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          • 本發(fā)明涉及一種鐿摻雜磷酸鹽玻璃雙包層光纖及其制備方法,屬于玻璃光纖及光纖激光器領(lǐng)域。該光纖由內(nèi)向外依次包括摻雜纖芯、內(nèi)包層以及外包層,所述的摻雜纖芯為Yb3+摻雜的多組分玻璃,內(nèi)包層為磷酸鹽玻璃,外包層為低折射率紫外線...
          • 本發(fā)明公開了一種秸稈干式發(fā)酵制備生物有機肥及沼氣聯(lián)產(chǎn)的方法,涉及秸稈處理技術(shù)領(lǐng)域;先以激光蝕刻、等離子體、離子液體處理秸稈,結(jié)合微波、太赫茲輻射預(yù)處理,接著篩選改造菌株,用復(fù)合培養(yǎng)基與微流控、光生物反應(yīng)器制備菌劑,調(diào)配原料時添加納米礦物質(zhì)、...
          • 本發(fā)明涉及隧道地熱發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種隧道內(nèi)地熱儲能轉(zhuǎn)換發(fā)電機組,包括換熱罩,所述換熱罩與隧道巖壁貼合,所述換熱罩的頂部固定連接有入氣管,所述入氣管內(nèi)設(shè)置有單向閥,所述入氣管的頂部固定連接有過濾單元;本發(fā)明通過啟動電機可以使過濾架在轉(zhuǎn)動...
          • 本發(fā)明公開了一種光貓電池續(xù)航預(yù)測方法、裝置及路由器,其中,所述方法包括:獲取電池模組當前的充放電模式,充放電模式包括充電模式或者放電模式;根據(jù)充放電模式選擇對應(yīng)的電壓分段閾值及標稱剩余時間,具體地,若為充電模式,加載充電模型的預(yù)設(shè)電壓閾值及...
          • 本發(fā)明涉及電池檢測技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種基于電化學阻抗譜的變電站閥控鉛酸蓄電池SOH估計方法,該方法先停止電池浮充,靜置后測開路電壓,再測電化學阻抗譜數(shù)據(jù),利用Pearson相關(guān)性系數(shù)確定關(guān)鍵頻率區(qū)間,構(gòu)建等效電路模型并擬合數(shù)據(jù)確定特征參數(shù)...
          • 本發(fā)明公開了一種無人機操控終端的搖桿輸出及自校軸裝置及方法,由搖桿信息采集單元、搖桿信號處理單元和特征參數(shù)存儲單元構(gòu)成,在搖桿每次啟動時執(zhí)行零位校準與極值校準。搖桿完成校準后,信息處理單元將搖桿零位和極值等特診參數(shù)存入數(shù)據(jù)存儲單元,并且用作...
          • 本發(fā)明申請?zhí)峁┝嘶诰垲惖漠悩?gòu)CPU服務(wù)器任務(wù)調(diào)度推演方法及系統(tǒng),包括:對異構(gòu)中央處理器CPU服務(wù)器的節(jié)點的拓撲結(jié)構(gòu)進行抽象化處理,得到集群網(wǎng)絡(luò)拓撲模型;基于獲取的異構(gòu)CPU服務(wù)器計算的任務(wù)清單,利用聚類模型對所述任務(wù)清單中的數(shù)據(jù)特征進行優(yōu)...
          • 本發(fā)明涉及配電系統(tǒng)領(lǐng)域,具體涉及一種多通道并行數(shù)據(jù)驅(qū)動的配電網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)識別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),方法包括:獲取待識別配電網(wǎng)的多種運行參數(shù);將多種運行參數(shù)輸入預(yù)先訓練的深度學習拓撲結(jié)構(gòu)識別模型,獲得待識別配電網(wǎng)的配電網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)對應(yīng)的編碼;基...
          • 本發(fā)明涉及故障檢測技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于抽水蓄能機組的轉(zhuǎn)子故障檢測系統(tǒng),數(shù)據(jù)采集模塊采集抽水蓄能機組轉(zhuǎn)子的實時運行數(shù)據(jù)和歷史運行數(shù)據(jù),特征提取模塊基于抽水蓄能機組轉(zhuǎn)子的歷史運行數(shù)據(jù)和實時運行數(shù)據(jù)進行多維度特征提取,故障檢測模塊根據(jù)轉(zhuǎn)子歷史...
          • 本發(fā)明公開了基于狀態(tài)切換邏輯的飛行器動力系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)提取方法,包括:獲取飛行器動力系統(tǒng)中采集的實測數(shù)據(jù),并對實測數(shù)據(jù)進行低通濾波處理;其中,所述實測數(shù)據(jù)包括多種類型的測量參數(shù);針對低通濾波處理后的實測數(shù)據(jù),選擇其中的溫度數(shù)據(jù)進行一階低通濾波...
          • 本發(fā)明涉及一種基于電池物理規(guī)則異常引擎的數(shù)據(jù)濾波方法,包括以下步驟:S1,實時獲取電池組中各單體電池若干種數(shù)據(jù);S2,建立滑動采樣窗口,建立指數(shù)遺忘因子wi增強近期數(shù)據(jù)權(quán)重,使滑動采樣窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)具有記憶衰減;S3,獲...
          • 本發(fā)明公開一種基于機器學習的探地雷達正演模擬方法,包括以下步驟:步驟1:獲取三維A?scan探地雷達回波散射數(shù)據(jù)集;步驟2:PCA數(shù)據(jù)集降維預(yù)處理;步驟3:基于隨機森林的多層循環(huán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計;步驟4:模型訓練與性能評估;本發(fā)明解決了傳統(tǒng)的網(wǎng)...
          • 本申請公開了一種推理模型的訓練方法及其設(shè)備、計算機可讀存儲介質(zhì),訓練方法包括:將樣本問題輸入到推理模型中,通過推理模型對樣本問題進行預(yù)測,輸出預(yù)測答案;響應(yīng)于預(yù)測答案為錯誤答案,獲取推理模型解答樣本問題的過程,并確定錯誤步驟;以錯誤步驟對應(yīng)...
          • 本發(fā)明提供了一種基于場景削減的多目標農(nóng)村能源規(guī)劃方法及系統(tǒng),包括:利用聚類算法對待規(guī)劃區(qū)域的風光負荷數(shù)據(jù)進行場景削減,得到多個典型日負荷曲線;將多個典型日負荷曲線輸入能源規(guī)劃模型,引入輔助變量將能源規(guī)劃模型從非線性格式轉(zhuǎn)換為二次項格式的二次...
          • 本發(fā)明提供一種基于字符識別定位的筆跡鑒別識別替考考生的方法及系統(tǒng),屬于筆跡鑒別技術(shù)領(lǐng)域,所述方法:獲取考生每個科目的答題卡,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型檢測出答題卡中手寫字符并定位,同時進行字符識別;基于識別的手寫字符從同一考生的不同科目答題卡中提取出...
          • 本發(fā)明提供了一種動態(tài)心電圖監(jiān)控管理系統(tǒng)及其方法,該系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)源端,包括心電監(jiān)測設(shè)備獲取患者的動態(tài)心電數(shù)據(jù);云平臺,用于儲存患者的動態(tài)心電數(shù)據(jù);監(jiān)控管理模塊,用于識別云平臺儲存的動態(tài)心電數(shù)據(jù)是否存在異常心律,當識別出異常心律時,將觸發(fā)報警...
          • 本發(fā)明涉及清潔能源領(lǐng)域,提供本發(fā)明涉及清潔能源領(lǐng)域,尤其是涉及一種基于深度強化學習的分布式二次控制方法,包括:S1.在分布式微電網(wǎng)中部署DDPG智能體,用于二次控制;S2.基于圖論建立所述分布式微電網(wǎng)的通信圖模型,使所述分布式微電網(wǎng)中的各分...
          • 本申請公開了一種基于高海拔地區(qū)的風電機功率控制方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,方法通過解析風電機功率、風速、變槳、變速之間的線性回歸關(guān)系以獲取風電機在安全范圍內(nèi)所能達到的最大功率,再以最大功率不變?yōu)榍疤岣鶕?jù)變槳和變速的回...
          • 本發(fā)明提供了一種串并聯(lián)轉(zhuǎn)換系統(tǒng)及控制方法、電池系統(tǒng),涉及電池系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。串并聯(lián)轉(zhuǎn)換系統(tǒng)包括:電池單元,電池單元用于與負載端、充電設(shè)備相連接,電池單元具有至少兩個支路,各支路上串聯(lián)設(shè)置有多個電池包;并聯(lián)模塊,并聯(lián)模塊設(shè)置于各支路之間,并聯(lián)模...
          • 本發(fā)明涉及AGV供電領(lǐng)域,具體公開一種AGV供電滑觸線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng),狀態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊包括設(shè)置在AGV取電小車上的帶測溫功能的可視化攝像頭,或者無測溫功能的可視化攝像頭和紅外溫感探測器,用于采集目標滑觸線實時圖像和溫度,并經(jīng)無線網(wǎng)絡(luò)將采集數(shù)據(jù)...
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