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								      本發(fā)明提出了一種基于改進(jìn)YOLOv8模型的宮頸細(xì)胞自動(dòng)檢測(cè)方法，該方法基于YOLOv8模型進(jìn)行改進(jìn)，對(duì)其架構(gòu)進(jìn)行了重點(diǎn)優(yōu)化，提升了識(shí)別精度。改進(jìn)后的YOLOv8模型引入了大可分離內(nèi)核注意力模塊LSKA(Large Separable Ker...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于雨洪資料特征分類構(gòu)建動(dòng)態(tài)單位線庫(kù)的洪水預(yù)報(bào)方法，其包括以下步驟：S1,歷史數(shù)據(jù)采集；S2，數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理；S3，洪水資料分類模型構(gòu)建；S4，單位線計(jì)算與入庫(kù)；S5，實(shí)時(shí)洪水預(yù)報(bào)；S6，可視化與驗(yàn)證；使得通過實(shí)時(shí)接收氣象部...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及參數(shù)化設(shè)計(jì)與自動(dòng)化建模技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電子設(shè)備參數(shù)化模型自動(dòng)生成方法。該方法包括以下步驟：獲取電子設(shè)備數(shù)據(jù)，并進(jìn)行尺寸異常分析，得到尺寸異常數(shù)據(jù)；基于尺寸異常數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)電子設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行尺寸優(yōu)化，生成電子設(shè)備優(yōu)化數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種利用LNG冷能與煙氣余熱的自適應(yīng)零碳發(fā)電系統(tǒng)，屬于LNG冷能利用技術(shù)、工業(yè)廢氣處理廢熱回收以及CO2捕集領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)在LNG冷能與煙氣余熱的回收利用上效率低下，難以對(duì)煙氣進(jìn)行有效處理以減少環(huán)境污染，且發(fā)電系統(tǒng)易受LN...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及清洗設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于激光除銹的鋼板預(yù)處理清洗設(shè)備?；诩す獬P的鋼板預(yù)處理清洗設(shè)備包括是輸送帶、激光發(fā)生裝置以及風(fēng)刀。輸送帶包括帶體及多根托輥，多根托輥沿輸送方向間隔地排列，帶體套設(shè)于多根托輥外，用于承托和運(yùn)輸鋼板；激...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種徑向調(diào)隙復(fù)合式磁力耦合器，包括多組調(diào)節(jié)裝置及分段式筒體。通過調(diào)整盤面凸輪的旋轉(zhuǎn)角度，驅(qū)動(dòng)滑臂徑向移動(dòng)，同步調(diào)節(jié)徑向永磁體與銅環(huán)的氣隙及軸向永磁體與銅環(huán)的嚙合面積，從而控制輸出轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速。本發(fā)明采用多組獨(dú)立調(diào)節(jié)裝置，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)矩疊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像處理和深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，公開了涉及基于改進(jìn)YOLOv8的CIP肺部CT影像的檢測(cè)方法，過程為：采集肺部CT影像后提取肺實(shí)質(zhì)圖像，輸入經(jīng)過離線訓(xùn)練好的CIP肺部CT影像檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，得到包含目標(biāo)檢測(cè)框及置信度的圖。CIP肺部...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于目標(biāo)檢測(cè)與深度語(yǔ)義關(guān)鍵點(diǎn)提取的水下自主建圖方法，首先，自主系統(tǒng)通過三目視覺、主動(dòng)聲納獲取環(huán)境信息；其次，利用MEK?SLAM融合數(shù)據(jù)與估計(jì)位置與姿態(tài)，聯(lián)合物理?深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建雙分支網(wǎng)絡(luò)，減小水下圖像的干擾；然后，將經(jīng)過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多工序匹配架構(gòu)驅(qū)動(dòng)的工藝大模型優(yōu)化方法及系統(tǒng)，包括：步驟1：獲取多工序工藝產(chǎn)線中各工序的工藝參數(shù)，構(gòu)建工藝參數(shù)數(shù)據(jù)集；步驟2：根據(jù)多工序工藝產(chǎn)線中各工序的運(yùn)作機(jī)制和關(guān)聯(lián)性，構(gòu)建工藝質(zhì)量預(yù)測(cè)大模型；步驟3：采用工藝參數(shù)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種電主軸的多目標(biāo)仿真優(yōu)化方法，包括以下步驟：建立電主軸的有限元模型；選擇若干個(gè)優(yōu)化目標(biāo)以及與優(yōu)化目標(biāo)相關(guān)的若干個(gè)因素；采用正交試驗(yàn)方法創(chuàng)建正交試驗(yàn)方案表；根據(jù)正交試驗(yàn)方案表，使用有限元模型進(jìn)行仿真試驗(yàn)，得到每個(gè)優(yōu)化目標(biāo)的若干組試...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于地質(zhì)?設(shè)備?環(huán)境協(xié)同的泥水盾構(gòu)開倉(cāng)智能決策方法，包括：獲取地質(zhì)數(shù)據(jù)，并構(gòu)建有限元模型；獲取模擬開倉(cāng)參數(shù)；當(dāng)盾構(gòu)機(jī)達(dá)到開倉(cāng)作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，獲取地質(zhì)數(shù)據(jù)和模擬開倉(cāng)參數(shù)；計(jì)算每個(gè)斷面的開倉(cāng)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)；選取開倉(cāng)斷面池；選出至少一個(gè)最優(yōu)開倉(cāng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電表測(cè)量和深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于門控循環(huán)單元和時(shí)序卷積網(wǎng)絡(luò)的電表誤差預(yù)測(cè)方法，采集電表的工作數(shù)據(jù)，計(jì)算加速因子后構(gòu)建環(huán)境因素向量和檢測(cè)數(shù)據(jù)向量；將檢測(cè)數(shù)據(jù)向量、環(huán)境因素向量和先前誤差向量作為離線訓(xùn)練好的電表誤差預(yù)測(cè)模型的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療器械技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種新型三腔二囊管及牽引裝置，其中，新型三腔二囊管包括主管道、第一管道和第二管道；所述主管道為兩端開口的中空結(jié)構(gòu)；所述第一管道和所述第二管道分別設(shè)置在所述主管道內(nèi)；所述主管道上固定設(shè)置有第一水囊、第二水囊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于nginx的動(dòng)態(tài)請(qǐng)求代理方法及系統(tǒng)；本發(fā)明屬于()技術(shù)領(lǐng)域；啟動(dòng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)聽模塊，等待并接收來(lái)自客戶端的請(qǐng)求。當(dāng)請(qǐng)求到達(dá)時(shí)，解析請(qǐng)求頭信息，提取請(qǐng)求目標(biāo)的地址、端口和協(xié)議；對(duì)提取的請(qǐng)求目標(biāo)信息的地址、端口和協(xié)議進(jìn)行驗(yàn)證；若請(qǐng)求目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及車輛仿真技術(shù)領(lǐng)域，提供一種車門護(hù)板仿真自動(dòng)化壓頭加載方法及系統(tǒng)，方法包括：S1，基于有限元軟件，對(duì)車門內(nèi)飾模型的多個(gè)結(jié)構(gòu)件和連接點(diǎn)賦予材料參數(shù)和屬性參數(shù)，所述多個(gè)結(jié)構(gòu)件包括壓頭模型；S2，按各結(jié)構(gòu)件的實(shí)際連接關(guān)系，裝配車門護(hù)板模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一體共燒疊堆壓電陶瓷致動(dòng)器及其制備方法，包括頂部絕緣層、外部負(fù)電極、外部負(fù)極側(cè)正電極隔離半球、側(cè)面絕緣層、底部絕緣層、外部負(fù)電極引線、外部正電極、外部正極側(cè)負(fù)電極隔離半球、外部正電極引線、內(nèi)部正電極層、內(nèi)部負(fù)電極層、壓電介質(zhì)層和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了火電機(jī)組耦合超級(jí)電容儲(chǔ)能的調(diào)頻指令預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及電力系統(tǒng)儲(chǔ)能調(diào)頻技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過火電機(jī)組的調(diào)頻指令獲得原始調(diào)頻序列，并將其劃分為訓(xùn)練組、校對(duì)組和預(yù)測(cè)組；通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練組進(jìn)行訓(xùn)練，生成校對(duì)組的預(yù)測(cè)值；基于校對(duì)組的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了基于PWM的生物電信號(hào)生成方法，包括：通過PWM生成模塊輸出可調(diào)頻率的第一PWM信號(hào)；響應(yīng)于用戶選擇的頻率和幅度，調(diào)節(jié)所述第一PWM信號(hào)的頻率以及占空比，得到第二PWM信號(hào)；將所述第二PWM信號(hào)輸入至RC電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種VR沉浸式體驗(yàn)教學(xué)系統(tǒng)及教學(xué)方法，涉及VR教學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，包括：主線探索軌道，并沿所述主線探索軌道的前進(jìn)方向間隔設(shè)有若干情景再現(xiàn)模塊，用于遞進(jìn)式切換并展示各階段歷史片段下的挑戰(zhàn)體驗(yàn)內(nèi)容，且若干情景再現(xiàn)模塊共同構(gòu)成了主線探索的挑...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于信息流轉(zhuǎn)理解的流程圖智能解析方法，包括如下步驟：步驟一，對(duì)流程圖進(jìn)行組件識(shí)別與分割；步驟二，在步驟一組件識(shí)別與分割完成之后，實(shí)行OCR文本識(shí)別；步驟三，在經(jīng)過步驟一組件識(shí)別與分割完成和步驟二的OCR文本識(shí)別之后；步驟四，...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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