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  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種SMT高速貼片機(jī)的平面高精度雙軌XYY龍門的校正方法，本發(fā)明使用視覺(jué)和特定的校正片對(duì)XYY平面進(jìn)行13個(gè)指定坐標(biāo)點(diǎn)的偏差值進(jìn)行測(cè)算，通過(guò)面校正產(chǎn)生多條校正曲線，并對(duì)算法結(jié)果進(jìn)行重復(fù)校驗(yàn)，增加校正曲線的可靠性，測(cè)算出兩根Y軸安...
  • 本發(fā)明提供一種多通道可自適應(yīng)的模塊啟動(dòng)方法及電能表，該流程包括以下步驟：按硬件要求的時(shí)序進(jìn)行模塊啟動(dòng)；判斷模塊是否啟動(dòng)成功；根據(jù)通道模塊插拔檢測(cè)確定各通道通信功能是否使能；判斷通道上通信模塊是否存在心跳。只要通信模塊的硬件要求時(shí)序可兼容，本...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)回流方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法應(yīng)用于核心側(cè)管理節(jié)點(diǎn)，所述核心側(cè)管理節(jié)點(diǎn)與部署在不同地理區(qū)域的應(yīng)用節(jié)點(diǎn)之間，預(yù)先建立有用于數(shù)據(jù)回流的網(wǎng)絡(luò)連接；所述方法包括：向各個(gè)所述應(yīng)用節(jié)點(diǎn)發(fā)送人工智能AI能力數(shù)...
  • 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種數(shù)據(jù)傳輸方法和系統(tǒng)，其中，所述方法包括：響應(yīng)于鏈路聚合操作，在網(wǎng)絡(luò)設(shè)備側(cè)和服務(wù)器側(cè)分別選擇多個(gè)物理接口；將多個(gè)所述物理接口添加到鏈路聚合組得到鏈路聚合接口；從所述網(wǎng)絡(luò)設(shè)備側(cè)和/或所述服務(wù)器側(cè)獲取待傳輸?shù)臄?shù)據(jù)；通過(guò)所述鏈...
  • 本發(fā)明提供一種協(xié)議無(wú)關(guān)的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)組播方法，采用IGP單播路由協(xié)議完成全網(wǎng)路由收斂得到各星的單播路由表，通過(guò)單播路由表計(jì)算出各端口對(duì)應(yīng)的比特索引轉(zhuǎn)發(fā)表，根據(jù)比特索引轉(zhuǎn)發(fā)表，實(shí)現(xiàn)組播流量轉(zhuǎn)發(fā)。本發(fā)明填補(bǔ)了目前衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)組播技術(shù)的空白，緩解衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種電力系統(tǒng)的原子鐘組時(shí)間頻率標(biāo)準(zhǔn)裝置，包括：原子鐘組分系統(tǒng)，用于產(chǎn)生1pps的秒脈沖時(shí)間信號(hào)和10Mhz的頻率信號(hào)；守時(shí)分系統(tǒng)，與原子鐘組系統(tǒng)連接，輸出1pps的秒脈沖時(shí)間信號(hào)和5Mhz的頻率信號(hào)；信號(hào)產(chǎn)生分系統(tǒng)，與守時(shí)分系統(tǒng)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種三元鋰電池分段電壓切換利用電路，檢測(cè)電池電壓高低來(lái)區(qū)分兩段電壓自動(dòng)切換使用，電池電壓高于某個(gè)值(如3.6V)時(shí)，自動(dòng)切換至經(jīng)過(guò)LDO變換產(chǎn)生3.3V用于物聯(lián)網(wǎng)模塊供電；反之電池電壓低于此值時(shí)自動(dòng)切換至直接用于物聯(lián)網(wǎng)模塊供電，...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)一種新能源制氨聯(lián)合火電分層調(diào)度優(yōu)化方法與系統(tǒng)，涉及新能源制氫制氨領(lǐng)域，該方法包括：構(gòu)建新能源制氫合成氨聯(lián)合火電系統(tǒng)，采用多目標(biāo)優(yōu)化方法建立上層協(xié)調(diào)運(yùn)行尋優(yōu)模型，建立下層調(diào)度尋優(yōu)模型，以風(fēng)電、光伏和負(fù)荷預(yù)測(cè)值為輸入數(shù)據(jù)，采用新能源制...
  • 本申請(qǐng)涉及一種上述電能管理方法、裝置、控制器和存儲(chǔ)介質(zhì)，獲取能源系統(tǒng)中的新能源系統(tǒng)所產(chǎn)生的當(dāng)前電能；在當(dāng)前電能超出第一預(yù)設(shè)電能閾值，或當(dāng)前電能的波動(dòng)幅值超過(guò)第二預(yù)設(shè)電能閾值的情況下，控制能源系統(tǒng)中的可逆固體氧化物電池R?SOC系統(tǒng)切換至電解...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N過(guò)壓切斷電路和過(guò)壓切斷系統(tǒng)，其能夠在外部電源的輸入電壓超過(guò)預(yù)設(shè)的電壓值時(shí)，切斷外部的用電器的供電，從而防止用電器因?yàn)榻尤敫邏憾鴵p壞的情況的發(fā)生。該過(guò)壓切斷電路包括：降壓模塊、電壓比較模塊以及開(kāi)關(guān)模塊。該降壓模塊用于得到預(yù)設(shè)的...
  • 本發(fā)明涉及一種地埋高壓電纜過(guò)橋保護(hù)裝置，它包括壁式支架、電纜定位組件和支撐托架，壁式支架整體呈三角形結(jié)構(gòu)，壁式支架上方設(shè)置有U型座，U型座內(nèi)部前面設(shè)置有電纜定位組件，U型座內(nèi)部相對(duì)于電纜定位組件的后面設(shè)置有支撐托架，支撐托架兩側(cè)對(duì)稱安裝有若...
  • 本發(fā)明提供了一種熱管理系統(tǒng)及機(jī)組，涉及儲(chǔ)能換熱技術(shù)領(lǐng)域，該熱管理系統(tǒng)主要包括膨脹水壺、電池包、水泵、板式蒸發(fā)器、熱力膨脹閥、壓縮機(jī)、三元換熱器、冷卻風(fēng)機(jī)、三通閥、兩通閥、溫度傳感器等元器件，板式蒸發(fā)器與三元換熱器均為雙通路結(jié)構(gòu)，雙通路結(jié)構(gòu)用...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種語(yǔ)音合成方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，用于提高基于模型的語(yǔ)音合成效率，滿足實(shí)時(shí)語(yǔ)音合成需求。語(yǔ)音合成方法包括：通過(guò)第一模型基于第一序列對(duì)第一文本進(jìn)行語(yǔ)音轉(zhuǎn)換，得到第一語(yǔ)音單元序列，所述第一序列包括所述第一文本的文...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于超材料和機(jī)器學(xué)習(xí)方法的噪聲控制系統(tǒng)，包括：機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化模塊：包括深度學(xué)習(xí)單元和有限元模型修正單元，基于深度學(xué)習(xí)和有限元模型修正法的復(fù)雜聲場(chǎng)反演建模方法，對(duì)變電站復(fù)雜聲場(chǎng)的噪聲特性的準(zhǔn)確模擬和分析；聲學(xué)超材料結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)模塊：...
  • 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種道路擁堵的識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，通過(guò)基于目標(biāo)道路圖像中包含的目標(biāo)車輛對(duì)應(yīng)的目標(biāo)數(shù)量以及第一道路圖像中包含的第一車輛對(duì)應(yīng)的第一數(shù)量，確定車輛數(shù)量變化值；基于各目標(biāo)車輛對(duì)應(yīng)的目標(biāo)車輛特征以及各第一車輛對(duì)應(yīng)...
  • 本發(fā)明提供用于文旅場(chǎng)所的數(shù)智化消防管控方法與系統(tǒng)，該方法包括：實(shí)時(shí)接收來(lái)自各個(gè)定位器與交互面板之間的心跳數(shù)據(jù)和報(bào)警信息數(shù)據(jù)，判斷心跳數(shù)據(jù)和報(bào)警信息數(shù)據(jù)是否異常。在報(bào)警信息數(shù)據(jù)發(fā)生異常時(shí)，通過(guò)交互面板獲取追蹤器的流量數(shù)據(jù)信息，在心跳數(shù)據(jù)發(fā)生異...
  • 本發(fā)明提供一種魚(yú)類群體攝食行為識(shí)別方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。該魚(yú)類群體攝食行為識(shí)別方法包括：獲取待處理魚(yú)類行為數(shù)據(jù)；將所述待處理魚(yú)類行為數(shù)據(jù)輸入至魚(yú)類攝食行為識(shí)別模型中，得到目標(biāo)魚(yú)群的攝食行為識(shí)別結(jié)果；其中，所述魚(yú)類攝食行為識(shí)別模型是通過(guò)以下步...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)遙感圖像的小目標(biāo)檢測(cè)方法，所述方法基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多模態(tài)遙感圖像中目標(biāo)的相同、互補(bǔ)和多層級(jí)特征，通過(guò)端到端的目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，在充分利用多模態(tài)遙感圖像中的相關(guān)特征的同時(shí)提升對(duì)遙感圖像小目標(biāo)的檢測(cè)精度。本發(fā)明充分利用配...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于融合RNN的礦用圖像傳感器系統(tǒng)，涉及圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，礦用圖像傳感器系統(tǒng)包括圖像采集模塊、預(yù)處理模塊、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊與后處理模塊；所述圖像采集模塊用于采集原始礦井圖像；所述預(yù)處理模塊用于根據(jù)所述原始礦井圖像...
  • 本發(fā)明涉及一種基于多模態(tài)模型的數(shù)據(jù)自動(dòng)標(biāo)注方法，屬于數(shù)據(jù)標(biāo)注與人工智能領(lǐng)域。本發(fā)明待標(biāo)注圖像數(shù)據(jù)與潛在標(biāo)簽輸入數(shù)據(jù)自動(dòng)標(biāo)注系統(tǒng)；數(shù)據(jù)自動(dòng)標(biāo)注系統(tǒng)通過(guò)文本?圖像多模態(tài)模型為潛在標(biāo)簽進(jìn)行打分排序，返回潛在標(biāo)簽概率排序結(jié)果；標(biāo)注者人工對(duì)自動(dòng)標(biāo)注標(biāo)...
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