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          • 本發(fā)明屬于物理化學(xué)領(lǐng)域,公開了基于顯微鏡成像的粒子示蹤技術(shù)測量膠體粒子粒徑的方法,包括:將待測粒子以合適的濃度添加到牛頓流體中,利用顯微鏡和高速攝像機(jī)拍攝粒子在流體中進(jìn)行隨機(jī)熱運(yùn)動(dòng)的視頻,通過去噪、定位、軌跡連接等一系列圖像處理技術(shù)得到粒子...
          • 本發(fā)明所提供的基于掃描探針顯微鏡的載流子遷移速度測試方法及裝置,該方法包括:將獲取到的掃描探針顯微鏡上的探針在待測樣品表面振動(dòng)時(shí)的時(shí)域振動(dòng)信號(hào)變換至頻域,對(duì)頻域振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行首次去噪處理,通過帶通濾波對(duì)去噪后頻域振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行濾波處理,根據(jù)濾波...
          • 本發(fā)明公開了一種高透過率陣列基板制作方法、陣列基板及顯示裝置,方法包括:利用掩膜版在玻璃襯底上成膜觸控走線層,在觸控走線層上成膜第一隔離層;在第一隔離層上成膜柵極金屬層,在柵極金屬層上成膜柵極絕緣層,并在柵極絕緣層上成膜非晶硅層;利用掩膜版...
          • 本發(fā)明公開了一種基于BIM的樓面混凝土無人機(jī)噴涂養(yǎng)護(hù)作業(yè)系統(tǒng)及方法,作業(yè)系統(tǒng)包括:無人機(jī),裝設(shè)有噴霧裝置;BIM數(shù)據(jù)輸入層,用于從BIM模型中提取樓面的三維數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)處理層,用于對(duì)提取的三維數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以形成無人機(jī)可以識(shí)別的數(shù)據(jù);安全飛行區(qū)...
          • 本發(fā)明涉及VR場景交互技術(shù)領(lǐng)域,具體地說,涉及一種面向5DVR大空間場景的交互系統(tǒng)及方法,其包括:非線性路徑映射單元基于空間定位技術(shù)和路徑重定向機(jī)制,結(jié)合時(shí)變空間變形張量映射算法與虛擬引力梯度,擴(kuò)展5DVR空間場景的虛擬移動(dòng)距離;環(huán)境同步反...
          • 本公開關(guān)于一種業(yè)務(wù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括響應(yīng)于針對(duì)預(yù)設(shè)業(yè)務(wù)接口對(duì)應(yīng)的第一目標(biāo)業(yè)務(wù)的第一調(diào)用請(qǐng)求,基于預(yù)設(shè)業(yè)務(wù)接口對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)渠道路由類,調(diào)用第一渠道標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)第一目標(biāo)渠道實(shí)現(xiàn)類中與第一目標(biāo)業(yè)務(wù)對(duì)應(yīng)的第一業(yè)務(wù)專屬實(shí)現(xiàn)方法;...
          • 本發(fā)明屬于固件批量管理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種批量管控器件固件方法及系統(tǒng),通過編碼模塊對(duì)待管控的器件進(jìn)行編碼,以及對(duì)待管控的固件進(jìn)行編碼;通過文件上傳模塊將器件固件文件上傳至對(duì)應(yīng)固件編碼下;配置器下單選擇器件目標(biāo)固件,并自動(dòng)生成升級(jí)路徑;調(diào)度...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種異常數(shù)據(jù)偵測的特征生成方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟:獲取網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)集,并對(duì)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)集進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)延遲源頭識(shí)別,得到網(wǎng)絡(luò)延遲源頭數(shù)據(jù);對(duì)網(wǎng)絡(luò)延遲源頭數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)智能緩存,生成動(dòng)態(tài)智能緩存數(shù)據(jù);利用監(jiān)...
          • 本公開實(shí)施例公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品,其中,所述數(shù)據(jù)處理方法包括:確定目標(biāo)張量在處理時(shí)所需的內(nèi)核函數(shù)以及線程塊;所述目標(biāo)張量包括多個(gè)元素區(qū)域,所述線程塊中的線程與所述元素區(qū)域具有一一對(duì)應(yīng)關(guān)系;基于所述線程塊中線...
          • 本發(fā)明提供基于智能推薦的個(gè)性化業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)展示系統(tǒng),屬于系統(tǒng)設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域;模塊包括:數(shù)據(jù)采集模塊:通過整合集團(tuán)內(nèi)部以及各下級(jí)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)需求,將標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)湖中;數(shù)據(jù)指標(biāo)模塊:確定每個(gè)環(huán)節(jié)的關(guān)鍵效率指標(biāo),基于專家?guī)旌蜌v史...
          • 本發(fā)明提供了一種電網(wǎng)二次設(shè)備多變量時(shí)序數(shù)據(jù)的歸集展示系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域,該系統(tǒng)采用SpringCloud框架構(gòu)建微服務(wù)平臺(tái)得到,具體包括:數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)歸集模塊和數(shù)據(jù)展示模塊;數(shù)據(jù)收集模塊用于獲取變電站的多變量時(shí)序數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)歸集...
          • 本發(fā)明涉及可降水量分析技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種流域可降水量時(shí)空演變特征及發(fā)展趨勢的分析方法,包括在目標(biāo)流域內(nèi)選取多個(gè)地面氣象站點(diǎn)的降水量數(shù)據(jù)和地基激光雷達(dá)水汽數(shù)據(jù),并分別與可降水量數(shù)據(jù)參數(shù)做逐月相關(guān)性分析,分析最近N年的四季可降水量隨年份變化趨...
          • 本發(fā)明公開了一種光譜數(shù)據(jù)自動(dòng)預(yù)處理方法,在構(gòu)建由采用平滑算法進(jìn)行處理、采用基線矯正算法進(jìn)行處理、采用散射矯正算法進(jìn)行處理、采用數(shù)據(jù)中心化算法進(jìn)行處理和采用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化算法進(jìn)行處理這五個(gè)步驟構(gòu)成的預(yù)處理過程后,采用遺傳算法對(duì)預(yù)處理過程進(jìn)行優(yōu)化尋...
          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品,分別從各個(gè)生產(chǎn)流程獲取對(duì)應(yīng)的能量流數(shù)據(jù)、物質(zhì)流數(shù)據(jù)以及信息流數(shù)據(jù);對(duì)獲取的能量流數(shù)據(jù)、物質(zhì)流數(shù)據(jù)以及信息流數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,得到待整理數(shù)據(jù)集;對(duì)待整理數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,...
          • 本發(fā)明公開了一種基于軌跡的長期動(dòng)力學(xué)預(yù)測方法,包括:采集狀態(tài)?動(dòng)作序列數(shù)據(jù);將采集到的數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)子軌跡,并構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;設(shè)計(jì)軌跡預(yù)測模型,該模型以初始狀態(tài)、控制參數(shù)和顯示的未來時(shí)間序列作為輸入,直接預(yù)測未來時(shí)間序列的狀態(tài);訓(xùn)練軌跡預(yù)測...
          • 本發(fā)明公開了一種交流電網(wǎng)潮流N?k故障校核方法及系統(tǒng),包括:獲取電網(wǎng)N?k斷線的歷史故障數(shù)據(jù),并對(duì)歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理;將降維后的數(shù)據(jù)輸入第一寬度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練得到第一預(yù)測模型,基于第一預(yù)測模型獲取其預(yù)測結(jié)果與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的殘差;以預(yù)測結(jié)...
          • 本發(fā)明公開了一種分布式光纖傳感信號(hào)識(shí)別模型的訓(xùn)練方法、系統(tǒng)、介質(zhì)和程序產(chǎn)品,包括:獲取多種已識(shí)別的樣本信號(hào);對(duì)樣本信號(hào)進(jìn)行特征提取,并將提取的特征組合形成數(shù)據(jù)集;將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集;構(gòu)建LGBM模型;利用訓(xùn)練集對(duì)LGBM模型進(jìn)行訓(xùn)...
          • 本發(fā)明公開了基于多尺度特征融合的多源時(shí)間序列信號(hào)分類方法及設(shè)備。所述方法包括以下步驟:采集多源傳感器時(shí)間序列信號(hào),構(gòu)建數(shù)據(jù)集;構(gòu)建多源時(shí)間序列信號(hào)分類模型;利用數(shù)據(jù)集對(duì)多源時(shí)間序列信號(hào)分類模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練后的多源時(shí)間序列信號(hào)分類模型;...
          • 本發(fā)明公開了一種非參數(shù)化模型的自由曲面圓角特征抑制方法,包括以下步驟:根據(jù)圓角面的幾何特性以及拓?fù)溥B接計(jì)算與圓角特征相鄰曲面的延伸長度和延伸方向,并基于該長度和方向?qū)︵徑用孢M(jìn)行延伸操作;根據(jù)原始鄰接面的邊特性與多個(gè)延伸面進(jìn)行布爾并集運(yùn)算,對(duì)...
          • 本發(fā)明提出了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的多層頻率選擇表面濾波器逆向設(shè)計(jì)方法,該方法將拓?fù)浣:蛥?shù)建模相結(jié)合,包括:多層頻率選擇表面微波濾波器結(jié)構(gòu)構(gòu)建步驟,構(gòu)建包括金屬諧振貼片和關(guān)鍵物理參數(shù)的濾波器結(jié)構(gòu);訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)建步驟,構(gòu)建包括輸入輸出數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練數(shù)...
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