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          • 本申請涉及固化涂料的領域,具體公開了一種用于鋼結(jié)構(gòu)表層的防護涂料及其制備方法。一種用于鋼結(jié)構(gòu)表層的防護涂料包括A組分和B組分,所述A組分所用原料包括以下重量份的組分:羥基含氟丙烯酸乳液20?30份,無機填料20?30份,雙酚A型環(huán)氧樹脂5?...
          • 本發(fā)明公開了一種基于SOM?GA?XGBoost混合模型的退役鉛酸蓄電池健康狀態(tài)估計方法,涉及退役鉛酸蓄電池健康狀態(tài)估計領域,通過測量退役鉛酸蓄電池的電化學阻抗譜,根據(jù)電化學阻抗譜曲線形狀建立合適的等效電路模型,利用等效電路模型擬合電化學阻...
          • 本發(fā)明公開一種基于陷波頻率自適應滑移的彈性振動抑制方法,根據(jù)地面模態(tài)試驗獲取飛行器彈性振動頻率的理論值ωL(t);根據(jù)ωL(t)的變化趨勢,在主動段中選擇a個頻率特征點;設計陷波濾波器傳遞函數(shù)并設...
          • 本發(fā)明公開了一種大長徑比飛行器的彈性頻率辨識與彈性振動抑制方法,對慣導器件采集到的角速度信息進行實時在線的彈性頻率辨識,得到彈性振動頻率當前辨識值ω1;基于ω1對辨識結(jié)果進行修正,獲取頻率辨識的迭...
          • 本發(fā)明涉及飛行器落速約束制導技術(shù)領域,本發(fā)明提供了一種基于誤差動力學的飛行器落速控制方法、設備和介質(zhì),能夠?qū)崿F(xiàn)有限時間收斂的閉環(huán)自適應落速約束制導,提高落速約束制導的魯棒性。本發(fā)明相比于經(jīng)典比例導引律、基于跟蹤飛行速度曲線進行速度校正的方法...
          • 本發(fā)明屬于無人機技術(shù)領域,公開了一種基于虛擬擺放的無人機舞步拼接方法及系統(tǒng),包括以下步驟:S1:制作半流程舞步并上傳地面站;S2:在地面站加載半流程舞步并得到首幀投影;S3:現(xiàn)場擺放箱子,對1號飛機和每排首、尾箱里的第1架飛機上電;S4:根...
          • 本發(fā)明公開了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的黑木耳智能種植環(huán)境調(diào)控方法,涉及木耳種植技術(shù)領域;通過布局多種傳感器采集溫濕度等環(huán)境信息,對數(shù)據(jù)預處理后,利用歷史數(shù)據(jù)建生長模型;依模型與實時數(shù)據(jù),經(jīng)多目標優(yōu)化制定調(diào)控決策,控制溫控等設備執(zhí)行;可遠程監(jiān)控交互,存...
          • 本發(fā)明涉及軟件開發(fā)技術(shù)領域,公開了一種自動編譯方法、裝置、電子設備以及系統(tǒng),該方法包括:響應于開發(fā)人員觸發(fā)的代碼修改指令,運行預先構(gòu)建的自動化腳本,以根據(jù)代碼修改指令,在Flutter框架的Flutter項目目錄中執(zhí)行編譯操作;將目標Har...
          • 本發(fā)明涉及軟件開發(fā)技術(shù)領域,公開了一種實現(xiàn)應用程序啟動的方法、裝置、電子設備以及系統(tǒng),該方法包括:響應于應用程序的啟動指令,根據(jù)應用程序渲染所需參數(shù),創(chuàng)建并啟動應用程序?qū)腇lutter引擎;將系統(tǒng)上下文綁定至Flutter引擎;初始化H...
          • 本發(fā)明公開了一種融合CS I幅度相位信息的智能手勢識別方法,屬于智能識別技術(shù)領域,S10:收集CS I數(shù)據(jù),包括幅度和相位信息;S20:解卷繞并校準CS I相位數(shù)據(jù);S30:用3σ準則去除CS I數(shù)據(jù)異常值;S40:小波分解去噪處理CS I...
          • 本申請涉及一種基于有限差分與神經(jīng)網(wǎng)絡融合的電磁場量外推方法及裝置,方法包括:構(gòu)建以天線相位中心為球心的多層同心球面;分別在第一方向和第二方向上對每層同心球面進行劃分,得到多個神經(jīng)元;根據(jù)每個元胞在第一方向上的電壓值和在第二方向上的電壓值,對...
          • 本發(fā)明提供一種基于AKF和SR?UPF的管道缺陷預測與評估方法及系統(tǒng),包括:獲取管道的觀測數(shù)據(jù);基于所述觀測數(shù)據(jù)通過預設的機理模型獲取管道缺陷的生長規(guī)律;基于管道缺陷的生長規(guī)律通過預設的隨機過程模型引入缺陷生長過程中的隨機擾動,生成管道缺陷...
          • 本發(fā)明公開了一種基于貝葉斯定理的發(fā)電機絕緣壽命預測方法及系統(tǒng),屬于電力系統(tǒng)絕緣材料技術(shù)領域,包括:在每一次預測周期,通過至少兩種絕緣壽命預測方法對發(fā)電機絕緣壽命進行預測,得到每種方法的預測值;為每種方法設定相同的初始先驗概率,根據(jù)預測值與先...
          • 本發(fā)明公開了一種機器學習增強的供水管網(wǎng)實時水力建模方法,包括獲取供水管網(wǎng)中各傳感器的位置編號以及對應采集的歷史水力數(shù)據(jù);基于供水管網(wǎng)中傳感器的位置編號與采集周期中的時間節(jié)點,構(gòu)建對應每個監(jiān)測目標的傳感器采樣矩陣,并將歷史水力數(shù)據(jù)填入對應傳感...
          • 本發(fā)明屬于工業(yè)視覺相技術(shù)領域,提供了一種基于視覺識別的自動拆解來料階段線纜識別方法及系統(tǒng),為了解決線纜切割時對線芯材質(zhì)識別問題,通過二值化方法定義線纜圖像的檢測區(qū)域;對二值化區(qū)域進行開運算操作,達到消除圖像中的小型噪點,同時保留圖像中大型物...
          • 本申請?zhí)峁┮环N標注任務的準確性評估方法、裝置、設備、介質(zhì)及產(chǎn)品,該標注任務包括各個標注文件,每個標注文件中包括各個數(shù)據(jù)幀,該方法包括:確定各個數(shù)據(jù)幀各自在多個準確率評估維度下的標注準確率,多個準確率評估維度包括標注框的位置準確率、標注框的屬...
          • 本發(fā)明公開了一種基于問題信息篩選的多模態(tài)抑郁癥識別方法和系統(tǒng),方法采用Token稀疏化方法動態(tài)檢測信息量少的問題,包括:將文本模態(tài)問題或音頻模態(tài)問題作為多模態(tài)抑郁癥識別模型輸入的Token,并在訓練過程中維護決策掩碼,用于指示刪除或保留To...
          • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能多模態(tài)技術(shù)的房樹人心理測評系統(tǒng)及測評方法,旨在解決傳統(tǒng)HTP測評主觀性強、效率低、信息維度單一的技術(shù)問題。該系統(tǒng)及方法包括數(shù)據(jù)采集模塊,用于同步采集用戶的房樹人繪畫圖像數(shù)據(jù)及繪畫過程中的動態(tài)行為數(shù)據(jù)流;圖像分析模...
          • 本發(fā)明提供一種正極片、電池、電池組及用電設備,該正極片包括正極集流體以及在正極集流體至少一側(cè)層疊設置的第一正極活性層和第二正極活性層;第一正極活性層包括第一正極活性材料,第二正極活性材料包括第一正極活性材料和第二正極活性材料;第一正極活性材...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N用于電子設備中RTC自適應充電的電路,包括:適配器充電芯片,用于基于充電信號控制電子設備為交流電模式或直流電模式;供電電池,第一端與適配器充電芯片連接,第二端與RTC連接,用于在適配器充電芯片控制電子設備為交流電模式時向RT...
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