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          • 本申請的投影面測量拼接多視點全景圖三維重建方法,通過平行拼接獲得無縫的多視點全景圖像二維重現(xiàn)形式,二維平行拼接生成的多視點全景圖像為一幅長廊形二維圖像,完整涵蓋街道兩側(cè)景物信息,支持用戶對景觀的連續(xù)瀏覽,并具有低數(shù)據(jù)量,簡單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及方...
          • 本申請的人眼局部視覺敏感性差異圖像質(zhì)量評估方法,對參照圖像和畸變圖像進行衰減波異變并引入高頻方位差異量,考量準(zhǔn)確度和計算復(fù)雜度兩方面的平衡,分別對參照圖像和畸變圖像進行四級衰減波異變。一是突出基底元和差異量的重要性;二是計算高頻分量的BEA...
          • 本發(fā)明涉及機械設(shè)備健康管理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的火電廠旋轉(zhuǎn)機械健康管理方法及系統(tǒng),包括以下步驟:S1:用于同步采集振動聲發(fā)射信號、潤滑油介電常數(shù)和金屬表面微應(yīng)變場數(shù)據(jù);S2:計算軸承合金晶界腐蝕速率,同時通過微應(yīng)變場數(shù)據(jù)反演材料...
          • 本申請的城市地震災(zāi)情風(fēng)險度及損失大數(shù)據(jù)評估平臺,從地震致災(zāi)因子危險性、承災(zāi)體易損性以及城市地震災(zāi)情響應(yīng)能力三個方面進行建模,采用基于多指標(biāo)決策的大數(shù)據(jù)分析方法對地震多發(fā)城市的地震風(fēng)險度進行評估,融入GIS技術(shù)與基于歷史大數(shù)據(jù)的震害損失矩陣評...
          • 本公開提供一種基于地基云圖的光伏發(fā)電功率預(yù)測方法及相關(guān)設(shè)備。該方法包括:獲取地基云圖和歷史光伏發(fā)電功率數(shù)據(jù);對所述地基云圖進行預(yù)處理得到中間云圖;對所述中間云圖和所述歷史光伏發(fā)電功率數(shù)據(jù)進行時序特征提取,得到云圖時序特征和歷史發(fā)電功率時序特...
          • 本發(fā)明涉及一種面向圖像去噪任務(wù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器設(shè)計及網(wǎng)絡(luò)輕量化方法,屬于圖像處理與深度學(xué)習(xí)硬件加速技術(shù)領(lǐng)域。針對傳統(tǒng)CNN模型計算復(fù)雜度高、參數(shù)量大、難以在移動端實時處理的問題,本發(fā)明提出了一種基于動態(tài)數(shù)據(jù)流架構(gòu)的硬件加速器設(shè)計,包括三...
          • 本發(fā)明具體涉及一種基于位串行乘法器的列暫存數(shù)據(jù)陣列,充分復(fù)用了從內(nèi)存中讀取的權(quán)重值,一定程度上減少了對外部存儲器的訪問,屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件加速技術(shù)領(lǐng)域。在人工智能芯片領(lǐng)域中,卷積運算占據(jù)整個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的計算量的百分之九十以上,本發(fā)明為...
          • 本發(fā)明具體涉及了一種基于位串行乘法器的LeNet?5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器。本發(fā)明基于位串行乘法器實現(xiàn)了一種基于權(quán)重固定數(shù)據(jù)流的PE陣列結(jié)構(gòu)。基于位串行乘法器和列暫存數(shù)據(jù)流PE陣列,提出了一種基于位串行乘法器的LeNet?5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的硬件加速器...
          • 一種板卡自檢測SiP芯片。本發(fā)明具體涉及一種能夠?qū)崿F(xiàn)板卡電壓電流自檢測的小型SiP芯片電路,可以根據(jù)實際應(yīng)用靈活擴展I/O口功能配置,屬于系統(tǒng)級封裝領(lǐng)域。本發(fā)明所提出并實現(xiàn)的板卡電壓電流自檢測小型SiP芯片可以實現(xiàn)電路板或者芯片的電壓、電流...
          • 本發(fā)明公開了用于教學(xué)以及智能電網(wǎng)研究測試的實現(xiàn)方法,包括以下步驟:S1:開啟GridTeractions實驗室系統(tǒng),選擇實驗項目;S2:采用客戶端/服務(wù)器結(jié)構(gòu)搭建仿真平臺基礎(chǔ)架構(gòu),同時集成OpenDSS和DSSim?PC作為電氣仿真接口。本...
          • 本申請?zhí)岢鲆环N基于汽車剛度分析的有限元節(jié)點生成方法、裝置以及計算機存儲介質(zhì),有限元節(jié)點生成方法包括:獲取配置文件;根據(jù)所述配置文件中的剛度分析需求生成剛度分析項清單;從所述剛度分析項清單中選取一項或者多項剛度分析項生成對應(yīng)的節(jié)點集清單;從配...
          • 本發(fā)明涉及一種外轉(zhuǎn)子永磁同步電機槽中繞組等效建模建立方法包括以下步驟:S1:獲取外轉(zhuǎn)子永磁同步電機的繞組參數(shù);S2:將單根繞組存在的銅、空氣、絕緣和漆包線進行等效處理;S3:計算單根等效導(dǎo)熱系數(shù);S4:根據(jù)S2單根繞組進行堆疊并計算整個槽體...
          • 本發(fā)明提供一種適用于低溫鉆井作業(yè)的廢棄物容積計算方法,包括:通過多種傳感器采集鉆井過程中的井徑、初始井眼擴大率、井深、鉆井液流變性參數(shù)、濾失量、潤滑性、鉆井液類型、鉆井液密度、固相清除率、巖屑密度、基液滯留率和實時環(huán)境溫度;針對極地氣溫影響...
          • 本申請的建筑物人群疏散應(yīng)急線路圖智能實時生成方法,首先通過建筑物應(yīng)急疏散模型時空軌跡建模法,對建筑空間人員自適應(yīng)疏散時空軌跡建模,然后通過基于時空相似度和結(jié)構(gòu)相似度的聚類方法對疏散軌跡進行計算分析,根據(jù)兩者融合的方法對疏散軌跡進行聚類,基于...
          • 本申請實施例提供一種基于特征相關(guān)性分析與深度學(xué)習(xí)的新特征生成方法及裝置,其方法包括:收集包含多個特征的樣本數(shù)據(jù)集,并通過對所述多個特征進行相關(guān)性分析,得到相關(guān)性弱的特征組樣本數(shù)據(jù);通過對所述特征組樣本數(shù)據(jù)進行多種聚合處理,得到多個組合特征樣...
          • 本發(fā)明公開了一種基于AM?BiTCNs的風(fēng)電機組剩余使用壽命預(yù)測方法。該方法為了更好地根據(jù)風(fēng)電機組軸承的振動信號特性,提取數(shù)據(jù)特征,使用雙向連接LSTM的思想,對TCN網(wǎng)絡(luò)升級,組合成BiTCN,這樣可以同時考慮正向和反向信息,在預(yù)測未來狀...
          • 本發(fā)明提供一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實體對齊方法,該方法包括:獲取多個知識圖譜;知識圖譜中包括鐵路事件相關(guān)的實體信息、關(guān)系信息和時間信息;將多個知識圖譜輸入時間關(guān)系圖注意力網(wǎng)絡(luò),得到多個知識圖譜中的實體對齊結(jié)果;時間關(guān)系圖注意力網(wǎng)絡(luò)用于基于實體信...
          • 本發(fā)明具體涉及一種ICB總線至AXI總線的異步轉(zhuǎn)接橋,屬于數(shù)據(jù)傳輸接口設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域。在SoC設(shè)計中,相比ICB總線,AXI總線由于其低延遲特性,工作在更高頻率可以為高性能計算、數(shù)據(jù)處理提供更優(yōu)越的支持。本發(fā)明為了充分發(fā)揮兩種總線的特性,通過...
          • 本申請?zhí)岢鲆环N設(shè)備連接方法及其裝置。所述設(shè)備連接方法包括:響應(yīng)于USB設(shè)備帶電啟動,啟動第一內(nèi)核線程;通過所述第一內(nèi)核線程獲取第一總線電平狀態(tài);在所述第一總線電平狀態(tài)為接入狀態(tài)時,檢測是否生成USB設(shè)備節(jié)點;若否,對所述USB設(shè)備執(zhí)行復(fù)位操...
          • 本發(fā)明提供了一種8K立體顯微鏡及其影像處理方法,包括立體顯微鏡系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸和存儲模塊、超算AI圖像處理單元和8K雙目AR眼鏡,立體顯微鏡系統(tǒng)用于獲取4K高清正立圖像;數(shù)據(jù)傳輸和存儲模塊用于圖像采集、傳輸和存儲;超算AI圖像處理用于圖像處理...
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