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      • 本發(fā)明涉及本發(fā)明提供了一種氟碳鈰鑭礦的硫酸分解生產(chǎn)工藝,包括以下步驟:S1、原料預(yù)處理;S2、漿化反應(yīng):原料預(yù)處理之后,在得到的溶液中緩慢加入濃硫酸,攪拌進(jìn)行漿化反應(yīng);S3、在漿化好的漿狀物容器中加入清水,攪拌溶解步驟S2所得漿狀體硫酸稀土...
      • 本發(fā)明公開了一種塑料薄膜印刷后烘干裝置,屬于薄膜印刷烘干技術(shù)領(lǐng)域。包括主箱體,主箱體前側(cè)設(shè)置有箱門,主箱體底部設(shè)置有用于薄膜進(jìn)出的薄膜流動口,主箱體內(nèi)設(shè)置有變向?qū)л仯糜谘娱L薄膜在主箱體內(nèi)的行走距離,主箱體以及箱門的內(nèi)壁上均設(shè)置有熱風(fēng)板,主...
      • 本申請實(shí)施例提供一種通信方法、系統(tǒng)及相關(guān)設(shè)備,包括:第一網(wǎng)元確定滿足針對第二網(wǎng)元發(fā)送喚醒信號的條件,其中,第一網(wǎng)元與UE已建立RRC連接,同時(shí)第二網(wǎng)元未與UE建立RRC連接,該喚醒信號用于觸發(fā)第二網(wǎng)元發(fā)送第一信號,該第一信號用于UE與第二網(wǎng)...
      • 本申請實(shí)施例提供了一種小區(qū)搜索處理方法及裝置,該方法包括:獲取當(dāng)前位置信息;根據(jù)頻點(diǎn)數(shù)據(jù)庫確定所述當(dāng)前位置信息對應(yīng)的待掃描頻點(diǎn),其中,所述頻點(diǎn)數(shù)據(jù)庫中存儲有頻點(diǎn)與包絡(luò)面的對應(yīng)關(guān)系,每個包絡(luò)面由多個位置信息生成,一個包絡(luò)面對應(yīng)一個頻點(diǎn);根據(jù)所...
      • 本申請?zhí)峁┮环N系統(tǒng)消息塊的發(fā)送方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及通信技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:接收第一指示信息,所述第一指示信息至少用于指示非駐留小區(qū)所屬的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備無系統(tǒng)消息塊傳輸、或者指示駐留小區(qū)所屬的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備發(fā)送非駐留小區(qū)的系統(tǒng)消息塊;...
      • 本公開提供一種視頻處理方法,包括:將目標(biāo)幀的原始圖像與目標(biāo)幀的參考圖像進(jìn)行運(yùn)動估計(jì)處理,得到目標(biāo)幀的目標(biāo)運(yùn)動估計(jì)圖像;其中,目標(biāo)幀的參考圖像是根據(jù)參考幀的累計(jì)運(yùn)動圖像,將參考幀的參考圖像和參考幀的原始圖像進(jìn)行融合后的圖像;參考幀的累計(jì)運(yùn)動圖...
      • 本申請公開了一種天線切換方法及終端設(shè)備,該方法包括:在第一天線切換至第二天線的情況下,獲取第一上行平均吞吐量、第一上行誤碼率、第二上行平均吞吐量和第二上行誤碼率;第一上行平均吞吐量和第一上行誤碼率為天線切換前第一預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的上行平均吞吐量...
      • 本申請?zhí)峁┝艘环N掃頻方法、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì),掃頻方法包括:針對第i個待檢測頻點(diǎn),獲取第i個待檢測頻點(diǎn)對應(yīng)的基于第一增益值調(diào)整后得到的時(shí)域數(shù)據(jù);其中,第一增益值為對第i?1個待檢測頻點(diǎn)進(jìn)行檢測過程中對第i?1個待檢測頻點(diǎn)所使用的第二增...
      • 本申請?zhí)峁┝艘环N降低信號峰均比的數(shù)字功率放大器、相關(guān)方法及裝置,采用本申請實(shí)施例提供的數(shù)字功率放大器,可以基于數(shù)字信號的功率高低來選擇不同的信號放大方式,具體地通過CMOS互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體放大模塊對低功率數(shù)字信號進(jìn)行放大處理,有助于提高...
      • 本申請公開一種無線充電方法及電子設(shè)備,第一電子設(shè)備包括無線充電模塊,無線充電模塊包括諧振電路,其中:第一電子設(shè)備獲取諧振電路的諧振周期;第一電子設(shè)備基于諧振周期計(jì)算諧振電路中第一電容的第一容值;第一電子設(shè)備基于第一容值確定目標(biāo)Q閾值;目標(biāo)Q...
      • 本發(fā)明屬于分子生物學(xué)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及樣本的宏基因組測序數(shù)據(jù)分析方法及電子設(shè)備和系統(tǒng)。該宏基因組測序數(shù)據(jù)分析方法包括以下步驟:獲取所述樣本的測序數(shù)據(jù);將所述測序數(shù)據(jù)與宿主參考基因組進(jìn)行比對,拆分得到宿主基因組數(shù)據(jù)和微生物組數(shù)據(jù);分別對所述宿...
      • 本申請公開了一種顯示方法、裝置、顯示設(shè)備以及存儲介質(zhì),方法包括:在顯示模式為補(bǔ)償模式的情況下,接收待顯示圖像對應(yīng)的補(bǔ)償圖像;對補(bǔ)償圖像進(jìn)行拆分,得到多個子補(bǔ)償圖像;從多個子補(bǔ)償圖像獲取每個發(fā)光像素在各幀顯示時(shí)段內(nèi)的第一發(fā)光灰階;控制每個顯示...
      • 本申請?zhí)峁┝艘环N圖像處理方法及電子設(shè)備,在完成智慧感知業(yè)務(wù)時(shí),該方法通過低功耗模塊中的低功耗ISP、低功耗DSP以及低功耗NPU對TOF攝像頭采集的TOF數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,可以在不依賴CPU的對TOF RAW數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到業(yè)務(wù)結(jié)果并返回給應(yīng)...
      • 本專利針對TensorFlow在模型構(gòu)建中的復(fù)雜性問題,提出了一種積木工廠轉(zhuǎn)換技術(shù)。該技術(shù)通過一個直觀的前端拖拽界面,使用戶能夠輕松地設(shè)計(jì)出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。界面上提供了多種預(yù)定義算子,用戶通過拖拽這些算子并設(shè)置相關(guān)參數(shù)即可完成模型構(gòu)建,無需關(guān)...
      • 本申請涉及一種基于FPGM的深度學(xué)習(xí)模型剪枝技術(shù),是一種優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型的方法,通過去除模型中冗余、不必要的參數(shù)和連接,從而實(shí)現(xiàn)模型的精簡和壓縮。這不僅有助于減小模型的存儲空間和傳輸成本,提高模型在移動設(shè)備和嵌入式系統(tǒng)上的部署效率,還能顯著...
      • 量化本質(zhì)上只是對數(shù)值范圍的重新調(diào)整,可以「粗略」理解為是一種線性映射。之所以加「粗略」二字,是因?yàn)橛行┱撐臅梅蔷€性量化,但目前在工業(yè)界落地的還都是線性量化。不過,可以明顯看出,反量化一般沒有信息損失,而量化一般都會有精度損失。這也非常好理...
      • 本申請涉及一種基于基于異常事件預(yù)警檢測模型的壓縮技術(shù),通過在異常事件預(yù)警檢測模型的批處理歸一化(BN)層的比例因子上施加L1正則化,在訓(xùn)練過程中自動識別和修剪不重要的通道,從而達(dá)到對模型的有效壓縮,以優(yōu)化適配邊緣計(jì)算設(shè)備的能力。為了進(jìn)一步簡...
      • 深度學(xué)習(xí)模型從數(shù)據(jù)輸入到最后的優(yōu)化輸出,過程繁瑣,耗費(fèi)時(shí)間巨大,而且對于人力要求更為苛刻,不僅要熟悉深度學(xué)習(xí)模型更要熟悉模型的優(yōu)化方法。本申請的目的在于提出一種基于minibrain軟件的深度學(xué)習(xí)模型自動化構(gòu)建方法,通過圖形化的方式,實(shí)現(xiàn)數(shù)...
      • 本公開提供一種存儲器數(shù)據(jù)改寫方法、裝置及系統(tǒng),屬于存儲器技術(shù)領(lǐng)域。EFUSE存儲器包括:數(shù)據(jù)存儲單元,數(shù)據(jù)存儲單元用于存儲信息;至少一組數(shù)據(jù)改寫單元,每組數(shù)據(jù)改寫單元包括兩組冗余存儲單元,其中,一組冗余存儲單元內(nèi)存儲的待改寫地址為待進(jìn)行數(shù)據(jù)...
      • 本申請?zhí)峁┮环N散熱模組和電子設(shè)備。散熱模組應(yīng)用于電子設(shè)備,散熱模組包括液冷板、散熱板和熱管。熱管包括蒸發(fā)段和冷凝段。沿?zé)峁艿难由旆较颍舭l(fā)段與冷凝段連接。蒸發(fā)段與液冷板層疊設(shè)置,并與液冷板連接。散熱板包括散熱部分和傳熱部分,散熱部分與傳熱部...
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