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          • 本發(fā)明提供了一種負(fù)性液晶組合物及其應(yīng)用,屬于液晶材料技術(shù)領(lǐng)域。所述負(fù)性液晶組合物包括至少一種通式I所代表的化合物、至少一種通式II所代表的化合物和至少一種通式III所代表的化合物。本發(fā)明提供的負(fù)性液晶組合物具有低旋轉(zhuǎn)粘度、大的彈性常數(shù)、大的...
          • 本發(fā)明提供了一種液晶組合物及其應(yīng)用,屬于液晶材料技術(shù)領(lǐng)域。所述液晶組合物包括式I所代表的化合物、至少一種通式II所代表的化合物和至少一種通式III所代表的化合物;且所述式I所代表的化合物在所述液晶組合物中的質(zhì)量含量≤30%。本發(fā)明提供的液晶...
          • 本發(fā)明涉及液晶顯示技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種液晶組合物及其應(yīng)用。所述液晶組合物包括一種或多種通式I所示的化合物、一種或多種通式Ⅱ所示的化合物以及一種或多種通式Ⅲ所示的化合物。本發(fā)明提供的液晶組合物具有大的彈性常數(shù)、低的旋轉(zhuǎn)粘度、高的穿透率、適合...
          • 本發(fā)明涉及液晶顯示技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種液晶組合物及其應(yīng)用。本發(fā)明提供的液晶組合物在具有大的彈性常數(shù)的同時(shí)具有較低的旋轉(zhuǎn)粘度以及快的響應(yīng)速度,同時(shí)兼具大的光學(xué)各向異性及良好的低溫互溶性等優(yōu)異性能,能夠用于多種顯示模式的液晶顯示,能夠?qū)崿F(xiàn)高對(duì)...
          • 本發(fā)明提供的一種細(xì)胞外囊泡中microRNA提取和檢測(cè)的整合方法包括以下步驟:采用超速離心法分離獲取生物樣本中的細(xì)胞外囊泡,通過密度梯度離心純化所述細(xì)胞外囊泡;采用納米粒度分析儀測(cè)定所述純化后細(xì)胞外囊泡的粒徑分布與濃度;向所述純化后細(xì)胞外囊...
          • 一種基于視覺定位的噴絲板清洗方法、系統(tǒng)及設(shè)備,通過工業(yè)相機(jī)采集噴絲板圖像,并對(duì)圖像預(yù)處理,得到預(yù)處理后的圖像,對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行擬合圓計(jì)算,得到孔位候選圓的圓心和半徑,孔位候選圓為噴絲板上可能存在的噴絲板孔,對(duì)孔位候選圓進(jìn)行圓形輪廓篩選選...
          • 本發(fā)明涉及房屋技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種模塊式集成房屋,包括第一集成房屋和第二集成房屋,第二集成房屋安裝于第一集成房屋頂部,且第一集成房屋和第二集成房屋內(nèi)部均安裝有警報(bào)器,還包括:檢測(cè)盤,檢測(cè)盤設(shè)置于第一集成房屋下方;檢測(cè)組件,檢測(cè)組件設(shè)置于檢測(cè)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的無人機(jī)路徑規(guī)劃與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)及介質(zhì),方法包括:獲取無人機(jī)飛行任務(wù)的起始點(diǎn)和終結(jié)點(diǎn),并查找與起始點(diǎn)和終結(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的歷史路徑進(jìn)行分段規(guī)劃,獲得多個(gè)規(guī)劃路徑段,從多個(gè)規(guī)劃路徑段中確定出當(dāng)前路徑段;采集與當(dāng)前路徑段...
          • 本發(fā)明公開了一種火箭載荷投放過程中無人機(jī)姿態(tài)監(jiān)測(cè)方法、系統(tǒng)及介質(zhì),方法包括:當(dāng)運(yùn)載無人機(jī)載荷的火箭達(dá)到預(yù)定投放軌道時(shí),對(duì)火箭內(nèi)待投放無人機(jī)的慣性測(cè)量單元進(jìn)行初始化,并在初始化完成后,控制火箭對(duì)待投放無人機(jī)進(jìn)行投放;在投放過程中,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)待投...
          • 本發(fā)明實(shí)施例涉及鑄件無損檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種鑄件的風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)無損檢測(cè)方法及裝置、電子設(shè)備、介質(zhì),方法包括:在鑄件的驗(yàn)收階段或服役階段,對(duì)鑄件的應(yīng)力分布進(jìn)行模擬,得到鑄件對(duì)應(yīng)的不同應(yīng)力水平區(qū)間;根據(jù)不同應(yīng)力水平區(qū)間,將鑄件的不同部位劃分為不...
          • 本發(fā)明適用于磁場(chǎng)測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于隧道磁電阻效應(yīng)的電流傳感器磁場(chǎng)測(cè)量方法,其方法包括:基于隧道磁電阻傳感器電路的寄生電容參數(shù)與信號(hào)特征的映射關(guān)系模型,通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)實(shí)時(shí)輸出信號(hào)進(jìn)行分析,確定寄生電容參數(shù)的實(shí)際值;根據(jù)寄生電容參...
          • 本發(fā)明提供一種基于數(shù)據(jù)加密的迭代學(xué)習(xí)無人水面艇航向控制方法及系統(tǒng),涉及無人水面艇的航向控制技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括將無人水面艇航向控制系統(tǒng)的輸出重定義;過輸出重定義推導(dǎo)輸出增量,確定偽偏導(dǎo)數(shù),建立緊湊形式動(dòng)態(tài)線性化模型;建立編碼?解碼機(jī)制;基于...
          • 本發(fā)明公開了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的無人機(jī)蜂群突防決策模型構(gòu)建法,包括:搭建面向攻防對(duì)抗的訓(xùn)練環(huán)境;建立無人機(jī)單體運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,包括定義無人機(jī)的運(yùn)動(dòng)模型和無人機(jī)的主要約束,計(jì)算下一時(shí)刻的速度位置積分;主要約束包括區(qū)域約束和動(dòng)力學(xué)約束;區(qū)域約束限制無...
          • 一種面向多視角感知的無人車集群部署方法及系統(tǒng),該方法通過基于人工勢(shì)場(chǎng)的集群模擬部署算法,將目標(biāo)區(qū)域劃分為有限的單元格網(wǎng)格;為無人車劃分有限的可移動(dòng)方向和視場(chǎng)角方向;根據(jù)無人車視野范圍更新單元格勢(shì)場(chǎng)值;根據(jù)視場(chǎng)角方向上單元格勢(shì)場(chǎng)值的平均值計(jì)算...
          • 本發(fā)明公開了模型轉(zhuǎn)換系統(tǒng)和模型轉(zhuǎn)換方法。其中,模型轉(zhuǎn)換系統(tǒng)包括導(dǎo)入模塊、映射模塊、融合優(yōu)化模塊和模型保存導(dǎo)出模塊,導(dǎo)入模塊用于從公共模型庫導(dǎo)入預(yù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型,并對(duì)導(dǎo)入的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析,提取其中的算子信息;映射模塊用于將提取的...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種面向多核芯片的容錯(cuò)編譯方法及其裝置;方法包括:建立邏輯核心ID到物理核心ID的映射關(guān)系;在編譯階段,將程序代碼中的核心訪問操作轉(zhuǎn)換為基于邏輯核心ID的間接訪問;在運(yùn)行階段,將邏輯核心ID轉(zhuǎn)換為物理核心ID,并基于核心故...
          • 本公開提供了一種UI樹獲取方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括:獲取當(dāng)前界面中的UI組件集合,提取各UI組件的屬性信息生成初始UI樹,初始UI樹節(jié)點(diǎn)與UI組件一一對(duì)應(yīng),屬性信息至少包括組件名稱、區(qū)域信息和層級(jí)關(guān)系;對(duì)初始UI樹逐層執(zhí)行...
          • 本發(fā)明公開了一種模擬器的多進(jìn)程加速實(shí)現(xiàn)方法和裝置,所述方法包括:在仿真模擬器中添加讀寫消息隊(duì)列的功能模塊;功能模塊采用多進(jìn)程通信機(jī)制,且每個(gè)進(jìn)程有一個(gè)唯一的編號(hào)ID;從指令隊(duì)列中讀取并執(zhí)行指令;為交互指令時(shí),將指令的參數(shù)打包成報(bào)文并寫入消息...
          • 本申請(qǐng)涉及一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括:對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行語義分析,得到數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)內(nèi)容的類型,并確定類型對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)處理模板;基于數(shù)據(jù)處理模板,對(duì)各個(gè)待處理對(duì)象進(jìn)行向量化處理,得到各待處理對(duì)象...
          • 本發(fā)明提供一種基于預(yù)訓(xùn)練語言模型的知識(shí)圖譜補(bǔ)全方法,包括:S1、給定輸入查詢對(duì),構(gòu)建查詢對(duì)的文本序列;S2、通過鄰居選擇模型獲取與查詢對(duì)最相關(guān)的若干鄰居三元組,并插入到查詢對(duì)的文本序列的尾部,組成新的文本序列;S3、為新的文本序列添加指令標(biāo)...
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