到最...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療信息管理技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，涉及基于醫(yī)聯(lián)網(wǎng)的智慧醫(yī)療信息管理方法、裝置和存儲介質(zhì)。其包括以下步驟：構(gòu)建醫(yī)聯(lián)網(wǎng)采集患者醫(yī)療信息數(shù)據(jù)；使用多模態(tài)深度學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合注意力機(jī)制構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)分類模型，使用倒排索引技術(shù)結(jié)合圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)創(chuàng)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)檢測技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及到一種微體檢健康檢測的方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括：基于智能穿戴設(shè)備采集PPG信號；通過智能穿戴設(shè)備或配套終端采集用戶人臉圖像數(shù)據(jù)以及舌苔圖像數(shù)據(jù)；基于PPG信號對脈搏波形態(tài)和頻率特征進(jìn)行分析，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及半導(dǎo)體封裝及微電子制造技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種金屬引線鍵合機(jī)，包括超聲波焊頭組件、頻率可調(diào)的超聲波發(fā)生器、Z軸直線電機(jī)、R軸直驅(qū)旋轉(zhuǎn)電機(jī)和恒力磁彈簧，超聲波發(fā)生器與超聲波焊頭組件連接，R軸直驅(qū)旋轉(zhuǎn)電機(jī)位于Z軸直線電機(jī)下方、超聲波焊頭...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種復(fù)合極片。根據(jù)本申請的實(shí)施例，所述復(fù)合極片包括：電極極片；固態(tài)電解質(zhì)層，所述固態(tài)電解質(zhì)層設(shè)置于所述電極極片的兩側(cè)；可固化層，所述可固化層設(shè)置于所述固態(tài)電解質(zhì)層遠(yuǎn)離所述電極極片的一側(cè)；保護(hù)層，所述保護(hù)層設(shè)置于所述可固化層遠(yuǎn)離所...
								
            
							
            
							
						
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								      為克服現(xiàn)有技術(shù)中鹵化物固態(tài)電解質(zhì)與鋰金屬負(fù)極直接接觸不穩(wěn)定影響電池性能的問題，本發(fā)明提供一種固態(tài)電解質(zhì)、固態(tài)電解質(zhì)的制備方法及固態(tài)電池；固態(tài)電解質(zhì)包括鹵化物固態(tài)電解質(zhì)基材，及所述鹵化物固態(tài)電解質(zhì)基材表面上的界面層；鹵化物固態(tài)電解質(zhì)基材的材料...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電池檢測技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種電池浸潤方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括：對封裝后的電池執(zhí)行真空注液操作；將注液后的電池置于活化環(huán)境中，在恒定溫度下對電池施加恒定電壓進(jìn)行活化操作，以活化注液后的電池；電池完成活化后，斷開恒定電壓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電網(wǎng)調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種分布式智能電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度方法及裝置，包括：求解分布式智能電網(wǎng)對應(yīng)的分布式智能電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型，得到優(yōu)化結(jié)果；基于所述優(yōu)化結(jié)果，得到分布式智能電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度方案，并利用所述分布式智能電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度方案對分布...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大模型的電網(wǎng)穩(wěn)定性風(fēng)險(xiǎn)邊界生成方法，本發(fā)明能夠動(dòng)態(tài)模擬電網(wǎng)在負(fù)荷波動(dòng)或故障擾動(dòng)下的恢復(fù)過程。通過引入暫態(tài)穩(wěn)定性分析，本發(fā)明可以精確計(jì)算電網(wǎng)在負(fù)荷波動(dòng)或擾動(dòng)后的恢復(fù)時(shí)間，提供系統(tǒng)恢復(fù)的時(shí)間邊界。在發(fā)生故障或負(fù)荷波動(dòng)時(shí)，電網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種寬變頻三相單級隔離型AC/DC變換器，涉及變換器技術(shù)領(lǐng)域，所述變換器包括：交流輸入側(cè)、三相集成變壓器和直流輸出側(cè)，其中：交流輸入側(cè)包括LC濾波器，LC濾波器的輸入端連接三相交流電源的輸出端；三相集成變壓器是采用磁集成技術(shù)將三相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種寬變頻三相單級AC/DC變換器的建模方法和裝置，涉及變換器技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：基于功率動(dòng)態(tài)平衡法對寬變頻三相單級AC/DC變換器進(jìn)行建模，得到靜態(tài)功率平衡模型；功率動(dòng)態(tài)平衡法用于表征寬變頻三相單級AC/DC變換器的輸入功率...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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