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          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N步進(jìn)電機(jī)去抖動(dòng)的控制方法、裝置、系統(tǒng)、電子設(shè)備及介質(zhì),所述方法包括:在步進(jìn)電機(jī)位置保持階段進(jìn)行抖動(dòng)檢測(cè);當(dāng)檢測(cè)到步進(jìn)電機(jī)的抖動(dòng)次數(shù)大于等于第一預(yù)設(shè)次數(shù)時(shí),獲取縫紉機(jī)當(dāng)前的工作狀態(tài);若所述縫紉機(jī)處于運(yùn)行狀態(tài),則不進(jìn)行抖動(dòng)處理;若...
          • 本發(fā)明屬于電機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種應(yīng)用于車輛主動(dòng)懸架三合一電動(dòng)泵的電機(jī),該電機(jī)包括殼體、定子以及轉(zhuǎn)子,所述殼體和所述定子之間穿設(shè)有線路,所述殼體和定子之間設(shè)置有硬質(zhì)支架以及連接于所述硬質(zhì)支架端部的端支架,所述硬質(zhì)支架上設(shè)置有與所述定子軸線...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的綜合配電柜能效動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法,涉及智能電網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域;解決了現(xiàn)有技術(shù)中多源傳感器數(shù)據(jù)時(shí)序失準(zhǔn)、誤差累積導(dǎo)致能效優(yōu)化模型失效及長(zhǎng)期運(yùn)行穩(wěn)定性差的問(wèn)題;本方案通過(guò)自適應(yīng)時(shí)序偏差預(yù)測(cè)模型動(dòng)態(tài)修正時(shí)間偏移;采用非均勻...
          • 本申請(qǐng)涉及發(fā)電領(lǐng)域,提出了一種風(fēng)光熱儲(chǔ)靈活調(diào)節(jié)發(fā)電系統(tǒng),包括,相連接的并網(wǎng)控制器和卡諾電池系統(tǒng),卡諾電池系統(tǒng)包括第一熱泵、換熱器和至少兩個(gè)儲(chǔ)熱罐;風(fēng)光發(fā)電系統(tǒng),與并網(wǎng)控制器電連接,并網(wǎng)控制器用于將風(fēng)光發(fā)電系統(tǒng)產(chǎn)生的波動(dòng)總電能量拆分為基準(zhǔn)電能...
          • 本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N多類型無(wú)功配置方案評(píng)估方法及裝置,該方法包括:首先,獲取電力系統(tǒng)分區(qū)內(nèi)的無(wú)功優(yōu)先配置節(jié)點(diǎn)集合、多類型無(wú)功配置方案集合及無(wú)功設(shè)備容量集合。接著,通過(guò)預(yù)想事故集仿真及動(dòng)態(tài)電壓響應(yīng)分析,構(gòu)建包含電壓穩(wěn)定性、暫態(tài)電壓恢復(fù)貢獻(xiàn)率、調(diào)節(jié)范...
          • 本發(fā)明提供一種極柱組件、電芯,極柱組件包括依次連接的導(dǎo)電柱、集流盤;所述導(dǎo)電柱開(kāi)設(shè)有貫通的空腔,空腔與集流盤之間形成限位腔,在限位腔內(nèi)限位有注液組件;注液組件在限位腔內(nèi)運(yùn)動(dòng)時(shí)至少包括注液路徑的阻斷位和連通位。本發(fā)明在導(dǎo)電柱上集成注液組件,對(duì)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種芯片的封裝工藝及封裝結(jié)構(gòu),涉及芯片封裝技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明包括芯片,芯片具有多個(gè)電極;導(dǎo)電凸點(diǎn),形成于芯片的電極上。本發(fā)明通過(guò)引入絕緣保護(hù)層、金屬布線層和再分布層,優(yōu)化了芯片的電極信號(hào)分布,減少了信號(hào)傳輸延遲和寄生效應(yīng),絕緣保護(hù)...
          • 本發(fā)明涉及超臨界水堆熱工分析領(lǐng)域,具體而言,涉及一種基于定位格架修正的多通道超臨界水堆熱工分析方法,該方法包括以下步驟:獲取目標(biāo)超臨界條件下的實(shí)時(shí)核反應(yīng)堆工況數(shù)據(jù);將上述核反應(yīng)堆工況數(shù)據(jù)輸入多通道超臨界水堆熱工模型中,得到全局計(jì)算結(jié)果,上述...
          • 本發(fā)明提供了一種妊娠早期預(yù)測(cè)妊娠期糖尿病風(fēng)險(xiǎn)的方法及系統(tǒng),該方法包括以下步驟,獲取源孕婦妊娠早期的多維度生理指標(biāo)數(shù)據(jù)樣本;采用預(yù)訓(xùn)練生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域大語(yǔ)言模型,通過(guò)參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)對(duì)生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域大語(yǔ)言模型進(jìn)行微調(diào),生成微調(diào)大語(yǔ)言模型;利用微調(diào)大...
          • 本發(fā)明涉及展示裝置技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)展示裝置,包括移動(dòng)式底座以及滑動(dòng)連接在移動(dòng)式底座內(nèi)部的展示裝置本體,還包括固定連接在移動(dòng)式底座底部的連接盒,移動(dòng)式底座設(shè)置有收納機(jī)構(gòu),移動(dòng)式底座設(shè)置有收納機(jī)構(gòu),移動(dòng)式底座的內(nèi)部固定連接...
          • 本發(fā)明提供了一種基于腹腔鏡手術(shù)360度縫合理論的訓(xùn)練模塊及訓(xùn)練評(píng)價(jià)系統(tǒng),訓(xùn)練模塊包括一硅膠墊,所述硅膠墊的表面標(biāo)記有十二組預(yù)定針點(diǎn)對(duì),十二組預(yù)定針點(diǎn)對(duì)呈鐘表刻度式的放射狀分布,且每組所述預(yù)定針點(diǎn)對(duì)包括一預(yù)定入針點(diǎn)和一預(yù)定出針點(diǎn)。本發(fā)明的訓(xùn)練...
          • 本發(fā)明主要用于電子信息及磁懸浮電機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明公開(kāi)了一種磁懸浮電機(jī)自動(dòng)鎖定設(shè)置方法、裝置、系統(tǒng)及介質(zhì),該方法通過(guò)第一界面的輸入?yún)^(qū)獲取密碼,驗(yàn)證后進(jìn)入第二界面,界面包含多個(gè)密碼子模塊,可分別設(shè)置鎖定時(shí)間和解鎖密碼。當(dāng)當(dāng)前時(shí)間達(dá)到或超過(guò)設(shè)定...
          • 本說(shuō)明書(shū)一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例提供一種裝卸平臺(tái)的安全風(fēng)險(xiǎn)防控方法和系統(tǒng)。該方法包括:實(shí)時(shí)獲取裝卸平臺(tái)的監(jiān)控視頻流;對(duì)所述監(jiān)控視頻流進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè),檢測(cè)出所述監(jiān)控視頻流中的人員和車輛;針對(duì)檢測(cè)出的每個(gè)人員,對(duì)所述人員進(jìn)行違規(guī)行為動(dòng)態(tài)識(shí)別;在所述人員出...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了人體運(yùn)動(dòng)捕捉與智能康復(fù)訓(xùn)練評(píng)估方法和系統(tǒng),通過(guò)Kinect深度相機(jī)實(shí)時(shí)獲取到人體三維骨骼關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)序列,利用基于骨架信息的行為識(shí)別算法實(shí)時(shí)識(shí)別出患者正在進(jìn)行的動(dòng)作類型,并在一小段動(dòng)作完成之后給出評(píng)分,能夠及時(shí)有效地輔助患者進(jìn)行康...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于yolov8實(shí)例分割的電子數(shù)字儀表識(shí)別方法,方法為:獲取包含數(shù)字儀表的現(xiàn)場(chǎng)圖片;使用yolov8模型提取數(shù)顯儀表所在的區(qū)域;截取數(shù)顯儀表的感興趣區(qū)域,利用直線檢測(cè)確定屏幕的四個(gè)角點(diǎn)然根據(jù)角點(diǎn)對(duì)屏幕圖像進(jìn)行透視變換,得到校正后...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于yolov8分類的變電站表計(jì)類型及量程識(shí)別方法,方法為:獲取變電現(xiàn)場(chǎng)圖片并輸入yolov8進(jìn)行儀表檢測(cè)得到儀表類型;當(dāng)檢測(cè)到儀表為關(guān)注的儀表類型時(shí),對(duì)儀表的矩形區(qū)域進(jìn)行截取并獲得儀表所屬的大類名稱;再儀表區(qū)域截圖輸入訓(xùn)練好的...
          • 本發(fā)明涉及信號(hào)檢測(cè)領(lǐng)域,特別是一種基于Seg?Yolo模型的非合作無(wú)人機(jī)突發(fā)頻點(diǎn)檢測(cè)方法及設(shè)備。本發(fā)明提出的Seg?Yolo模型,完全不需要非合作無(wú)人機(jī)信號(hào)的先驗(yàn)序列,也不需要對(duì)具體序列進(jìn)行預(yù)測(cè),能夠直接實(shí)現(xiàn)時(shí)頻圖中連續(xù)的、非連續(xù)的、重疊的...
          • 本申請(qǐng)適用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種圖像分割方法、裝置、終端設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,所述方法包括:獲取待處理圖像;將待處理圖像輸入至已訓(xùn)練的圖像分割模型進(jìn)行處理,得到待處理圖像對(duì)應(yīng)的初始分割掩膜;對(duì)初始分割掩膜進(jìn)行邊緣增強(qiáng)處理,得到目標(biāo)分...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于分層深度估計(jì)的座艙特征融合雙耳追蹤方法,該方法包括以下步驟:首先,基于單目相機(jī)采集視頻流,利用多尺度深度估計(jì)算法生成乘員視頻的深度圖,并結(jié)合固定背景邊緣檢測(cè)提取座艙幾何特征;其次,通過(guò)面部關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)提取多面部特征(如眼間距...
          • 本發(fā)明提供了一種基于自適應(yīng)標(biāo)簽分布的胎兒腦齡估計(jì)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法,屬于醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,其訓(xùn)練方法包括:將胎兒大腦磁共振圖像輸入初始胎兒腦齡估計(jì)網(wǎng)絡(luò),得到腦齡預(yù)測(cè)分布,根據(jù)腦齡預(yù)測(cè)分布和對(duì)應(yīng)真實(shí)腦齡確定預(yù)測(cè)損失;根據(jù)真實(shí)腦齡構(gòu)建腦齡目標(biāo)標(biāo)簽...
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