• 本发明涉及一种烹饪器具,尤其是一种多功能加热锅具。背景技术世界上最早使用蒸汽烹饪的国家就是中国,并贯穿了整个中国农耕文明。蒸汽烹饪是指把经过调味后的食品原料放在器皿中利用蒸汽使其成熟的过程。蒸汽烹饪使原料内外的汁液不会大量挥发,鲜味物质保留
      专利2022-7-8
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    • 本申请涉及界面剂领域,更具体地说,它涉及一种pc外墙体界面剂及其制备方法。背景技术pc建筑是指在工厂中通过标准化、机械化方式加工生产的混凝土制品,与现浇筑的混凝土相比,pc建筑的工作环境相对安全,生产质量更容易控制,安装速度也相对较快。在实
      专利2022-7-8
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    • 本发明涉及大数据运维技术领域,尤其涉及一种基于pca的海量linux系统运维数据降维方法。背景技术随着云时代的来临和数据挖掘技术的快速发展,大数据应用不断普及,在各领域占据着越来越重要的位置。海量运维数据作为一项重要的数据资源,不仅包含了各
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    • 本发明属于化工、涂料技术领域,具体涉及一种含有改性丙烯酸聚合物树脂a的冷涂银面漆及其制备方法。背景技术丙烯酸树脂是丙烯酸、甲基丙烯酸及其衍生物聚合物的总称,丙烯酸树脂涂料就是以丙烯酸酯、苯乙烯为主体,同其他丙烯酸酯共聚所得丙烯酸树脂制得的热
      专利2022-7-8
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    • 本发明属于人工智能领域,具体涉及一种基于深度学习的图像分类方法。背景技术随着深度学习的发展,利用神经网络对图片做分类任务的技术已经趋于成熟,传统的神经网络利用卷积神经网络对图片进行特征提取。由于图片中可能存在多种重要的特征,传统的特征提取可
      专利2022-7-8
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    • 本发明属于蒸汽烹饪设备技术领域,具体涉及一种蒸汽烹饪设备的控制方法及蒸汽烹饪设备。背景技术现有的蒸汽烹饪设备(例如,蒸箱、蒸烤一体机等)大多都是通过检测其中的温度来控制加热组件的工作状态或工作功率,以实现对其中的蒸汽浓度进行监控,以完成蒸的
      专利2022-7-8
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    • 本发明涉及清面漆技术领域,特别涉及一种具有良好防水效果的清面漆。背景技术清面漆是由树脂为主要成膜物质再加上溶剂组成的涂料,其主要成分为树脂和溶剂或树脂、油和溶剂。清面漆涂在物体表面,形成具有保护、装饰和特殊性能的涂膜,涂膜干燥后形成光滑的薄
      专利2022-7-8
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    • 本发明涉及厨具技术领域,具体为一种带有蒸烤箱和洗碗机的双内胆集成灶具。背景技术集成灶是一种集燃气灶、消毒柜、储藏柜等多种功能于一体的厨房电器,行业里亦称作环保灶或集成环保灶。具有节省空间、抽油烟效果好,节能低耗环保等优点。一般的集成灶吸油率
      专利2022-7-8
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    • 本发明涉及一种变分模式分解的sru(simplerecurrentunit,简单循环单元)故障预测方法,属于信息安全技术领域。背景技术目前工业食品生产系统逐渐向网格化生产格局发展,通常由多个子系统构成,不同子系统承担不同的生产任务,多个子系
      专利2022-7-8
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    • 本发明涉及柑橘防晒技术领域,具体为一种柑橘防日灼病的防晒剂及其生产系统。背景技术日灼是植物受高温伤害的一种现象,夏秋高温干旱季节,日光直射裸露的果树枝干和果实上,使表面温度达40℃以上时,即可引起灼伤,受日灼伤害的树皮,严重时脱落,或干枯开
      专利2022-7-8
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    • 本发明属于烹饪器具技术领域,具体涉及一种蒸盘以及烹饪器具。背景技术本部分提供的仅仅是与本公开相关的背景信息,其并不必然是现有技术。近年来,全球掀起一阵吃养生料理的热潮,主张减少对食材过度地料理与调味,提倡少油、少盐。由于高温油炸、油煎或烘烤
      专利2022-7-8
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    • 本公开涉及数据处理技术领域,具体地,涉及一种对抗攻击的方法、装置、可读介质和电子设备。背景技术随着机器学习技术的不断发展,在许多技术领域中,都会借助机器学习模型来处理数据。尤其是在机器视觉领域,可以通过机器学习模型有效识别图像中的内容,提高
      专利2022-7-8
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    • 本发明涉及涂料技术领域,具体涉及一种环境友好型水性高固体份(highsolidcoat,hsc)不粘涂层底漆、其制备方法及其应用。背景技术随着经济的发展和人们生活水平的提高,健康、环保意识日益增强,人们开始反思生活中不利于健康的陋习,特别高
      专利2022-7-8
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    • 本发明涉及家电设备技术领域,具体而言,涉及一种烹饪器具。背景技术目前,现有的压力烘烤一体锅大多采用一个锅体配置两个锅盖的形式,以实现压力烹饪和烘烤烹饪。而两个锅盖中总会有一个闲置,需要专门的位置来放置闲置的锅盖,且当不使用压力烘烤一体锅的时
      专利2022-7-8
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    • 本发明涉及模型训练技术领域,尤其是一种基于图像増广的模型训练方法、系统和存储介质。背景技术深度学习:深度学习是指使用多层神经网络架构技术的模型,其可以应用于图像分类、图像分割和目标检测等方面。泛化能力:泛化能力是在训练好的模型在测试数据集的
      专利2022-7-8
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