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  • 本發(fā)明涉及硅片花籃技術領域，尤其涉及一種大尺寸硅片花籃結構，包括移動座，移動座上放置有硅片花籃座，硅片花籃座上轉動連接設置有兩個放置輥軸，硅片花籃座上轉動連接設置有可調硅片限位機構，調節(jié)塊上轉動連接設置有轉動架，轉動架上安裝有硅片驅動機構，...
  • 本發(fā)明提供了一種變壓器火災模擬裝置，包括：第一槽體，第一槽體內設置有柜體，柜體的側壁與第一槽體的槽底連接，柜體的側壁沿豎直方向延伸，柜體的頂壁上設置有第二槽體，第二槽體內具有預燃區(qū)域和流淌區(qū)域，預燃區(qū)域用于容納燃燒油液，預燃區(qū)域與流淌區(qū)域相...
  • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的側卸車側卸中預警系統(tǒng)及方法，屬于一般的控制系統(tǒng)領域，本發(fā)明通過獲取得到的側卸車輛異常分析結果和側卸地面異常分析結果進行側卸過程異常分析，獲取側卸過程異常分析結果進行側卸異常預警，通過構建車輛異常分析模型對側卸過...
  • 本申請?zhí)岢鲆环N井下車輛管控系統(tǒng)、方法及存儲介質，其中，該系統(tǒng)包括：傳感器陣列，用于獲取井下各個區(qū)域的環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)和井下車輛的位置數(shù)據(jù)；管控模塊，用于基于所述位置數(shù)據(jù)和所述環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)生成車輛運行指示信息，和/或基于所述環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)生成報警信...
  • 本發(fā)明涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智能經(jīng)營管控方法及系統(tǒng)，基于物聯(lián)網(wǎng)無線技術來對當前工作人員進行定位，在當前工作人員在對應區(qū)域就位時，開啟安全管控程序。在安全管控過程中，通過對當前工作人員進行視頻拍攝，并提取工作人員的動作特征，實時對工作人員進行安...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，具體涉及一種結合輕量化注意力和可形變卷積的SAR飛機目標識別方法。本發(fā)明的結合輕量化注意力和可形變卷積的SAR飛機目標識別方法，輕量化注意力機制和可形變卷積的應用可有效解決低質、弱暗目標的高精度辨識問題。本發(fā)明中...
  • 本發(fā)明提出一種基于MS?1DCNN?DRS網(wǎng)絡模型的高光譜巖性填圖方法，包括步驟：步驟一：高光譜數(shù)據(jù)預處理與輔助數(shù)據(jù)收集；步驟二：高光譜數(shù)據(jù)增強；步驟三：樣本數(shù)據(jù)集制作；步驟四：構建MS?1DCNN?DRS網(wǎng)絡模型；步驟五：模型訓練與測試；...
  • 本申請公開了一種圖像中對象之間的主從關系檢測方法、裝置、設備及介質，本申請屬于計算機視覺技術領域。該方法包括：獲取待檢測圖像的像素信息，并根據(jù)像素信息構建等分辨率的畫布；識別待檢測圖像中至少一個主體對象的區(qū)域信息以及至少一個從屬對象的區(qū)域信...
  • 本發(fā)明提供一種跟蹤目標軌跡優(yōu)化處理方法及裝置，該方法包括：獲取激光雷達采集的數(shù)據(jù)幀中跟蹤對象的目標點云；對所述目標點云進行重建處理，獲得重建的點云模型；基于所述點云模型進行目標框尺寸估計處理，獲得目標尺寸的目標框；基于所述目標尺寸的目標框進...
  • 本發(fā)明公開了基于重型柴油車OBD的空氣質量影響快速評估方法，涉及空氣質量快速評估技術領域，本發(fā)明包括步驟一、基于OBD數(shù)據(jù)的重型柴油車排放清單編制、步驟二、網(wǎng)格化排放清單生成項目、步驟三、MEIC清單降尺度分配和步驟四、重型柴油車排放影響評...
  • 本發(fā)明提供一種園區(qū)多能系統(tǒng)經(jīng)濟效益與低碳性雙目標規(guī)劃方法及裝置，屬于綜合能源系統(tǒng)領域。該方法包括：采集目標園區(qū)的可再生能源出力及電熱負荷場景數(shù)據(jù)，并生成電網(wǎng)和熱網(wǎng)的柔性負荷約束；建立多階段雙目標協(xié)同規(guī)劃架構；基于隨機變量及典型場景，將第一階...
  • 本發(fā)明提供一種知識圖譜生成方法及裝置，涉及知識圖譜技術領域。所述方法包括：根據(jù)文本分片中的實體之間的關聯(lián)關系對實體進行篩選，根據(jù)篩選結果并利用實體的互信息對實體進行選擇，得到目標實體集合；計算所述目標實體集合在預設變量取值范圍中的總信息熵，...
  • 本發(fā)明提供了一種基于Winograd算法的CNN加速方法、系統(tǒng)、設備及介質，方法：包括訓練CNN網(wǎng)絡，獲取訓練后的模型參數(shù)并進行定點化處理后保存在DDR3中；從DDR3中讀取卷積核，使用變換矩陣將卷積核轉換成Winograd域中的卷積核矩陣...
  • 本發(fā)明涉及一種文檔級關系抽取方法、裝置、電子設備及計算機存儲介質，屬于文本處理技術領域，其中，該文檔級關系抽取方法包括：對待處理文檔進行編碼，得到所述待處理文檔中各個實體的上下文嵌入表示；基于所述各個實體的上下文嵌入表示計算各個實體對之間的...
  • 本發(fā)明提供基于混合模型預測科氏質量流量計高壓氣標k系數(shù)的方法，涉及流量計標定領域，包括：獲取多個試驗樣本；基于多個試驗樣本，建立物理模型，自變量包括水標k系數(shù)和修正系數(shù)，因變量包括氣標k系數(shù)計算值，修正系數(shù)基于多個水標參數(shù)和多個氣標參數(shù)確定...
  • 本發(fā)明提出了預測車輪顆粒地形牽引性能的自適應多分辨方法及裝置。所述方法包括：生成初始土壤路面的離散單元集，設置車輪初始位置，識別低分辨率區(qū)域和高分辨率區(qū)域，并根據(jù)車輪行駛過程中的位置更新分辨率邊界。離散單元在不同分辨率區(qū)域內根據(jù)給定的離散單...
  • 一種基于相似度和層次分析的自主導航通用能力評估方法，本發(fā)明為了實現(xiàn)對自主導航系統(tǒng)通用能力的準確全面評估，為自主導航技術的研究和改進提供依據(jù)和方向，本發(fā)明包括如下：1、獲取自主導航通用能力評估的目標值；2、對目標值與實際值進行比較，計算相似度...
  • 在移動群智感知平臺，請求者發(fā)布任務分配給參與者執(zhí)行，任務包括真實任務和虛假任務。其中高容量虛假任務由深度學習手段模仿真實任務生成，因此很難被檢測。對此本發(fā)明提出了一種基于對抗性訓練的群智感知高容量虛假任務檢測方法，旨在采用高容量虛假任務訓練...
  • 本發(fā)明公開了一種瀝青路面性能和壽命預測方法，涉及道路工程技術領域，該方法包括：對多源數(shù)據(jù)進行預處理，基于預處理后的多源數(shù)據(jù)，構建影響因素綜合量化模型；利用預處理后的多源數(shù)據(jù)對預測模型進行訓練；將待預測瀝青路面的實時多源數(shù)據(jù)輸入至訓練完成后的...
  • 一種電池溫度計算方法及系統(tǒng)，屬于電池溫度管理領域，包括標定電池在不同老化程度下的性能參數(shù)；結合電池的實時端電壓、實時電流、以及實時的開路電壓計算實時發(fā)熱功率；標定換熱系數(shù)在不同老化程度下的第一演變系數(shù)、以及在不同環(huán)境溫度下的第二演變系數(shù)；結...
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