一種耐空間電離輻射IGZO薄膜晶體管及其制備方法，所述方法包括：獲取基底；在基底上形成柵電極層；在柵電極層和基底上覆蓋柵極介電層；在柵極介電層上形成IGZO有源層；在IGZO有源層上表面兩側(cè)間隔形成源區(qū)電極層和漏區(qū)電極層，源區(qū)電極層和漏...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)大語(yǔ)言模型的新能源汽車(chē)動(dòng)力電池健康度評(píng)估方法，首先收集新能源汽車(chē)動(dòng)力電池運(yùn)行數(shù)據(jù)，基于充電數(shù)據(jù)片段獲取健康度標(biāo)簽，然后提取點(diǎn)特征、一維序列和二維圖像共三類(lèi)多模態(tài)健康特征；設(shè)計(jì)融合點(diǎn)特征的文本輸入模板，并與一維序...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于Toeplitz重構(gòu)的壓縮感知相干信號(hào)DOA估計(jì)方法，該方法首先對(duì)接收信號(hào)協(xié)方差矩陣正反向平滑運(yùn)算得到新的協(xié)方差矩陣，通過(guò)對(duì)該協(xié)方差矩陣進(jìn)行Toeplitz重構(gòu)，使接收信號(hào)協(xié)方差矩陣的秩恢復(fù)為信源個(gè)數(shù)，不受信號(hào)相關(guān)性...

本發(fā)明涉及關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于曲率的多尺度結(jié)構(gòu)收縮復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別方法，主要包括兩個(gè)核心階段：圖收縮與信息提取。在收縮階段，算法結(jié)合圖曲率與節(jié)點(diǎn)度構(gòu)造局部重要性評(píng)分，并基于該評(píng)分指導(dǎo)圖的迭代收縮過(guò)程與邊權(quán)重分配。在提取階...

本申請(qǐng)屬于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、人工智能和網(wǎng)絡(luò)流量?jī)?yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于多維獎(jiǎng)勵(lì)與自適應(yīng)探索的Q?Learning網(wǎng)絡(luò)路徑規(guī)劃方法，包括，步驟1、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境建模與參數(shù)初始化，步驟2、多策略動(dòng)作選擇；步驟3、在數(shù)據(jù)包傳輸過(guò)程中，根據(jù)多維獎(jiǎng)勵(lì)規(guī)則...

本發(fā)明涉及深度學(xué)習(xí)測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化遺傳算法的深度學(xué)習(xí)測(cè)試樣本生成方法，包括：基于圖像數(shù)據(jù)集構(gòu)建不同類(lèi)別的種子數(shù)據(jù)集，確定初始種群并初始化；獲取深度學(xué)習(xí)模型，執(zhí)行遺傳算法，優(yōu)化初始化后的初始種群；結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)優(yōu)化...

本發(fā)明公開(kāi)基于聯(lián)合收割機(jī)脫粒滾筒調(diào)速系統(tǒng)的嵌核函數(shù)PID控制方法，屬于控制器技術(shù)領(lǐng)域；包括：基于傳統(tǒng)PID控制策略，在積分環(huán)節(jié)中耦合核函數(shù)，設(shè)計(jì)出嵌核函數(shù)PID控制策略；將所述嵌核函數(shù)PID控制策略應(yīng)用于聯(lián)合收割機(jī)的脫粒滾筒調(diào)速系統(tǒng)，來(lái)...

本申請(qǐng)涉及一種基于多彩空間的溫度、鹽度水下圖像增強(qiáng)方法，所述方法包括以下步驟：步驟1：對(duì)原始圖像進(jìn)行預(yù)處理，步驟2：設(shè)計(jì)各通道獨(dú)有的全局調(diào)整塊，步驟3：設(shè)計(jì)注意力圖塊，通過(guò)水下光學(xué)成像模型中的溫度、鹽度影響因素作為引導(dǎo)，動(dòng)態(tài)融合三顏色通...

本發(fā)明公開(kāi)了一種多粒度上下文聚合與遮擋重建的人物交互檢測(cè)方法，采用Swin?Transformer提取多尺度特征，并通過(guò)可變形編碼器建模長(zhǎng)程依賴(lài)。特征經(jīng)紋理?局部協(xié)同增強(qiáng)模塊，結(jié)合紋理協(xié)方差增強(qiáng)與門(mén)控局部注意力機(jī)制，提升判別性并抑制背景...

本發(fā)明公開(kāi)了一種虛擬機(jī)整合方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于數(shù)據(jù)中心資源管理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：構(gòu)建數(shù)據(jù)中心的資源模型，資源模型表征在資源約束條件下，以數(shù)據(jù)中心的主機(jī)CPU利用率和虛擬機(jī)占用內(nèi)存最小化為優(yōu)化目標(biāo)；基于主機(jī)CPU利用率、主機(jī)資源...

本發(fā)明公開(kāi)基于同態(tài)加密與事件觸發(fā)機(jī)制的微電網(wǎng)能量管理方法，屬于微電網(wǎng)能量管理技術(shù)領(lǐng)域；包括：考慮輸電損耗、發(fā)電與負(fù)荷功率的基本平衡約束、發(fā)電單元出力爬坡率約束、各發(fā)電單元輸出功率的上下限約束，以及可響應(yīng)負(fù)荷單元功率的上下限約束，建立以最...

本發(fā)明涉及一種電動(dòng)汽車(chē)參與光伏消納的充電策略?xún)?yōu)化方法，包括如下步驟：構(gòu)建電動(dòng)汽車(chē)的入網(wǎng)狀態(tài)/預(yù)期離網(wǎng)時(shí)間等相關(guān)參數(shù)；構(gòu)建考慮充放電因子的電動(dòng)汽車(chē)充放電模型，形成未優(yōu)化前的電動(dòng)汽車(chē)聚合充電曲線(xiàn)；構(gòu)建考慮光伏?充電曲線(xiàn)匹配值的電價(jià)折扣模型；...

本發(fā)明公開(kāi)一種基于Llama大模型和參數(shù)冗余微調(diào)的鋰電池荷電狀態(tài)估計(jì)方法，具體步驟包括：采集不同材料類(lèi)型的鋰電池工作狀態(tài)信號(hào)，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取；構(gòu)建鋰電池荷電狀態(tài)估計(jì)語(yǔ)義提示模板及微調(diào)數(shù)據(jù)集；采用參數(shù)冗余微調(diào)技術(shù)對(duì)預(yù)訓(xùn)練Llam...

本發(fā)明公開(kāi)了一種無(wú)人機(jī)輔助RIS中繼網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)知傳輸與部署方法、系統(tǒng)、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于無(wú)人機(jī)通信技術(shù)領(lǐng)域。方法包括構(gòu)建包括移動(dòng)基站、用戶(hù)設(shè)備、天線(xiàn)以及兩個(gè)RIS的無(wú)人機(jī)輔助MISO通信模型；基于無(wú)人機(jī)輔助MISO通信模型，構(gòu)建無(wú)人機(jī)輔...

本發(fā)明公開(kāi)了一種多輪柔性組合的小直徑管道全向攀爬機(jī)器人，包括框架機(jī)構(gòu)，所述框架機(jī)構(gòu)包括多個(gè)支撐臂，每?jī)蓚€(gè)支撐臂為一組配合使用，同一組支撐臂的兩端分別可拆式安裝有第一安裝板和第二安裝板，所述第一安裝板和第二安裝板對(duì)稱(chēng)安裝有兩組固定驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)...

本發(fā)明公開(kāi)了一種三嵌段單鏈核酸、球形核酸探針及其制備和應(yīng)用以及病毒檢測(cè)試紙條。三嵌段單鏈核酸依次包含組裝結(jié)構(gòu)域、雜交結(jié)構(gòu)域和末端偶聯(lián)生物素的報(bào)告結(jié)構(gòu)域，該單鏈核酸吸附在納米粒子表面，并與雜交DNA形成互補(bǔ)雙鏈結(jié)構(gòu)得到球形核酸探針。應(yīng)用球...

本發(fā)明屬于電力市場(chǎng)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種考慮慣量安全的日前電能量?慣量聯(lián)合市場(chǎng)交易方法，其利用改進(jìn)隨機(jī)森林法對(duì)電網(wǎng)的次日負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)并構(gòu)建功率平衡約束，利用ARIMA?LSTM法進(jìn)行次日風(fēng)光出力預(yù)測(cè)，構(gòu)建新能源機(jī)組出力約束；基于系統(tǒng)頻率響應(yīng)模...

本發(fā)明提出了一種基于視覺(jué)特征與文本提示的人物交互檢測(cè)方法，包括：1)?圖像特征提取：主干網(wǎng)絡(luò)獲圖像特征圖，目標(biāo)檢測(cè)器提掩碼特征，特征圖分塊展平得全局上下文向量；2)?交互感知特征生成：融合掩碼、置信度、語(yǔ)義嵌入及人物空間布局先驗(yàn)，形成條...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于Q學(xué)習(xí)的多無(wú)人機(jī)協(xié)同中繼選擇與路徑優(yōu)化系統(tǒng)和實(shí)現(xiàn)方法，屬于無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)領(lǐng)域；具體包括：針對(duì)無(wú)人機(jī)自組網(wǎng)等動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，利用無(wú)人機(jī)作為中繼節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)、攜帶并轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包；引入多個(gè)Q表分別管理路徑規(guī)劃和中繼選擇，結(jié)合信道狀態(tài)...

本發(fā)明公開(kāi)一種基于多因子加權(quán)評(píng)分的共價(jià)彈頭篩選方法及系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)輔助藥物發(fā)現(xiàn)技術(shù)領(lǐng)域；方法包括：基于化學(xué)合成可行性規(guī)則，組合共價(jià)彈頭模板、芳香環(huán)片段及連接子，自動(dòng)生成候選分子庫(kù)，并規(guī)范SMILES字符串；基于SMARTS模式庫(kù)，匹配...