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        華僑大學(xué)專利技術(shù)

        華僑大學(xué)共有8116項(xiàng)專利

        • 本發(fā)明公開了一種非均勻潤濕性表面及其制備方法和應(yīng)用,通過紫外光刻和電鍍構(gòu)建微米金屬柱,以光刻膠層為疏水層,以微米金屬柱作為親水層,通過調(diào)節(jié)蝕刻時(shí)間的方式減薄光刻膠層厚度,進(jìn)而調(diào)控微米金屬柱的形態(tài),以調(diào)整非均勻潤濕性表面的親水性能。這種利...
        • 本發(fā)明公開了一種仿啄木鳥頭部減振的機(jī)器人制孔末端執(zhí)行器及其使用方法,該執(zhí)行器包括:框架模塊、制孔模塊、視覺模塊、壓緊模塊以及法向檢測模塊;所述框架模塊為制孔模塊、壓緊模塊和視覺模塊提供安裝位置,并與機(jī)器人末端法蘭連接;所述制孔模塊包括驅(qū)...
        • 本發(fā)明公開一種適用于ReRAM存儲(chǔ)器的極化碼BP檢測方法,涉及新一代通信技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:獲取讀取電阻值,進(jìn)行硬判決,劃分為高阻態(tài)單元和不確定單元;獲取存儲(chǔ)器陣列的噪聲標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算決策閾值,對(duì)不確定單元進(jìn)行判決,得到判決后的低阻態(tài)單...
        • 本發(fā)明公開了一種電解質(zhì)膠水、全固態(tài)電池及其制備方法。其中,制備方法包括如下步驟:(1)在所述正極、所述負(fù)極和所述固態(tài)電解質(zhì)中至少一個(gè)的表面涂布電解質(zhì)膠水,使得所述正極與所述電解質(zhì)之間、所述固態(tài)電解質(zhì)與所述負(fù)極之間分別設(shè)置有所述電解質(zhì)膠水...
        • 本發(fā)明公開了面向模態(tài)缺失的多模態(tài)小樣本情感識(shí)別方法及裝置,涉及情感計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:S1,獲取腦電數(shù)據(jù)和眼動(dòng)數(shù)據(jù);S2,構(gòu)建包括特征提取模塊、缺失模態(tài)重建模塊、不確定性感知的自適應(yīng)融合模塊和小樣本分類模塊的多模態(tài)小樣本情感識(shí)別模型...
        • 本發(fā)明適用于跨模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種跨模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像分割方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì),包括如下步驟:從源域和目標(biāo)域數(shù)據(jù)集獲取源域圖像、源域標(biāo)簽和目標(biāo)域圖像;將源域圖像輸入圖像生成器,獲取偽目標(biāo)域圖像;將所述三域圖像輸入分割模型,獲...
        • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于多尺度信息測度的反諷識(shí)別方法及裝置,包括如下步驟:S1構(gòu)建文本反諷數(shù)據(jù)集;S2生成多尺度特征提取與矩陣;S3進(jìn)行條件測度計(jì)算與最優(yōu)尺度篩選;S4進(jìn)行多尺度特征融合;S5進(jìn)行Transformer...
        • 本發(fā)明公開了一種環(huán)島與坡道工況的視覺觸發(fā)多階段減速?轉(zhuǎn)向協(xié)調(diào)控制方法及系統(tǒng),涉及車輛智能控制技術(shù)領(lǐng)域。該方法實(shí)時(shí)識(shí)別道路環(huán)島入口或坡道特征,當(dāng)滿足觸發(fā)條件時(shí),自動(dòng)進(jìn)入多階段減速過程:先進(jìn)行較大幅度的緊急減速,再進(jìn)行平穩(wěn)減速或速度維持,最...
        • 本申請?zhí)峁┝艘环N等離激元金屬/石蠟復(fù)合納米材料及其制備方法,在I?TO上沉積等離激元金屬納米晶;采用陽離子表面活性劑對(duì)金屬納米晶表面進(jìn)行修飾;將表面修飾的納米晶置于石蠟蒸汽的上方一段時(shí)間,使得等離激元金屬納米晶的表面負(fù)載石蠟蒸汽分子,獲...
        • 本發(fā)明提供了一種中繼信道模型下的聯(lián)合編碼方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),通過在發(fā)送節(jié)點(diǎn)根據(jù)聯(lián)合編碼矩陣的特點(diǎn)調(diào)整發(fā)送方案,增加原始比特信息同時(shí)減少壓縮比特信息,降低整體系統(tǒng)的錯(cuò)誤平層水平。同時(shí)利用中繼節(jié)點(diǎn)的譯碼轉(zhuǎn)發(fā)提供在發(fā)送節(jié)點(diǎn)減少的壓縮比...
        • 本發(fā)明公開了一種復(fù)雜波流條件下近海疏浚泥沙濃度測量設(shè)備,包括疏浚船,疏浚船設(shè)置螺旋絞刀式的疏浚管,疏浚管的吸泥端上側(cè)固定連接卷揚(yáng)機(jī),卷揚(yáng)機(jī)通過潛水電機(jī)驅(qū)使收放鋼絲繩,在鋼絲繩一端設(shè)置測量筒;測量筒內(nèi)通過支架固定連接內(nèi)筒,內(nèi)筒與測量筒之間...
        • 本發(fā)明公開了面向無標(biāo)記顯微細(xì)胞圖像的感知驅(qū)動(dòng)增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)方法及系統(tǒng),涉及光學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:通過混合自適應(yīng)Retinex對(duì)輸入圖像進(jìn)行噪聲區(qū)域自適應(yīng)檢測與分區(qū)去噪,并結(jié)合多尺度Retinex增強(qiáng)、邊緣補(bǔ)償及S型曲線拉伸,生成輔助...
        • 本發(fā)明公開了基于人工智能的X射線輻射劑量精準(zhǔn)測量系統(tǒng),通過終端設(shè)備獲取患者CT影像數(shù)據(jù)和放射治療設(shè)備的脈沖式照射參數(shù),計(jì)算出患者特異性解剖結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)影響因子集、脈沖波形時(shí)域特征因子和組織界面散射修正因子,并將所有參數(shù)帶入劑量測量公式中,得...
        • 本技術(shù)提供了一種大直徑鋼管混凝土柱與型鋼混凝土梁的連接節(jié)點(diǎn),包括鋼管混凝土柱以及連接在所述鋼管混凝土柱上的型鋼混凝土梁,所述鋼管混凝土柱設(shè)有鋼管,所述鋼管內(nèi)部設(shè)有若干連接鋼板,所述若干連接鋼板之間貫穿有若干鋼筋;所述型鋼混凝土梁設(shè)有H型...
        • 本技術(shù)提供了一種新型平面鑰匙齒型狹縫非對(duì)稱阻尼器,包括作為核心耗能單元的鎖型鋼板和作為約束單元的套板組件,鎖型鋼板的中部形成有鑰匙齒型狹縫非對(duì)稱耗能部,兩端側(cè)設(shè)置為連接部,用于連接建筑節(jié)點(diǎn)。通過將耗能部限位安裝在套板組件內(nèi),對(duì)其進(jìn)行約束...
        • 本發(fā)明公開了一種基于永磁體定位的二維運(yùn)動(dòng)軌跡跟蹤裝置,包括:感應(yīng)定位板、信號(hào)采集模塊、數(shù)據(jù)傳輸接口、位置計(jì)算模塊和顯示設(shè)備;通過在感應(yīng)定位板上布置三軸磁傳感器陣列,實(shí)時(shí)采集永磁體運(yùn)動(dòng)時(shí)的磁場變化,結(jié)合磁偶極子模型反演其三維位置,并利用多...
        • 本發(fā)明提供的基于DPE?SE深度估計(jì)的多視圖三維點(diǎn)云重建方法及裝置,涉及計(jì)算機(jī)視覺與三維重建技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過獲取多視圖圖像數(shù)據(jù);對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理;將預(yù)處理后的圖像輸入基于DPE?SE的深度估計(jì)模型,通過語義邊緣引導(dǎo)機(jī)制對(duì)邊緣區(qū)域進(jìn)行...
        • 本發(fā)明公開了基于微調(diào)與聯(lián)合任務(wù)的大語言模型解釋生成方法及系統(tǒng),涉及自然語言處理領(lǐng)域,方法包括:對(duì)文本數(shù)據(jù)預(yù)處理并設(shè)計(jì)適用于零樣本與少樣本場景的提示模板;利用改進(jìn)的mmBERT編碼器對(duì)樣本進(jìn)行語義表示學(xué)習(xí),獲得適用于聲明檢測與解釋生成任務(wù)...
        • 本發(fā)明公開了一種泊松比正負(fù)可調(diào)的吸能增強(qiáng)蜂窩結(jié)構(gòu)及設(shè)計(jì)方法,涉及蜂窩結(jié)構(gòu)領(lǐng)域,蜂窩結(jié)構(gòu)的兩個(gè)水平外肋和四個(gè)斜外肋構(gòu)成六邊形;第一弧形內(nèi)肋兩端連接六邊形的左上頂點(diǎn)和左下頂點(diǎn),且凹向六邊形左頂點(diǎn);第二弧形內(nèi)肋連接六邊形的右上頂點(diǎn)和右下頂點(diǎn),...
        • 本發(fā)明公開了一種基于單步擴(kuò)散的MRI圖像超分辨率方法及系統(tǒng),涉及圖像超分辨率技術(shù)領(lǐng)域,方法包括以下步驟:構(gòu)建基于確定性采樣的條件擴(kuò)散模型作為教師網(wǎng)絡(luò);基于教師網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建基于蒸餾損失與一致性損失的學(xué)生網(wǎng)絡(luò);利用學(xué)生網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)MRI圖像超分辨率...