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          • 本發(fā)明提供了一種基于歷史局部異常的數(shù)據(jù)評估方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),本申請對環(huán)境監(jiān)測中的歷史數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理,計算k?鄰域距離、可達距離、局部可達密度、局部異常因子,生成參考密度分布信息;對參考密度分布信息進行處理,將測試數(shù)據(jù)點逐一與歷史數(shù)...
          • 本發(fā)明屬于復(fù)合材料的葉環(huán)結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種鈦基復(fù)合材料整體葉環(huán)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計方法,在細觀尺度上分析計算鈦基復(fù)合材料的等效彈性常數(shù),宏觀尺度使用Python語言對Abaqus軟件進行二次開發(fā),而后編制整體葉環(huán)結(jié)構(gòu)靜力分析插件,...
          • 本發(fā)明屬于氣象預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于深度生成擴散模型的熱帶氣旋集合預(yù)報方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),旨在通過將伏羲氣象大模型的輸出作為條件,利用擴散模型生成多樣化的預(yù)報集合,提高預(yù)報的準確性、可靠性和不確定性量化能力。本發(fā)明方法包括:獲取當前時...
          • 本申請公開了一種溫度預(yù)測方法、裝置、作業(yè)機械及存儲介質(zhì),涉及溫度預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取作業(yè)機械對應(yīng)的數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)集包括多種第一工況數(shù)據(jù);從多種第一工況數(shù)據(jù)中篩選出多種第二工況數(shù)據(jù),第二工況數(shù)據(jù)為與作業(yè)機械的目標液體溫度強相關(guān)的數(shù)據(jù),...
          • 本發(fā)明屬于功率半導(dǎo)體器件的參數(shù)辨識領(lǐng)域,具體提供一種基于Lorentz函數(shù)的MOSFET器件熱阻抗建模與參數(shù)辨識方法,該模型用于描述MOSFET器件熱阻抗隨時間變化的規(guī)律,包括:基于MOSFET器件傳熱機理與Lorentz函數(shù)之間的數(shù)學函數(shù)...
          • 本發(fā)明公開一種IGBT模塊熱阻抗的Logistic熱模型構(gòu)建及其參數(shù)辨識方法,包括以下步驟:S1、基于IGBT模塊瞬態(tài)熱阻抗特性建立IGBT模塊熱阻抗的Logistic熱模型:S2、基于任意型號的IGBT模塊數(shù)據(jù)手冊中所給的結(jié)?殼瞬態(tài)熱阻抗...
          • 本申請?zhí)峁┮环N訓練數(shù)據(jù)生成方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括:獲取頁面以及頁面組件,將頁面劃分成多個頁面板塊,并確定出每個頁面板塊對應(yīng)的頁面組件;將每個頁面板塊對應(yīng)的頁面組件按照不同的布局屬性填充至對應(yīng)的頁面板塊,并確定每次填充后得到...
          • 本發(fā)明屬于鋼鐵工業(yè)自動化技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種煉鋼軋鋼一體化生產(chǎn)線節(jié)能優(yōu)化系統(tǒng),其特征在于,包括生產(chǎn)數(shù)據(jù)監(jiān)測模塊、生產(chǎn)數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析模塊、生產(chǎn)評估模塊、緊急處理模塊、反饋模塊和優(yōu)化模塊;生產(chǎn)數(shù)據(jù)監(jiān)測模塊用于實時采集生產(chǎn)線各環(huán)...
          • 本申請?zhí)峁┑你y行大額存單轉(zhuǎn)讓并發(fā)刷單防御方法及系統(tǒng),方法包括:生成終端設(shè)備的設(shè)備指紋ID,并與用戶賬戶及歷史行為記錄動態(tài)關(guān)聯(lián),建立用戶行為動態(tài)記錄;基于用戶行為動態(tài)記錄,通過多維度加權(quán)算法動態(tài)計算各交易請求的風險等級;根據(jù)風險等級為交易請求...
          • 本發(fā)明的一種基于殘差擴散模型的無人船動態(tài)光照校正方法及系統(tǒng),其包括:第一:一種基于殘差擴散模型的無人船動態(tài)光照校正方法,其包括:S1:獲取無人船航行圖像及其光照條件數(shù)據(jù);S2:利用光照感知模塊提取光照特性;S3:基于殘差擴散模型進行光照校正...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學習的點云預(yù)制墻體尺寸檢測方法,首先對待測墻體預(yù)制構(gòu)件的結(jié)構(gòu)面進行點云數(shù)據(jù)采集,構(gòu)建得到點云圖像數(shù)據(jù)集;然后對點云數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,得到預(yù)處理后的點云數(shù)據(jù);再使用基于網(wǎng)格的點云分割算法將墻體預(yù)制構(gòu)件的點云數(shù)據(jù)從點云圖像...
          • 本發(fā)明公開了一種基于點云深度學習的預(yù)制構(gòu)件箍筋間距的檢測方法,首先利用點云相機沿z軸垂直拍攝掃描預(yù)制構(gòu)件的鋼筋籠結(jié)構(gòu),獲得鋼筋籠結(jié)構(gòu)的原始點云數(shù)據(jù);然后采用基于統(tǒng)計濾波的離群點檢測算法,剔除原始點云數(shù)據(jù)中的離散噪聲點,得到預(yù)處理后的點云數(shù)據(jù)...
          • 本申請實施例提供一種基于深度學習的界面元素定位方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:通過將獲取到的待檢測的界面圖像輸入預(yù)設(shè)的分割模型中,分析得到待檢測的界面圖像中元素的類別和定位信息。其中,預(yù)設(shè)的語義分割模型是通過對第...
          • 本發(fā)明涉及一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輕量級葡萄葉片病害分類方法及設(shè)備,方法包括:獲取葡萄葉片圖像,并進行預(yù)處理;利用預(yù)訓練的輕量級葡萄葉片病害模型,識別葡萄葉片圖像中葡萄葉片病害;根據(jù)識別結(jié)果,對所述輕量級葡萄葉片病害模型進行評估,并基于評估結(jié)...
          • 本發(fā)明涉及一種基于CBAM注意力機制的葡萄葉片病害分類方法,包括:獲取葡萄葉片病害圖像并進行預(yù)處理;基于VGG16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)構(gòu)建分類模型,并將分類模型中ReLU激活函數(shù)替換為ELU激活函數(shù);在所述分類模型的預(yù)設(shè)卷積層后添加CBAM注意...
          • 本發(fā)明公開了一種基于Transformer架構(gòu)的輕量化水下聲吶目標檢測模型,包括骨干網(wǎng)絡(luò)、輕量化混合編碼器和一個解碼器,骨干網(wǎng)絡(luò)將輸入圖像的最后三個階段的特征輸入編碼器中;編碼器將多尺度特征轉(zhuǎn)換為一系列圖像特征;解碼器融合損失函數(shù)WCIoU...
          • 本發(fā)明提出一種行動模擬訓練方法及系統(tǒng),用于模擬復(fù)雜電磁環(huán)境下的虛擬環(huán)境,并為通訊動作的模擬訓練提評價,方法步驟包括:根據(jù)目標區(qū)域位置及預(yù)設(shè)參數(shù)模擬出目標區(qū)域的虛擬環(huán)境;根據(jù)時間節(jié)點和預(yù)設(shè)參數(shù)生成隨機事件添加到虛擬環(huán)境中;將操作者的針對隨機事...
          • 本發(fā)明公開了一種醫(yī)療注射用輔助裝置,屬于醫(yī)療器械技術(shù)領(lǐng)域;包括底板;升降組件,可升降地設(shè)于底板上;橫向伸縮組件,設(shè)于升降組件的上端,橫向伸縮組件的運動方向與升降組件的運動方向相垂直;手臂模型,可活動地設(shè)于橫向伸縮組件的一端,手臂模型包括,仿...
          • 本發(fā)明涉及開關(guān)電器技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種用于開關(guān)電器的電磁機構(gòu),包括可由線圈體組件驅(qū)動的動鐵芯組件,其特征在于:所述動鐵芯組件包括傳動桿、套設(shè)于所述傳動桿外的超程彈簧以及套設(shè)于所述超程彈簧外的動鐵芯,所述傳動桿具有抵接所述超程彈簧一端的第一處...
          • 本申請實施例提供的一種芯片并聯(lián)封裝方法及并聯(lián)封裝結(jié)構(gòu),通過將兩個MOS芯片背靠背進行封裝,減少產(chǎn)品的封裝尺寸,增加產(chǎn)品的電性性能。
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