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								      本發(fā)明提供一種基于區(qū)塊鏈與邊緣計算的配電網(wǎng)分布式差動保護的實現(xiàn)方法，包括將配電網(wǎng)中的各個節(jié)點、設備和數(shù)據(jù)建模為區(qū)塊鏈上的分布式賬本，并通過拜占庭容錯算法保證所有節(jié)點上的數(shù)據(jù)保持一致性和高可信度；在配電網(wǎng)的各個邊緣設備上部署差動保護裝置；定期...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種浸沒式液冷電池水基冷卻液，涉及冷卻液技術領域。所述水基冷卻液包括水冷卻液和氟化液；所述水冷卻液的密度小于氟化液的密度；所述水冷卻液的質量占比為50％～90％，所述氟化液的質量占比為10％～50％；所述水基冷卻液為單相冷卻液。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種鋰離子電池電極材料的高效回收分離方法，包括如下步驟：S1、去除鋰離子電池的外殼，得到電芯；S2、將電芯置于反應溶液中，進行剝離處理，以實現(xiàn)正極活性材料與正極集流體以及負極活性材料與負極集流體的分離；所述反應溶液包括表面活性劑...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于鋰離子電池固態(tài)電解質技術領域，公開了一種氧化物/凝膠復合固態(tài)電解質及其制備方法和應用，該電解質是將在基礎電解液中加入過渡金屬化合物和酰胺類交聯(lián)劑，得到前驅體溶液，再加入引發(fā)劑，在45～70℃原位聚合制得；酰胺類交聯(lián)劑為N,N’?亞...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種適用于高溫的聚合物基電介質及其制備方法。本發(fā)明的制備方法包括如下步驟：S1：對鋁源溶液進行加熱、燒結，制得二維氧化鋁；S2：將鈦酸鋇前驅體溶液、氧化鋁和粘結劑混合后靜電紡絲、干燥、燒結、研磨，制得一維鈦酸鋇/氧化鋁；S3：分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種適用于核醫(yī)學斷層圖像的深度學習輔助診斷方法與系統(tǒng)，該方法包括：對DICOM數(shù)據(jù)進行分離和篩選，得到核醫(yī)學圖像和結構像；基于核醫(yī)學圖像和結構像定位交疊區(qū)域的空間位置；通過交疊區(qū)域的空間位置得到對應矩陣坐標，進而提取結構像在交疊區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于機器學習算法和定量構效關系的珍稀瀕危生物毒性預測方法，通過機器學習算法構建毒性預測模型，能夠有效評估環(huán)境污染物對珍稀瀕危生物的毒性影響，為珍稀瀕危生物保護及生態(tài)環(huán)境風險評估提供技術支持，其特征在于，包括步驟1，從公開數(shù)據(jù)庫收集涉及珍...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于U?KAN與解剖學先驗的DSA圖像冠脈夾層自動識別系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)預處理模塊，解剖學先驗信息提取模塊，U?KAN模型構建模塊，模型訓練模塊，夾層區(qū)域自動識別模塊和結果處理和評估模塊。本發(fā)明通過引入KAN層，顯著增強了U?...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種光伏板積灰檢測方法與裝置。該方法包括：獲取實際光伏板表面的積灰圖像；對積灰圖像進行?雙邊濾波以降噪，得到濾波積灰圖像；對濾波積灰圖像進行二值化處理，以區(qū)分出濾波積灰圖像上的積灰區(qū)域與非積灰區(qū)域，從而得到二值化圖像；將二值化圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種場景自動重建方法。該方法包括步驟；S1，圖像模糊檢測與質量評估；S2，去噪處理；S3，獲取關鍵度評判指標；S4，急診分級與損傷預測；本發(fā)明通過以固定采集頻率采集視覺圖像并通過拉普拉斯算子劃分清晰與模糊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多語言適配與個性化定制技術的數(shù)字人唇形合成系統(tǒng)，屬于數(shù)字人技術領域，包括多維信息獲取模塊和信息處理模塊；本發(fā)明中，通過在內(nèi)設置有唇部運動軌跡合成模塊，該模塊不僅能夠對于音頻進行唇形合成，同時能夠將音頻轉換為文本信息，能夠使得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于密集點云的建筑特征線提取方法，屬于建筑特征線提取技術領域，方法如下，對點云數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預處理，預處理好的點云數(shù)據(jù)進行邊緣檢測和拐角檢測，對特征檢測數(shù)據(jù)進行直線段檢測和曲線段檢測，對線段檢測數(shù)據(jù)進行線段連接與去除處理，建立優(yōu)化數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供了一種景觀燈故障檢測方法、裝置、電子設備及介質，涉及圖像處理技術領域。該方法包括：采集景觀燈在無故障狀態(tài)下的圖像，且將該圖像作為基準圖像；采集景觀燈使用時的待檢測圖像；將基準圖像對應的第一灰度圖像和待檢測圖像對應的第二灰度圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于連續(xù)自監(jiān)督學習框架的超聲醫(yī)學圖像分析方法、裝置、計算機設備和存儲介質，通過連續(xù)自監(jiān)督學習框架的可變形掩碼預測模塊生成超聲圖像有效的二值掩碼；基于二值掩碼，通過連續(xù)自監(jiān)督學習框架的特征提取模塊提取圖像特征并進行重建，基于重建...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了信息交互方法、裝置、設備、存儲介質及程序產(chǎn)品，該方法包括：顯示第一訂單頁面，第一訂單頁面包括目標商品的訂單信息塊，訂單信息塊包括目標文本框，目標文本框內(nèi)顯示有針對目標商品的問題內(nèi)容；響應于針對目標文本框的觸發(fā)操作，調用字符...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多方協(xié)同的集裝箱智能調度管理方法及系統(tǒng)，涉及集裝箱智能調度管理技術領域，包括采用動態(tài)協(xié)同優(yōu)化算法對各參與方的利益進行建模，輸入各參與方的信息，并輸出得到全局最優(yōu)解；采用區(qū)塊鏈技術對關鍵文件進行處理，利用智能合約自動執(zhí)行協(xié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向城市更新的智慧建造管理平臺，涉及礦產(chǎn)篩分技術領域，包括以下步驟：建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和數(shù)據(jù)接口協(xié)議，確保平臺內(nèi)不同系統(tǒng)、部門和企業(yè)的數(shù)據(jù)能夠進行無縫對接。本發(fā)明通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準和接口協(xié)議，實現(xiàn)不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享，提高了項目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種量子計算任務調度方法、調度系統(tǒng)、存儲介質及電子設備，包括：獲得對應調度任務的編碼信息；基于編碼信息，篩選出滿足第一預設優(yōu)先級的第一計算任務，并基于計算集群的計算節(jié)點狀態(tài)，對第一計算任務按照時序進行分級處理；基于編碼信息，篩選...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环NFPGA器件的邏輯綜合方法和裝置，該方法包括：從目標FPGA器件的邏輯設計文件中識別目標FPGA器件對應的多個存儲器結構；每個存儲器結構至少包括：容量信息；根據(jù)容量信息以及目標FPGA器件支持的各類型存儲資源數(shù)量，對多個存儲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙分支神經(jīng)網(wǎng)絡的天然氣泄漏量化方法，包括：S1、加載原始監(jiān)測數(shù)據(jù)，提取基礎特征，基于基礎特征和衍生特征構建時序特征，對時序特征標準化處理；S2、以泄漏流量0.1m3/h為閾值將時序特征分為小流量和常規(guī)流量數(shù)據(jù)并劃分為訓練...
								
            
							
            
							
						
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