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          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種薄膜壓力傳感器陣列校準(zhǔn)裝置,旨在解決現(xiàn)有校準(zhǔn)技術(shù)中精度不足、操作復(fù)雜、效率低下等問(wèn)題,該裝置包括裝置主體、測(cè)量架、環(huán)形平臺(tái)、定位滑桿、砝碼固定桿、磁鐵組件和砝碼組。裝置主體內(nèi)設(shè)有測(cè)量空間,測(cè)量架用于精確定位待校準(zhǔn)傳感器,環(huán)形...
          • 本發(fā)明涉及海纜技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及用于測(cè)量海纜承壓能力的實(shí)驗(yàn)裝置及方法,套筒;檢測(cè)件,同軸套設(shè)于所述套筒內(nèi)的海纜模擬試樣;圍擋件,對(duì)稱(chēng)設(shè)置于所述套筒和檢測(cè)件的兩端進(jìn)行限位;以及,至少一個(gè)加壓件貫穿所述套筒至檢測(cè)件上,其中,所述套筒、檢測(cè)件和限...
          • 本發(fā)明的目的在于提供一種能在高溫高壓極端環(huán)境下持續(xù)穩(wěn)定工作的超聲換能器,屬于超聲無(wú)損檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,所述超聲換能器包括封裝匹配層、壓電層、電極層和背襯層,所述封裝匹配層能夠起到耐高溫、耐高壓、散熱以匹配聲阻抗的作用,從而提高換能器的聲學(xué)性能。...
          • 本公開(kāi)提供了一種電芯溫度確定方法、裝置、車(chē)輛、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及車(chē)輛技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取電芯工況數(shù)據(jù),以及在電芯的第一位置測(cè)得的實(shí)測(cè)溫度數(shù)據(jù);根據(jù)所述實(shí)測(cè)溫度數(shù)據(jù)和所述電芯工況數(shù)據(jù),基于熱效應(yīng)關(guān)系確定所述電芯的第二位置的預(yù)估溫度;根...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于主機(jī)端資源借用的成本效益型固態(tài)硬盤(pán)及主機(jī)。本發(fā)明硬盤(pán)包括非易失性存儲(chǔ)器、內(nèi)存資源、CXL TSP特性模塊、CXL驅(qū)動(dòng)的通信模塊、負(fù)載檢測(cè)模塊和固件二進(jìn)制代碼;所述固件二進(jìn)制代碼存儲(chǔ)于非易失性存儲(chǔ)器中,用于上傳至主機(jī)端的飛...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N虛擬組件的對(duì)齊方法、裝置、終端設(shè)備、以及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括:在待創(chuàng)建虛擬空間中生成對(duì)齊模型,對(duì)齊模型的形態(tài)符合針對(duì)多個(gè)待對(duì)齊虛擬組件預(yù)設(shè)的對(duì)齊狀態(tài);響應(yīng)作用于對(duì)齊模型的移動(dòng)操作,控制對(duì)齊模型在待創(chuàng)建虛擬空間中移動(dòng)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種位流文件處理方法、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì),屬于集成電路技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取已被壓縮的第一位流文件,第一位流文件包括至少一個(gè)區(qū)域數(shù)據(jù),每個(gè)區(qū)域數(shù)據(jù)包括多個(gè)數(shù)據(jù)組,每個(gè)數(shù)據(jù)組包括相互關(guān)聯(lián)的一個(gè)配置內(nèi)容與至少一個(gè)配置地址,一個(gè)區(qū)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種電力設(shè)備模塊化實(shí)時(shí)更新系統(tǒng),屬于電力設(shè)備自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域,包括設(shè)備模塊化模塊,將電力設(shè)備進(jìn)行劃分得到電力設(shè)備子模塊;數(shù)據(jù)獲取模塊,獲取電力設(shè)備子模塊的更新數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊,對(duì)更新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到預(yù)處理后的更新數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)...
          • 本發(fā)明涉及信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域,提供了多頻生物電信號(hào)抗干擾方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì);多頻生物電信號(hào)抗干擾方法,包括:同步采集多通道的多頻段生物電信號(hào);基于時(shí)頻分析規(guī)則,對(duì)各通道的所述多頻段生物電信號(hào)進(jìn)行頻域分解,提取干擾頻率分量;根據(jù)識(shí)別的干...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種端到端的基于Mamba塊的非完備信息下高速導(dǎo)彈意圖預(yù)測(cè)方法,包括如下步驟:步驟1、數(shù)據(jù)預(yù)處理并構(gòu)建時(shí)間序列矩陣;步驟2、根據(jù)步驟1中的時(shí)間序列矩陣,基于SMA?GRU進(jìn)行非完備數(shù)據(jù)處理;步驟3、基于Mamba塊的雙通道特征編...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于人工智能的籃球?qū)鼓芰y(cè)試方法及系統(tǒng),包括以下步驟:基于穿戴設(shè)備的收集數(shù)據(jù),通過(guò)對(duì)籃球運(yùn)動(dòng)員的生理活動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,優(yōu)化信息的完整性和可訪問(wèn)性,生成運(yùn)動(dòng)員生理數(shù)據(jù)集。本發(fā)明中,通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控籃球運(yùn)...
          • 本公開(kāi)提供一種基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)的患者特征提取方法、裝置及電子設(shè)備,所述方法包括:獲取呼吸道疾病患者的樣本數(shù)據(jù),對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換處理得到數(shù)據(jù)矩陣;基于數(shù)據(jù)矩陣中的指標(biāo)特征確定特征向量和目標(biāo)關(guān)系矩陣,基于特征向量和目標(biāo)關(guān)系矩陣構(gòu)建關(guān)系圖;將特...
          • 本申請(qǐng)涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域,具體公開(kāi)了一種基于昇騰平臺(tái)的模型訓(xùn)練框架適配方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。獲取當(dāng)前模型訓(xùn)練框架與昇騰平臺(tái)中Mode l Li nk訓(xùn)練框架的待適配內(nèi)容,并對(duì)當(dāng)前模型訓(xùn)練框架進(jìn)行調(diào)整及遷移,獲得初始模型訓(xùn)練框架...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于UWB雙節(jié)點(diǎn)權(quán)重融合的手臂運(yùn)動(dòng)感知系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)采集單元、信號(hào)處理單元及權(quán)重融合學(xué)習(xí)分類(lèi)單元,其中數(shù)據(jù)采集單元用于在含有多個(gè)無(wú)源目標(biāo)的場(chǎng)景下,設(shè)置兩個(gè)具有信號(hào)收發(fā)合置功能的UWB節(jié)點(diǎn),由兩個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)射出的信號(hào)經(jīng)過(guò)目標(biāo)反射構(gòu)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種船橋碰撞實(shí)驗(yàn)的縮模方法,包括以下步驟:進(jìn)行船橋碰撞模型簡(jiǎn)化;建立船橋碰撞動(dòng)力學(xué)相似性模型;基于建立的力學(xué)相似性模型,進(jìn)行船橋碰撞縮模驗(yàn)證;基于縮模驗(yàn)證結(jié)果,進(jìn)行縮模模型優(yōu)化迭代;得到優(yōu)化后的縮模模型。本發(fā)明基于幾何相似、材料...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)深度學(xué)習(xí)的高效跨流態(tài)氣動(dòng)力熱效應(yīng)預(yù)測(cè)與數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建方法,涉及氣動(dòng)力熱效應(yīng)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:通過(guò)高精度CFD模擬與實(shí)驗(yàn),采集流場(chǎng)中各區(qū)域的氣動(dòng)力與熱效應(yīng)數(shù)據(jù);本發(fā)明中,通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)深度學(xué)習(xí)與動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù),...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于人工智能的實(shí)心球測(cè)試糾正方法,包括以下步驟,基于實(shí)心球軌跡數(shù)據(jù),模擬實(shí)心球與空氣的相互作用和軌跡,生成實(shí)心球軌跡空氣動(dòng)力特性。本發(fā)明中,通過(guò)模擬實(shí)心球軌跡與空氣動(dòng)力特性,識(shí)別導(dǎo)致投擲偏差的關(guān)鍵因素,...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種在智能眼鏡上的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng),包括:多級(jí)記憶模塊,用于存儲(chǔ)用戶(hù)各方面數(shù)據(jù)記憶并按面向?qū)ο蠛头秶诸?lèi);混合數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng),與多級(jí)記憶模塊連接,存儲(chǔ)各方面數(shù)據(jù)并提供檢索;自適應(yīng)學(xué)習(xí)模塊,與用戶(hù)交互且與多級(jí)記憶模塊相連,依交互歷史淘汰...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了水資源調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域的一種基于多源補(bǔ)淡的復(fù)雜河口壓咸閾值優(yōu)化方法,包括以下步驟:利用地理信息系統(tǒng)平臺(tái)確定多水源與多口門(mén)的空間拓?fù)潢P(guān)系,基于時(shí)滯回歸分析計(jì)算出分流比例數(shù)據(jù);獲取多水源與多口門(mén)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。本發(fā)明通過(guò)多口門(mén)鹽度預(yù)測(cè)模型,...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大模型的電力資源智能調(diào)度系統(tǒng)及方法,其中方法包括:根據(jù)地理坐標(biāo)和電網(wǎng)拓?fù)潢P(guān)系將調(diào)度區(qū)域劃分為若干網(wǎng)格并計(jì)算網(wǎng)格權(quán)重,根據(jù)網(wǎng)格權(quán)重標(biāo)記調(diào)度單元,得到若干調(diào)度單元;根據(jù)氣象數(shù)據(jù)和設(shè)備狀態(tài),預(yù)測(cè)未來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)間間隔內(nèi)的設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)...
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