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          • 本發(fā)明公開了一種空間太陽電池陣用跨板分布分陣匯流方法及系統(tǒng),屬于空間能源技術(shù)領(lǐng)域,包括:S1、定義分陣數(shù)目和基板數(shù)目;S2、設(shè)置太陽電池電路分陣劃分的分配原則;S3、當(dāng)太陽翼的數(shù)量為2時,定義每個翼的基板數(shù)y一致;每個太陽翼需要跨板分布的分...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N光伏設(shè)備及光儲設(shè)備,其中,光伏設(shè)備包括承載車架、光伏組件、角度調(diào)節(jié)機構(gòu)、收展機構(gòu)以及輔助固定機構(gòu);在上述各組成部分的配合下,本申請中的光伏設(shè)備具有高機動性、高發(fā)電效率以及較高的抗風(fēng)能力,進而適用于各種戶外用電的場景,可有效提...
          • 本公開提供了一種基于強化學(xué)習(xí)的激光器脈沖驅(qū)動電源調(diào)節(jié)方法及系統(tǒng),涉及激光器控制技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取脈沖驅(qū)動電源的輸出電流、輸入電壓和負載;基于輸出電流、輸入電壓和負載,利用強化學(xué)習(xí)對P I控制器的參數(shù)進行優(yōu)化,得到自動調(diào)節(jié)的P I控制器;將...
          • 本發(fā)明公開了一種基于強化學(xué)習(xí)的儲能系統(tǒng)多目標優(yōu)化控制方法及系統(tǒng),涉及電氣工程技術(shù)領(lǐng)域。包括信息獲?。韩@取既往能源供給、能源產(chǎn)生特征和需求信息;信息處理:建立既往能源供給與能源產(chǎn)生特征的關(guān)聯(lián)關(guān)系。本發(fā)明通過設(shè)置的優(yōu)化控制標準,即可根據(jù)實際使用...
          • 本發(fā)明公開一種基于改進Sigmoid函數(shù)的車?氫柔性負荷協(xié)同構(gòu)網(wǎng)頻率支撐方法,包括:分析電動汽車負荷和PEM電解制氫負荷的調(diào)節(jié)特性;基于匹配控制方法建立兩類柔性負荷構(gòu)網(wǎng)控制的統(tǒng)一模型;考慮系統(tǒng)頻率變化和柔性負荷功率響應(yīng)特性及調(diào)節(jié)能力,提出了...
          • 本發(fā)明提供鋰離子電池快充電解液及其制備方法,涉及電池技術(shù)領(lǐng)域。一種鋰離子電池快充電解液,包括溶劑、電解質(zhì)和添加劑,所述添加劑包括VC、DTD、FEC;所述添加劑占電解液質(zhì)量的3?6%;其中,所述VC占電解液質(zhì)量的1?2%,所述DTD占電解液...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像分析技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種乳腺鉬靶雙視角融合良惡性診斷方法及裝置。本發(fā)明使用原始診斷模型對頭尾向視圖和內(nèi)外斜視圖進行雙視圖編碼,并基于雙視圖和全局注意力機制進行多層級特征提取;對每個視角提取出的多層級特征分別進行特征圖重建及...
          • 本發(fā)明公開了一種基于條件流匹配和聲碼器的語音增強方法和系統(tǒng),包括以下步驟:步驟S1:構(gòu)建梅爾頻譜提取模塊,用于將輸入的帶噪語音轉(zhuǎn)換為帶噪梅爾頻譜;步驟S2:構(gòu)建條件流匹配降噪模塊,用于對步驟S1獲取帶噪梅爾頻譜進行處理輸出增強后的梅爾頻譜;...
          • 本發(fā)明提供基于OCR和大語言模型的項目管理軟件文檔上傳方法,涉及大語言模型技術(shù)領(lǐng)域,包括通過接收項目文檔圖片,利用多尺度特征金字塔和注意力增強的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行OCR識別;將文本信息輸入預(yù)訓(xùn)練大語言模型進行分類和關(guān)鍵字段提取;根據(jù)項目類型確...
          • 本發(fā)明公開一種基于交通監(jiān)控視頻的自下而上城市交通碳排放實時估算方法及系統(tǒng),屬于智慧交通與城市低碳治理交叉技術(shù)領(lǐng)域,包括:采集多源數(shù)據(jù),所述多源數(shù)據(jù)包括氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)、交通監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)、車輛參數(shù)數(shù)據(jù)以及道路地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù);將交通監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)輸...
          • 本發(fā)明涉及一種水田雜草檢測方法及系統(tǒng),涉及農(nóng)業(yè)智能化技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:獲取不同光譜下水稻秧苗、雜草和水田背景的圖像數(shù)據(jù);對圖像數(shù)據(jù)進行標注,并對標注后的圖像進行預(yù)處理,以得到預(yù)處理數(shù)據(jù);構(gòu)建級聯(lián)的編碼器?解碼器網(wǎng)絡(luò),對預(yù)處理數(shù)據(jù)圖像進...
          • 本發(fā)明涉及圖像分析技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種高光譜圖像差分插值變化檢測方法,包含五個主要模塊:信道加權(quán)、空間加權(quán)、三階特征重構(gòu)、特征差分、雙三次插值。首先對輸入空間片段進行網(wǎng)絡(luò)運算,重構(gòu)并提取空間斑塊的信道與空間信息,接著以分組級聯(lián)的形式組建特...
          • 本發(fā)明公開了一種基于廣域網(wǎng)狀樹突神經(jīng)元模型的水果圖像分類方法,該方法通過并行1×1、3×3、5×5卷積與池化分支實現(xiàn)多尺度特征提取,經(jīng)融合卷積、LeCunTanh激活與批量歸一化后,結(jié)合全局平均池化和輕量級前饋網(wǎng)絡(luò)生成特征表示,并借助動態(tài)樹...
          • 本發(fā)明公開了一種熱敏標簽紙切割質(zhì)量識別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,包括對切割完成的熱敏標簽紙進行圖像采集,得到熱敏標簽紙圖像;對熱敏標簽紙圖像進行加強處理,得到熱敏標簽紙的切割數(shù)據(jù);基于熱敏標簽紙的切割數(shù)據(jù)提取切割質(zhì)量特征...
          • 本發(fā)明涉及一種基于雙置信度閾值的人機協(xié)同目標智能判讀方法,包括以下步驟:利用目標檢測模型,對輸入數(shù)據(jù)進行檢測,輸出檢測結(jié)果,所述檢測結(jié)果包括每個目標的預(yù)測邊界框、類別和置信度;根據(jù)設(shè)定的雙置信度閾值x1和x2...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)控加工技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種航空結(jié)構(gòu)件模鍛件余量快速分配方法。該方法基于ICP算法,在初始加工坐標系下完成模鍛件理論外形輪廓點集中各輪廓點對應(yīng)的模鍛件毛坯實際位置測量,形成實際位置點集;之后不斷以小步距迭代更新初始加工坐標系姿態(tài)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的視覺識別防漏針方法及其系統(tǒng)。其中,所述方法包括:獲取施針區(qū)域的圖像數(shù)據(jù),預(yù)處理后得到歸一化后的圖像數(shù)據(jù);將圖像數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練的Faster R?CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,獲取針具在圖像中的坐標數(shù)據(jù),得到針具的位置以及...
          • 本發(fā)明涉及一種水稻田壟邊界線檢測方法及系統(tǒng),涉及農(nóng)業(yè)自動化技術(shù)領(lǐng)域,包括:采集水田環(huán)境的RGB圖像和深度信息;對RGB圖像和深度信息進行數(shù)據(jù)預(yù)處理,以得到預(yù)處理數(shù)據(jù);根據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù),分別提取RGB特征和深度三維特征,并將RGB特征與深度三維...
          • 本申請公開了一種葉型輪廓線的求解方法和裝置,其包括:獲取葉片的球心點云數(shù)據(jù)集,球心點云數(shù)據(jù)集包括多個球心點云數(shù)據(jù);分別對各球心點云數(shù)據(jù)進行降維處理,得到每個球心點云數(shù)據(jù)所對應(yīng)的二維截面圓數(shù)據(jù),二維截面圓數(shù)據(jù)與二維截面圓對應(yīng);分別對多個二維截...
          • 本申請公開了一種電子顯示面板的缺陷檢測方法和系統(tǒng),應(yīng)用于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取待測顯示面板的圖像數(shù)據(jù);將圖像數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,得到顯示面板的缺陷區(qū)域的位置和類型;其中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括主干網(wǎng)絡(luò)、頸部網(wǎng)絡(luò)和檢測頭,...
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