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          • 本申請(qǐng)涉及配電網(wǎng)故障處理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于故障波形庫(kù)的配電網(wǎng)故障數(shù)據(jù)采集和傳輸方法及系統(tǒng),方法包括:構(gòu)建目標(biāo)故障波形庫(kù),目標(biāo)故障波形庫(kù)包括配電網(wǎng)故障波形數(shù)據(jù)以及仿真配電網(wǎng)故障波形數(shù)據(jù);將目標(biāo)故障波形庫(kù)中的數(shù)據(jù)以及配電網(wǎng)正常數(shù)據(jù)作為第一...
          • 本公開(kāi)實(shí)施例提供一種聲波諧振器。該聲波諧振器包括:依次層疊設(shè)置的襯底、反射結(jié)構(gòu)、第一電極層、壓電層和第二電極層;設(shè)于第一電極層中的至少一個(gè)第一凹陷框架,第一凹陷框架沿層疊方向相對(duì)的表面均被第一電極層覆蓋;和/或,設(shè)于第二電極層中的至少一個(gè)第...
          • 一種基于主輔異步欠采樣與動(dòng)態(tài)決策的調(diào)制識(shí)別方法,屬于衛(wèi)星通信調(diào)制識(shí)別領(lǐng)域。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)方法為:主通道以低于信號(hào)帶寬的欠采樣率獲取基帶信號(hào),輔通道通過(guò)異步時(shí)鐘間隔采集信號(hào)過(guò)零點(diǎn)特征,生成互補(bǔ)采樣序列以抑制混疊失真并降低對(duì)高速ADC的依賴;基于主...
          • 本發(fā)明涉及一種用于修復(fù)鄰苯二甲酸二甲酯微污染污水的UiO?66/g?C3N4/SA光催化劑,通過(guò)UiO?66/g?C3N4大的比表面積、豐富的官能團(tuán)提升...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N微流體泵送裝置及其制備方法;涉及微流體技術(shù)領(lǐng)域。所述微流體泵送裝置,包括第一基板層、功能層和第二基板層,所述功能層設(shè)置于所述第一基板層和所述第二基板層之間,并與所述第一基板層和所述第二基板層連接;所述功能層包括泵送模塊、發(fā)電模...
          • 本公開(kāi)涉及一種顯示方法、裝置、車輛、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,涉及車輛信息顯示技術(shù)領(lǐng)域,可應(yīng)用在智能座艙。該方法包括:通過(guò)至少一個(gè)攝像頭監(jiān)測(cè)用戶的視線數(shù)據(jù);根據(jù)視線數(shù)據(jù)確定用戶的視線在目標(biāo)區(qū)域的停留信息,其中,目標(biāo)區(qū)域?yàn)檐噧?nèi)顯示裝置的顯示區(qū)...
          • 本公開(kāi)涉及一種顯示方法、裝置、車輛、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:響應(yīng)于對(duì)車輛的觸發(fā)操作,在車輛顯示屏的預(yù)設(shè)位置展示車輛的擋位信息和功率信息,功率信息包繞擋位信息。獲取所述車輛的控制信息,根據(jù)控制信息動(dòng)態(tài)顯示功率信息。本...
          • 本公開(kāi)涉及一種顯示方法、裝置、車輛、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品,可應(yīng)用于智能座艙。該方法包括:當(dāng)車輛的硬件配置信息發(fā)生變化時(shí),根據(jù)變化后的硬件配置信息,確定車輛的顯示裝置中的顯示避讓區(qū)域;根據(jù)顯示避讓區(qū)域,調(diào)整顯示裝置上的顯示元素的位置。顯示元素的...
          • 本公開(kāi)涉及一種顯示方法、裝置、車輛、介質(zhì)及產(chǎn)品,可應(yīng)用于智能座艙。顯示方法包括:接收對(duì)車內(nèi)顯示裝置中的第一顯示區(qū)域的顯示切換指令,所述顯示切換指令用于指示將所述第一顯示區(qū)域中的顯示界面由第一界面切換為第二界面,所述第二界面包括至少兩個(gè)顯示元...
          • 本公開(kāi)涉及智能座艙技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種顯示調(diào)節(jié)方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。方法包括:響應(yīng)于車輛的座椅參數(shù)發(fā)生變化,獲取所述座椅上用戶的眼睛位置信息;根據(jù)所述眼睛位置信息對(duì)所述車輛的顯示參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)。如此,在座椅參數(shù)發(fā)生變化時(shí)...
          • 本公開(kāi)是關(guān)于一種車輛影像顯示方法、裝置、車輛及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及智能座艙技術(shù)領(lǐng)域,其中,車輛的顯示設(shè)備包括至少兩個(gè)顯示區(qū)域,至少兩個(gè)顯示區(qū)域橫向排布在車輛的駕駛艙前方,該方法包括:響應(yīng)于車輛處于轉(zhuǎn)向狀態(tài),獲取對(duì)應(yīng)于目標(biāo)轉(zhuǎn)動(dòng)方向的轉(zhuǎn)向影像;在顯示...
          • 本發(fā)明涉及一種煤氣凈化塔用排污過(guò)濾裝置,包括凈化塔殼體,所述凈化塔殼體內(nèi)設(shè)置有洗滌組件,洗滌組件包括兩個(gè)環(huán)形輸水管,每個(gè)環(huán)形輸水管底部設(shè)置若干個(gè)與其內(nèi)部相連通的噴淋頭,兩個(gè)環(huán)形輸水管上端設(shè)置有與其兩者相連通的輸水軟管,該輸水軟管另一端與凈化...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于BIM的富水破碎帶隧道施工和風(fēng)險(xiǎn)管控系統(tǒng),包括BIM平臺(tái),其特征在于,還包括:行走臺(tái)車,攝像裝置,地質(zhì)探測(cè)裝置,圖像識(shí)別處理模塊,施工及風(fēng)險(xiǎn)管控模塊。本發(fā)明既能實(shí)現(xiàn)富水破碎帶的超前風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別,又能在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上動(dòng)態(tài)調(diào)整...
          • 本發(fā)明屬于電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于超寬帶電磁波傳感器陣列的局放監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。包括超寬帶電磁波傳感器陣列、輸入輸出濾波器、信號(hào)放大器、功分器、圖譜輸出模塊、模數(shù)轉(zhuǎn)換器、控制器;超寬帶電磁波傳感器陣列獲取局放電磁信號(hào);輸入輸出濾波器由...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多目標(biāo)群智算法與深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電動(dòng)船舶電池健康狀態(tài)估計(jì)方法,包括:生成電池?cái)?shù)據(jù)集,在數(shù)據(jù)集中讀取電池的全部數(shù)據(jù);對(duì)電池?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;確定優(yōu)化目標(biāo):將最小化均方根誤差和平均絕對(duì)誤差;設(shè)定決策變量的參數(shù)范圍;使用每個(gè)粒...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智能家具控制系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及智能家具控制技術(shù)領(lǐng)域。包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)融合與分析模塊、分析與聚類模塊、控制策略生成模塊、控制策略執(zhí)行模塊和用戶反饋與優(yōu)化模塊;本發(fā)明通過(guò)內(nèi)置傳感器實(shí)時(shí)采集用戶的生理參數(shù)...
          • 本公開(kāi)涉及一種智能座艙等技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種顯示方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。顯示方法包括:獲取顯示目標(biāo)圖像的指令,其中,目標(biāo)圖像的內(nèi)容跨越至少兩個(gè)顯示區(qū)域,且至少兩個(gè)顯示區(qū)域之間具有第一間隔;取目標(biāo)圖像中與至少兩個(gè)顯示區(qū)域位...
          • 本發(fā)明提供一種電動(dòng)汽車有序充電方法、裝置及電子設(shè)備,涉及電動(dòng)汽車充電調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:在電動(dòng)汽車充電的時(shí)段屬于綠色時(shí)段時(shí),且電動(dòng)汽車所在臺(tái)區(qū)為光伏高發(fā)臺(tái)區(qū)時(shí),就地充電;當(dāng)電動(dòng)汽車所在臺(tái)區(qū)為非光伏高發(fā)臺(tái)區(qū)時(shí),計(jì)算電動(dòng)汽車在所在臺(tái)區(qū)充電...
          • 本發(fā)明涉及一種基于航跡航速的無(wú)人機(jī)暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法,用于對(duì)無(wú)人機(jī)在探測(cè)器網(wǎng)絡(luò)中按照待評(píng)估航跡飛行時(shí)的飛行暴露風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估,該方法基于探測(cè)器網(wǎng)絡(luò)中所有探測(cè)器的運(yùn)行參數(shù)以及無(wú)人機(jī)的待評(píng)估航跡,利用無(wú)人機(jī)飛行暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型計(jì)算當(dāng)前待評(píng)估航跡的飛...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工智能的照片地類識(shí)別方法,包括:獲取待識(shí)別數(shù)據(jù);將所述待識(shí)別數(shù)據(jù)輸入至照片分類解譯模型,獲取分類結(jié)果,其中,所述照片分類解譯模型通過(guò)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建,并通過(guò)訓(xùn)練集訓(xùn)練后評(píng)估優(yōu)化獲得,所述訓(xùn)練集為照片數(shù)據(jù)。本發(fā)明...
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