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  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種自聚焦探頭泥位檢測(cè)系統(tǒng)及載具防觸底方法，其中檢測(cè)系統(tǒng)包括自聚焦超聲換能器、載具以及信號(hào)處理模塊；由自聚焦超聲換能器在水中發(fā)射超聲波同時(shí)接收反射回來(lái)的聲壓信號(hào)，由載具釋放自聚焦超聲換能器并監(jiān)測(cè)在水中的深度位置；信號(hào)處理模塊用于...
  • 一種生鮮智能貨架自動(dòng)稱重方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及貨物識(shí)別系統(tǒng)領(lǐng)域，該方法包括：在檢測(cè)到目標(biāo)貨架上生鮮貨物的重量減少時(shí)，獲取生鮮貨物的重量減少值，和與目標(biāo)貨架互聯(lián)的購(gòu)物筐的購(gòu)物筐標(biāo)識(shí)；根據(jù)生鮮貨物的貨物標(biāo)識(shí)和重量減少值生成貨物記錄，并...
  • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于紅外成像檢測(cè)溫度分布方法、系統(tǒng)、裝置和設(shè)備，基于紅外成像檢測(cè)溫度分布方法包括：獲取紅外相機(jī)采集的光伏玻璃壓延機(jī)的表面圖像；根據(jù)表面圖像獲取圖像灰度信息，并根據(jù)圖像灰度信息生成溫度分布圖像；判斷溫度分布圖像是否存在溫度異常區(qū)...
  • 本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種雙懸臂式轉(zhuǎn)子的平衡方法及其平衡檢測(cè)裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)，轉(zhuǎn)子包括轉(zhuǎn)軸和葉輪，上述雙懸臂式轉(zhuǎn)子的平衡方法包括：?jiǎn)为?dú)對(duì)轉(zhuǎn)軸進(jìn)行動(dòng)平衡校正；將至少兩個(gè)葉輪分別裝配在轉(zhuǎn)軸的兩端；在兩端的葉輪上選取校正面，對(duì)轉(zhuǎn)子進(jìn)行動(dòng)平衡校正。用兩端...
  • 本發(fā)明涉及雙閥摩擦力測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種雙閥摩擦力測(cè)試方法，包括測(cè)試裝置，測(cè)試裝置包括推拉力機(jī)構(gòu)，推拉力機(jī)構(gòu)包括測(cè)試推拉力桿，以測(cè)試推拉力桿的長(zhǎng)度方向?yàn)閄方向，測(cè)試方法包括如下步驟：將推拉力機(jī)構(gòu)與閥門(mén)沿X方向相對(duì)放置；測(cè)量測(cè)試推拉力桿的俯...
  • 本發(fā)明涉及氣體檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種網(wǎng)格化環(huán)境空氣揮發(fā)性氣體檢測(cè)系統(tǒng)及方法，包括檢測(cè)器主體，所述檢測(cè)器主體的下端設(shè)有傳感器組件，所述傳感器組件的外側(cè)設(shè)有過(guò)濾罩，所述過(guò)濾罩的外側(cè)對(duì)稱轉(zhuǎn)動(dòng)連接有轉(zhuǎn)環(huán)，所述過(guò)濾罩上半部和過(guò)濾罩下半部的轉(zhuǎn)環(huán)外...
  • 本發(fā)明涉及變壓器監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種大型變壓器絕緣油溶解氣體含量實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)方法，包括在變壓器上安裝色譜監(jiān)測(cè)裝置主機(jī)，用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)絕緣油溶解特征氣體含量數(shù)據(jù)，組裝設(shè)備以及色譜在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)軟件，用于分析和儲(chǔ)存特征氣體含量數(shù)據(jù)，通過(guò)色譜監(jiān)測(cè)裝置獲...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種檢測(cè)混合氣體分解產(chǎn)物生物安全性實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)及方法，通過(guò)混合氣體作為滅弧介質(zhì)在負(fù)荷電流開(kāi)斷試驗(yàn)平臺(tái)上進(jìn)行重復(fù)開(kāi)斷，對(duì)電弧分解氣體開(kāi)展小鼠急性吸入試驗(yàn)，基于試驗(yàn)結(jié)果評(píng)估混合氣體分解產(chǎn)物的生物安全性，包括過(guò)載電流合成回路、作用于過(guò)載電...
  • 本發(fā)明提供了一種煤氣化分析預(yù)處理系統(tǒng)，屬于煤化工技術(shù)領(lǐng)域，用于解決樣品預(yù)處理不達(dá)標(biāo)的問(wèn)題。本發(fā)明的煤氣化分析預(yù)處理系統(tǒng)包括前級(jí)預(yù)處理系統(tǒng)和后級(jí)預(yù)處理系統(tǒng)。前級(jí)預(yù)處理系統(tǒng)包括降溫模塊、第一過(guò)濾模塊及減壓模塊。后級(jí)預(yù)處理系統(tǒng)包括氣液分離模塊、第...
  • 本發(fā)明涉及農(nóng)殘檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種農(nóng)藥殘留智能檢測(cè)設(shè)備，包括箱體、主控裝置、液樣存取裝置、輸送裝置、檢測(cè)裝置、以及結(jié)果輸出裝置。相比于傳統(tǒng)農(nóng)殘檢測(cè)方案，本農(nóng)藥殘留智能檢測(cè)設(shè)備通過(guò)液樣存取裝置與輸送裝置的配合自動(dòng)實(shí)現(xiàn)液樣的制作、液樣的轉(zhuǎn)...
  • 本申請(qǐng)涉及一種電池峰值功率的修正方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取車輛電池對(duì)應(yīng)的電池參數(shù)；確定電池參數(shù)對(duì)應(yīng)的當(dāng)前歐姆內(nèi)阻；根據(jù)車輛電池對(duì)應(yīng)的電池型號(hào)，獲取車輛電池在電池壽命區(qū)間內(nèi)對(duì)應(yīng)的初始?xì)W姆內(nèi)阻和截止歐姆內(nèi)阻；確定電池參數(shù)對(duì)應(yīng)的...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)一種電池電量的確定方法和終端設(shè)備，該方法包括：在終端設(shè)備當(dāng)前所連接的第一電池的充放電過(guò)程中，獲取充放電數(shù)據(jù)，其中，充放電數(shù)據(jù)包括第一電池在充電過(guò)程中的充電數(shù)據(jù)和/或在放電過(guò)程中的放電數(shù)據(jù)；在根據(jù)充放電數(shù)據(jù)確定當(dāng)前滿足數(shù)據(jù)更新條件的...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種語(yǔ)音信號(hào)采集方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取位于麥克風(fēng)陣列的拾音范圍內(nèi)的至少一個(gè)聲源，麥克風(fēng)陣列包括至少兩個(gè)子陣列；對(duì)于每個(gè)聲源，確定拾音范圍與聲源所在的位置最為接近的子陣列；調(diào)整子陣列的拾音方向，以使子陣列...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種用于心肺復(fù)蘇的綜合情景訓(xùn)練系統(tǒng)和方法，具體涉及急救訓(xùn)練技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)隱變量馬爾科夫模型評(píng)估學(xué)員操作數(shù)據(jù)與虛擬反饋數(shù)據(jù)的同步偏差，并利用光流分析結(jié)合深度卷積生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行三維渲染層次分析，確保物體的視覺(jué)穿透性和多視角一致性；...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種激光雷達(dá)點(diǎn)云中地面點(diǎn)的劃分方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括通過(guò)統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)CUDA將激光雷達(dá)采集的點(diǎn)云上傳至圖形處理器GPU中；通過(guò)所述GPU對(duì)所述點(diǎn)云進(jìn)行柵格化，并確定所述點(diǎn)云中各個(gè)點(diǎn)所在柵格；根據(jù)各個(gè)柵格中各個(gè)點(diǎn)的...
  • 本申請(qǐng)涉及軟件開(kāi)發(fā)及金融科技領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種代碼打包異常的自動(dòng)化處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。在檢測(cè)到代碼打包任務(wù)開(kāi)始執(zhí)行時(shí)，采集代碼打包任務(wù)對(duì)應(yīng)的任務(wù)日志，獲得代碼打包任務(wù)的執(zhí)行狀態(tài)；異常狀態(tài)時(shí)，確定待標(biāo)記標(biāo)志，并基于待標(biāo)記標(biāo)志，對(duì)...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)緩存方法及相關(guān)裝置；方法包括：獲取數(shù)據(jù)緩存系統(tǒng)在第一時(shí)刻的負(fù)載參數(shù)；基于負(fù)載參數(shù)，確定數(shù)據(jù)緩存系統(tǒng)在第二時(shí)刻的預(yù)測(cè)負(fù)載值；第二時(shí)刻晚于所述第一時(shí)刻；基于預(yù)測(cè)負(fù)載值，預(yù)測(cè)第一數(shù)據(jù)的緩存時(shí)長(zhǎng)；在第一時(shí)段內(nèi)，對(duì)第一數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存...
  • 本發(fā)明涉及步數(shù)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種無(wú)線耳機(jī)檢測(cè)的計(jì)步方法、系統(tǒng)及無(wú)線耳機(jī)。所述方法包括以耳機(jī)中心的發(fā)射器為坐標(biāo)原點(diǎn)建立三維坐標(biāo)系；采集耳機(jī)的加速度數(shù)據(jù)，并對(duì)加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行第一積分和第二積分，得到速度數(shù)據(jù)和初始位移數(shù)據(jù)；根據(jù)速度數(shù)據(jù)，計(jì)算...
  • 本發(fā)明涉及綁定式RFID的HAR領(lǐng)域，提出了一種基于人體RFID骨架的細(xì)粒度捕獲活動(dòng)時(shí)空特征的HAR方法。通過(guò)圖注意力網(wǎng)絡(luò)(GAT)，旨在解決傳統(tǒng)的GCN對(duì)于節(jié)點(diǎn)之間關(guān)系的建模能力弱而導(dǎo)致不能捕獲重要且有效的節(jié)點(diǎn)信息的問(wèn)題。通過(guò)多尺度時(shí)間卷...
  • 本發(fā)明屬于汽車裝配工時(shí)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種多通道一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1DCNN模型的汽車裝配動(dòng)作識(shí)別方法；將汽車裝配動(dòng)作分為上半身動(dòng)作和下半身動(dòng)作兩大類；采集工人執(zhí)行不同動(dòng)作傳感器數(shù)據(jù)，搭建多通道一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1DCNN識(shí)別模型；分別訓(xùn)...
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