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          • 本發(fā)明涉及一種外轉(zhuǎn)子永磁同步電機(jī)槽中繞組等效建模建立方法包括以下步驟:S1:獲取外轉(zhuǎn)子永磁同步電機(jī)的繞組參數(shù);S2:將單根繞組存在的銅、空氣、絕緣和漆包線進(jìn)行等效處理;S3:計(jì)算單根等效導(dǎo)熱系數(shù);S4:根據(jù)S2單根繞組進(jìn)行堆疊并計(jì)算整個(gè)槽體...
          • 本發(fā)明提供一種適用于低溫鉆井作業(yè)的廢棄物容積計(jì)算方法,包括:通過(guò)多種傳感器采集鉆井過(guò)程中的井徑、初始井眼擴(kuò)大率、井深、鉆井液流變性參數(shù)、濾失量、潤(rùn)滑性、鉆井液類(lèi)型、鉆井液密度、固相清除率、巖屑密度、基液滯留率和實(shí)時(shí)環(huán)境溫度;針對(duì)極地氣溫影響...
          • 本申請(qǐng)的建筑物人群疏散應(yīng)急線路圖智能實(shí)時(shí)生成方法,首先通過(guò)建筑物應(yīng)急疏散模型時(shí)空軌跡建模法,對(duì)建筑空間人員自適應(yīng)疏散時(shí)空軌跡建模,然后通過(guò)基于時(shí)空相似度和結(jié)構(gòu)相似度的聚類(lèi)方法對(duì)疏散軌跡進(jìn)行計(jì)算分析,根據(jù)兩者融合的方法對(duì)疏散軌跡進(jìn)行聚類(lèi),基于...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于特征相關(guān)性分析與深度學(xué)習(xí)的新特征生成方法及裝置,其方法包括:收集包含多個(gè)特征的樣本數(shù)據(jù)集,并通過(guò)對(duì)所述多個(gè)特征進(jìn)行相關(guān)性分析,得到相關(guān)性弱的特征組樣本數(shù)據(jù);通過(guò)對(duì)所述特征組樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行多種聚合處理,得到多個(gè)組合特征樣...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AM?BiTCNs的風(fēng)電機(jī)組剩余使用壽命預(yù)測(cè)方法。該方法為了更好地根據(jù)風(fēng)電機(jī)組軸承的振動(dòng)信號(hào)特性,提取數(shù)據(jù)特征,使用雙向連接LSTM的思想,對(duì)TCN網(wǎng)絡(luò)升級(jí),組合成BiTCN,這樣可以同時(shí)考慮正向和反向信息,在預(yù)測(cè)未來(lái)狀...
          • 本發(fā)明提供一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)體對(duì)齊方法,該方法包括:獲取多個(gè)知識(shí)圖譜;知識(shí)圖譜中包括鐵路事件相關(guān)的實(shí)體信息、關(guān)系信息和時(shí)間信息;將多個(gè)知識(shí)圖譜輸入時(shí)間關(guān)系圖注意力網(wǎng)絡(luò),得到多個(gè)知識(shí)圖譜中的實(shí)體對(duì)齊結(jié)果;時(shí)間關(guān)系圖注意力網(wǎng)絡(luò)用于基于實(shí)體信...
          • 本發(fā)明具體涉及一種ICB總線至AXI總線的異步轉(zhuǎn)接橋,屬于數(shù)據(jù)傳輸接口設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域。在SoC設(shè)計(jì)中,相比ICB總線,AXI總線由于其低延遲特性,工作在更高頻率可以為高性能計(jì)算、數(shù)據(jù)處理提供更優(yōu)越的支持。本發(fā)明為了充分發(fā)揮兩種總線的特性,通過(guò)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N設(shè)備連接方法及其裝置。所述設(shè)備連接方法包括:響應(yīng)于USB設(shè)備帶電啟動(dòng),啟動(dòng)第一內(nèi)核線程;通過(guò)所述第一內(nèi)核線程獲取第一總線電平狀態(tài);在所述第一總線電平狀態(tài)為接入狀態(tài)時(shí),檢測(cè)是否生成USB設(shè)備節(jié)點(diǎn);若否,對(duì)所述USB設(shè)備執(zhí)行復(fù)位操...
          • 本發(fā)明提供了一種8K立體顯微鏡及其影像處理方法,包括立體顯微鏡系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)模塊、超算AI圖像處理單元和8K雙目AR眼鏡,立體顯微鏡系統(tǒng)用于獲取4K高清正立圖像;數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)模塊用于圖像采集、傳輸和存儲(chǔ);超算AI圖像處理用于圖像處理...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了外泌體DNAJB11在診斷糖尿病骨質(zhì)疏松中的應(yīng)用,屬于糖尿病骨質(zhì)疏松診斷技術(shù)領(lǐng)域。具體提出了DNAJB11的檢測(cè)試劑在制備糖尿病骨質(zhì)疏松診斷試劑盒中的應(yīng)用。本發(fā)明通過(guò)對(duì)糖尿病骨質(zhì)疏松患者進(jìn)行蛋白組學(xué)分析,發(fā)現(xiàn)并揭示了一種新的用于...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種高精度船舶尾氣智能遙測(cè)系統(tǒng)及方法,涉及智能遙測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,用于改善船舶行駛時(shí)固定采集面積采集排放廢氣,不同廢氣擴(kuò)散程度不同導(dǎo)致的廢氣檢測(cè)誤差大問(wèn)題,包括對(duì)通過(guò)監(jiān)測(cè)點(diǎn)位的船舶進(jìn)行識(shí)別跟蹤,確定船舶的基本信息,對(duì)船舶的行駛數(shù)據(jù)以及...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N海事導(dǎo)航數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。在該方法中,通過(guò)獲取到多個(gè)第一監(jiān)測(cè)站發(fā)送的待篩選海事導(dǎo)航數(shù)據(jù)后,根據(jù)發(fā)送周期的結(jié)束時(shí)刻,以及每個(gè)待篩選海事導(dǎo)航數(shù)據(jù)中的衛(wèi)星發(fā)送時(shí)刻,對(duì)待篩選海事導(dǎo)航數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,得到第一海事導(dǎo)航數(shù)據(jù)。進(jìn)...
          • 本發(fā)明涉及氣凝膠抗菌隔熱涂層、氣凝膠抗菌隔熱貼片和氣凝膠抗菌隔熱板技術(shù)領(lǐng)域,具體是基于氣凝膠粉體和抗菌粉體的抗菌隔熱層及制備方法??咕魺岵牧?,是指能夠抗菌的同時(shí)又能阻隔部分熱量傳遞的一類(lèi)材料,它能夠把進(jìn)入材料內(nèi)部的細(xì)菌滅活,同時(shí)起到隔熱作...
          • 本發(fā)明提供一種基于多模態(tài)感知數(shù)據(jù)的機(jī)器人交互方法及系統(tǒng)、機(jī)器人,包括基于預(yù)設(shè)的情感強(qiáng)度量化模型,對(duì)交互對(duì)象的多模態(tài)感知數(shù)據(jù)進(jìn)行情感特征提取,得到所述交互對(duì)象的情感特征向量,并對(duì)所述情感特征向量進(jìn)行融合計(jì)算,得到所述交互對(duì)象的情感強(qiáng)度;基于所...
          • 本公開(kāi)提供了一種顯示面板以及顯示裝置,屬于顯示技術(shù)領(lǐng)域,顯示面板包括所述顯示面板包括:襯底基板;發(fā)光結(jié)構(gòu),位于所述襯底基板的一側(cè),包括多個(gè)發(fā)光元件,所述發(fā)光元件包括第一電極、第二電極以及位于第一電極和第二電極之間的發(fā)光材料層;其中,所述發(fā)光...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種Huffman編碼方法、編碼裝置、芯片及存儲(chǔ)介質(zhì)。Huffman編碼方法包括:獲取待編碼字符串以及相關(guān)聯(lián)的編碼信息,所述編碼信息包括待編碼字符串的長(zhǎng)度、所屬的字母表和所要編碼的限制碼長(zhǎng);基于預(yù)設(shè)的掃描長(zhǎng)度掃描字符串的符號(hào),統(tǒng)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模諧振器的濾波F類(lèi)功率放大器;主要解決濾波器與放大器共同設(shè)計(jì)而造成的尺寸偏大、效率偏低的問(wèn)題;系統(tǒng)包括輸入匹配網(wǎng)絡(luò)、柵極直流饋電網(wǎng)絡(luò)、漏極直流饋電網(wǎng)絡(luò)、晶體管和諧波抑制網(wǎng)絡(luò)和濾波匹配網(wǎng)絡(luò),其中輸入匹配網(wǎng)絡(luò)利用π形電路,...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)負(fù)荷長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),涉及配電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:從經(jīng)過(guò)預(yù)處理的配電網(wǎng)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)中提取用戶(hù)用電特征數(shù)據(jù)和變化趨勢(shì)數(shù)據(jù);基于用戶(hù)用電特征數(shù)據(jù),構(gòu)建用戶(hù)用電特征長(zhǎng)期預(yù)測(cè)模型;基于變化趨勢(shì)數(shù)據(jù),構(gòu)建...
          • 本發(fā)明涉及基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的傳染病患者后遺癥風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng),通過(guò)數(shù)據(jù)獲取模塊采集用戶(hù)的多模態(tài)數(shù)據(jù),并通過(guò)特征提取模塊對(duì)所述多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取得到當(dāng)前特征數(shù)據(jù),之后通過(guò)相似度計(jì)算模塊基于所述當(dāng)前特征數(shù)據(jù)與預(yù)置數(shù)據(jù)庫(kù)中樣本傳染病患者病歷所關(guān)聯(lián)的...
          • 本發(fā)明涉及可見(jiàn)光圖像和紅外圖像配準(zhǔn)方法、裝置及嵌入式程序產(chǎn)品,屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,通過(guò)圖像采集、縮放、提取邊緣圖和平移遍歷的處理步驟,實(shí)現(xiàn)可見(jiàn)光圖像與紅外圖像配準(zhǔn),在配準(zhǔn)過(guò)程中提出了依據(jù)縮放因子對(duì)可見(jiàn)光圖像進(jìn)行尺度縮放的處理策略、并對(duì)邊緣...
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