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  • 本發(fā)明公開了大功率微帶隔離器，涉及隔離器技術(shù)領(lǐng)域；而本發(fā)明包括殼體與隔離組件，所述隔離組件安裝在殼體內(nèi)側(cè)，所述隔離組件兩側(cè)連接有NK接頭與電纜組件，所述NK接頭與電纜組件通過螺釘安裝在殼體外側(cè)，所述殼體底端安裝有調(diào)節(jié)機構(gòu)，所述調(diào)節(jié)機構(gòu)包括安...
  • 本發(fā)明涉及一種用于圓柱電池的組裝模塊，屬于圓柱電池領(lǐng)域，包括呈封閉狀的外殼，外殼呈長方體狀，且外殼內(nèi)形成有用于容納圓柱電池的容腔；外殼由上下設(shè)置的上殼體和下殼體拼合而成；上殼體的頂端的中間位置，以及下殼體的底端的中間位置均固定設(shè)置有導(dǎo)電柱；...
  • 本申請涉及操作手柄、孔內(nèi)導(dǎo)入裝置。該操作手柄，用于孔內(nèi)導(dǎo)入裝置，該操作手柄包括第一把持部、第二把持部以及至少一個按鍵，第一把持部與第二把持部連接；第一把持部具有第一面、第二面、第三面及第一連接面，第二面包括本體區(qū)和凸出區(qū)，第一面、本體區(qū)、凸...
  • 本發(fā)明提供了一種可調(diào)電容結(jié)構(gòu)及其形成方法。該可調(diào)電容結(jié)構(gòu)，包括：基底；多個電極層，形成在所述基底上；多個介質(zhì)層，每個介質(zhì)層分別形成在所述多個電極層中的兩個電極層之間；多個窗孔，分別形成在所述多個電極層中的除最外層電極層之外的每個電極層上方并...
  • 本發(fā)明屬于電纜制造技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種抑制噴霜的電纜制品及制造方法。本發(fā)明的抑制噴霜的電纜制品制造方法包括以下步驟：步驟S1：制備氫氧化鋁包覆層改性的聚磷酸銨復(fù)合阻燃劑，即改性阻燃劑；步驟S2：制備具有吸附功能的阻隔纖維膜?吸附劑復(fù)合材料...
  • 本發(fā)明涉及時空轉(zhuǎn)錄組技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于時空轉(zhuǎn)錄技術(shù)的異源目標序列特異性富集方法及應(yīng)用。本發(fā)明提供了一種基于時空轉(zhuǎn)錄技術(shù)的異源目標序列特異性富集方法及應(yīng)用。在進行時空轉(zhuǎn)錄組分析的反應(yīng)過程中，利用本發(fā)明提供的方法，在保留整個組織切片時空...
  • 本申請適用于智慧農(nóng)業(yè)的技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種應(yīng)用于機器采摘的圣女果成熟度檢測方法及其系統(tǒng)，其方法包括先獲取待檢測實際圖像信息，然后將待檢測實際圖像信息輸入至已訓練的目標檢測模型，高效且準確地生成成熟度檢測結(jié)果信息。本申請能夠提供具有高精度和高...
  • 本發(fā)明涉及一種基于ResNet34的遙感影像建筑物變化檢測方法，屬于遙感圖像信息變化檢測技術(shù)領(lǐng)域。該方法為：對訓練數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理及數(shù)據(jù)增強；輸入ResNet34編碼器中，得到兩張圖像各個階段不同尺度的特征圖；將變化前和變化后的圖像輸入到G...
  • 本發(fā)明涉及一種基于MPResNet的高分辨率遙感圖像道路提取方法，屬于遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法采用了一種改進模型MPResNet，該模型使用RestNet34作為網(wǎng)絡(luò)的編碼器，保證了網(wǎng)絡(luò)的深度和網(wǎng)絡(luò)的健壯性；使用多尺度上下文采集的特征提...
  • 本申請公開了一種基于視覺語言知識推理的建筑物功能識別方法、裝置、系統(tǒng)及介質(zhì)，其中方法包括對建筑物遙感圖像進行特征提取，得到全局上下文特征圖，將全局上下文特征圖輸入多層感知器中，得到初始類別概率圖；識別初始類別概率圖中的分類不確定性區(qū)域，得到...
  • 本發(fā)明公開了一種基于海天線的小目標檢測方法，先建立基于單像素復(fù)雜度、區(qū)域灰度和圖像信噪比的區(qū)域復(fù)雜度模型，然后將圖像按場景復(fù)雜度進行分割，再依次進行區(qū)域復(fù)雜度統(tǒng)計和空間抑制，根據(jù)區(qū)域復(fù)雜度和空間抑制結(jié)果，按設(shè)定閾值對圖像進行區(qū)域劃分，得到二...
  • 本發(fā)明公開了一種人工生成圖像樣本質(zhì)量評價方法，先選擇一個預(yù)訓練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型，作為生成圖像樣本質(zhì)量分數(shù)的測試網(wǎng)絡(luò)模型，再提取真實樣本圖像與生成樣本圖像的特征圖，然后生成熱力圖，最后進行一致性質(zhì)量評價。本發(fā)明評價方法可以對人工生成的...
  • 本申請實施例提供一種圖像標注方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲介質(zhì)，涉及人工智能深度學習領(lǐng)域，包括：獲取初始圖像，并對初始圖像進行預(yù)處理，得到待標注圖像；基于圖像處理工具，在待標注圖像上生成多個目標聚類中心；基于多個目標聚類中心對待標注圖像上的像...
  • 本申請涉及人工智能，提供一種圖像檢測方法、圖像檢測裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取待處理的目標圖像。獲取訓練后的圖像檢測模型，圖像檢測模型包括特征提取模型和圖像分類模型，特征提取模型是根據(jù)強化學習算法對目標檢測模型中的特征過濾器進行訓...
  • 本發(fā)明公開了一種基于最優(yōu)圖像選擇及點云增稠的彩色點云地圖構(gòu)建方法及裝置，通過選取最優(yōu)圖像對三維點云進行著色，并基于動態(tài)增長的高斯混合模型對三維點云進行上采樣，能降低三維彩色點云的顏色誤差，提高點云的均勻性與密度，并有效消除三維點云當中的激光...
  • 本發(fā)明公開了一種再計劃CT圖像勾畫方法、系統(tǒng)、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法通過圖像配準算法對再計劃CT圖像和計劃CT圖像構(gòu)建圖像配準形變場，根據(jù)計劃CT圖像和計劃CT勾畫圖像利用圖像配準形變場對再計劃CT圖像進行圖像配準，得到配準圖像，并利用...
  • 本申請公開了一種變電站設(shè)備缺陷檢測方法及其裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，變電站設(shè)備缺陷檢測方法，包括：獲取待檢測變電站設(shè)備圖像；輸入待檢測變電站設(shè)備圖像至目標缺陷檢測模型，得到檢測結(jié)果，目標缺陷檢測模型基于通用倒置瓶頸模塊對YOLOv8模型中的...
  • 本發(fā)明公開了一種紅外扇掃圖像條帶幀的平滑處理方法，從視頻流中截取一條紅外扇掃條帶，提取出每幅圖像幀的低閾值灰度和高閾值灰度，以及所有低閾值灰度中的最小值和高閾值灰度中的最大值，提取第k幅圖像的左側(cè)圖像和右側(cè)圖像分別灰度累積直方圖，計算第k幅...
  • 本發(fā)明公開了一種能源的消耗量確定方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。其中，該方法包括：獲取能源的能源消耗數(shù)據(jù)和能源類型；對能源消耗數(shù)據(jù)進行質(zhì)量檢測，得到檢測結(jié)果，其中，檢測結(jié)果用于表示能源消耗數(shù)據(jù)是否滿足預(yù)設(shè)質(zhì)量標準；基于檢測結(jié)果和能源類型確定能源的...
  • 本發(fā)明公開了一種煤組上覆覆巖層的監(jiān)測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。其中，該方法包括：獲取煤組的地質(zhì)數(shù)據(jù)；對煤組上覆的覆巖層進行監(jiān)測，得到目標監(jiān)測數(shù)據(jù)；基于地質(zhì)數(shù)據(jù)和目標監(jiān)測數(shù)據(jù)，通過地質(zhì)監(jiān)測模型對覆巖層的應(yīng)力特征和位移特征進行預(yù)測，得到目...
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