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          • 本發(fā)明涉及連接裝置的零部件領域,具體涉及一種滑動鎖止件、插座殼體及充電連接器。該發(fā)明用以解決功率接觸件在插座殼體中的定位不可靠,易發(fā)生軸向竄動現(xiàn)象的問題。該滑動鎖止件安裝在殼體本體和蓋體之間,其主體具有前、后滑移面,主體上設有分別供功率接觸...
          • 本發(fā)明提供了一種考慮搭接相位的城市干線多路徑信號配時與引導車速動態(tài)協(xié)調(diào)優(yōu)化方法,包括:采集路網(wǎng)幾何數(shù)據(jù)和交通流量數(shù)據(jù);當前周期時長和當前控制時域時長均增加1s,更新交通流量數(shù)據(jù);若當前周期時長已達周期時長,則以最小化交叉口延誤值為目標構建交...
          • 本發(fā)明屬于光伏故障檢測領域,具體地而言為一種基于亞像素的光伏故障圖像識別方法,通過無人機搭載熱成像儀,獲取光伏組件的原始圖像,作為輸入的原始樣本;將原始樣本輸入至RBF神經(jīng)網(wǎng)絡識別光伏是否正常;對于已經(jīng)判斷出有故障的光伏,將故障部件與正常部...
          • 本發(fā)明提供了一種中心線提取方法、裝置、電子設備與存儲介質,該方法包括:將中心線圖像輸入傳統(tǒng)提取模型進行中心線提取得到多個像素列的候選中心點;基于多個像素列的候選中心點,在中心線圖像中確定出不適合傳統(tǒng)提取模型進行中心線提取的局部圖像;縮放局部...
          • 本發(fā)明屬于風機故障檢測領域,具體地而言為一種基于Hopfield網(wǎng)絡結合圖像識別的風機葉片故障檢測方法,通過無人機搭載熱成像儀,獲取風機葉片的原始圖像,作為輸入的原始樣本;采用Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡的計算方法,檢測出風機葉片是否出現(xiàn)故障;...
          • 本發(fā)明公開了一種掌子面節(jié)理裂隙的分析方法、系統(tǒng)、設備及介質,其中,該方法獲取裂隙等級表和待分析的掌子面節(jié)理圖像;將所述掌子面節(jié)理圖像輸入至節(jié)理裂隙檢測模型中進行定位檢測,得到所述節(jié)理裂隙檢測模型輸出的節(jié)理裂隙定位圖像;對所述節(jié)理裂隙定位圖像...
          • 本發(fā)明公開一種適用于變電站間隔改造的數(shù)據(jù)流控可靠性評估方法及系統(tǒng),包括,獲取改造中的變電站各個間隔的設備狀態(tài)指標,建立各個間隔的模糊集合;根據(jù)各個間隔的模糊集合,計算各指標種類的隸屬度;根據(jù)各指標種類的隸屬度,計算數(shù)據(jù)流控的可靠性;根據(jù)當前...
          • 本申請涉及車輛技術領域,特別涉及一種車輛的風險評估方法、裝置、車輛及存儲介質,其中,方法包括:獲取駕駛員的生物數(shù)據(jù)、當前車輛的狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù);將駕駛員的生物數(shù)據(jù)、當前車輛的狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)輸入至預設的風險評估模型,得到綜合風險評分;基...
          • 本發(fā)明涉及一種基于近端策略優(yōu)化算法的含氫綜合能源系統(tǒng)低碳經(jīng)濟調(diào)度方法,包括以下步驟:構建電?熱?氣?氫綜合能源系統(tǒng)的設備模型、碳交易機制模型和綜合需求響應模型;基于設備模型、碳交易機制模型和綜合需求響應模型確定含氫綜合能源系統(tǒng)低碳經(jīng)濟調(diào)度的...
          • 本申請實施例公開了一種分布式發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電量預測方法及相關設備,歷史發(fā)電量的平均值和平均增量反應了分布式發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電量在不同時期的平均值和變化量,季節(jié)特征量反映了發(fā)電量在不同季節(jié)周期的波動性,這種波動性通常是由于氣象因素等現(xiàn)象引起的,所以...
          • 本發(fā)明公開了一種乘積累加運算電路及交叉開關網(wǎng)絡,涉及神經(jīng)網(wǎng)絡加速領域,該電路包括常量加和模塊及P個乘積加和組,各乘積加和組包括乘法模塊、模擬緩存模塊及乘積加和模塊,乘法模塊用于輸出與乘積對應的第一電壓,乘積表征輸入變量及對應的預設權重進行乘...
          • 一種基于李雅普諾夫策略的數(shù)字孿生校準框架構建方法,通過構建含代理網(wǎng)絡的數(shù)字孿生模型模擬系統(tǒng)動態(tài),以馬爾可夫決策過程定義狀態(tài)、動作空間及獎勵函數(shù)。引入約束型Lyapunov動作?評論家(CLAC)算法,優(yōu)化策略網(wǎng)絡和李雅普諾夫網(wǎng)絡,該算法在高...
          • 本申請實施例提供了一種標題顯示方法和裝置、電子設備及存儲介質,屬于計算機應用技術領域。該方法包括:創(chuàng)建目錄容器;獲取目標文檔中的標題元素;根據(jù)標題元素創(chuàng)建目錄項,目錄項包括標題元素的標識符;通過目錄項填充目錄容器;響應于第一指令,在編輯器頁...
          • 本發(fā)明公開了基于城市基礎設施的洪澇模擬方法及其裝置,所述方法包括以下步驟:采集城市的街景圖像,其中,街景圖像包括在不同角度、不同時間內(nèi)對不同的城市的基礎設施采集得到的街景數(shù)據(jù);根據(jù)基礎設施的種類對街景數(shù)據(jù)進行分類處理,提取得到城市的基礎設施...
          • 本發(fā)明涉及橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)存證技術領域,尤其涉及基于區(qū)塊鏈的橋梁數(shù)字孿生數(shù)據(jù)存證與追溯平臺。其技術方案包括多模態(tài)防篡改采集模塊、可信數(shù)據(jù)預處理模塊、構件級區(qū)塊鏈存證模塊、數(shù)據(jù)驅動孿生建模模塊和司法追溯驗證模塊,可信數(shù)據(jù)預處理模塊采用改進的ICP...
          • 本發(fā)明公開了一種預測結構性軟粘土滑坡牽引距離的方法,包括:獲取滑坡土壤物理力學參數(shù)和滑坡地形數(shù)據(jù);基于土壤物理力學參數(shù)計算結構性軟黏土判定參數(shù),并根據(jù)結構性軟黏土判定參數(shù)判定滑坡土壤是否為結構性軟黏土;若判定為結構性軟黏土,則基于滑坡土壤物...
          • 本申請涉及風力機葉片技術領域,具體提供一種大型風電葉片的結構優(yōu)化方法、系統(tǒng)、智能設備及介質,旨在解決缺乏對大尺寸超長柔性葉片結構優(yōu)化設計方法的問題。為此目的,本申請?zhí)峁┑拇笮惋L電葉片的結構優(yōu)化方法包括:獲取葉片的結構數(shù)據(jù)以及材料數(shù)據(jù),根據(jù)結...
          • 本發(fā)明公開了一種矢量數(shù)據(jù)的渲染方法、裝置、設備、介質和程序產(chǎn)品,為矢量數(shù)據(jù)構建時空索引,基于所述時空索引和分布式存儲架構,將所述矢量數(shù)據(jù)存儲于分布式數(shù)據(jù)庫;構建自定義的矢量數(shù)據(jù)的空間篩選指標,并構建MVT矢量瓦片服務;其中,所述MVT矢量瓦...
          • 本發(fā)明公開了一種基于模板配置的大數(shù)據(jù)多表數(shù)據(jù)查詢、處理及模型并行計算方法和系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術領域。該方法通過商戶與產(chǎn)品的簽約關系,結合產(chǎn)品和模型模板的遞歸配置,支持多級依賴關系的動態(tài)解析與循環(huán)依賴檢測,最終實現(xiàn)大數(shù)據(jù)批次查詢、模型并行計...
          • 本申請?zhí)峁┮环N顯示設備及擴展顯示標識數(shù)據(jù)的更新多重檢測方法,通過響應于更新指令,將第一擴展顯示標識數(shù)據(jù)更新為第二擴展標識數(shù)據(jù),并檢測目標信號源的第一信號源狀態(tài),當?shù)谝恍盘栐礌顟B(tài)為異常狀態(tài)時,將第二擴展標識數(shù)據(jù)回滾至第一擴展標識數(shù)據(jù),并檢測第...
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