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          • 本發(fā)明涉及傳感器標(biāo)定技術(shù)領(lǐng)域,提供一種電流傳感器標(biāo)定補(bǔ)償方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,該方法包括:采集待標(biāo)定的電流傳感器的實(shí)際電流和實(shí)際電壓;以最小化待求解的模型參數(shù)為目標(biāo),基于電流傳感器的電流修正模型構(gòu)建補(bǔ)償函數(shù);電流修正模型是基于待...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了面向溫室環(huán)境下植物科普?qǐng)鼍暗某两絍R仿真交互系統(tǒng),能夠?qū)崿F(xiàn)針對(duì)植物領(lǐng)域科普?qǐng)鼍暗奶摂M現(xiàn)實(shí)仿真,其具有較高的模型真實(shí)性和科學(xué)準(zhǔn)確性,并且交互性較好。該系統(tǒng)包括:植物動(dòng)態(tài)建模模塊,用于構(gòu)建虛擬溫室環(huán)境和植物動(dòng)態(tài)模型;多模態(tài)沉浸式交...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于電子設(shè)備的魯棒性評(píng)估系統(tǒng),包括:設(shè)計(jì)模塊,用于設(shè)計(jì)電子設(shè)備內(nèi)置程序測(cè)試任務(wù);選擇模塊,用于在設(shè)計(jì)模塊設(shè)計(jì)的電子設(shè)備內(nèi)置程序測(cè)試任務(wù)中選擇若干個(gè)電子設(shè)備內(nèi)置程序測(cè)試任務(wù)作為應(yīng)用的測(cè)試任務(wù);采集模塊,...
          • 本公開(kāi)的實(shí)施方式提供了一種測(cè)試方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及軟件測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:接收至少一個(gè)客戶(hù)端發(fā)送的針對(duì)目標(biāo)應(yīng)用的測(cè)試請(qǐng)求,所述測(cè)試請(qǐng)求中包括客戶(hù)端的歷史測(cè)試數(shù)據(jù)和目標(biāo)應(yīng)用的UI信息;基于所述歷史測(cè)試數(shù)據(jù)以及歷史集合測(cè)試...
          • 本發(fā)明屬于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)的技術(shù)領(lǐng)域,具體提供了一種基于注意力評(píng)價(jià)的人機(jī)交互內(nèi)容優(yōu)化推送方法,包括:確定用戶(hù)目標(biāo)內(nèi)容,根據(jù)用戶(hù)在視頻播放應(yīng)用、視頻網(wǎng)站或搜索引擎中的行為,識(shí)別用戶(hù)的興趣偏好;建立用戶(hù)交互內(nèi)容的注意力模型等步驟;基于注意力穩(wěn)定性...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N線(xiàn)圈優(yōu)化方法、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:基于線(xiàn)圈的仿真數(shù)字模型,確定仿真數(shù)字模型在仿真動(dòng)態(tài)工作模態(tài)測(cè)試下得到的第一峰值頻率的第一模態(tài)振型;若第一模態(tài)振型的模態(tài)類(lèi)型為目標(biāo)模態(tài)類(lèi)型,則確定與目標(biāo)模態(tài)類(lèi)型對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化策略;...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種無(wú)人機(jī)機(jī)身抗疲勞結(jié)構(gòu)的監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),涉及結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括,在機(jī)身關(guān)鍵部位部署智能傳感器網(wǎng)絡(luò),傳感器自適應(yīng)采集數(shù)據(jù)并傳輸至中央處理單元,中央處理單元利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)數(shù)字孿生模型實(shí)時(shí)重構(gòu)狀態(tài),嵌入異常檢測(cè)算法分析殘差,將...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種以可靠性為中心的混合視情維修邏輯決策方法,所述方法以設(shè)備的可靠性為核心目標(biāo),將RCM與視情維修二者結(jié)合,優(yōu)勢(shì)互補(bǔ);通過(guò)視情維修的手段,根據(jù)運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)備壽命進(jìn)行預(yù)測(cè),減少對(duì)歷史數(shù)據(jù)、經(jīng)驗(yàn)的依賴(lài);同時(shí),利用RCM中構(gòu)建維修邏輯...
          • 本發(fā)明涉及功率器件壽命監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,提供一種功率器件壽命預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:采集待預(yù)測(cè)的功率器件運(yùn)行過(guò)程中的運(yùn)行參數(shù)和環(huán)境變量等關(guān)鍵參數(shù),并將采集的關(guān)鍵參數(shù)分別輸入到經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練的分類(lèi)預(yù)測(cè)模型和趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型中,得到分類(lèi)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種負(fù)荷預(yù)測(cè)方法,涉及負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括:采集歷史日負(fù)荷數(shù)據(jù),對(duì)歷史日負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化及去噪處理,得到處理后的歷史日負(fù)荷數(shù)據(jù),進(jìn)而得到歷史日負(fù)荷數(shù)據(jù)序列;將歷史日負(fù)荷數(shù)據(jù)序列輸入到VMD模塊中分解成具有不同模態(tài)和中心頻率的...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種充電站管理方法及系統(tǒng),涉及充電管理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取當(dāng)前時(shí)間節(jié)點(diǎn)車(chē)輛充電過(guò)程對(duì)應(yīng)的充電狀態(tài)數(shù)據(jù),按照充電狀態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)所有充電車(chē)輛進(jìn)行狀態(tài)分類(lèi),為所有充電車(chē)輛分配對(duì)應(yīng)的狀態(tài)標(biāo)識(shí);根據(jù)充電車(chē)輛的狀態(tài)標(biāo)識(shí),構(gòu)建用于動(dòng)態(tài)調(diào)度充...
          • 本發(fā)明提出了一種慮及電力碳排放責(zé)任分?jǐn)偟钠髽I(yè)用電優(yōu)化方法及系統(tǒng),該方法先基于企業(yè)用電數(shù)據(jù),將企業(yè)的電量來(lái)源劃分為可溯源電量和不可溯源電量,然后按可溯源電量精準(zhǔn)核算、不可溯源電量平均分?jǐn)偟脑瓌t核算企業(yè)的電力碳排放量,再綜合考慮企業(yè)的購(gòu)電成本和...
          • 本發(fā)明提供一種物流數(shù)據(jù)處理方法及裝置,該方法包括:采集至少一個(gè)物流車(chē)輛的駕駛員行為數(shù)據(jù)和路況數(shù)據(jù);接收用戶(hù)的第一指令;響應(yīng)第一指令,從路況數(shù)據(jù)中獲取路段特征和交通標(biāo)識(shí)特征,從駕駛員行為數(shù)據(jù)中獲取行為特征,并根據(jù)路段特征、交通標(biāo)識(shí)特征和行為特...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種具有無(wú)感化全流程服務(wù)生態(tài)的自助終端,所述終端包括:多模態(tài)感知模塊、智能身份識(shí)別模塊、無(wú)感引導(dǎo)模塊、自適應(yīng)界面模塊、無(wú)縫交互模塊、實(shí)時(shí)場(chǎng)景感知模塊、預(yù)測(cè)式服務(wù)模塊、自動(dòng)化流程執(zhí)行模塊、智能反饋與評(píng)估模塊以及無(wú)感更新與維護(hù)模塊,...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種自助終端設(shè)備的AI預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、設(shè)備自診斷模塊、特征提取模塊、數(shù)據(jù)建模模塊、狀態(tài)評(píng)估模塊、預(yù)警模塊、維護(hù)計(jì)劃制定模塊、優(yōu)化模塊以及遠(yuǎn)程監(jiān)控模塊,其中,數(shù)據(jù)采集模塊,用于采集設(shè)備運(yùn)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種自助終端的數(shù)字孿生仿真優(yōu)化平臺(tái),所述平臺(tái)包括:數(shù)據(jù)采集與傳輸模塊、虛擬終端鏡像構(gòu)建模塊、業(yè)務(wù)邏輯建模模塊、動(dòng)態(tài)模擬引擎模塊、用戶(hù)行為模擬模塊、實(shí)時(shí)交互模塊、數(shù)據(jù)分析與評(píng)估模塊、迭代優(yōu)化引擎模塊、版本管理與發(fā)布模塊以及安全防護(hù)...
          • 本發(fā)明涉及基于擴(kuò)散模型的PET醫(yī)學(xué)圖像后去噪方法及系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)從低劑量PET圖像恢復(fù)標(biāo)準(zhǔn)劑量PET圖像。從信息缺失、噪聲顯著的低劑量PET圖像中恢復(fù)清晰、準(zhǔn)確的標(biāo)準(zhǔn)劑量PET圖像。利用從PET/MR聯(lián)合成像中獲取的低劑量PET圖像及對(duì)應(yīng)的MR...
          • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)工程操作系統(tǒng)的服裝加工信息識(shí)別方法及設(shè)備,方法包括:對(duì)客戶(hù)端上傳的原始服裝圖像進(jìn)行預(yù)處理,獲得無(wú)形變服裝圖像以提取無(wú)形變服裝圖像的圖像特征;將客戶(hù)端上傳的靈感標(biāo)簽編碼為語(yǔ)義向量,以基于語(yǔ)義向量與預(yù)置多緯度屬性...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種喉癌早期數(shù)據(jù)分析方法和裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),可應(yīng)用于多模態(tài)技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)通過(guò)獲取包含若干個(gè)第一電子病歷數(shù)據(jù)以及第一電子病歷數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第一喉鏡圖像作為第一多模態(tài)數(shù)據(jù)集,同時(shí)構(gòu)建包括病歷文本處理網(wǎng)絡(luò)、喉鏡圖像處理網(wǎng)絡(luò)和多模...
          • 本發(fā)明涉及營(yíng)養(yǎng)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于智能數(shù)據(jù)計(jì)算的綜合營(yíng)養(yǎng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集端口、數(shù)據(jù)核對(duì)端口和營(yíng)養(yǎng)異常溯源端口,所述數(shù)據(jù)采集端口,用于通過(guò)多元設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)患者生理指標(biāo)、患者行為以及患者疾病情況,所述生理指標(biāo)包括年齡、身高、...
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