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          • 一種便攜式燒烤設(shè)備,其包括:烤串定位機(jī)構(gòu),用于將烤串的食材部分限定在一加熱源的圓周外側(cè);公轉(zhuǎn)驅(qū)動機(jī)構(gòu),與所述烤串定位機(jī)構(gòu)連接,驅(qū)動所述烤串定位機(jī)構(gòu)環(huán)繞所述加熱源轉(zhuǎn)動;自轉(zhuǎn)驅(qū)動機(jī)構(gòu),與所述烤串定位機(jī)構(gòu)連接,驅(qū)動所述烤串定位機(jī)構(gòu)環(huán)繞其自身轉(zhuǎn)動。...
          • 本發(fā)明提供了一種具有抗衰功效的牛肝菌濃縮粉組合物脂質(zhì)載體及其制備方法和應(yīng)用,脂質(zhì)載體由以下質(zhì)量百分比的物質(zhì)組成:牛肝菌提取物10?40%,抗氧化劑0.2?0.8%,固體脂質(zhì)45?66%,液體脂質(zhì)10?16%,表面活性劑4.2?7.8%。本發(fā)...
          • 本發(fā)明公開了基于改進(jìn)YOLOv8n模型的監(jiān)控視角下車牌檢測方法。由于車牌目標(biāo)較小、特征稀疏且易受環(huán)境因素的干擾,現(xiàn)有的YOLO算法在監(jiān)控視角下進(jìn)行車牌檢測時(shí),可能面臨精度較低和漏檢率較高的問題。本發(fā)明通過引入改進(jìn)特征提取模塊C2f和改進(jìn)特征...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的卡鉆風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)測方法、系統(tǒng)及介質(zhì),其方法包括以下步驟:基于不同鄰井的隨鉆測井歷史數(shù)據(jù)得到卡鉆知識庫;根據(jù)工況劃分結(jié)果構(gòu)建安全鉆井?dāng)?shù)據(jù)集與卡鉆特征數(shù)據(jù)集,得到初始數(shù)據(jù)庫;基于Borderline SMOTE方法均...
          • 本發(fā)明公開了一種醫(yī)用智能低溫快速止血鉗,包括鉗體、電極、降溫模塊和控制盒,通過低溫等離子體技術(shù)實(shí)現(xiàn)快速止血,電極通過電流傳導(dǎo)生成低溫等離子體,迅速分解病變組織并停止出血。降溫模塊與電極協(xié)同作用,實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)治療區(qū)域的溫度,避免過熱對正常組織的損...
          • 本發(fā)明屬于珍稀圖書資料管理領(lǐng)域,具體的說是一種珍稀圖書資料管理裝置,包括:主體、存取裝置和升降裝置;所述取書裝置包括若干個槽輪輸送裝置,若干個所述槽輪輸送裝置位于若干個第一固定板的底部,所述槽輪輸送裝置的四周設(shè)有若干個等角度的固定裝置,若干...
          • 本發(fā)明公開了一種面向Flink流式分析應(yīng)用的動態(tài)負(fù)載分發(fā)方法和系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括針對不同的數(shù)據(jù)分布場景和集群配置,制定不同的負(fù)載分發(fā)策略;當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)行時(shí),使用當(dāng)前場景和配置下的默認(rèn)負(fù)載分發(fā)策略,采樣線程對數(shù)據(jù)隨機(jī)采樣,基于所采集...
          • 基于CBAM?ConvGRU的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定一體化評估方法,包括以下步驟:構(gòu)建表征暫態(tài)功角穩(wěn)定問題與暫態(tài)電壓穩(wěn)定問題的綜合特征集,選取用于評估暫態(tài)穩(wěn)定的動態(tài)時(shí)序特征量,并確定動態(tài)時(shí)序特征量樣本對應(yīng)的類別標(biāo)簽;提出改進(jìn)的二分類交叉熵?fù)p失函數(shù)...
          • 本發(fā)明公開了一種考慮通信時(shí)延環(huán)節(jié)的溫控負(fù)荷參與新能源電力系統(tǒng)調(diào)頻支撐的建模及分析方法、系統(tǒng)及介質(zhì),該方法包括:基于溫控負(fù)荷的熱力學(xué)特性構(gòu)建溫控負(fù)荷單體的頻域模型;采用Padé近似法構(gòu)建針對溫控負(fù)荷集群通信時(shí)延環(huán)節(jié)的有理函數(shù)近似模型,將時(shí)滯環(huán)...
          • 本發(fā)明公開氧化鎵MOSFET高壓器件抗單粒子效應(yīng)的加固系統(tǒng),涉及集成電路技術(shù)領(lǐng)域,以解決現(xiàn)有技術(shù)中氧化鎵MOSFET高壓器件抗單粒子效應(yīng)能力不足的問題。加固系統(tǒng)包括:硅基微控制器和由多個氧化鎵MOSFET單管并聯(lián)組成的氧化鎵MOSFET并聯(lián)...
          • 本申請實(shí)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(jìn)行封裝,減少產(chǎn)品的封裝尺寸,增加產(chǎn)品的電性性能。
          • 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(jī)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(yùn)動方向與升降組件的運(yùn)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)明提出一種行動模擬訓(xùn)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(xùn)練提評價(jià),方法步驟包括:根據(jù)目標(biāo)區(qū)域位置及預(yù)設(shè)參數(shù)模擬出目標(biāo)區(qū)域的虛擬環(huán)境;根據(jù)時(shí)間節(jié)點(diǎn)和預(yù)設(shè)參數(shù)生成隨機(jī)事件添加到虛擬環(huán)境中;將操作者的針對隨機(jī)事...
          • 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(biāo)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)明涉及一種基于CBAM注意力機(jī)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(jìn)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(jìn)行預(yù)處理;利用預(yù)訓(xùn)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(jìn)行評估,并基于評估結(jié)...
          • 本申請實(shí)施例提供一種基于深度學(xué)習(xí)的界面元素定位方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)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)明公開了一種基于點(diǎn)云深度學(xué)習(xí)的預(yù)制構(gòu)件箍筋間距的檢測方法,首先利用點(diǎn)云相機(jī)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(diǎn)云數(shù)據(jù);然后采用基于統(tǒng)計(jì)濾波的離群點(diǎn)檢測算法,剔除原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的離散噪聲點(diǎn),得到預(yù)處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的點(diǎn)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(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集,構(gòu)建得到點(diǎn)云圖像數(shù)據(jù)集;然后對點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到預(yù)處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù);再使用基于網(wǎng)格的點(diǎn)云分割算法將墻體預(yù)制構(gòu)件的點(diǎn)云數(shù)據(jù)從點(diǎn)云圖像...
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