氮化镓（GaN）电力电子器件

2025/12/17

所属领域为计算机，是基于迁移学习和置信度选择的心电异常信号识别方法。步骤为：先对大量短时心电数据去噪，搭建并初始 CNN 模型参数，用大量短时心电数据训练该模型；再对少量长时间心电数据切割适配网络输入，以切割数据迁移训练，每轮选置信度最高的 k 个短时数据输入，最终实现心电异常信号识别。此方法通过预训练 CNN、迁移学习及置信度选择，提升异常识别准确率，辅助医生，降低误诊、漏诊率，减轻工作负担。在大量的心电数据上进行预训练，避免部分心电数据因数量少导致的先验知识不足问题，充分学习各类心电数据特征；使用迁移学

高压低功耗碳化硅功率器件产业化应用

2025/12/17

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高导热、高绝缘氮化硼纳米管国产化批量制备技术

2025/12/17

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阻燃镁合金

2025/12/17

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对位芳纶薄膜

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大型纤维复材增材制造技术与装备

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磁性固定器件应用及其产业化

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高效钙钛矿太阳能电池

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超导材料低温制备技术

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下一代氮化镓大功率高集成数字电源关键技术及应用

2025/12/17

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量子点微型光谱成像芯片

2025/12/17

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新型超分子荧光探针精准检测技术

2025/12/17

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