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  • 本發(fā)明提供一種含雙層網格結構的透明導電薄膜及其制備方法，涉及透明導電薄膜領域，該透明導電薄膜的制備方法為：先利用真空鍍膜技術在透明柔性基片表面制備一層銅膜；之后采用自開裂劑在銅膜表面制備一層自開裂膜，自開裂膜自然龜裂形成網狀開裂模板；然后利...
  • 本發(fā)明公開了一種高扭矩機器人專用電纜及制備方法，包括纜芯，纜芯的外部套設有無機礦物層，無機礦物層的外部套設有金屬網，金屬網的外部套設有阻燃發(fā)泡層，阻燃發(fā)泡層的內部設置有若干內置阻燃氣體的腔體，相鄰的腔體之間設置有貫通阻燃發(fā)泡層的內側面與外側...
  • 本發(fā)明的實施例提供了一種安全注射系統(tǒng)及方法，涉及反應堆安全系統(tǒng)領域。旨在改善安全注射系統(tǒng)注水流量與反應堆發(fā)生失水事故階段所需流量不匹配的問題。其包括承壓容器以及阻尼裝置，承壓容器的底部設置有安注出口管；阻尼裝置設置在承壓容器內，阻尼裝置設置...
  • 本發(fā)明涉及智能藥盒技術領域，是一種基于物聯(lián)網的智能藥盒及其控制方法，具體方法包括：構建對比服藥數據集；在對比服藥數據集中實時搜索與個人服藥數據相匹配的相似服藥數據，計算獲取第一服藥風險值以及第二服藥風險值，并融合計算綜合服藥風險值；根據綜合...
  • 本發(fā)明公開了一種基于機器學習的高危胸痛患者分診識別系統(tǒng)，屬于醫(yī)療分診技術領域，具體包括：關鍵詞庫存儲胸痛相關關鍵詞及分診指數，并編碼為文本特征向量；文本識別模塊收集病歷，遍歷文字信息標記主觀關鍵詞，計算初始分診等級；圖像獲取模塊采集患者病情...
  • 本發(fā)明公開了基于頻域掩膜的運動預測方法及人體運動風險反饋裝置，涉及信號處理技術領域，通過前置頻域掩膜得到多個頻域通道數據，復原后結合多層感知機進行特征提取，結合后置掩膜過濾復原，最后融合殘差進行有效預測，從而提高預測精度與模型魯棒性，同時適...
  • 本申請涉及計算機數值模擬技術領域，公開一種多相流耦合的仿真模擬方法、裝置、計算機設備及存儲介質，應用于液相法CO2加氫制甲醇工藝，該方法包括：基于反應初始階段的氣態(tài)相狀態(tài)參數、液態(tài)相狀態(tài)參數以及顆粒相狀態(tài)參數構建氣?液...
  • 本申請涉及數值模擬技術領域，公開了一種數值模擬方法、裝置及設備，該方法包括：建立數值模擬模型，包括流場模擬模型和反應模擬模型；基于反應動態(tài)初始條件，對流場模擬模型對應的第一物理場方程組和反應模擬模型對應的第二物理場方程組進行全耦合求解，得到...
  • 本申請公開一種引物集確定方法及裝置，可應用于生物醫(yī)藥技術領域，包括：通過計算每對引物的二聚體得分并構建二聚體得分矩陣，篩選出得分低于閾值的引物對，直接排除了那些容易形成二聚體的引物組合。利用吉布斯自由能矩陣進一步篩選，吉布斯自由能的絕對值越...
  • 本發(fā)明涉及液晶顯示驅動控制技術領域，公開了一種高刷新率液晶顯示屏驅動方法及系統(tǒng)，該方法包括：運動量檢測模塊通過幀間對比計算動態(tài)區(qū)域運動強度；電壓激勵調節(jié)模塊根據動態(tài)/靜態(tài)區(qū)域差異化施加電壓，動態(tài)區(qū)域采用非對稱電壓提升響應速度；灰階調整模塊基...
  • 本發(fā)明提供了一種用于提高顯示設備色域范圍的Mini LED背光模組系統(tǒng)，首先，整合高精度電子控制與智能反饋機制，采用分布式驅動架構，實現精細化的光源調節(jié)；其次，通過動態(tài)分析圖像內容，實時調整光源配比，提高色彩表現范圍；然后，通過閉環(huán)反饋系統(tǒng)...
  • 本發(fā)明公開了一種企業(yè)交互性數字聯(lián)動展示艙，涉及展示艙技術領域，本發(fā)明包括固定安裝在推車上的主屏，所述主屏兩側均鉸接有副屏，還包括：折疊組件，折疊組件用于對兩個副屏在主屏兩側的安裝角度進行反向的同步調節(jié)。優(yōu)點在于：本發(fā)明可在閑置時對多塊顯示屏...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于邊緣計算的低功耗交通監(jiān)控方法、系統(tǒng)及設備，屬于交通控制系統(tǒng)技術領域。該方法獲取來自多源交通監(jiān)測傳感器的道路通行數據；基于道路通行數據及預設設備通信距離，確定相應預設范圍及其對應的一個或多個邊緣計算設備組。根據各邊緣計算設...
  • 本發(fā)明涉及傳感器測量技術領域，具體涉及一種基于聲光電融合的智能水域虛擬電子圍欄。它具體包括：水域傳感器融合網絡，水域界面波動特征提取單元、入侵概率預測單元以及自適應警報響應單元；水域傳感器融合網絡用于捕捉目標水域中的聲波信號、光信號和電磁信...
  • 本發(fā)明公開了一種基于面部表情與上下文情境的學業(yè)情緒識別方法及裝置。該方法通過利用視覺語言預訓練模型CLIP，結合視頻序列中的學生面部表情與學習情境的上下文信息，實現精準的情緒建模。具體而言，本發(fā)明首先對人臉表情和學習情景中的上下文信息進行協(xié)...
  • 本發(fā)明公開了一種切片圖像分類方法、系統(tǒng)、終端及存儲介質，所述方法包括：對待處理切片圖像進行預處理，得到目標切片圖像；構建切片圖像分類模型，對切片圖像分類模型進行訓練得到目標模型，將目標切片圖像輸入到目標模型的實例特征提取模塊進行特征提取，得...
  • 本發(fā)明屬于計算機視覺技術領域，尤其涉及一種面向光學遙感圖像的船舶檢測方法。方法包括：S1：獲得各船舶目標的新標簽；S2：構建船舶檢測網絡，基于船舶檢測網絡獲取的多尺度特征圖的所有像素點和新標簽獲取所有的候選正樣本；S3：設置分類閾值和回歸閾...
  • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)大模型的圖像質量分類處理方法及系統(tǒng)，涉及電力巡檢圖像處理技術領域，包括確定巡檢圖像的模態(tài)數據匹配策略；基于模態(tài)數據匹配策略得到多種關聯(lián)模態(tài)數據；將每種關聯(lián)模態(tài)數據與巡檢圖像進行匹配性判斷，得到初篩模態(tài)數據；確定巡檢...
  • 本發(fā)明涉及一種語義分割模型訓練方法及裝置，屬于數字圖像技術領域，該方法包括獲取街道上的圖像數據，設置初始語義分割模型；根據圖像數據對初始語義分割模型進行訓練，得到目標語義分割模型和輸出結果；根據初始掩膜、偽標簽和關鍵邊緣區(qū)域集合進行權重計算...
  • 本發(fā)明提出一種輪廓注入內容的青光眼視杯視盤分割方法，該方法包括：將眼底視網膜彩色圖像輸入至編碼模塊中進行編碼；利用輪廓解碼器對多層級特征逐階段進行視杯和視盤的輪廓解碼；利用內容解碼器對多層級特征進行視杯和視盤的內容分割解碼；利用輪廓注入模塊...
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