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          • 本發(fā)明提出一種電動(dòng)汽車充電功率可調(diào)范圍決策方法及裝置,屬于電動(dòng)汽車調(diào)控技術(shù)領(lǐng)域。其中,所述方法包括:構(gòu)建電動(dòng)汽車充電功率申報(bào)量的優(yōu)化決策模型的目標(biāo)函數(shù)和約束條件,所述目標(biāo)函數(shù)為最小化電動(dòng)汽車參與靈活性服務(wù)的成本,其中,所述目標(biāo)函數(shù)考慮電動(dòng)汽...
          • 本發(fā)明提供了一種基于頻率安全邊界的虛擬慣量配置方法,涉及電力系統(tǒng)控制技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括基于廣域測(cè)量系統(tǒng)監(jiān)測(cè)擾動(dòng)變化,計(jì)算電網(wǎng)受到擾動(dòng)后的最大頻率偏差;若最大頻率偏差大于安全頻率偏差,則計(jì)算臨界慣量,若實(shí)際慣量小于臨界慣量,則以臨界虛擬慣量...
          • 本申請(qǐng)涉及一種電網(wǎng)控制方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括:獲取目標(biāo)電網(wǎng)的電氣參數(shù)以及所述目標(biāo)電網(wǎng)中目標(biāo)電氣元件的狀態(tài)參數(shù);將所述電網(wǎng)參數(shù)和所述狀態(tài)參數(shù)輸入至預(yù)測(cè)模型,經(jīng)所述預(yù)測(cè)模型輸出所述目標(biāo)電網(wǎng)對(duì)應(yīng)的...
          • 本發(fā)明涉及技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種非線性頻率變換模塊、自適應(yīng)調(diào)節(jié)的全固態(tài)激光系統(tǒng)及其調(diào)節(jié)方法。自適應(yīng)調(diào)節(jié)的全固態(tài)激光系統(tǒng)通過依次設(shè)置的基波組件、非線性頻率變換模塊、分色鏡將基波進(jìn)行非線性轉(zhuǎn)換出諧波并空間分光,諧波組件和基波pbs分別接受諧波和基...
          • 本發(fā)明屬于激光器設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于量子點(diǎn)的陣列化多色光纖激光器,包括:泵浦光源模塊(I)、光纖陣列化模塊(II)和光譜分析模塊(III);泵浦光源模塊(I)作為泵浦光源,為光纖陣列化模塊(II)提供泵浦激光;泵浦激光在光纖陣列化模...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N用于晶圓的預(yù)處理方法、晶圓及其制備方法。預(yù)處理方法包括:在金屬膜表面制作多條相交的溝槽,使得金屬膜被分割為多個(gè)獨(dú)立的區(qū)域;以及對(duì)晶圓進(jìn)行清洗,以去除制作多條相交的溝槽所產(chǎn)生的臟污;其中,晶圓的表面包括金屬膜。本申請(qǐng)?zhí)峁┑念A(yù)處...
          • 本發(fā)明公開了一種高熔點(diǎn)金屬梯度摻雜的層狀釹鐵硼磁體制備方法,包括如下步驟:S1)厚快淬薄帶氫破碎后真空脫氫形成粉末;S2)粉末通過氣流磨細(xì)化;S3)將氣流磨粉與高熔點(diǎn)金屬粉末按質(zhì)量比99.6~99.9:0.1~0.4混合;S4)制備生坯;S...
          • 本發(fā)明公開了一種長(zhǎng)序列增強(qiáng)子活性分析預(yù)測(cè)方法,屬于增強(qiáng)子分析技術(shù)領(lǐng)域,包括:S1、獲取DNA序列,將其輸入序列嵌入模塊,生成嵌入后的數(shù)據(jù);S2、將嵌入后的數(shù)據(jù)輸入DNA語言模型,生成增強(qiáng)子序列信息特征;S3、將增強(qiáng)子序列信息特征輸入高級(jí)特征...
          • 本申請(qǐng)公開了一種卷曲顯示模組及顯示裝置,用以避免卷曲顯示模組失效。本申請(qǐng)實(shí)施例提供的一種卷曲顯示模組,卷曲顯示模組包括:柔性顯示面板,與柔性顯示面板連接的第一卷軸,以及在第一方向上位于第一卷軸一側(cè)的第一導(dǎo)向軸;柔性顯示面板包括:卷曲區(qū),位于...
          • 本申請(qǐng)公開了一種地下人行通道的通行分析方法及系統(tǒng),涉及交通技術(shù)領(lǐng)域,方法本申請(qǐng)通過對(duì)不同的地下人行通道進(jìn)行實(shí)時(shí)容納人數(shù)分析以及未來容納人數(shù)的預(yù)測(cè),并通過對(duì)于不同人數(shù)進(jìn)行擁擠等級(jí)的定級(jí),使得地下人行通道不僅具有基于時(shí)間進(jìn)程的容納人數(shù),還具有相...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的居家適老化改造需求評(píng)估與方案生成系統(tǒng)。該系統(tǒng)綜合運(yùn)用姿態(tài)傳感、圖像采集等技術(shù),借助姿態(tài)傳感模塊采集用戶加速度與角速度數(shù)據(jù),圖像采集模塊獲取行為圖像數(shù)據(jù)。通過邊緣AI處理設(shè)備對(duì)多模態(tài)信號(hào)融合分析,實(shí)現(xiàn)對(duì)老年...
          • 本發(fā)明涉及人力資源管理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種人力資源管理用人員考核裝置,包括基座、盒蓋和防塵機(jī)構(gòu),盒蓋可拆卸安裝于基座上,盒蓋的內(nèi)側(cè)于基座上安裝有指紋識(shí)別器、人臉識(shí)別攝像頭、控制主板、儲(chǔ)存模塊、無線傳輸模塊和電源適配器,盒蓋上安裝有顯示屏,防...
          • 本發(fā)明提供帶有充電寶租借功能的人證核驗(yàn)監(jiān)控登記系統(tǒng),涉及人證核驗(yàn)監(jiān)控登記技術(shù)領(lǐng)域,包括,S1.身份信息獲取模塊,用于獲取用戶的身份信息,生成用戶身份數(shù)據(jù),S2.現(xiàn)場(chǎng)圖片采集模塊,用于獲取用戶現(xiàn)場(chǎng)照片并進(jìn)行圖像預(yù)處理,生成比對(duì)用的圖片數(shù)據(jù),S...
          • 本發(fā)明公開了一種基于MWORKS軟件的無人機(jī)影像數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理方法,包括:無人機(jī)搭載多光譜傳感器及高分辨率光學(xué)相機(jī)采集影像并記錄定位定姿數(shù)據(jù);通過4G/5G無線通信模塊構(gòu)建安全傳輸通道,將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸至MWORKS云端處理平臺(tái);平臺(tái)執(zhí)行輻射校...
          • 本發(fā)明公開了一種基于街景照片分析的街道慢行發(fā)展評(píng)估方法,屬于智能交通系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。首先對(duì)街景圖片進(jìn)行圖像分割與目標(biāo)識(shí)別,得到街道各要素圖像占比,建立基于街道要素占比組合計(jì)算的街道慢行發(fā)展指標(biāo)體系;其次建立路網(wǎng)gis模型,用建立路段緩沖區(qū)的方...
          • 本發(fā)明的基于圓形區(qū)域的線性注意力系統(tǒng),包括圓形區(qū)域生成模塊、坐標(biāo)映射模塊、注意力計(jì)算模塊、蒸餾模塊和遍歷模塊。圓形區(qū)域生成模塊接收輸入圖像特征圖并生成多個(gè)圓形感興趣區(qū)域的圓心坐標(biāo)信號(hào)及半徑信號(hào)。坐標(biāo)映射模塊接收?qǐng)A心坐標(biāo)信號(hào)和半徑信號(hào)、并生成...
          • 本發(fā)明屬于三維建模技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于重網(wǎng)格化的有效建筑模型Low?poly生成方法,包括:對(duì)于輸入的原始網(wǎng)格Mi進(jìn)行初步特征提取,生成無符號(hào)距離場(chǎng)數(shù)據(jù)和特征數(shù)據(jù);特征映射指導(dǎo)選擇重網(wǎng)格化、特征增強(qiáng)簡(jiǎn)化以及多邊形三...
          • 本發(fā)明公開了一種平面艙壁類型船艙點(diǎn)云分割方法、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:(1)基于軸向投影的點(diǎn)云稠密域粗分割,即基于船舶艙室典型正交結(jié)構(gòu)特征,設(shè)計(jì)軸向投影的點(diǎn)云稠密域粗分割策略,通過三軸投影直方圖的峰值檢測(cè)實(shí)現(xiàn)候選平面提取,提高內(nèi)點(diǎn)比例;(2...
          • 本發(fā)明公開了一種用于輸電線路異物標(biāo)注的圖像增強(qiáng)方法及裝置,屬于輸電線路巡檢技術(shù)領(lǐng)域,圖像增強(qiáng)方法包括:獲取輸電線路圖像;通過圖像顯著性區(qū)域檢測(cè)算法對(duì)輸電線路圖像進(jìn)行檢測(cè),確定顯著性區(qū)域并得到顯著性映射圖;以顯著性映射圖中顯著性最大的像素點(diǎn)為...
          • 本發(fā)明公開了一種利用AI驅(qū)動(dòng)的數(shù)字出版內(nèi)容和線上衍生資源表現(xiàn)預(yù)測(cè)系統(tǒng),屬于數(shù)字出版技術(shù)領(lǐng)域,其包括:多模態(tài)數(shù)據(jù)采集層:通過API接口實(shí)時(shí)抓取出版內(nèi)容元數(shù)據(jù)、用戶閱讀軌跡、社交媒體UGC;特征工程引擎,特征工程引擎包括文本特征引擎、視覺特征引...
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