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          • 本發(fā)明涉及系統(tǒng)耦合與控制技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種聚光太陽(yáng)能地?zé)醿?chǔ)能實(shí)驗(yàn)系統(tǒng),包括聚光與地表源子系統(tǒng)、井身熱流交換子系統(tǒng)、地?zé)嵩春湍軆?chǔ)子系統(tǒng)以及地層等效矩陣子系統(tǒng)。聚光與地表源子系統(tǒng),用于將匯聚的太陽(yáng)能轉(zhuǎn)換為熱能,利用該熱能加熱指定類型流體工質(zhì)...
          • 本發(fā)明公開了一種室內(nèi)機(jī)器人路徑規(guī)劃方案,屬于智能硬件技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:通過機(jī)器人上設(shè)置的多個(gè)傳感器獲取機(jī)器人運(yùn)行環(huán)境信息;初始化各節(jié)點(diǎn)代價(jià)、第一節(jié)點(diǎn)代價(jià)權(quán)重系數(shù)和第二節(jié)點(diǎn)代價(jià)權(quán)重系數(shù);依據(jù)雙向搜索機(jī)制,依據(jù)室內(nèi)障礙物的位置分別從所述當(dāng)...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種機(jī)器人路徑規(guī)劃方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及路徑規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域,在機(jī)器人從起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)的過程中,獲取障礙物位置;基于當(dāng)前場(chǎng)景中每個(gè)位置與障礙物代價(jià)信息的對(duì)應(yīng)關(guān)系,確定障礙物位置相對(duì)于每個(gè)路徑點(diǎn)的目標(biāo)障礙物代價(jià)...
          • 本發(fā)明公開了一種適用于住宅區(qū)的交通噪聲實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)及預(yù)警方法,包括:S1、通過噪聲采集裝置獲取噪聲數(shù)據(jù);分析噪聲的強(qiáng)度、頻率信息;S2、對(duì)獲取的噪聲信息進(jìn)行自適應(yīng)編碼,轉(zhuǎn)換為分形碼流,通過多徑傳輸將分形碼流傳輸至監(jiān)測(cè)中心;S3、利用分形解碼算法...
          • 本發(fā)明提供脛骨橫搬術(shù)減輕糖尿病足創(chuàng)面疤痕的分析方法,屬于術(shù)后分析技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明以新西蘭兔為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,采用四氧嘧啶來構(gòu)建糖尿病兔模型,并通過結(jié)扎股動(dòng)脈構(gòu)建DFU創(chuàng)面模型;并使用骨橫搬和VEGF干預(yù),通過觀察其一般情況的改變、皮膚組織病理學(xué)改...
          • 本發(fā)明屬于非介入式負(fù)荷辨識(shí)技術(shù)領(lǐng)域,公開一種非介入式負(fù)荷辨識(shí)設(shè)備云端協(xié)同測(cè)試方法及系統(tǒng);所述方法包括:對(duì)非介入式負(fù)荷辨識(shí)設(shè)備進(jìn)行第一次辨識(shí)準(zhǔn)確度測(cè)試,得到第一辨識(shí)結(jié)果;獲取辨識(shí)第一次辨識(shí)準(zhǔn)確度測(cè)試時(shí)未精準(zhǔn)辨識(shí)用電設(shè)備所需的負(fù)荷特征,通過云端...
          • 本發(fā)明涉及一種鐵路貨車車門拆裝小車的惰輪驅(qū)動(dòng)控制方法及系統(tǒng),拆裝小車包括兩個(gè)對(duì)角設(shè)置的惰輪和兩個(gè)對(duì)角設(shè)置的萬(wàn)向支撐輪。方法包括獲取操作指令和車輛狀態(tài)信息,確定惰輪轉(zhuǎn)向角度及驅(qū)動(dòng)馬達(dá)功率,控制惰輪舵機(jī)和驅(qū)動(dòng)馬達(dá)執(zhí)行運(yùn)動(dòng),實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)運(yùn)行狀態(tài)并在達(dá)...
          • 本發(fā)明涉及一般的控制或調(diào)節(jié)系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種無人機(jī)低電量情況下的安全返航方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備,方法其包括響應(yīng)低電量觸發(fā)信號(hào),獲取位置信息生成三維空間柵格地圖;通過擴(kuò)展卡爾曼濾波器融合多源數(shù)據(jù)得到實(shí)時(shí)位姿;建立六自由度運(yùn)動(dòng)模型優(yōu)化返航...
          • 本發(fā)明公開了一種基于近場(chǎng)通信的低成本無人清掃車補(bǔ)給站系統(tǒng)及控制方法。所述系統(tǒng)通過構(gòu)建以WiFi通信為核心的本地局域網(wǎng)架構(gòu),結(jié)合輕量級(jí)Micro?ROS通信協(xié)議,實(shí)現(xiàn)清掃車與補(bǔ)給站之間的數(shù)據(jù)交互與任務(wù)執(zhí)行。補(bǔ)給站端設(shè)備集成自動(dòng)補(bǔ)水、電池充電、...
          • 本申請(qǐng)屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于記憶推理的異構(gòu)巡飛集群自主協(xié)同規(guī)劃方法。該方法包括:針對(duì)異構(gòu)巡飛集群的智能體訓(xùn)練仿真環(huán)境,為每個(gè)智能體構(gòu)建馬爾可夫決策過程;構(gòu)建智能體動(dòng)力學(xué)模型;初始化仿真環(huán)境;通過環(huán)境交互采樣獲取數(shù)據(jù),更新雙...
          • 本發(fā)明提供一種高原高海拔地區(qū)充填體多功能環(huán)境模擬養(yǎng)護(hù)裝置,涉及環(huán)境模擬養(yǎng)護(hù)技術(shù)領(lǐng)域,包括底盤及安裝桿,安裝桿上固定連接環(huán)境調(diào)控箱,環(huán)境調(diào)控箱內(nèi)設(shè)置環(huán)境參數(shù)調(diào)節(jié)組件,環(huán)境參數(shù)調(diào)節(jié)組件包括濕度調(diào)節(jié)器、溫度調(diào)節(jié)器和氣壓調(diào)節(jié)器;安裝桿上固定連接模擬...
          • 本說明書提供一種代碼處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。通過以用戶在代碼文件中當(dāng)前編輯的代碼行的代碼前文作為待匹配代碼,獲取由語(yǔ)言模型提取的待匹配代碼的第一特征參數(shù)和各個(gè)歷史代碼片段的第二特征參數(shù),從而基于獲取到的代碼特征實(shí)現(xiàn)待匹配代...
          • 本發(fā)明提供了一種基于pnpm和Git Submodule的Umi前端框架動(dòng)態(tài)模塊化打包方法、裝置和介質(zhì),屬于軟件工程技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:通過pnpm初始化主項(xiàng)目,配置定義工作空間配置文件,定義子包目錄;將子包引入主項(xiàng)目中定義的子包目錄下...
          • 本申請(qǐng)涉及一種管理引擎的故障檢測(cè)方法和計(jì)算機(jī)設(shè)備;所述方法包括:根據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)內(nèi)PCH芯片傳輸?shù)男奶盘?hào),確定出管理引擎當(dāng)前所處的運(yùn)行狀態(tài),并基于運(yùn)行狀態(tài)生成標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù),將標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于CPLD芯片內(nèi)的CPLD寄存器中,重復(fù)執(zhí)行上述步驟,并將新...
          • 本說明書提供了一種程序驗(yàn)證用例的構(gòu)建方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備。在此方法中,獲取待驗(yàn)證程序的程序代碼;其中,程序代碼中包含有多個(gè)程序單元;根據(jù)各程序單元的輸入值和返回值,確定各程序單元之間的調(diào)用關(guān)系,并根據(jù)調(diào)用關(guān)系生成程序調(diào)用序列,程序調(diào)用...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)庫(kù)維護(hù)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種跨數(shù)據(jù)庫(kù)升級(jí)腳本生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括:對(duì)第一數(shù)據(jù)庫(kù)和第二數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行統(tǒng)一建模,獲得第一數(shù)據(jù)庫(kù)模型和第二數(shù)據(jù)庫(kù)模型;若所述第一數(shù)據(jù)庫(kù)的類型和所述第二數(shù)據(jù)庫(kù)的類型不同,則根據(jù)第一數(shù)據(jù)庫(kù)的類型和第...
          • 本說明書提供對(duì)話處理方法及裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取待輸入至目標(biāo)模型的原始對(duì)話信息;確定適用于所述目標(biāo)模型的知識(shí)圖譜,所述知識(shí)圖譜中記錄有預(yù)先定義的生僻詞匯實(shí)體和專業(yè)詞匯實(shí)體之間的映射關(guān)系,所述生僻詞匯實(shí)體源自所述目標(biāo)模型的...
          • 本發(fā)明公開了一種樁周沖刷深度演變過程預(yù)測(cè)方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品,所述預(yù)測(cè)方法包括獲取多個(gè)歷史沖刷深度時(shí)間序列;對(duì)每個(gè)歷史沖刷深度時(shí)間序列進(jìn)行掩碼、位置編碼和融合處理,得到融合序列;構(gòu)建注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以所述融合序列作為注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸...
          • 本發(fā)明公開了一種于圖結(jié)構(gòu)構(gòu)建的智能感知方法、系統(tǒng)、裝置和介質(zhì),方法包括:獲取一維的原始振動(dòng)信號(hào);對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行連續(xù)小波變換,得到二維時(shí)頻圖像;并利用k維樹為原始振動(dòng)信號(hào)建立時(shí)域圖結(jié)構(gòu);對(duì)二維時(shí)頻圖像進(jìn)行特征提取,得到第一特征向量,并對(duì)時(shí)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多傳感器的大型游樂設(shè)施安全檢測(cè)方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)加密技術(shù)領(lǐng)域,包括,基于多模態(tài)數(shù)據(jù)集,通過快速傅里葉變換和小波分析提取振動(dòng)信號(hào)時(shí)頻特征,結(jié)合支持向量機(jī)算法生成故障分析報(bào)告;基于綜合特征圖譜,通過貝葉斯反演算法進(jìn)行游樂設(shè)...
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