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本发明公开了一种针对目标路段的机动车尾气浓度连续时间预测方法,通过构造eRCNN神经网络模型,以包含连续路段时空尾气浓度数据的矩阵作为网络的输入,用卷积层自然地捕获附近路段之间的尾气浓度的复杂交互性,而无需详细的表征,同时引入误差反馈循环层来感知污染物浓度突然变动引起的预测误差,此外还极大程度上利用、整合了历史观测数据之间的关系,提高了预测精度与效率,同时具有较强的泛化能力,具有一定的社会价值和现实意义。
📄 2018100279319 📂 G06N3_04 👤 苏远跃 📅 2018-01-11
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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
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CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万

SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
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钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年