专利标题 公开号/公告号 公开日期 摘要 专利状态
自适应的图像采集方法、介质及设备 CN202411345303.7 - 本发明涉及一种自适应的图像采集方法、介质及设备，通过获取待采集产品的标定图像的标定灰度图、标定清晰度和标定基准坐标和待采集产品的当前图像，计算当前图像的当前灰度图、当前清晰度和当前基准坐标，根据标定灰度图、标定清晰度、标定基准坐标和当前灰度图、当前清晰度、当前基准坐标，确定清晰度灵敏度、基准坐标偏差和角度偏差，根据清晰度灵敏度、基准坐标偏差和角度偏差，判断当前图像是否合格，若是则得到当前采集图像，若否则根据得到的清晰度灵敏度、基准坐标偏差和角度偏差调整产品姿态，返回获取待采集产品的当前图像。解决了现有技术采集图像时一致性差，采集效率低且采集准确率低等问题。 公开
PCBA板的图像拼接方法、介质和终端设备 CN202411345306.0 - 本发明涉及PCBA板的图像拼接方法、介质和终端设备，相较于传统方法提取特征点进行直接配对以拼接，其首先根据特征点信息，确定每张局部图像的电路参数，进而根据电路参数确定各特征点的配对优先级，再进行同名点配对和后续的拼接，能够避免各特征点进行盲目配对，提高了配对效率和配对准确性；能够依托于PCBA板的电路拓扑结构，在尽可能保留图像细节的前提下，高效、精确地进行PCBA板全景拼接，使拼接后的图片能展示整个PCBA板的全景。 公开
一种基于数字孪生的作战训练系统 CN202311839831.3 - 本申请涉及一种基于数字孪生的作战训练系统。系统包括展示层、应用管理层、应用数据层、数据传输层和物理层；展示层包括控制席展示模块、指挥席展示模块、情报席展示模块以及导调态势展示模块；应用管理层包括数字弹药模块、导调模块、情报态势模块、指挥控制模块和无人装备通用控制模块；应用数据层包括数字弹药模块数据库、导调模块数据库、情报态势模块数据库、指挥控制模块数据库和无人装备通用控制模块数据库以及数据采集模块；数据传输层用于实现应用数据层与物理层之间实时数据和指令数据的传输；物理层包括无人装备、指控车、单兵、监控设备、控制终端、现场存储服务器以及数字弹药。采用本系统能够还原真实战场态势，大幅提升训练效果。 实质审查
LIMS国际化报告自定义生成方法、装置、设备和介质 CN202311810614.1 - 本申请涉及一种LIMS国际化报告自定义生成方法、装置、设备和介质。所述方法包括：构建组件库；根据通用组件以及用户所需的业务组件构建对应的报告模板；获取报告模板中待国际化的文本字符串，将文本字符串存储至各类语言对应的原始语言文件中；根据原始语言文件中的文本标识符初始化报告模板，根据需转化的语言类型以及语言类型对应的本地化语言文件将初始化后的报告模板中的文本标识符转化为对应的本地化文本，得到本地化报告模板；通过LIMS系统获取实验数据，将实验数据嵌入至本地化报告模板中，生成LIMS国际化报告。采用本方法能够实现自定义模板的国际化，能够满足不同的应用场景。 实质审查
检测检验行业知识库的构建方法、装置、设备及介质 CN202311804263.3 - 本申请涉及一种检测检验行业知识库的构建方法、装置、设备及介质。所述方法包括：通过对检测检验行业的业务流程进行调研，梳理检测人员所需的检测知识，并通过爬取检测检验行业的相关网站获取整理检测知识数据集；其中，检测知识数据集为表格格式；对检测知识数据集进行预处理，获取预处理后的检测知识数据集；将预处理后的检测知识数据集转换为文本格式，并对文本格式的检测知识数据集进行分段处理，根据分段获取的检测知识文本段构建得到检测检验行业知识库。本方法通过构建专业、全面的检测检验行业知识库，便于检测人员检索学习相关领域的专业知识，并便于将检测检验行业知识融入到大语言模型进行学习，扩充大语言模型的知识储备。 实质审查
用于微调大语言模型的数据集构建方法、装置和设备 CN202311785725.1 - 本申请涉及一种用于微调大语言模型的数据集构建方法、装置和设备。方法包括：根据检测语料数据和检测参数数据构建编制数据集；对编制数据集中与用户需求相关的数据进行分类得到若干语料列表，根据语料列表和检测语料数据得到示例数据集；将示例数据集输入预训练的大语言模型得到增强数据集；对检测语料数据与增强数据集中数据的问答样式进行分类得到若干样式列表；将每一样式列表与对应的语料列表进行关联得到每一样式列表对应的关联列表，将每一样式列表和对应的关联列表进行融合，得到融合数据集；根据编制数据集、示例数据集、增强数据集和融合数据集，得到微调数据集。采用本方法能够为大语言模型在检测行业的快速落地提供数据支持。 实质审查
基于大语言模型的数据检索方法、装置、设备和存储介质 CN202311776820.5 - 本申请涉及一种基于大语言模型的数据检索方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括：构建检测信息知识库；将检测信息知识库中每一文本段转换为对应的文本向量，将文本向量存储在向量数据库中；利用检测检验业务对话语料库微调预训练的大语言模型；将用户输入的问题文本输入微调后的大语言模型得到问题文本对应的回答文本；若回答文本包括用户的检测需求，则将检测需求转换为对应的关键词向量，在向量数据库中查找与关键词向量相匹配的文本向量得到匹配向量；反编译匹配向量，得到文本信息，根据检测需求筛选出文本信息中与检测需求相关的信息，得到检索结果。采用本方法能够在不进行额外模型训练的前提下扩充大模型的知识，有效降低训练成本。 实质审查
基于大语言模型的检测机构会话推荐方法和装置 CN202311724259.6 - 本申请涉及一种基于大语言模型的检测机构会话推荐方法和装置。所述方法包括：构建检验检测行业的领域知识库，生成由多轮对话组成的训练样本，并且基于训练样本构建训练数据集，根据训练数据集，采用模型微调方式训练大语言模型，以使大语言模型能够引导对话用户回复包含检测需求信息的问题，并基于对话用户的问题中包含检测需求信息，在领域知识库中进行匹配，基于匹配相似度，输出检测机构的推荐列表。采用本方法能够提高行业内部检测服务交互效率的同时，增加了用户检测的便捷度及检测的效率。 实质审查
Al2O3改性的高镍正极材料、电池及其制备方法 CN202311299222.3 - 本发明公开了Al2O3改性的高镍正极材料、电池及其制备方法，该Al2O3改性的高镍正极材料的制备方法，包括以下步骤：S1、将高镍正极材料前驱体与锂源混合，然后进行烧结，接着进行研磨过筛，得到高镍正极氧化物多晶料；S2、以铝盐和水为原料，通过ALD工艺分别在所述高镍正极氧化物多晶料表面沉积Al2O3，然后通过烧结处理，最终得到Al2O3改性的锂离子电池高镍正极材料。本发明提出ALD沉积得到均匀Al2O3改性层，通过烧结处理得到改性更匀的正极材料，避免长期循环过程中材料结构坍塌和界面副反应，以此提升材料的综合电化学性能，该材料具有较高的比容量和良好的循环性能。 实质审查
锗掺杂高镍正极材料及其制备方法和电池 CN202311301297.0 - 本发明公开了一种锗掺杂高镍正极材料及其制备方法和电池，该锗掺杂高镍正极材料的制备方法，包括以下步骤：S1、将Ni0.90Co0.05Mn0.05（OH）2粉末与LiOH·H2O以及锗盐混合均匀，其中n（Li）:n（Ni+Co+Mn+Ge）＝1.05:1；S2、将S1中混合后的粉末进行分段烧结，冷却至室温；S3、将S2中制得的产物研磨筛分后，得到Li（Ni0.90Co0.05Mn0.05）0.995Ge0.005O2材料。本发明提出的方法制备得到的正极材料粒度均匀，结晶度高，比容量高，循环性能好。 实质审查