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								      本發(fā)明公開了一種制氫電源控制系統(tǒng)，包括：多模態(tài)耦合整流單元，采用IGBT與SiC MOSFET混合橋臂結(jié)構(gòu)，配置為將10kV交流輸入轉(zhuǎn)換為750V直流輸出；動態(tài)阻抗匹配網(wǎng)絡(luò)，連接于整流單元與電解槽之間，內(nèi)置變步長擾動觀察法算法，實時追蹤最大...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種應(yīng)用于能源網(wǎng)絡(luò)的能源路由器控制方法，涉及智能電網(wǎng)與能源互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域。該方法基于多模態(tài)協(xié)同控制架構(gòu)，采用邊緣?云協(xié)同優(yōu)化算法與虛擬電機(jī)動態(tài)調(diào)節(jié)機(jī)制，實現(xiàn)能源路由器的動態(tài)響應(yīng)效率提升與多能源協(xié)同優(yōu)化。本發(fā)明公開了一種應(yīng)用于能源網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種風(fēng)光儲多元分布式新能源出力智能預(yù)測方法及系統(tǒng)，涉及了電力技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取風(fēng)光儲系統(tǒng)的氣象參數(shù)數(shù)據(jù)以及設(shè)備運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)；基于物理模型對氣象參數(shù)數(shù)據(jù)與設(shè)備運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行出力預(yù)測處理，得到第一出力預(yù)測結(jié)果；將氣象參數(shù)數(shù)據(jù)與設(shè)備...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及營養(yǎng)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于智能數(shù)據(jù)計算的綜合營養(yǎng)監(jiān)測系統(tǒng)，系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集端口、數(shù)據(jù)核對端口和營養(yǎng)異常溯源端口，所述數(shù)據(jù)采集端口，用于通過多元設(shè)備實時監(jiān)測患者生理指標(biāo)、患者行為以及患者疾病情況，所述生理指標(biāo)包括年齡、身高、...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種喉癌早期數(shù)據(jù)分析方法和裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),可應(yīng)用于多模態(tài)技術(shù)領(lǐng)域。本申請通過獲取包含若干個第一電子病歷數(shù)據(jù)以及第一電子病歷數(shù)據(jù)對應(yīng)的第一喉鏡圖像作為第一多模態(tài)數(shù)據(jù)集，同時構(gòu)建包括病歷文本處理網(wǎng)絡(luò)、喉鏡圖像處理網(wǎng)絡(luò)和多模...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種基于數(shù)據(jù)工程操作系統(tǒng)的服裝加工信息識別方法及設(shè)備，方法包括：對客戶端上傳的原始服裝圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲得無形變服裝圖像以提取無形變服裝圖像的圖像特征；將客戶端上傳的靈感標(biāo)簽編碼為語義向量，以基于語義向量與預(yù)置多緯度屬性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于擴(kuò)散模型的PET醫(yī)學(xué)圖像后去噪方法及系統(tǒng)，實現(xiàn)從低劑量PET圖像恢復(fù)標(biāo)準(zhǔn)劑量PET圖像。從信息缺失、噪聲顯著的低劑量PET圖像中恢復(fù)清晰、準(zhǔn)確的標(biāo)準(zhǔn)劑量PET圖像。利用從PET/MR聯(lián)合成像中獲取的低劑量PET圖像及對應(yīng)的MR...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種自助終端的數(shù)字孿生仿真優(yōu)化平臺，所述平臺包括：數(shù)據(jù)采集與傳輸模塊、虛擬終端鏡像構(gòu)建模塊、業(yè)務(wù)邏輯建模模塊、動態(tài)模擬引擎模塊、用戶行為模擬模塊、實時交互模塊、數(shù)據(jù)分析與評估模塊、迭代優(yōu)化引擎模塊、版本管理與發(fā)布模塊以及安全防護(hù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種自助終端設(shè)備的AI預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、設(shè)備自診斷模塊、特征提取模塊、數(shù)據(jù)建模模塊、狀態(tài)評估模塊、預(yù)警模塊、維護(hù)計劃制定模塊、優(yōu)化模塊以及遠(yuǎn)程監(jiān)控模塊，其中，數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集設(shè)備運(yùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種具有無感化全流程服務(wù)生態(tài)的自助終端，所述終端包括：多模態(tài)感知模塊、智能身份識別模塊、無感引導(dǎo)模塊、自適應(yīng)界面模塊、無縫交互模塊、實時場景感知模塊、預(yù)測式服務(wù)模塊、自動化流程執(zhí)行模塊、智能反饋與評估模塊以及無感更新與維護(hù)模塊，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種物流數(shù)據(jù)處理方法及裝置，該方法包括：采集至少一個物流車輛的駕駛員行為數(shù)據(jù)和路況數(shù)據(jù)；接收用戶的第一指令；響應(yīng)第一指令，從路況數(shù)據(jù)中獲取路段特征和交通標(biāo)識特征，從駕駛員行為數(shù)據(jù)中獲取行為特征，并根據(jù)路段特征、交通標(biāo)識特征和行為特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種慮及電力碳排放責(zé)任分?jǐn)偟钠髽I(yè)用電優(yōu)化方法及系統(tǒng)，該方法先基于企業(yè)用電數(shù)據(jù)，將企業(yè)的電量來源劃分為可溯源電量和不可溯源電量，然后按可溯源電量精準(zhǔn)核算、不可溯源電量平均分?jǐn)偟脑瓌t核算企業(yè)的電力碳排放量，再綜合考慮企業(yè)的購電成本和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種充電站管理方法及系統(tǒng)，涉及充電管理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取當(dāng)前時間節(jié)點車輛充電過程對應(yīng)的充電狀態(tài)數(shù)據(jù)，按照充電狀態(tài)數(shù)據(jù)對所有充電車輛進(jìn)行狀態(tài)分類，為所有充電車輛分配對應(yīng)的狀態(tài)標(biāo)識；根據(jù)充電車輛的狀態(tài)標(biāo)識，構(gòu)建用于動態(tài)調(diào)度充...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種負(fù)荷預(yù)測方法，涉及負(fù)荷預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集歷史日負(fù)荷數(shù)據(jù)，對歷史日負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化及去噪處理，得到處理后的歷史日負(fù)荷數(shù)據(jù)，進(jìn)而得到歷史日負(fù)荷數(shù)據(jù)序列；將歷史日負(fù)荷數(shù)據(jù)序列輸入到VMD模塊中分解成具有不同模態(tài)和中心頻率的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及功率器件壽命監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，提供一種功率器件壽命預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：采集待預(yù)測的功率器件運(yùn)行過程中的運(yùn)行參數(shù)和環(huán)境變量等關(guān)鍵參數(shù)，并將采集的關(guān)鍵參數(shù)分別輸入到經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的分類預(yù)測模型和趨勢預(yù)測模型中，得到分類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種以可靠性為中心的混合視情維修邏輯決策方法，所述方法以設(shè)備的可靠性為核心目標(biāo)，將RCM與視情維修二者結(jié)合，優(yōu)勢互補(bǔ)；通過視情維修的手段，根據(jù)運(yùn)行數(shù)據(jù)對設(shè)備壽命進(jìn)行預(yù)測，減少對歷史數(shù)據(jù)、經(jīng)驗的依賴；同時，利用RCM中構(gòu)建維修邏輯...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種無人機(jī)機(jī)身抗疲勞結(jié)構(gòu)的監(jiān)測方法及系統(tǒng)，涉及結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，包括，在機(jī)身關(guān)鍵部位部署智能傳感器網(wǎng)絡(luò)，傳感器自適應(yīng)采集數(shù)據(jù)并傳輸至中央處理單元，中央處理單元利用數(shù)據(jù)驅(qū)動數(shù)字孿生模型實時重構(gòu)狀態(tài)，嵌入異常檢測算法分析殘差，將...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N線圈優(yōu)化方法、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，該方法包括：基于線圈的仿真數(shù)字模型，確定仿真數(shù)字模型在仿真動態(tài)工作模態(tài)測試下得到的第一峰值頻率的第一模態(tài)振型；若第一模態(tài)振型的模態(tài)類型為目標(biāo)模態(tài)類型，則確定與目標(biāo)模態(tài)類型對應(yīng)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化策略；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)的技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種基于注意力評價的人機(jī)交互內(nèi)容優(yōu)化推送方法，包括：確定用戶目標(biāo)內(nèi)容，根據(jù)用戶在視頻播放應(yīng)用、視頻網(wǎng)站或搜索引擎中的行為，識別用戶的興趣偏好；建立用戶交互內(nèi)容的注意力模型等步驟；基于注意力穩(wěn)定性...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實施方式提供了一種測試方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及軟件測試技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：接收至少一個客戶端發(fā)送的針對目標(biāo)應(yīng)用的測試請求，所述測試請求中包括客戶端的歷史測試數(shù)據(jù)和目標(biāo)應(yīng)用的UI信息；基于所述歷史測試數(shù)據(jù)以及歷史集合測試...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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