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  • 本發(fā)明公開了一種飛機(jī)起落架線性化模型參數(shù)的計(jì)算方法:步驟1,獲取飛機(jī)起落架緩沖器及輪胎的構(gòu)造參數(shù);步驟2,根據(jù)獲取的飛機(jī)起落架緩沖器及輪胎的構(gòu)造參數(shù),構(gòu)造線性化簡(jiǎn)化模型剛度及阻尼計(jì)算模型,包括:計(jì)算考慮飛機(jī)起落架緩沖器原理線性化等效緩沖器剛...
  • 本發(fā)明公開了一種汽車零部件三維模具的設(shè)計(jì)方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及模型設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,包括:建立初步三維模具;獲取旋轉(zhuǎn)切面并設(shè)置切片分析角度,使用多角度切片法進(jìn)行處理,獲取角度定位點(diǎn)以及待優(yōu)化模具;使用點(diǎn)位壓力法獲取壓力弱點(diǎn),基于壓力弱點(diǎn)對(duì)待...
  • 本申請(qǐng)涉及座椅動(dòng)態(tài)特性研究技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種剪式懸架座椅的阻尼識(shí)別方法及系統(tǒng),方法包括:獲取剪式懸架結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化模型;對(duì)剪式懸架結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化模型進(jìn)行受力分析,獲取剪式懸架座椅振動(dòng)系統(tǒng)的等效阻尼計(jì)算表達(dá)式;獲取一般振動(dòng)系統(tǒng)的等效阻尼計(jì)算表達(dá)式;根據(jù)...
  • 本發(fā)明提供了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的爆轟產(chǎn)物狀態(tài)方程參數(shù)計(jì)算模型,該模型采用以下方法構(gòu)建:步驟1,樣本數(shù)據(jù)清洗;步驟2,計(jì)算模型構(gòu)建:基于機(jī)器學(xué)習(xí),分別采用不同種類的回歸模型算法,構(gòu)建高能炸藥爆轟產(chǎn)物狀態(tài)方程參數(shù)預(yù)估計(jì)算模型;所述的高能炸藥爆轟產(chǎn)...
  • 如何在大規(guī)模、多位置及高精度的感知環(huán)境中適應(yīng)性調(diào)整任務(wù)分配策略是感知平臺(tái)能夠提供可持續(xù)信賴服務(wù)的關(guān)鍵。針對(duì)這個(gè)問題,本發(fā)明提出一種認(rèn)知驅(qū)動(dòng)的群智感知用戶?任務(wù)關(guān)系動(dòng)態(tài)分析方法,它有助于系統(tǒng)實(shí)時(shí)感知用戶行為,并自適應(yīng)實(shí)現(xiàn)用戶與感知任務(wù)的準(zhǔn)確匹...
  • 一種基于電力大數(shù)據(jù)的企業(yè)能效評(píng)估與提升模型構(gòu)建方法,屬數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域。包括:數(shù)據(jù)收集;數(shù)據(jù)預(yù)處理;特征指標(biāo)提取;模型構(gòu)建;模型評(píng)估和優(yōu)化;模型解釋應(yīng)用。其基于多維度電力大數(shù)據(jù),構(gòu)建能效評(píng)估與提升模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)重點(diǎn)用能企業(yè)能效分析評(píng)估,充分挖掘電...
  • 本申請(qǐng)公開了一種任務(wù)分配方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品,用于提高任務(wù)分配的合理性,以保證任務(wù)執(zhí)行效率和對(duì)象的性能。任務(wù)分配方法包括:基于單位時(shí)段內(nèi)的批次、任務(wù)數(shù)據(jù)和對(duì)象數(shù)據(jù),確定第一函數(shù)和所述第一函數(shù)的約束條件;所述任務(wù)數(shù)據(jù)包括每個(gè)任...
  • 一種基于App的電網(wǎng)工程可研設(shè)計(jì)流程管理系統(tǒng),屬數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域。包括工程管理App和工程管理后臺(tái);工程管理App與工程管理后臺(tái)以無線通信的方式進(jìn)行連接;工程管理后臺(tái)包括系統(tǒng)管理模塊、項(xiàng)目管理模塊、項(xiàng)目環(huán)節(jié)管理模塊、記錄查詢模塊;工程管理后臺(tái)設(shè)...
  • 本說明書提供了交易票據(jù)的數(shù)據(jù)處理方法、裝置和服務(wù)器,可用于大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域。基于該方法,可以接收并響應(yīng)目標(biāo)交易票據(jù)業(yè)務(wù)曲線的生成請(qǐng)求,先根據(jù)第一腳本文件,調(diào)用kettle集群,通過執(zhí)行第一批kettle任務(wù),獲取與目標(biāo)交易票據(jù)業(yè)務(wù)曲線相關(guān)的目...
  • 本說明書提供了基于交易票據(jù)的數(shù)據(jù)處理方法、裝置和服務(wù)器,可用于大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域。基于該方法,可以先根據(jù)涉及交易票據(jù)的目標(biāo)樣本篩選請(qǐng)求,確定出目標(biāo)業(yè)務(wù)類別;根據(jù)目標(biāo)業(yè)務(wù)類別,確定并根據(jù)相匹配的目標(biāo)處理規(guī)則,從系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取相對(duì)應(yīng)的目標(biāo)初始表集...
  • 一種基于策略融合和SAM優(yōu)化分割的弱監(jiān)督乳腺超聲圖像分割方法,屬于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域。該方法總體分為初步分割,優(yōu)化分割兩個(gè)階段。階段一為初步分割,采用兩個(gè)并行分支互補(bǔ)融合形成初步分割結(jié)果。其中邊界提取分支通過形態(tài)學(xué)分割方法提取目標(biāo)區(qū)域結(jié)構(gòu)邊界信...
  • 本發(fā)明公開一種仿鷹隼視覺孿生網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)自主空中加油目標(biāo)跟蹤方法:一:仿鷹隼視覺對(duì)比度敏感機(jī)制和自適應(yīng)聚焦機(jī)制的多尺度特征提取;二:仿鷹隼視覺雙中央凹視覺交互機(jī)制的相似性計(jì)算及特征融合;三:仿鷹隼中腦上丘通路感知競(jìng)爭(zhēng)、決策機(jī)制的分類、回歸損...
  • 本申請(qǐng)公開了一種電子地圖應(yīng)用方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及鉆機(jī),方法包括:獲取鉆機(jī)的RTK信息和鉆機(jī)的模型信息;獲取實(shí)景地圖,實(shí)景地圖包括采場(chǎng)整體實(shí)景地圖在顯示窗口中顯示的區(qū)域部分,采場(chǎng)整體實(shí)景地圖帶有RTK信息;獲取孔位信息和電子圍欄信息,鉆機(jī)...
  • 本申請(qǐng)屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種基于人工智能的圖像預(yù)測(cè)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),包括:接收輸入的維修方案圖像;對(duì)維修方案圖像進(jìn)行預(yù)處理得到目標(biāo)維修方案圖像;調(diào)用預(yù)先訓(xùn)練好的目標(biāo)圖像檢測(cè)模型;基于目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)目標(biāo)維修方案圖像進(jìn)行...
  • 一種雷暴環(huán)境下絕緣子放電檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及輸電線路故障診斷技術(shù)領(lǐng)域,包括通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)雷暴環(huán)境下的目標(biāo)絕緣子圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積和降維處理,以提取出目標(biāo)特征向量;基于通道注意力機(jī)制對(duì)目標(biāo)特征向量進(jìn)行加權(quán)處理,以得到加權(quán)特征...
  • 本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N復(fù)雜城市背景異常目標(biāo)自學(xué)習(xí)檢測(cè)方法,涉及信息技術(shù)領(lǐng)域,其中,該方法包括:通過多模態(tài)視覺傳感器采集城市場(chǎng)景數(shù)據(jù),并對(duì)采集的多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步異常檢測(cè),得到初步異常檢測(cè)結(jié)果;利用先驗(yàn)知識(shí)和數(shù)據(jù)調(diào)優(yōu)對(duì)初步異常檢測(cè)結(jié)果增加不確定性知...
  • 本申請(qǐng)公開了電動(dòng)車入梯識(shí)別方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括實(shí)時(shí)采集電梯內(nèi)的視頻流;當(dāng)從視頻流中識(shí)別到存在電動(dòng)車時(shí),從視頻流中獲取第一圖像幀;將第一圖像幀發(fā)送給服務(wù)器;接收服務(wù)器發(fā)送的識(shí)別結(jié)果,識(shí)別結(jié)果為服務(wù)器調(diào)用云端大模型對(duì)第一圖像幀的...
  • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能的監(jiān)控信息分析方法及系統(tǒng),涉及智能監(jiān)控與信息分析技術(shù)領(lǐng)域,包括從監(jiān)控設(shè)備采集監(jiān)控視頻流,并對(duì)所述監(jiān)控視頻流進(jìn)行截取,得到監(jiān)控圖像序列;利用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)所述監(jiān)控圖像序列進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別和跟蹤,提取目標(biāo)運(yùn)動(dòng)特征參數(shù)和空...
  • 本申請(qǐng)公開了一種交通擁堵狀況評(píng)估方法,該評(píng)估方法采用了先進(jìn)的視頻圖像分割技術(shù)SAM2,旨在通過結(jié)合視覺分割大模型SAM2抽取交通場(chǎng)景視頻畫面中車輛的覆蓋面積,以使能夠在交通擁堵分析場(chǎng)景中更精準(zhǔn)地得到交通目標(biāo)車輛的視覺分割區(qū)域掩碼,能夠更直觀...
  • 本發(fā)明涉及高速公路交通狀態(tài)分析技術(shù)領(lǐng)域,且公開了基于云計(jì)算技術(shù)的高速公路交通態(tài)勢(shì)感知分析方法。該基于云計(jì)算技術(shù)的高速公路交通態(tài)勢(shì)感知分析方法,通過將高速路段的實(shí)際天氣、車輛數(shù)量、車輛均速、出現(xiàn)擁堵的時(shí)段進(jìn)行多數(shù)據(jù)融合,對(duì)高速公路的擁堵進(jìn)行評(píng)...
技術(shù)分類
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