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      • 本發(fā)明屬于微生物領(lǐng)域,本發(fā)明提供一株嗜低溫產(chǎn)脲酶的假單胞菌及其在重金屬污染土壤中的應(yīng)用。本發(fā)明一株嗜低溫產(chǎn)脲酶的假單胞菌(Pseudomonassp.)J?6,與2025年1月7日保藏于中國微生物保藏中心,保藏號33317。本發(fā)明提供的嗜低...
      • 本發(fā)明涉及一種靶向CXCR4的低pH插入型化合物及其制備方法與應(yīng)用。現(xiàn)有CXCR4靶向探針存在腫瘤攝取偏低、滯留時間短的問題。本發(fā)明提供了一種靶向CXCR4的低pH插入型化合物,由CXCR4靶向基團(tuán)、低pH插入基團(tuán)和雙功能螯合劑連接構(gòu)成,并...
      • 本申請涉及一種自動駕駛汽車行駛?cè)^程安全性評估方法、裝置和計算機(jī)設(shè)備,該方法通過獲取目標(biāo)車輛的第一駕駛數(shù)據(jù),以及獲取目標(biāo)車輛的周圍區(qū)域內(nèi)的車輛的第二駕駛數(shù)據(jù),然后將第一駕駛數(shù)據(jù)和第二駕駛數(shù)據(jù)輸入至風(fēng)險評估模型中對目標(biāo)車輛進(jìn)行風(fēng)險評估,得到風(fēng)...
      • 本發(fā)明提供了Foxo1在制備治療肝纖維化藥物中的應(yīng)用,本發(fā)明的研究結(jié)果表明巨噬細(xì)胞中Foxo1的缺乏導(dǎo)致ROS產(chǎn)生減少、線粒體生物發(fā)生恢復(fù)以及炎癥減輕,從機(jī)制上解釋,Nrf1直接與Foxo1結(jié)合從而抑制Foxo1的轉(zhuǎn)錄活性。Foxo1下游靶...
      • 本發(fā)明涉及睡眠心率檢測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于BCG信號的睡眠檢測方法,包括:獲取BCG傳感器采集的BCG信號;對BCG信號進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,獲取處理后的BCG信號;將處理后的BCG信號輸入心率獲取模型中,獲取心率信號;對心率信號進(jìn)行時域分...
      • 本發(fā)明公開了一種河道外來物種福壽螺滅殺防控方法,涉及外來物種防控技術(shù)領(lǐng)域,根據(jù)測探的福壽螺分布位置,分別選取多處福壽螺數(shù)量較多的位置進(jìn)行投放誘捕籠,將束狀的水生植物通過繩子捆綁在誘捕籠的內(nèi)部,投放一定比例的福壽螺天敵生物進(jìn)入誘捕籠內(nèi)部。本發(fā)...
      • 一種半導(dǎo)體裝置結(jié)構(gòu)的形成方法,包括:形成第一和第二半導(dǎo)體鰭片于基底的前側(cè)上;移除部分的第一和第二半導(dǎo)體鰭片以分別露出第一和第二基底部;形成第一源極/漏極區(qū)于第一基底部上,且包括N型外延材料;形成第二源極/漏極區(qū)于第二基底部上,且包括P型外延...
      • 本發(fā)明公開了一種短信處理方法及短信處理終端,屬于短信處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法,包括以下步驟:獲取接收的短信數(shù)據(jù),對接收的短信數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到預(yù)處理后的短信數(shù)據(jù);基于預(yù)處理后的短信數(shù)據(jù),提取短信文本特征,得到接收的短信文本特征;通過移動端傳感...
      • 本發(fā)明提供一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的精神疾病智能識別方法、設(shè)備和介質(zhì),該方法包括:獲取待測者的病情自述文本信息、耳部圖像數(shù)據(jù)、待測者耳甲區(qū)和耳輪區(qū)內(nèi)各指定穴區(qū)的阻抗和/或溫度信息;對耳部圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行局部特征提取得到圖像特征向量;利用多頭注意力機(jī)制...
      • 本申請實(shí)施例提供一種異常檢測方法、設(shè)備及計算機(jī)程序產(chǎn)品,應(yīng)用于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:實(shí)時獲取部署在網(wǎng)點(diǎn)不同位置的多個采集設(shè)備發(fā)送的采集信息,采集設(shè)備用于在異常檢測過程中對車輛、人員、款箱進(jìn)行視頻拍攝和音頻采集;確定當(dāng)前執(zhí)行階段以及當(dāng)...
      • 本發(fā)明涉及一種基于全卷積網(wǎng)絡(luò)的小目標(biāo)檢測方法、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括以下步驟:獲取待測圖像,輸入基于全卷積網(wǎng)絡(luò)的小目標(biāo)檢測模型中,輸出小目標(biāo)檢測結(jié)果,其中基于全卷積網(wǎng)絡(luò)的小目標(biāo)檢測模型包括依次連接的殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸模塊、重建網(wǎng)絡(luò)和檢測頭;...
      • 本申請公開了圖像樣本的難例等級確定方法、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì),該方法包括:按照預(yù)設(shè)迭代檢測方式對圖像樣本進(jìn)行難例檢測處理,得到每次迭代的難例檢測結(jié)果,難例檢測結(jié)果包括圖像樣本為難例樣本或圖像樣本為普通樣本;根據(jù)圖像樣本為難例樣本的目標(biāo)迭代...
      • 本申請公開了一種多目標(biāo)跟蹤方法及電子設(shè)備、存儲介質(zhì),該方法包括:獲取當(dāng)前跟蹤圖像和目標(biāo)文本,目標(biāo)文本用于描述需跟蹤目標(biāo)的信息;利用多目標(biāo)跟蹤模型基于目標(biāo)文本對當(dāng)前跟蹤圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測,確定若干當(dāng)前目標(biāo)以及當(dāng)前目標(biāo)對應(yīng)的目標(biāo)檢測信息;對于各當(dāng)...
      • 本發(fā)明涉及一種基于超像素分割的顯著性目標(biāo)檢測方法,包括以下步驟:獲取待測圖像;基于所述待測圖像,采用超像素分割算法進(jìn)行超像素分割,得到分割圖像;基于所述分割圖像,采用顏色增強(qiáng)檢測算法進(jìn)行處理,得到包含興趣點(diǎn)的初始顯著圖;基于所述包含興趣點(diǎn)的...
      • 本發(fā)明提供一種基于時序張量分段的演化模式識別方法及系統(tǒng),所述方法包括:采集三階時序張量數(shù)據(jù),作為輸入數(shù)據(jù);通過滑動窗口將所述三階時序張量劃分為多個張量段;基于塔克分解提取所述張量段的核心張量,并基于時序加權(quán)聚類方法進(jìn)行聚類,得到粗粒度分段結(jié)...
      • 本發(fā)明提供一種基于狀態(tài)匹配的船舶動力裝置故障檢測方法,方法包括:獲取船舶動力裝置的裝置工況數(shù)據(jù);調(diào)用裝置狀態(tài)模型對所述裝置工況數(shù)據(jù)進(jìn)行狀態(tài)特征提取,得到裝置狀態(tài)特征,接下來確定船舶動力裝置中每個目標(biāo)設(shè)備對應(yīng)的設(shè)備狀態(tài)特征,最后將裝置狀態(tài)特征...
      • 本公開提供了一種組件生成方法、裝置和電子設(shè)備,通過終端設(shè)備顯示一圖形用戶界面,圖形用戶界面中包括虛擬編輯場景,虛擬編輯場景中包括地形組件;響應(yīng)作用于地形組件的第一繪制操作,基于第一繪制操作在地形組件中確定第一繪制區(qū)域;根據(jù)預(yù)設(shè)繪制參數(shù),在第...
      • 本發(fā)明屬于貨物輸送技術(shù)領(lǐng)域,具體公開一種貨物尺寸檢測裝置及其檢測方法,其貨物尺寸檢測裝置,包括載貨臺,所述載貨臺上設(shè)置有用于承托貨物的托盤,所述托盤的上側(cè)設(shè)置有安裝支架,所述安裝支架上安裝有用于檢測貨物尺寸的深度相機(jī),深度相機(jī)向外連接有用于...
      • 本發(fā)明提供了一種微波爐通風(fēng)環(huán)境的監(jiān)護(hù)裝置及方法,所述裝置包括傳感器模塊、控制模塊、調(diào)控模塊和預(yù)警模塊;傳感器模塊、控制模塊、調(diào)控模塊和預(yù)警模塊均設(shè)置在微波爐內(nèi),傳感器模塊通過控制模塊分別與調(diào)控模塊、預(yù)警模塊通信連接;調(diào)控模塊與磁控管連接;其...
      • 本發(fā)明涉及車身領(lǐng)域,具體來說是一種前圍板總成及其組裝方法,包括圍板本體,所述圍板本體包括前擋板本體、安裝梁以及前擋板下板;所述前擋板本體通過安裝梁與前擋板下板相連接;所述安裝梁包括前擋板橫梁;所述前擋板橫梁內(nèi)設(shè)有補(bǔ)強(qiáng)梁;所述前擋板本體通過前...
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