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  • 本發(fā)明涉及一種基于疲勞特性分析的固態(tài)儲氫裝置失效預(yù)警方法，包括以下步驟：S1：進(jìn)行固態(tài)儲氫罐體材料疲勞特性試驗(yàn)，獲取固態(tài)儲氫罐體疲勞特性材料參數(shù)；S2：進(jìn)行固態(tài)儲氫裝置疲勞特性試驗(yàn)；S3：根據(jù)S1獲得的疲勞特性材料參數(shù)，建立固態(tài)儲氫裝置疲勞...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N高鹽型沙塵自然污穢源區(qū)采樣點(diǎn)選擇方法及設(shè)備，涉及絕緣檢測技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：基于電力污區(qū)圖、鹽堿地分布圖、輸電走廊區(qū)域示意圖、沙塵暴分布圖和揚(yáng)沙通道的分布圖，確定采樣區(qū)域；在預(yù)設(shè)采樣時段，采集自然污穢污染數(shù)據(jù)；建立研究區(qū)域的...
  • 本發(fā)明提供預(yù)測水電站日調(diào)節(jié)波沿程衰減變化的方法及裝置，包括針對目標(biāo)河段，在水電站日調(diào)節(jié)波可能影響范圍內(nèi)選取N個斷面位置且將河段劃分為N?1個子河段，同時獲取各斷面的地形數(shù)據(jù)，繪制目標(biāo)河段內(nèi)各斷面日均水位～日均流量關(guān)系曲線，獲取不同特征流量下...
  • 本發(fā)明提供了一種FADS系統(tǒng)大氣參數(shù)算法仿真評估方法、評估系統(tǒng)及存儲介質(zhì)，該方法利用狀態(tài)字判斷各測壓點(diǎn)壓力測量數(shù)據(jù)的正確性，對故障測壓點(diǎn)進(jìn)行故障置位和對應(yīng)壓力測量數(shù)據(jù)的剔除，通過配置狀態(tài)矩陣得到新的壓力測量數(shù)據(jù)，通過選擇性增加誤差項(xiàng)以及選擇...
  • 本發(fā)明涉及一種受限空間氫安全排風(fēng)系統(tǒng)布置方法，包括以下步驟：S1：進(jìn)行受限空間涉氫裝備氫泄漏擴(kuò)散試驗(yàn)，獲取氫泄漏擴(kuò)散特性；S2：建立受限空間涉氫裝備的三維數(shù)據(jù)模型，對受限空間涉氫裝備氫泄漏擴(kuò)散進(jìn)行仿真分析；S3：提取氫泄漏主被動通風(fēng)裝置的特...
  • 本發(fā)明屬于單液流鋅鎳電池模型建立以及參數(shù)識別領(lǐng)域，具體而言為一種考慮單液流鋅鎳電池?cái)R置時間的等效電路模型的構(gòu)建方法，建立二階RC等效電路模型；在二階RC等效電路模型上增加電阻以及單刀雙擲開關(guān)構(gòu)成狀態(tài)切換等效電路模型；當(dāng)負(fù)載電流不為0時，電池...
  • 本申請公開了一種客服機(jī)器人的知識庫生成方法和裝置、存儲介質(zhì)及設(shè)備，所述方法包括：獲取客服對話數(shù)據(jù)；對客服對話數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得到目標(biāo)文本信息；基于第一預(yù)設(shè)大模型對目標(biāo)文本信息進(jìn)行推理，得到目標(biāo)問題；基于預(yù)設(shè)生成大模型對目標(biāo)問題進(jìn)行語義擴(kuò)展...
  • 本申請公開了一種鏈路預(yù)測方法及裝置、模型訓(xùn)練方法及裝置。在本申請中，首先基于第一實(shí)體與多個第二實(shí)體的關(guān)系數(shù)據(jù)生成時序知識圖譜。當(dāng)?shù)谝粚?shí)體與第二實(shí)體之間的關(guān)系數(shù)據(jù)發(fā)生變化時，響應(yīng)于該變化對時序知識圖譜進(jìn)行更新，并從更新后的時序知識圖譜中提取多...
  • 本發(fā)明提供基于實(shí)時監(jiān)測的電力系統(tǒng)自然災(zāi)害預(yù)警與響應(yīng)方法，涉及電力預(yù)警響應(yīng)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：數(shù)據(jù)分析及處理：數(shù)據(jù)分析及處理利用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)合貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對電力系統(tǒng)中的實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理；生成調(diào)度方案：生成調(diào)度方案基于卡爾曼濾波器...
  • 本發(fā)明公開了一種基于水庫的水路分流控制方法以及系統(tǒng)，根據(jù)第二險情系數(shù)以及第一險情系數(shù)確定水庫的排水量，根據(jù)排水量定義水庫的排水管道的開啟數(shù)量，以便于針對第二險情系數(shù)以及第一險情系數(shù)進(jìn)行動態(tài)管控，并基于水庫的排水管道的排水而動態(tài)調(diào)控第二險情系...
  • 本發(fā)明公開了一種預(yù)制梁生產(chǎn)質(zhì)量五度評價方法，按照生產(chǎn)流程將預(yù)制梁拆分成逐級的節(jié)點(diǎn)產(chǎn)品和采購部件，建立各級節(jié)點(diǎn)產(chǎn)品及采購部件之間的單向生產(chǎn)順序關(guān)系，形成樹狀圖結(jié)構(gòu)的生產(chǎn)計(jì)劃；對采購部件設(shè)計(jì)采購部件質(zhì)量要求，并進(jìn)行采購部件質(zhì)量檢測；對節(jié)點(diǎn)產(chǎn)品設(shè)...
  • 一種基于標(biāo)準(zhǔn)實(shí)測數(shù)據(jù)的分散式污水處理裝備性能測試方法，步驟為：步驟1：結(jié)合分散式污水處理裝備的特點(diǎn)，建立性能測定測定體系A(chǔ)；步驟2：根據(jù)分散式污水處理裝備的設(shè)計(jì)參數(shù)，構(gòu)建裝備測定初始條件B；步驟3：通過變量控制，建立測定工況C；步驟4：基于...
  • 本發(fā)明公開的一種基于物聯(lián)網(wǎng)的PCBA電路板生產(chǎn)管理系統(tǒng)，其物料管理模塊，用于負(fù)責(zé)PCBA電路板生產(chǎn)原材料的入庫、出庫及庫存管理確保生產(chǎn)所需物料充足且可追溯；生產(chǎn)計(jì)劃模塊用于根據(jù)訂單需求制定詳細(xì)的生產(chǎn)計(jì)劃，并分配到相應(yīng)的生產(chǎn)線；生產(chǎn)設(shè)備監(jiān)控模...
  • 本申請?zhí)峁┮环N車輛消耗品提示方法、裝置、電子設(shè)備及車輛，應(yīng)用于車輛智能控制技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括：響應(yīng)于車輛的維修模式開啟，則檢測車輛消耗品的剩余量；響應(yīng)于接收到關(guān)閉維修模式的請求，則判斷所述消耗品的剩余量是否發(fā)生變化；響應(yīng)于確定發(fā)生變化，...
  • 本申請屬于人工智能和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，涉及一種活動量質(zhì)評方法，包括：獲取活動量數(shù)據(jù)，從活動量數(shù)據(jù)中提取數(shù)據(jù)元信息；將數(shù)據(jù)元信息輸入預(yù)訓(xùn)練的活動量質(zhì)評模型，生成目標(biāo)活動預(yù)測得分；將目標(biāo)活動預(yù)測得分與標(biāo)準(zhǔn)得分比較；基于比較的結(jié)果，生成目標(biāo)活動是否成功...
  • 本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種圖像增強(qiáng)模型訓(xùn)練方法、體檢報告圖像處理方法及設(shè)備，其中，方法包括：獲取歷史體檢報告數(shù)據(jù)；識別歷史體檢報告數(shù)據(jù)中的體檢報告圖像，并確定體檢報告圖像的真值圖像，根據(jù)體檢報告圖像和真值圖像生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；利...
  • 本公開提供了一種基于紋理分析的組織狀態(tài)評估方法、超聲檢測設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取待測區(qū)域的第一超聲圖像、掩膜數(shù)據(jù)；將第一超聲圖像分割為多個圖像塊；根據(jù)每個圖像塊中每個像素點(diǎn)的灰度信息，得到各圖像塊對應(yīng)紋理參數(shù)的參數(shù)值；根據(jù)多個圖像塊...
  • 本發(fā)明涉及充電機(jī)器人自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域，尤其一種涉及充電機(jī)器人可行駛區(qū)域檢測方法，方法包括：對原始圖像處理，得到LAB色彩空間圖a通道數(shù)據(jù)，根據(jù)黃/藍(lán)色的色彩邊界得到黃/藍(lán)色區(qū)域；基于黃/藍(lán)色區(qū)域?qū)υ紙D像進(jìn)行二值化，得到二值圖像后進(jìn)行邊緣檢...
  • 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的變電站主接線圖智能識別方法及系統(tǒng)，收集并預(yù)處理變電站圖紙數(shù)據(jù)集，采用超分辨率網(wǎng)絡(luò)Real?ESRGAN提升圖像質(zhì)量，并通過數(shù)據(jù)擴(kuò)增增強(qiáng)模型泛化能力；訓(xùn)練基于YOLOv5x6的圖像識別模型，模型結(jié)合Slim?Neck提高實(shí)時檢測...
  • 本申請?zhí)峁┮环N基于人工智能的情緒識別方法、裝置、智能穿戴設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，屬于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：按照智能穿戴設(shè)備的視頻幀率采集目標(biāo)對象的視頻實(shí)時幀；若視頻實(shí)時幀與上一識別幀之間的像素差異大于預(yù)設(shè)差異閾值，則通過目標(biāo)情緒...
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