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          • 本發(fā)明公開了一種適用于真空環(huán)境的單光路雙視野P IV測量方法,涉及流體力學測量技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:激光發(fā)生器產(chǎn)生激光束,激光束經(jīng)真空艙外導(dǎo)光臂并通過預(yù)設(shè)的入射角穿過真空艙上的石英法蘭,通過真空艙內(nèi)的反光鏡反射后水平入射至真空艙內(nèi)導(dǎo)光臂,...
          • 本發(fā)明公開了真空羽流作用條件下模擬月塵的激揚速度測量系統(tǒng)及方法,涉及航天工程技術(shù)領(lǐng)域,包括真空艙及推力器系統(tǒng)、圖像采集組件、同步控制采集系統(tǒng)、脈沖激光光路、高速射燈、模擬月面;本發(fā)明中,通過在同一實驗中集成粒子圖像測速與粒子追蹤測速兩種光學...
          • 本申請?zhí)峁┮环N獲取電池包的特征拐點的方法、BMS、電池包及用電設(shè)備,在對電池包進行保養(yǎng)時,BMS能夠根據(jù)當前電池包的溫度確定對應(yīng)的目標電流倍率,并控制充電設(shè)備以目標電流倍率為電池包充電,從而根據(jù)電池包在充電過程中的電壓變化數(shù)據(jù)確定電池包的特...
          • 本申請涉及一種機器人硬件在環(huán)仿真方法及系統(tǒng),其中,方法包括:控制預(yù)設(shè)的機器人控制器在預(yù)設(shè)的真機中運行,并通過預(yù)設(shè)的DDS數(shù)據(jù)通道獲取真機對應(yīng)的相機數(shù)據(jù)、IMU數(shù)據(jù)和全身關(guān)節(jié)數(shù)據(jù);通過機器人控制器將相機數(shù)據(jù)、IMU數(shù)據(jù)和全身關(guān)節(jié)數(shù)據(jù)輸入至預(yù)設(shè)...
          • 本發(fā)明專利申請?zhí)峁┝艘环N無人機的跌落檢測保護方法和系統(tǒng),包括:采集無人機當前位置的地形表面材質(zhì)和動態(tài)障礙物參數(shù),生成環(huán)境感知數(shù)據(jù)包;根據(jù)環(huán)境感知數(shù)據(jù)包,采用拓撲鏈路預(yù)測算法,生成無人機運行路徑的風險數(shù)據(jù);當無人機跌落時,基于風險數(shù)據(jù),判定無...
          • 本發(fā)明提供了一種手術(shù)室激光設(shè)備的安全用電控制系統(tǒng),涉及用電分析技術(shù)領(lǐng)域,該系統(tǒng)包括:用電監(jiān)測模塊和電力分析模塊;用電監(jiān)測模塊用于對手術(shù)室中各待監(jiān)測設(shè)備的用電數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測;電力分析模塊用于接收實時監(jiān)測的各所述待監(jiān)測設(shè)備的用電數(shù)據(jù),并對所述...
          • 本公開提供了一種基于相容方程的模型降維方法以及運動控制方法。該降維方法針對多智能體協(xié)同運動控制系統(tǒng)構(gòu)造有向圖;采用聚類算法將有向圖中的節(jié)點分類為n個具有相似特征的節(jié)點組;利用約簡向量構(gòu)建相容方程并解耦;求解解耦相容方程中的約簡向量和其他未知...
          • 本發(fā)明公開了一種加密空間數(shù)據(jù)查詢方法及裝置、存儲介質(zhì)、計算機設(shè)備,涉及數(shù)據(jù)安全技術(shù)領(lǐng)域,主要在于解決現(xiàn)有方案在實現(xiàn)隱藏訪問模式時依賴于雙服務(wù)器模型,且在范圍比較時計算開銷大的問題,包括存儲至少一個數(shù)據(jù)擁有者的空間數(shù)據(jù)的加密R樹結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)及索引...
          • 本發(fā)明提供一種基于大模型智能體設(shè)計與搜索的任務(wù)處理方法和裝置,涉及大模型技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:構(gòu)建目標智能體的模塊化設(shè)計空間,各模塊通過標準化輸入輸出接口接入設(shè)計空間;目標智能體用于執(zhí)行網(wǎng)店商品購買任務(wù);基于現(xiàn)有智能體的模塊代碼以及性能數(shù)據(jù)...
          • 本申請公開了一種基于可解釋權(quán)重的聯(lián)邦學習方法、服務(wù)器、客戶端和系統(tǒng),該方法包括:將當前的全局模型發(fā)送至多個客戶端;接收多個客戶端發(fā)送的多個本地模型參數(shù),本地模型參數(shù)為客戶端基于本地數(shù)據(jù)對全局模型進行訓練得到的更新參數(shù);基于全局模型和多個本地...
          • 本發(fā)明提供一種基于大語言模型的意圖感知移動行為預(yù)測方法和裝置,包括:獲取用戶的身份信息、歷史移動數(shù)據(jù)、當前地點、地點類別及下一次移動的時間;將用戶的身份信息和歷史移動數(shù)據(jù)輸入微調(diào)后的低參數(shù)量大語言模型,標注每次移動的意圖標簽,并推斷用戶家位...
          • 本發(fā)明涉及一種基于擴散模型的醫(yī)學體數(shù)據(jù)跨模態(tài)轉(zhuǎn)換方法,構(gòu)建改進的擴散模型,對原始MRI體數(shù)據(jù)進行正向加噪,以CT體數(shù)據(jù)作為條件與加噪后的MRI體數(shù)據(jù)一并輸入改進的擴散模型中,對模型進行訓練;以訓練后的擴散模型的反向去噪過程將CT體數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成...
          • 本發(fā)明公開的一種基于多尺度跨光譜特征交互的偽裝目標分割方法,屬于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明實現(xiàn)方法為:1、構(gòu)建偽裝目標檢測網(wǎng)絡(luò);2、對特征提取的網(wǎng)絡(luò),獲得可見光與紅外雙模特征。3、對可見光圖像特征與紅外圖像特征進行多層特征融合;進而實現(xiàn)雙模...
          • 本發(fā)明公開的一種基于掩碼矩陣的目標識別方法和系統(tǒng),屬于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域,應(yīng)用于監(jiān)控固定場景的可見光圖像方面。本發(fā)明實現(xiàn)方法為:1、利用網(wǎng)絡(luò)攝像機對目標區(qū)域進行探測,獲取目標區(qū)域的目標圖像;2、利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層對目標圖像提取語義特征;3...
          • 本發(fā)明公開的基于邊緣約束單圖生成模型的不平衡數(shù)據(jù)增強方法,屬于人工智能生成技術(shù)與遙感交叉技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明實現(xiàn)方法為:1:對目標區(qū)域進行光學探測,獲取圖像數(shù)據(jù)集;2、利用單圖去噪擴散模型對少數(shù)類目標數(shù)據(jù)X進行訓練生成多樣化目標數(shù)據(jù);3、利用全...
          • 本發(fā)明公開了可視化大屏自適應(yīng)方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)。所述方法包括:在頁面加載時,計算當前屏幕的寬高比,并確定初始字體大小;監(jiān)聽窗口的指定事件,當指定事件被觸發(fā)時,再次計算當前屏幕的寬高比,并調(diào)整所述初始字體大小,以得到當前字體大小...
          • 本發(fā)明涉及核電廠檢測領(lǐng)域,公開了一種支架平臺及核電廠反應(yīng)堆壓力容器檢測系統(tǒng)其包括支架,所述支架包括主承柱、安裝在所述主承柱外側(cè)的撐腳,以及設(shè)置在所述主承柱和所述撐腳外側(cè)的安裝組件,輔助機構(gòu),所述輔助機構(gòu)包括開設(shè)在所述主承柱內(nèi)部的減重腔,以及...
          • 本發(fā)明提供了一種用于儲能電容器的石墨烯氣凝膠復(fù)合電極材料制備方法,包括以下步驟:制備石墨烯復(fù)合材料。將石墨烯復(fù)合材料放入同軸DBD反應(yīng)器進行處理。將濕凝膠進行冷凍干燥,保留孔隙結(jié)構(gòu),獲得GA塊體材料。將GA浸泡于硝酸錳溶液,通過水熱法原位生...
          • 本發(fā)明涉及設(shè)備冷卻技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種節(jié)能型電力設(shè)備冷卻器,包括電氣箱,電氣箱的下方設(shè)置有工作底座,工作底座的內(nèi)部包含有工作腔體以及儲水腔體,電氣箱的多個側(cè)壁內(nèi)部均開設(shè)有冷卻通道,冷卻通道的底端與儲水腔體連通,冷卻通道的頂端設(shè)置有頂部儲水...
          • 本發(fā)明公開了一種濕氣發(fā)電機及其制備方法,屬于濕氣發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:將MOF?303與細菌纖維素BC按質(zhì)量比1:(5~11)混合,通過真空抽濾、干燥得到第一復(fù)合膜;將第一復(fù)合膜浸漬于濃度為5~30%的氯化鋰溶液中,浸漬后干燥處理,得...
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