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          • 本發(fā)明涉及信號處理技術(shù)領(lǐng)域,提供了基于PWM的生物電信號生成方法,包括:通過PWM生成模塊輸出可調(diào)頻率的第一PWM信號;響應于用戶選擇的頻率和幅度,調(diào)節(jié)所述第一PWM信號的頻率以及占空比,得到第二PWM信號;將所述第二PWM信號輸入至RC電...
          • 本發(fā)明公開了火電機組耦合超級電容儲能的調(diào)頻指令預測方法及系統(tǒng),涉及電力系統(tǒng)儲能調(diào)頻技術(shù)領(lǐng)域,包括:通過火電機組的調(diào)頻指令獲得原始調(diào)頻序列,并將其劃分為訓練組、校對組和預測組;通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對訓練組進行訓練,生成校對組的預測值;基于校對組的...
          • 本發(fā)明公開了一體共燒疊堆壓電陶瓷致動器及其制備方法,包括頂部絕緣層、外部負電極、外部負極側(cè)正電極隔離半球、側(cè)面絕緣層、底部絕緣層、外部負電極引線、外部正電極、外部正極側(cè)負電極隔離半球、外部正電極引線、內(nèi)部正電極層、內(nèi)部負電極層、壓電介質(zhì)層和...
          • 本發(fā)明涉及車輛仿真技術(shù)領(lǐng)域,提供一種車門護板仿真自動化壓頭加載方法及系統(tǒng),方法包括:S1,基于有限元軟件,對車門內(nèi)飾模型的多個結(jié)構(gòu)件和連接點賦予材料參數(shù)和屬性參數(shù),所述多個結(jié)構(gòu)件包括壓頭模型;S2,按各結(jié)構(gòu)件的實際連接關(guān)系,裝配車門護板模型...
          • 本發(fā)明公開了基于nginx的動態(tài)請求代理方法及系統(tǒng);本發(fā)明屬于()技術(shù)領(lǐng)域;啟動網(wǎng)絡(luò)監(jiān)聽模塊,等待并接收來自客戶端的請求。當請求到達時,解析請求頭信息,提取請求目標的地址、端口和協(xié)議;對提取的請求目標信息的地址、端口和協(xié)議進行驗證;若請求目...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)療器械技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種新型三腔二囊管及牽引裝置,其中,新型三腔二囊管包括主管道、第一管道和第二管道;所述主管道為兩端開口的中空結(jié)構(gòu);所述第一管道和所述第二管道分別設(shè)置在所述主管道內(nèi);所述主管道上固定設(shè)置有第一水囊、第二水囊...
          • 本發(fā)明涉及電表測量和深度學習網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于門控循環(huán)單元和時序卷積網(wǎng)絡(luò)的電表誤差預測方法,采集電表的工作數(shù)據(jù),計算加速因子后構(gòu)建環(huán)境因素向量和檢測數(shù)據(jù)向量;將檢測數(shù)據(jù)向量、環(huán)境因素向量和先前誤差向量作為離線訓練好的電表誤差預測模型的...
          • 本發(fā)明公開了基于地質(zhì)?設(shè)備?環(huán)境協(xié)同的泥水盾構(gòu)開倉智能決策方法,包括:獲取地質(zhì)數(shù)據(jù),并構(gòu)建有限元模型;獲取模擬開倉參數(shù);當盾構(gòu)機達到開倉作業(yè)標準時,獲取地質(zhì)數(shù)據(jù)和模擬開倉參數(shù);計算每個斷面的開倉風險數(shù)據(jù);選取開倉斷面池;選出至少一個最優(yōu)開倉...
          • 本發(fā)明涉及一種電主軸的多目標仿真優(yōu)化方法,包括以下步驟:建立電主軸的有限元模型;選擇若干個優(yōu)化目標以及與優(yōu)化目標相關(guān)的若干個因素;采用正交試驗方法創(chuàng)建正交試驗方案表;根據(jù)正交試驗方案表,使用有限元模型進行仿真試驗,得到每個優(yōu)化目標的若干組試...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多工序匹配架構(gòu)驅(qū)動的工藝大模型優(yōu)化方法及系統(tǒng),包括:步驟1:獲取多工序工藝產(chǎn)線中各工序的工藝參數(shù),構(gòu)建工藝參數(shù)數(shù)據(jù)集;步驟2:根據(jù)多工序工藝產(chǎn)線中各工序的運作機制和關(guān)聯(lián)性,構(gòu)建工藝質(zhì)量預測大模型;步驟3:采用工藝參數(shù)數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于目標檢測與深度語義關(guān)鍵點提取的水下自主建圖方法,首先,自主系統(tǒng)通過三目視覺、主動聲納獲取環(huán)境信息;其次,利用MEK?SLAM融合數(shù)據(jù)與估計位置與姿態(tài),聯(lián)合物理?深度學習框架構(gòu)建雙分支網(wǎng)絡(luò),減小水下圖像的干擾;然后,將經(jīng)過...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)學圖像處理和深度學習網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域,公開了涉及基于改進YOLOv8的CIP肺部CT影像的檢測方法,過程為:采集肺部CT影像后提取肺實質(zhì)圖像,輸入經(jīng)過離線訓練好的CIP肺部CT影像檢測網(wǎng)絡(luò),得到包含目標檢測框及置信度的圖。CIP肺部...
          • 本發(fā)明公開了一種徑向調(diào)隙復合式磁力耦合器,包括多組調(diào)節(jié)裝置及分段式筒體。通過調(diào)整盤面凸輪的旋轉(zhuǎn)角度,驅(qū)動滑臂徑向移動,同步調(diào)節(jié)徑向永磁體與銅環(huán)的氣隙及軸向永磁體與銅環(huán)的嚙合面積,從而控制輸出轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速。本發(fā)明采用多組獨立調(diào)節(jié)裝置,實現(xiàn)轉(zhuǎn)矩疊...
          • 本發(fā)明涉及清洗設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于激光除銹的鋼板預處理清洗設(shè)備。基于激光除銹的鋼板預處理清洗設(shè)備包括是輸送帶、激光發(fā)生裝置以及風刀。輸送帶包括帶體及多根托輥,多根托輥沿輸送方向間隔地排列,帶體套設(shè)于多根托輥外,用于承托和運輸鋼板;激...
          • 本發(fā)明公開了一種利用LNG冷能與煙氣余熱的自適應零碳發(fā)電系統(tǒng),屬于LNG冷能利用技術(shù)、工業(yè)廢氣處理廢熱回收以及CO2捕集領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)在LNG冷能與煙氣余熱的回收利用上效率低下,難以對煙氣進行有效處理以減少環(huán)境污染,且發(fā)電系統(tǒng)易受LN...
          • 本發(fā)明涉及參數(shù)化設(shè)計與自動化建模技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的電子設(shè)備參數(shù)化模型自動生成方法。該方法包括以下步驟:獲取電子設(shè)備數(shù)據(jù),并進行尺寸異常分析,得到尺寸異常數(shù)據(jù);基于尺寸異常數(shù)據(jù)進行對電子設(shè)備數(shù)據(jù)進行尺寸優(yōu)化,生成電子設(shè)備優(yōu)化數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開一種基于雨洪資料特征分類構(gòu)建動態(tài)單位線庫的洪水預報方法,其包括以下步驟:S1,歷史數(shù)據(jù)采集;S2,數(shù)據(jù)清洗與預處理;S3,洪水資料分類模型構(gòu)建;S4,單位線計算與入庫;S5,實時洪水預報;S6,可視化與驗證;使得通過實時接收氣象部...
          • 本發(fā)明提出了一種基于改進YOLOv8模型的宮頸細胞自動檢測方法,該方法基于YOLOv8模型進行改進,對其架構(gòu)進行了重點優(yōu)化,提升了識別精度。改進后的YOLOv8模型引入了大可分離內(nèi)核注意力模塊LSKA(Large Separable Ker...
          • 本申請公開了一種基于互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容傳播指數(shù)的文旅爆款識別方法和介質(zhì),針對現(xiàn)有技術(shù)數(shù)據(jù)片面、評價不精準、缺乏動態(tài)跟蹤的問題,通過數(shù)據(jù)采集:從多個社交媒體平臺和主流媒體采集與文旅項目相關(guān)的數(shù)據(jù),所述數(shù)據(jù)包括賬號信息、發(fā)布相關(guān)文旅IP的節(jié)目內(nèi)容數(shù)據(jù)和...
          • 本發(fā)明公開了一種基于改進HRNet的多權(quán)重耕地地塊提取方法、設(shè)備及介質(zhì),其中方法包括:人工標注獲取三分類耕地面和二分類耕地輪廓線數(shù)據(jù)集;利用訓練后HRNet和SPHRNet提取區(qū)域遙感影像三分類耕地面灰度圖和二分類耕地輪廓線灰度圖;對三分類...
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