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          • 本發(fā)明公開了一種考慮安全加密傳輸?shù)脑\斷任務(wù)調(diào)度方法及系統(tǒng),方法包括:通過手持終端設(shè)備采集電力系統(tǒng)各設(shè)備參數(shù);將設(shè)備參數(shù)輸入至故障檢測模型,獲取故障信息和診斷任務(wù),將診斷任務(wù)拆分為多個(gè)診斷子任務(wù),并匹配不同的加解密算法;根據(jù)故障信息和加解密算...
          • 本發(fā)明公開了一種高寒地區(qū)鐵路輔助辦公建筑室內(nèi)熱風(fēng)補(bǔ)償?shù)脑O(shè)計(jì)方法。在鐵路輔助辦公建筑的冬季采暖的時(shí)候,主要是通過鍋爐房來提供地暖。本發(fā)明包括辦公建筑太陽能集熱空間的構(gòu)造設(shè)計(jì)與散熱量計(jì)算;辦公建筑熱負(fù)荷空間與太陽能集熱空間面積的匹配計(jì)算;辦公建...
          • 本發(fā)明涉及光伏廠房加固技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種光伏廠房加固方法,包括:基于歷史數(shù)據(jù)以及光伏廠房結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),生成光伏廠房的一級(jí)加固節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)集;基于一級(jí)加固節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)集構(gòu)建節(jié)點(diǎn)狀態(tài)評(píng)價(jià)模型,生成一級(jí)加固節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)評(píng)價(jià)值;基于一級(jí)加固節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)評(píng)價(jià)值執(zhí)行...
          • 本發(fā)明公開了一種太陽能富集地區(qū)鐵路站房候車廳室內(nèi)熱補(bǔ)償?shù)脑O(shè)計(jì)方法。太陽能富集地區(qū)往往冬季氣候寒冷,而太陽能資源豐富。本發(fā)明包括(1)鐵路站房站前廣場下沉式集熱空間、換熱器、儲(chǔ)熱水箱設(shè)計(jì);(2)太陽能集熱空間的熱量計(jì)算方法;(3)蓄熱水箱容積...
          • 本發(fā)明涉及無人機(jī)著船裝置的時(shí)空特征安全性評(píng)估方法及系統(tǒng),該方法包括:構(gòu)建無人機(jī)著船過程的多體動(dòng)力學(xué)模型;選擇不同的橫搖角和橫搖周期組合,形成覆蓋不同環(huán)境條件的若干基礎(chǔ)工況,進(jìn)而劃分橫搖相位和著船位置的時(shí)空特征組合;利用構(gòu)建的多體動(dòng)力學(xué)模型對...
          • 本發(fā)明屬于噪聲控制技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種居住小區(qū)內(nèi)部交通噪聲暴露水平的預(yù)測優(yōu)化方法,主要用于解決無法從居住小區(qū)的規(guī)劃設(shè)計(jì)層面出發(fā)為居住小區(qū)內(nèi)部的交通噪聲暴露水平進(jìn)行預(yù)測優(yōu)化的問題。本發(fā)明通過建立聲環(huán)境模擬模型,對現(xiàn)有居住小區(qū)的形態(tài)因子與基于城...
          • 本申請涉及倉儲(chǔ)物流技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種倉儲(chǔ)物流智慧化管理方法、產(chǎn)品、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括:構(gòu)建倉庫的全局地圖,實(shí)時(shí)獲取倉庫內(nèi)的動(dòng)態(tài)信息,并將動(dòng)態(tài)信息映射在全局地圖上,動(dòng)態(tài)信息包括正在運(yùn)輸物料的小車;當(dāng)接收到物料訂單時(shí),根據(jù)物料訂單包含的...
          • 本申請涉及一種煤電機(jī)組改造效果評(píng)價(jià)裝置,該裝置包括:獲取模塊根據(jù)若干個(gè)煤電機(jī)組參數(shù),構(gòu)建煤電機(jī)組的一級(jí)指標(biāo)和二級(jí)指標(biāo),其中,二級(jí)指標(biāo)歸屬于一級(jí)指標(biāo),賦權(quán)模塊分別基于層次分析法和熵值法對一級(jí)指標(biāo)和二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán),并確定二級(jí)指標(biāo)的第一權(quán)重和第...
          • 本發(fā)明公開了一種智能課程設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng),采集課程教材和習(xí)題冊的內(nèi)容,對所述內(nèi)容進(jìn)行預(yù)處理,生成題庫信息數(shù)據(jù),采集學(xué)生歷史答題數(shù)據(jù);對所述歷史答題數(shù)據(jù)進(jìn)行第一處理,生成作答結(jié)果,對所述作答結(jié)果和所述歷史答題數(shù)據(jù)進(jìn)行第二處理,得到試題難度分級(jí),...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,揭露一種多視圖牙冠修復(fù)模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:根據(jù)3D牙齒模型的正交投影數(shù)據(jù)計(jì)算多視圖深度圖像;利用預(yù)構(gòu)建的多視圖生成模型對多視圖深度圖像進(jìn)行初始修復(fù),得到修復(fù)深度圖像;根據(jù)修復(fù)深度圖像計(jì)算多...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于X線圖像生成的脊柱異常篩查方法及裝置,所述方法包括:獲取任一對象的脊柱可視圖像;獲取預(yù)訓(xùn)練的X線圖像生成模型;將脊柱可視圖像輸入X線圖像生成模型,得到對應(yīng)的脊柱X線圖像;將脊柱X線圖像輸入脊柱異常篩查模型,得到脊柱篩查結(jié)...
          • 本申請公開一種結(jié)石識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取目標(biāo)區(qū)域的醫(yī)學(xué)影像,并基于所述醫(yī)學(xué)影像確定所述目標(biāo)區(qū)域中的參考結(jié)石區(qū)域;對所述參考結(jié)石區(qū)域進(jìn)行處理,確定所述參考結(jié)石區(qū)域中包含的生理組織區(qū)域;將參考結(jié)石區(qū)域中的...
          • 本申請公開一種結(jié)石體積識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取目標(biāo)區(qū)域的醫(yī)學(xué)影像,并基于所述醫(yī)學(xué)影像確定所述目標(biāo)區(qū)域中的參考結(jié)石區(qū)域;對所述參考結(jié)石區(qū)域進(jìn)行像素密度修正處理,得到目標(biāo)結(jié)石區(qū)域;基于所述目標(biāo)結(jié)石區(qū)域,確定結(jié)石體...
          • 本申請公開了一種對象識(shí)別方法、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取可見光圖像;對可見光圖像進(jìn)行光暈識(shí)別,得到光暈識(shí)別結(jié)果;基于光暈識(shí)別結(jié)果,確定可見光圖像的太陽識(shí)別結(jié)果。上述方案,能夠?qū)崿F(xiàn)可見光圖像中太陽的識(shí)別。
          • 本發(fā)明提出一種無人機(jī)激光除銹視覺輔助銹層RTK定位方法,包括以下步驟:在待拍攝位置正確安裝RTK移動(dòng)基站,根據(jù)RTK定位方法及其工作原理,獲取區(qū)域內(nèi)不同方位圖片的位置信息,得到含位置信息圖片集;通過深度學(xué)習(xí)方法,構(gòu)建深度學(xué)習(xí)視覺識(shí)別模型,并...
          • 本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器視覺的非機(jī)動(dòng)車逆行行為識(shí)別方法,包括以下步驟:步驟1、采用訓(xùn)練好的目標(biāo)檢測模型從獲取的每幀視頻中分別檢測得到非機(jī)動(dòng)車;步驟2、采用目標(biāo)跟蹤算法,對檢測得到的每個(gè)非機(jī)動(dòng)車在各幀視頻中位置進(jìn)行跟蹤;步驟3、根據(jù)每個(gè)非機(jī)動(dòng)...
          • 本發(fā)明公開了一種車載模組GCK信號(hào)邊沿同步的EMC噪聲抑制方法,其包括:S1、GCK驅(qū)動(dòng)timing優(yōu)化:將液晶屏GCK驅(qū)動(dòng)的timingtoGCK從min1.6us修改成min0us,使GCK信號(hào)的上升沿和下降沿同步,以抵消該信號(hào)在上升下...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N脊柱手術(shù)決策方法及裝置,所述方法包括:獲取病例知識(shí)庫和任一對象的脊柱醫(yī)學(xué)圖像;所述病例知識(shí)庫內(nèi)設(shè)置有病例圖像和對應(yīng)的手術(shù)規(guī)劃信息;從所述病例知識(shí)庫中選取與所述脊柱醫(yī)學(xué)圖像最接近的病例圖像;基于最接近的病例圖像的手術(shù)規(guī)劃信息,...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于改進(jìn)大模型的術(shù)前規(guī)劃方法及裝置,所述方法包括:獲取預(yù)訓(xùn)練大模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;基于預(yù)訓(xùn)練大模型構(gòu)建術(shù)前規(guī)劃模型;基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練所述術(shù)前規(guī)劃模型;根據(jù)訓(xùn)練后的術(shù)前規(guī)劃模型,生成與輸入醫(yī)學(xué)圖像對應(yīng)的術(shù)前規(guī)劃信...
          • 本申請涉及肺炎診斷領(lǐng)域,尤其涉及一種基于多層式分層式重癥肺炎病原精準(zhǔn)診斷方法及系統(tǒng),構(gòu)建醫(yī)學(xué)算法模型,并還原臨床診療思維邏輯過程,所述醫(yī)學(xué)算法模型為:圍繞微生物檢測及宿主信息兩大診斷核心數(shù)據(jù),采用分層構(gòu)建方式,在微生物檢測污染干擾消除模型對...
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