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          • 本發(fā)明屬于呼氣檢測(cè)領(lǐng)域,具體涉及一種呼氣檢測(cè)采集與肺部感染預(yù)警方法。涉及肺功能鍛煉監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域;包括體征數(shù)據(jù)獲取模塊、呼氣檢測(cè)模塊以及評(píng)估模塊;所述體征數(shù)據(jù)獲取模塊用于獲取患者鍛煉前的肺容量數(shù)據(jù);所述體征數(shù)據(jù)獲取模塊包括呼氣體征檢測(cè)單元以及...
          • 本申請(qǐng)涉及一種背光光源以及照明設(shè)備。本申請(qǐng)中的背光光源包括多個(gè)燈珠以及控制組件。燈珠包括第一發(fā)光二極管以及第二發(fā)光二極管。多個(gè)燈珠劃分成若干組發(fā)光模組。至少兩個(gè)燈珠串聯(lián)電連接以形成像素單元,至少兩個(gè)第一發(fā)光二級(jí)管串聯(lián)電連接以形成第一像素單元...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于區(qū)塊鏈的車(chē)輛到電網(wǎng)環(huán)境多層可鏈接環(huán)簽名方法。首先,通過(guò)對(duì)密鑰像進(jìn)行構(gòu)造以減少簽名生成和驗(yàn)證過(guò)程中的求冪和哈希操作次數(shù),包括初始化設(shè)置、生成密鑰、簽名生成、簽名驗(yàn)證和鏈接簽名的步驟。接著,通過(guò)將電費(fèi)支付、區(qū)塊鏈驗(yàn)證和電費(fèi)提...
          • 本發(fā)明涉及風(fēng)電場(chǎng)環(huán)境評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種用于風(fēng)電場(chǎng)的環(huán)境評(píng)估與預(yù)警系統(tǒng),包括:設(shè)定模塊,用于預(yù)先設(shè)定運(yùn)行周期的環(huán)境評(píng)估指標(biāo),所述運(yùn)行周期包括已評(píng)估運(yùn)行周期和未評(píng)估運(yùn)行周期;評(píng)估模塊,用于計(jì)算已評(píng)估運(yùn)行周期的環(huán)境子評(píng)估差值;預(yù)警模塊,用于...
          • 本發(fā)明提供一種基于相似狀態(tài)檢索的船舶動(dòng)力裝置給水系統(tǒng)故障檢測(cè)方法,方法包括:獲取從船舶動(dòng)力裝置給水系統(tǒng)中收集的工況數(shù)據(jù)樣本,來(lái)訓(xùn)練初始狀態(tài)模型得到系統(tǒng)狀態(tài)模型;調(diào)用系統(tǒng)狀態(tài)模型對(duì)系統(tǒng)工況數(shù)據(jù)進(jìn)行狀態(tài)特征提取得到系統(tǒng)狀態(tài)向量,并存儲(chǔ)入向量數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明提供了一種采用跨域異構(gòu)算力的分布式協(xié)同任務(wù)編排及調(diào)度方法、支撐引擎系統(tǒng),建立支撐引擎系統(tǒng),獲取分布式協(xié)同任務(wù)請(qǐng)求后,對(duì)其進(jìn)行任務(wù)編排,基于編排進(jìn)行跨域異構(gòu)算力的調(diào)度和預(yù)留,并基于異步分布式行為樹(shù)完成跨域異構(gòu)算力的裝配,保障分布式協(xié)同任...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了水解酶基因bpfD、其編碼的酶及應(yīng)用。本發(fā)明分離到菌株DN12,其能夠降解BPF和以BPF為唯一碳源與能源生長(zhǎng)。在此基礎(chǔ)上,本發(fā)明采用全基因組和比較轉(zhuǎn)錄組測(cè)序分析從菌株DN12中得到了一個(gè)BPF降解基因簇bp...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了單加氧酶基因bpfC、其編碼的酶及應(yīng)用。本發(fā)明分離到菌株DN12,其能夠降解BPF和以BPF為唯一碳源與能源生長(zhǎng)。在此基礎(chǔ)上,本發(fā)明采用全基因組和比較轉(zhuǎn)錄組測(cè)序分析從菌株DN12中得到了一個(gè)BPF降解基因簇b...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種用于短途轉(zhuǎn)運(yùn)的智能懸掛式輸送設(shè)備,其屬于智能運(yùn)輸設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域。它主要包括:車(chē)體、懸掛式載貨裝置、自適應(yīng)裝卸貨裝置,所述懸掛式載貨裝置包括載貨板、提升支架,所述載貨板設(shè)置于車(chē)體頂部,并與固定在車(chē)體側(cè)壁上的多個(gè)提升支架滑動(dòng)連接;...
          • 本申請(qǐng)涉及醫(yī)療器械技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種高精度時(shí)間干涉無(wú)創(chuàng)腦深部電刺激方法、設(shè)備及系統(tǒng),解決了傳統(tǒng)的基于時(shí)間干涉的無(wú)創(chuàng)腦深部電刺激每對(duì)電流使用兩個(gè)刺激電極,使電流分布比較彌散,刺激聚焦性較差的問(wèn)題。該方法使用高精度4×1電極配置,將施加一個(gè)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種可調(diào)節(jié)式引流管固定裝置,包括伸縮腹帶,所述伸縮腹帶內(nèi)部開(kāi)設(shè)有固定倉(cāng),所述伸縮腹帶內(nèi)部開(kāi)設(shè)有按摩倉(cāng),所述伸縮腹帶側(cè)壁轉(zhuǎn)動(dòng)連接有調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu),所述固定倉(cāng)內(nèi)壁固定連接有固定機(jī)構(gòu),所述伸縮腹帶內(nèi)壁固定連接有按摩機(jī)構(gòu),所述固定機(jī)構(gòu)包括凝膠...
          • 本發(fā)明提供了基于知識(shí)感知句法圖網(wǎng)絡(luò)的面向方面的情感分析方法,屬于自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域。包括以下步驟:構(gòu)建與句子中與命名實(shí)體相關(guān)的知識(shí)圖譜;將構(gòu)建的知識(shí)圖譜融合到句子的句法樹(shù)中,形成知識(shí)句法樹(shù),將知識(shí)句法樹(shù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)感知句法圖;利用知識(shí)感知句...
          • 本公開(kāi)涉及一種定位系統(tǒng)、監(jiān)測(cè)方法、監(jiān)測(cè)設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,該定位系統(tǒng)包括基站側(cè)、云端側(cè)、以及終端側(cè);所述云端側(cè)用于獲取所述基站側(cè)發(fā)送的輔助定位數(shù)據(jù),并向所述終端側(cè)播發(fā)所述輔助定位數(shù)據(jù),其中,所述輔助定位數(shù)據(jù)用于所述終端側(cè)中的移動(dòng)終端進(jìn)行終...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于自然語(yǔ)言交互的AI視頻實(shí)時(shí)編輯系統(tǒng),涉及人工智能AI技術(shù)領(lǐng)域,包括:用戶輸入模塊,用于接收用戶輸入的多模態(tài)數(shù)據(jù),包括文本、語(yǔ)音或圖片,并將所述多模態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)化的需求描述;多模態(tài)解析模塊,用于解析所述標(biāo)準(zhǔn)化需求描述,...
          • 本公開(kāi)提供了一種登錄驗(yàn)證方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及智能車(chē)輛技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:接收車(chē)載設(shè)備發(fā)送的登錄請(qǐng)求;登錄請(qǐng)求包括車(chē)載設(shè)備的標(biāo)識(shí)信息和該車(chē)載設(shè)備對(duì)應(yīng)的車(chē)輛的標(biāo)識(shí)信息;根據(jù)車(chē)輛的標(biāo)識(shí)信息和車(chē)載設(shè)備的標(biāo)識(shí)信息,驗(yàn)證車(chē)輛與車(chē)載設(shè)備是否...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種儲(chǔ)能控制器和儲(chǔ)能系統(tǒng),涉及儲(chǔ)能技術(shù)領(lǐng)域。儲(chǔ)能控制器包括:與多個(gè)儲(chǔ)能模組一一對(duì)應(yīng)的多組第一高壓連接件,每組第一高壓連接件適于連接對(duì)應(yīng)的儲(chǔ)能模組;至少一組第二高壓連接件,適于連接匯流箱;匯流單元,分別與多組第一高壓連接件、至少一...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種分布式新能源及充電站接入對(duì)配電網(wǎng)運(yùn)行的影響分析方法,首先研究各種分布式新能源的特性和規(guī)律,分析新能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)功能和穩(wěn)定性,然后研究充電站的運(yùn)行機(jī)理,包括充電站的類型、充電技術(shù)、充電設(shè)備的性能與維護(hù)要求,分析不同充電設(shè)備的性能...
          • 本發(fā)明涉及采煤機(jī)電機(jī)過(guò)流保護(hù)方案設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種采煤機(jī)電機(jī)過(guò)流保護(hù)方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備。本方案通過(guò)獲取采煤機(jī)當(dāng)前電機(jī)電流,計(jì)算與額定電流比值及與預(yù)設(shè)比值閾值的差值;依據(jù)差值調(diào)用預(yù)設(shè)延時(shí)系數(shù),計(jì)算積分值;并根據(jù)積分值與預(yù)設(shè)積分值閾值...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工智能的照片地類識(shí)別方法,包括:獲取待識(shí)別數(shù)據(jù);將所述待識(shí)別數(shù)據(jù)輸入至照片分類解譯模型,獲取分類結(jié)果,其中,所述照片分類解譯模型通過(guò)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建,并通過(guò)訓(xùn)練集訓(xùn)練后評(píng)估優(yōu)化獲得,所述訓(xùn)練集為照片數(shù)據(jù)。本發(fā)明...
          • 本發(fā)明涉及一種基于航跡航速的無(wú)人機(jī)暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法,用于對(duì)無(wú)人機(jī)在探測(cè)器網(wǎng)絡(luò)中按照待評(píng)估航跡飛行時(shí)的飛行暴露風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估,該方法基于探測(cè)器網(wǎng)絡(luò)中所有探測(cè)器的運(yùn)行參數(shù)以及無(wú)人機(jī)的待評(píng)估航跡,利用無(wú)人機(jī)飛行暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型計(jì)算當(dāng)前待評(píng)估航跡的飛...
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