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          • 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(dǎo)器件采集到的角速度信息進(jìn)行實時在線的彈性頻率辨識,得到彈性振動頻率當(dāng)前辨識值ω1;基于ω1對辨識結(jié)果進(jìn)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(dǎo)技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明提供了一種基于誤差動力學(xué)的飛行器落速控制方法、設(shè)備和介質(zhì),能夠?qū)崿F(xiàn)有限時間收斂的閉環(huán)自適應(yīng)落速約束制導(dǎo),提高落速約束制導(dǎo)的魯棒性。本發(fā)明相比于經(jīng)典比例導(dǎo)引律、基于跟蹤飛行速度曲線進(jìn)行速度校正的方法...
          • 本發(fā)明屬于無人機技術(shù)領(lǐng)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(lǐng)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(yù)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(biāo)優(yōu)化制定調(diào)控決策,控制溫控等設(shè)備執(zhí)行;可遠(yuǎn)程監(jiān)控交互,存...
          • 本發(fā)明涉及軟件開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種自動編譯方法、裝置、電子設(shè)備以及系統(tǒng),該方法包括:響應(yīng)于開發(fā)人員觸發(fā)的代碼修改指令,運行預(yù)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(biāo)Har...
          • 本發(fā)明涉及軟件開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種實現(xiàn)應(yīng)用程序啟動的方法、裝置、電子設(shè)備以及系統(tǒng),該方法包括:響應(yīng)于應(yīng)用程序的啟動指令,根據(jù)應(yīng)用程序渲染所需參數(shù),創(chuàng)建并啟動應(yīng)用程序?qū)?yīng)的Flutter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(lǐng)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(zhǔn)CS I相位數(shù)據(jù);S30:用3σ準(zhǔn)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(luò)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(jìn)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(yù)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(yù)設(shè)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(yù)設(shè)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(yù)測方法及系統(tǒng),屬于電力系統(tǒng)絕緣材料技術(shù)領(lǐng)域,包括:在每一次預(yù)測周期,通過至少兩種絕緣壽命預(yù)測方法對發(fā)電機絕緣壽命進(jìn)行預(yù)測,得到每種方法的預(yù)測值;為每種方法設(shè)定相同的初始先驗概率,根據(jù)預(yù)測值與先...
          • 本發(fā)明公開了一種機器學(xué)習(xí)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(yīng)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(yīng)每個監(jiān)測目標(biāo)的傳感器采樣矩陣,并將歷史水力數(shù)據(jù)填入對應(yīng)傳感...
          • 本發(fā)明屬于工業(yè)視覺相技術(shù)領(lǐng)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(jìn)行開運算操作,達(dá)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(biāo)注任務(wù)的準(zhǔn)確性評估方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,該標(biāo)注任務(wù)包括各個標(biāo)注文件,每個標(biāo)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(zhǔn)確率評估維度下的標(biāo)注準(zhǔn)確率,多個準(zhǔn)確率評估維度包括標(biāo)注框的位置準(zhǔn)確率、標(biāo)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(xùn)練過程中維護(hù)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(shè)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(shè)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(shè)備中RTC自適應(yīng)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(shè)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(shè)備為交流電模式時向RT...
          • 本申請涉及臺式電腦充電技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種無線充電結(jié)構(gòu)及機箱,該結(jié)構(gòu)包括殼體組件和無線充電組件;殼體組件包括容納腔和設(shè)于容納腔一側(cè)的插口;無線充電組件包括充電主體,充電主體經(jīng)由插口與容納腔插接,充電主體包括連接線,連接線的接頭穿過容納腔并...
          • 本發(fā)明公開了一種水電站智能監(jiān)控方法及系統(tǒng),解決了傳統(tǒng)的水電站監(jiān)控方法實時性和準(zhǔn)確性有待提高的問題,方法包括:S1、獲取水電站歷史故障案例的監(jiān)控數(shù)據(jù),對其進(jìn)行預(yù)處理,生成預(yù)處理后的監(jiān)控數(shù)據(jù);S2、將預(yù)處理后的監(jiān)控數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,輸入深度學(xué)習(xí)網(wǎng)...
          • 本發(fā)明提供了一種電磁吸波劑、吸波涂層及其制備方法,電磁吸波劑的制備方法包括如下步驟:將FeSiAl與Ni(NO3)2、Fe(NO3)2、Zn(NO
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