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          • 本發(fā)明不同注氣排鹵模式下試驗參數(shù)的計算與優(yōu)選方法,包括以下步驟:1)老腔地質(zhì)、采鹽、聲吶等數(shù)據(jù)分析及腔體特征反分析,沉渣體積、界面及空隙形態(tài)預(yù)測;2)建立注采管柱摩阻計算模型,建立連通井組沉渣滲透計算模型并計算,完成腔體的地質(zhì)模型構(gòu)建,三種...
          • 本申請公開了質(zhì)檢監(jiān)督方法及其相關(guān)產(chǎn)品。該方法包括:獲取產(chǎn)品質(zhì)檢作業(yè)對應(yīng)的質(zhì)檢作業(yè)視頻流;基于質(zhì)檢作業(yè)視頻流確定至少一個質(zhì)檢作業(yè)動作;基于至少一個質(zhì)檢作業(yè)動作和動作風(fēng)險映射表確定質(zhì)檢風(fēng)險類型;基于質(zhì)檢風(fēng)險類型確定產(chǎn)品質(zhì)檢作業(yè)是否符合質(zhì)檢標(biāo)準(zhǔn)。...
          • 本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)影像智能計算技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于多視角融合的兩階段多類肺裂紋分割方法。第一階段將每個數(shù)據(jù)集按照矢狀面、冠狀面、橫截面分別采樣,輸入至SRPNet網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,提取單類肺裂紋;SRPNet網(wǎng)絡(luò)中結(jié)合位置先驗聚類、語義一致性...
          • 本發(fā)明提供了計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域的一種基于YOLOV8n的描金漆繪主題檢測方法及系統(tǒng),方法包括:步驟S1、獲取大量的歷史描金漆繪圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)集,將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗證集、測試集;步驟S2、創(chuàng)建描金漆繪主題檢測模型,設(shè)定損失函數(shù);步驟S3、...
          • 本發(fā)明提供了計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域的一種基于注意力機制的醫(yī)學(xué)圖像關(guān)鍵點檢測方法及系統(tǒng),方法包括:步驟S1、基于編碼器以及解碼器創(chuàng)建關(guān)鍵點檢測模型,設(shè)定關(guān)鍵點檢測模型的損失函數(shù)、優(yōu)化器函數(shù)以及超參數(shù);步驟S2、獲取大量的歷史醫(yī)學(xué)圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)集;步...
          • 本發(fā)明涉及考慮含儲能的三端智能軟開關(guān)的配電網(wǎng)無功優(yōu)化配置方法,包括以下步驟:步驟1:以含ESS的三端智能軟開關(guān)以及CB和SVC的位置和容量為決策變量,以各設(shè)備投資維護(hù)運行成本最小為目標(biāo)構(gòu)建經(jīng)濟模型;步驟2:以CB擋位和變化時刻、SVC無功出...
          • 本發(fā)明公開了一種新能源電池拓?fù)浣^緣體滅火系統(tǒng)及鏈?zhǔn)椒磻?yīng)抑制方法,滅火系統(tǒng)包括:探測模塊,設(shè)置于電池模組內(nèi);復(fù)合罐,其內(nèi)設(shè)置有拓?fù)浣^緣體復(fù)合材料,拓?fù)浣^緣體復(fù)合材料為Bi2Te3@PFPE復(fù)合物;高...
          • 本申請涉及生物醫(yī)藥與化妝品領(lǐng)域,具體而言,涉及一種具有抗炎抗衰功效的人參肽。
          • 一種細(xì)胞外囊泡快速分離純化方法,屬于細(xì)胞外囊泡領(lǐng)域,本方法包括:采集細(xì)胞培養(yǎng)液,通過多次離心分離獲得細(xì)胞外囊泡,其中第二次離心與第三次離心分別通過第一離心參數(shù)優(yōu)化方程組與第二離心參數(shù)優(yōu)化方程組進(jìn)行優(yōu)化,所述第二離心參數(shù)優(yōu)化方程組中引入二維變...
          • 本發(fā)明公開了一種基于自適應(yīng)濾波的人形機器人上肢姿態(tài)估計方法,該方法將人形機器人上肢節(jié)段的端點視為關(guān)鍵點,并在局部坐標(biāo)系中模擬其位置和速度之間的關(guān)系,從而構(gòu)建人形機器人關(guān)鍵關(guān)節(jié)的先驗?zāi)P汀Mㄟ^結(jié)合加速度、姿態(tài)方向和先驗?zāi)P停景l(fā)明建立了一個濾...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N車輛的導(dǎo)航方法和車輛,涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取車輛的當(dāng)前位置與導(dǎo)航信息;基于當(dāng)前位置與導(dǎo)航信息,確定導(dǎo)航圖標(biāo)的形變參數(shù),形變參數(shù)包括形變量和/或形變方向;基于形變參數(shù),顯示經(jīng)過形變處理的導(dǎo)航圖標(biāo)。該方法能夠提高導(dǎo)航...
          • 本發(fā)明公開了一種微納米富集器及其制備方法、使用方法,涉及檢測設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,包括注射筒,所述注射筒內(nèi)設(shè)有空腔,所述空腔中設(shè)有吸附件,所述吸附件內(nèi)設(shè)有納米吸附物,所述注射筒上設(shè)有尖嘴,所述尖嘴的端部封閉,所述注射筒上設(shè)有使得吸附件與外接連通的推...
          • 本發(fā)明公開了用于面料缺陷檢測的方法及裝置,涉及面料缺陷檢測領(lǐng)域,包括安裝座以及固定在安裝座頂端的支撐板,所述安裝座的頂端呈矩形陣列固定有多個支撐桿,且安裝座的頂端面兩側(cè)分別設(shè)置有安裝在支撐桿中的收卷輥和輸送輥,其中安裝座的頂端通過升降機構(gòu)安...
          • 本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)設(shè)備檢測技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了高壓電纜故障精確定位與數(shù)據(jù)回溯系統(tǒng),包括:前端采集模塊:基于部署的電纜線路上的關(guān)鍵節(jié)點的多類型傳感器獲取時間周期內(nèi)的信號數(shù)據(jù)信息;信號處理模塊:用于接收前端采集模塊發(fā)送的信號數(shù)據(jù)信息,并進(jìn)行信號...
          • 本發(fā)明公開了一種基于安全生產(chǎn)監(jiān)控的人員軌跡低延遲精準(zhǔn)定位方法,涉及工業(yè)安全監(jiān)控的領(lǐng)域,包括:基于UWB錨點獲取信號數(shù)據(jù),激光測距儀獲取距離數(shù)據(jù),熱成像攝像頭獲取圖像數(shù)據(jù);基于生產(chǎn)車間的地理空間,建立三維地理坐標(biāo)系;提取生產(chǎn)車間的場景特征,構(gòu)...
          • 本發(fā)明公開了一種生態(tài)環(huán)境統(tǒng)計數(shù)據(jù)審核分析系統(tǒng),包括:工業(yè)源模塊,用于合理性審核、邏輯性審核、規(guī)范性審核及其他審核;污水處理廠模塊,用于污水處理廠統(tǒng)計數(shù)據(jù)審核分析;垃圾處理廠模塊,用于垃圾處理廠統(tǒng)計數(shù)據(jù)審核分析;危廢處理廠模塊,用于危廢處理廠...
          • 本發(fā)明涉及自然語言處理領(lǐng)域,提供了一種基于大語言模型的養(yǎng)老機構(gòu)推薦方法、裝置及設(shè)備,該方法包括:基于短期畫像提取大語言模型接收對話,根據(jù)對話構(gòu)建用戶的短期畫像;根據(jù)用戶基本屬性構(gòu)建用戶的長期畫像;根據(jù)短期畫像和長期畫像確定合理用戶畫像;將合...
          • 本發(fā)明涉及惡意軟件檢測技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于流量分析的木馬檢測方法及系統(tǒng),包括以下步驟:對程序執(zhí)行路徑進(jìn)行實時監(jiān)控,記錄每個程序的函數(shù)調(diào)用序列和代碼跳轉(zhuǎn)信息,生成執(zhí)行路徑數(shù)據(jù);將所述執(zhí)行路徑數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖形結(jié)構(gòu),每個節(jié)點表示一個函數(shù)或代碼塊。本...
          • 本發(fā)明公開了一種基于海貍算法的新型元啟發(fā)式算法,該方法首先給定每個單元的初始密度值,然后設(shè)定BA的操作參數(shù),將海貍分類為質(zhì)檢貍、開發(fā)貍和采伐貍?cè)N類型;模擬它們在伐木過程中的群體合作來解決優(yōu)化問題,以求解拓?fù)鋬?yōu)化問題的優(yōu)化模型,再使用BA對...
          • 本發(fā)明公開一種基于強化學(xué)習(xí)和混沌遺傳算法的STAP雷達(dá)干擾決策方法和系統(tǒng),包括以下步驟:獲取待干擾的STAP雷達(dá)的參數(shù);根據(jù)所述待干擾的STAP雷達(dá)的參數(shù)計算雷達(dá)總威脅;初始化干擾策略,并將所述干擾策略編碼為染色體;計算利用當(dāng)前輪次迭代得到...
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