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          • 本發(fā)明涉及一種基于超聲輻射力的細(xì)胞力學(xué)特性測量系統(tǒng)及方法,系統(tǒng),包括:載物臺(tái);聲表面波芯片,其包括工作區(qū)域;固定單元,其用于將所述聲表面波芯片固定在載物臺(tái)上、以及將活體淺表組織固定在所述聲表面波芯片的工作區(qū)域上;信號(hào)發(fā)生單元,其信號(hào)連接所述...
          • 本發(fā)明公開了一種基于聲紋特征的鋰電池故障監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)及方法,該系統(tǒng)包括聲紋采集系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)和預(yù)警系統(tǒng),所述聲紋采集系統(tǒng)包括多層級(jí)傳感器陣列通過滑軌/移動(dòng)機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)多維移動(dòng)旋轉(zhuǎn)監(jiān)測;所述數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)用于提取聲紋特征,通過深度學(xué)習(xí)模型識(shí)別...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N接口文件生成方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及接口開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域。接收與生成汽車開放系統(tǒng)架構(gòu)接口的接口文件,關(guān)聯(lián)的自然語言描述;將自然語言描述輸入到預(yù)訓(xùn)練的語義理解模型中,以提取生成接口文件需要的關(guān)鍵詞以及確定各個(gè)關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的語義類型...
          • 本申請(qǐng)公開了一種構(gòu)建工業(yè)軟件的方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì),屬于通信技術(shù)領(lǐng)域。其中,該方法包括:將三維四層的模型文件中單元維度的模型文件轉(zhuǎn)換為JSON文件,并根據(jù)JSON文件以拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)關(guān)系顯示工作單元樹;通過工作單元樹的節(jié)點(diǎn),從三維四...
          • 本申請(qǐng)公開了一種界面生成方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì),屬于通信技術(shù)領(lǐng)域。其中,該方法包括:獲取基于業(yè)務(wù)需求信息設(shè)計(jì)的模板文件;通過應(yīng)用程序接口解析模板文件,提取模板文件中的文件元素和格式信息;文件元素包括下述中的至少一項(xiàng):單元格輸入框...
          • 本發(fā)明提出了一種基于陣面光纖通道和現(xiàn)場總線的嵌入式MCU在線更新方法,以適用陣面新型基于光纖+現(xiàn)場總線的集散控制系統(tǒng),提升系統(tǒng)維護(hù)效率。利用現(xiàn)有陣面光纖通道,通過數(shù)字板解析有效光纖數(shù)據(jù),并轉(zhuǎn)發(fā)至控保節(jié)點(diǎn),從而實(shí)現(xiàn)控保節(jié)點(diǎn)MCU組網(wǎng)獲取編程數(shù)...
          • 本發(fā)明提供一種基于差分更新的儲(chǔ)能系統(tǒng)嵌入式軟件在線升級(jí)系統(tǒng),涉及儲(chǔ)能系統(tǒng)嵌入式軟件在線升級(jí)系統(tǒng)領(lǐng)域。該基于差分更新的儲(chǔ)能系統(tǒng)嵌入式軟件在線升級(jí)系統(tǒng),包括差分更新包的生成與存儲(chǔ)和客戶端差分更新流程,所述差分更新包的生成與存儲(chǔ)。該基于差分更新的...
          • 本發(fā)明涉及一種剔除空調(diào)的電能表阻性負(fù)載識(shí)別方法,該方法包括:判斷負(fù)載為阻性負(fù)載后,使用空調(diào)剔除算法進(jìn)一步判斷負(fù)載是否疑為空調(diào),其中空調(diào)剔除算法具體為:在識(shí)別到阻性負(fù)載之后記錄負(fù)載接入時(shí)的功率值,以及接下來N秒內(nèi)每秒的功率值;計(jì)算負(fù)載接入后N...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種折彎工件的樹結(jié)構(gòu)模型生成方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。所述方法包括:根據(jù)折彎工件的三維模型的所有面信息,創(chuàng)建所述折彎工件的主節(jié)點(diǎn);根據(jù)所述折彎工件的三維模型的所有面,獲取所述折彎工件的所有折彎節(jié)點(diǎn);根據(jù)所述主節(jié)點(diǎn)的主平面...
          • 本發(fā)明公開了一種基于有限元?jiǎng)討B(tài)反饋的基坑開挖支護(hù)協(xié)同控制方法,包括如下步驟:步驟S1?:建立基坑支護(hù)有限元模型,定義土體小應(yīng)變硬化土模型HSS本構(gòu)參數(shù)及支護(hù)結(jié)構(gòu)剛度,通過分步開挖模擬獲取初始位移場與應(yīng)力場;?步驟S2?:基于模擬結(jié)果與現(xiàn)場監(jiān)...
          • 本發(fā)明提出了一種基于增量學(xué)習(xí)的雷達(dá)智能模型快速升級(jí)平臺(tái),通過配置化方法直接采集雷達(dá)的實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)并進(jìn)行解析處理,形成標(biāo)準(zhǔn)化的雷達(dá)訓(xùn)練樣本;面向雷達(dá)裝備通過周期性自動(dòng)化調(diào)度完成樣本的積累、模型的增量學(xué)習(xí)訓(xùn)練、模型的推送,實(shí)現(xiàn)雷達(dá)智能化的快速迭...
          • 本發(fā)明的實(shí)施方式提供了一種資源推薦系統(tǒng)、方法、介質(zhì)和計(jì)算設(shè)備。包括:數(shù)據(jù)采集及提取模塊,用于采集用戶數(shù)據(jù),并根據(jù)所述用戶數(shù)據(jù)所屬的類別,提取用戶數(shù)據(jù)特征;模板推薦模塊,用于將資源數(shù)據(jù)特征和多個(gè)場景下的用戶數(shù)據(jù)特征抽象為公共上下文,并基于所述...
          • 本發(fā)明公開了一種新能源數(shù)據(jù)分析用智能優(yōu)化決策方法及系統(tǒng),包括:采集多源新能源數(shù)據(jù)以及電力市場交易數(shù)據(jù),并對(duì)多源新能源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;基于預(yù)處理后的多源新能源數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取生成特征工程庫,基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)通過時(shí)空權(quán)重計(jì)算,構(gòu)建動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則;...
          • 本發(fā)明公開了一種車輛模塊通用化率管理方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及產(chǎn)品,所述方法包括:獲取目標(biāo)車輛的N個(gè)零件模塊的選型需求,將所述N個(gè)零件模塊中的每個(gè)零件模塊的選型需求與預(yù)設(shè)零件庫中的候選零件模塊進(jìn)行匹配;基于匹配結(jié)果,從所述N個(gè)零件模塊中確定出目標(biāo)零...
          • 本發(fā)明公開了一種面向汽車數(shù)字孿生工廠的數(shù)據(jù)集成管理方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)集成技術(shù)領(lǐng)域,包括,通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備與邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn),采集全要素實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流并進(jìn)行預(yù)處理,利用知識(shí)圖譜構(gòu)建語義映射規(guī)則,輸出多模態(tài)數(shù)據(jù)集;構(gòu)建多尺度數(shù)字孿生模型,生成工廠狀...
          • 本申請(qǐng)涉及一種司機(jī)有責(zé)取消風(fēng)險(xiǎn)干預(yù)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:在司機(jī)前往接駕起點(diǎn)的過程中,定時(shí)獲取司機(jī)的行為特征。根據(jù)行為特征檢測司機(jī)的異常行為項(xiàng)目,根據(jù)司機(jī)的異常行為項(xiàng)目確定訂單取消風(fēng)險(xiǎn)分。根據(jù)訂單取消風(fēng)險(xiǎn)分確定風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),該...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,且公開了基于3D視覺的皮革表面紋理分析系統(tǒng),包括3D視覺數(shù)據(jù)采集模塊、3D視覺數(shù)據(jù)分析模塊、預(yù)警模塊、皮革表面質(zhì)量評(píng)估模塊、處理模塊和控制模塊,3D視覺數(shù)據(jù)采集模塊利用3D視覺系統(tǒng)對(duì)皮革表面進(jìn)行全方位...
          • 本發(fā)明提出一種遙感圖像的兩階段配準(zhǔn)方法及系統(tǒng),首先通過預(yù)設(shè)的仿射變換參數(shù)回歸模塊,獲取參考圖像和待配準(zhǔn)圖像之間的仿射變換參數(shù),根據(jù)仿射變換參數(shù)對(duì)待配準(zhǔn)圖像進(jìn)行空間變換操作,得到粗配準(zhǔn)的待配準(zhǔn)圖像;然后計(jì)算參考圖像和粗配準(zhǔn)的待配準(zhǔn)圖像的可變形...
          • 本發(fā)明涉及一種基于張量學(xué)習(xí)的磁共振擴(kuò)散微結(jié)構(gòu)成像方法,包括:獲取擴(kuò)散磁共振成像的密集采樣數(shù)據(jù);通過擴(kuò)散模型進(jìn)行擬合,生成多個(gè)真實(shí)微結(jié)構(gòu)參數(shù);基于密集采樣數(shù)據(jù),生成稀疏采樣數(shù)據(jù);構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,輸入稀疏采樣數(shù)據(jù),輸出多個(gè)預(yù)測微結(jié)構(gòu)參數(shù);...
          • 本發(fā)明涉及一種面向靈活性資源互動(dòng)潛力提升的主網(wǎng)拓展規(guī)劃方法,屬于配電網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域;包括以下步驟:建立靈活性資源互動(dòng)特性評(píng)價(jià)模型;建立電力系統(tǒng)主網(wǎng)架拓展規(guī)劃約束;考慮靈活性資源互動(dòng)潛力提升的情況下建立主網(wǎng)拓展規(guī)劃優(yōu)化模型;對(duì)面向靈活性資源互動(dòng)潛...
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