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          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種融合先驗(yàn)知識(shí)分段訓(xùn)練的煤礦瓦斯突出智能預(yù)測(cè)方法,屬于瓦斯預(yù)警數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:首先對(duì)瓦斯突出預(yù)測(cè)參數(shù)數(shù)據(jù)歸一化形成標(biāo)準(zhǔn)樣本;隨后將瓦斯突出敏感指標(biāo)作為先驗(yàn)知識(shí),構(gòu)造敏感特征提取器,從樣本中獲得敏感指標(biāo)特征,保持模...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種面向全場(chǎng)景教學(xué)應(yīng)用的智慧藝術(shù)教育資源推薦系統(tǒng),屬于人工智能與藝術(shù)教育資源推薦技術(shù)領(lǐng)域,所述系統(tǒng)包括:推薦控制模塊、個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦模塊、學(xué)習(xí)路徑推薦模塊、拓寬學(xué)習(xí)推薦模塊、優(yōu)化課程推薦模塊和多模態(tài)數(shù)據(jù)模塊;本發(fā)明系統(tǒng)通過(guò)多個(gè)模...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種智慧藝術(shù)教育教學(xué)資源體系構(gòu)建方法、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備,屬于人工智能與藝術(shù)教育交叉技術(shù)領(lǐng)域,通過(guò)結(jié)構(gòu)化和知識(shí)化處理,獲得在線藝術(shù)教育專(zhuān)業(yè)教學(xué)資源和在線藝術(shù)教育關(guān)聯(lián)教學(xué)資源,再通過(guò)多模態(tài)知識(shí)圖譜融合,實(shí)現(xiàn)所述在線藝術(shù)教育專(zhuān)業(yè)教學(xué)資源...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種面向在線藝術(shù)教育的智能問(wèn)答系統(tǒng),屬于人工智能與藝術(shù)教育技術(shù)領(lǐng)域,所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)集、命名實(shí)體識(shí)別模型、知識(shí)圖譜、問(wèn)答子系統(tǒng)和評(píng)估子系統(tǒng);所述數(shù)據(jù)集用于收集藝術(shù)教育領(lǐng)域的數(shù)據(jù);所述命名實(shí)體識(shí)別模型用于識(shí)別所述數(shù)據(jù)集中的實(shí)體信息...
          • 本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N圖像處理方法及裝置。圖像處理方法包括:響應(yīng)于幀緩存區(qū)的初始化操作,獲取目標(biāo)車(chē)輛當(dāng)前時(shí)刻對(duì)應(yīng)的行駛信息中的第一方向盤(pán)信息、第一檔位信息以及第一位置信息;根據(jù)第一方向盤(pán)信息、第一檔位信息、第一位置信息與目標(biāo)數(shù)組中索引的對(duì)應(yīng)關(guān)系確定...
          • 本發(fā)明涉及一種背景噪聲有效面波信息智能重建方法、設(shè)備及介質(zhì),所提供的方法利用訓(xùn)練好的重建網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)有效面波信息進(jìn)行重建,其中,重建網(wǎng)絡(luò)模型包括嵌入層、一系列編碼器層和輸出層,重建步驟包括:獲取待重建有效面波信息對(duì)應(yīng)的雙臺(tái)站或多臺(tái)站背景噪聲數(shù)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種激光激發(fā)顯示發(fā)光材料及其制備方法和應(yīng)用,屬于發(fā)光材料技術(shù)領(lǐng)域。該制備方法如下:將表面改性材料與水溶液均勻混合得到表面改性試劑;其中,表面改性材料為納米磷酸鑭;將激光激發(fā)顯示發(fā)光材料初級(jí)品物料粉漿化后加入表面改性試劑進(jìn)行表面改...
          • 本發(fā)明涉及一種填充型改性樹(shù)脂基導(dǎo)熱絕緣材料及其制備方法,包括采用硅烷偶聯(lián)劑對(duì)鈦酸鋇進(jìn)行表面處理制備改性鈦酸鋇,取納米導(dǎo)熱氮化物的水分散液加入粘結(jié)劑,加入改性鈦酸鋇噴霧干燥制為改性鈦酸鋇表面包覆納米導(dǎo)熱氮化物的包覆型導(dǎo)熱填料,向環(huán)氧樹(shù)脂中加入...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N電池包、車(chē)輛及其控制方法,車(chē)輛包括車(chē)輛本體、電池包和換熱系統(tǒng),車(chē)輛本體包括駕乘艙。電池包位于地板背離駕乘艙的一側(cè),電池包與車(chē)輛本體相連,電池包包括殼體和電池組,殼體包括均溫板和容納腔,駕乘艙和容納腔之間具有換熱腔,均溫板位于容...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種外螺旋加筋聚乙烯管的同步纏繞?冷卻定型設(shè)備及工藝,涉及聚乙烯管制備技術(shù)領(lǐng)域,包括基帶擠出機(jī)、加強(qiáng)筋擠出機(jī)、成型組件、驅(qū)動(dòng)組件和輸出導(dǎo)向組件,加強(qiáng)筋擠出機(jī)輸出端設(shè)置有旋轉(zhuǎn)出料機(jī)構(gòu);成型組件具有支撐套筒以及同軸轉(zhuǎn)動(dòng)設(shè)置于支撐套筒...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種防止厚板雙邊剪剪切跑偏的控制裝置及方法。裝置包含鋼板輸送路徑兩側(cè)的兩個(gè)限位機(jī)構(gòu),用于對(duì)鋼板限位,兩機(jī)構(gòu)間距可調(diào)節(jié);還設(shè)有與限位機(jī)構(gòu)連接的調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)、檢測(cè)調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)壓力的壓力檢測(cè)系統(tǒng),以及處理壓力反饋信號(hào)的信號(hào)處理系統(tǒng)。信號(hào)處理系...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了膠凍樣類(lèi)芽孢桿菌PS04在驅(qū)避昆蟲(chóng)中的應(yīng)用。所述的膠凍樣類(lèi)芽孢桿菌PS04,保藏編號(hào):CGMCCN0:7996。本發(fā)明發(fā)現(xiàn)膠凍樣類(lèi)芽孢桿菌(Paenibacillus kribbensis)PS04菌株對(duì)柑桔木虱具有顯著驅(qū)避作用...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種抗混合攻擊的彈性輸出反饋模型預(yù)測(cè)控制方法,涉及電子信息技術(shù)領(lǐng)域,能夠解決在復(fù)雜環(huán)境下遭受混合攻擊的系統(tǒng)在狀態(tài)不可測(cè)的情況下的安全控制問(wèn)題。以離散時(shí)間線性時(shí)不變系統(tǒng)作為被控對(duì)象,建立彈性控制框架。構(gòu)建被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型以及持續(xù)...
          • 本發(fā)明屬于無(wú)線通信領(lǐng)域,涉及IR?UWB無(wú)線發(fā)射機(jī)中脈沖成型技術(shù),具體提供一種基于分頻器的UWB脈沖整形電路,包括:TSPC分頻器、組合邏輯、可調(diào)延時(shí)單元與SCPA加法器;其中,TSPC分頻器將基帶的矩形脈沖轉(zhuǎn)化成4路占空比依次遞增的脈沖信...
          • 本發(fā)明屬于無(wú)線通信技術(shù)領(lǐng)域,涉及諧波抑制電路,具體提供一種基于導(dǎo)通角校準(zhǔn)原理的可編程二次諧波抑制電路,包括:功率放大器與導(dǎo)通角校準(zhǔn)環(huán)路,所述導(dǎo)通角校準(zhǔn)環(huán)路檢測(cè)功率放大器輸出射頻信號(hào)(RF)的直流分量,并通過(guò)反饋調(diào)節(jié)使該直流分量等于導(dǎo)通角校準(zhǔn)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種多功能EMC濾波吹風(fēng)機(jī)電源線適配系統(tǒng),包括EMC濾波模塊、電源適配模塊、安全保護(hù)模塊和控制模塊;所述EMC濾波模塊用于抑制電磁干擾EMI的傳導(dǎo)和輻射;所述電源適配模塊用于適配不同電源標(biāo)準(zhǔn)并穩(wěn)定輸出電壓;控制模塊用于實(shí)現(xiàn)智能控...
          • 本發(fā)明提供一種負(fù)極片及其制備方法、電池和用電設(shè)備,所述負(fù)極片包括負(fù)極片基體和補(bǔ)鋰層,以及位于所述負(fù)極片基體和所述補(bǔ)鋰層之間的涂層;所述涂層包括無(wú)機(jī)氧化物。本發(fā)明提供的負(fù)極片,在負(fù)極片基體和補(bǔ)鋰層之間設(shè)置涂層,涂層包括無(wú)機(jī)氧化物,在無(wú)電解液存...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于臨床數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)智體醫(yī)學(xué)教育問(wèn)診方法,包括:S1、構(gòu)建臨床信息數(shù)據(jù)庫(kù);S2、構(gòu)建數(shù)智體模型并對(duì)其訓(xùn)練,獲取訓(xùn)練好的數(shù)智體模型;S3、利用訓(xùn)練好的數(shù)智體模型對(duì)學(xué)生進(jìn)行問(wèn)診教學(xué),對(duì)學(xué)生提出的問(wèn)診問(wèn)題進(jìn)行評(píng)估,并生成評(píng)估報(bào)告。本...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于高通量計(jì)算篩選具備優(yōu)異CH4吸附分離性能的MOFs材料的方法、提高篩選效率的方法以及制備方法。所述篩選方法包括:構(gòu)建MOFs材料結(jié)構(gòu)信息的篩選數(shù)據(jù)庫(kù);利用計(jì)算化學(xué)和材料模擬軟件計(jì)算其物理化學(xué)特征參數(shù)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于YOLO11模型的荔枝圖像分類(lèi)方法,包括:采用荔枝圖像數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)YOLO11模型進(jìn)行訓(xùn)練,其中所述YOLO11模型包括主干網(wǎng)絡(luò)、頸部網(wǎng)絡(luò)和決策網(wǎng)絡(luò);其中所述主干網(wǎng)絡(luò)包括卷積層和局部注意力模塊HaloAttention,所述...
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