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          • 本發(fā)明公開一種坐標(biāo)測量法控制預(yù)制梁板線形的方法,計(jì)算出具體每片梁頂面4個角點(diǎn)相對底胎上2個控制點(diǎn)的相對坐標(biāo)增量,轉(zhuǎn)換為針對預(yù)制場建立的局部坐標(biāo)系里的坐標(biāo)。在預(yù)制梁場內(nèi)的測量塔上置全站儀,以坐標(biāo)放點(diǎn)法在安裝調(diào)試好的橫板頂面測放出4個角點(diǎn)位置,...
          • 本發(fā)明涉及一種基于實(shí)驗(yàn)問題特征匹配的采樣算法策略集構(gòu)建方法,方法包括:獲取至少一個實(shí)驗(yàn)問題特征;根據(jù)至少一個實(shí)驗(yàn)問題特征,計(jì)算全面實(shí)驗(yàn)法所需生成的樣本數(shù)量;根據(jù)樣本數(shù)量,從采樣算法策略集中選定目標(biāo)采樣算法,并根據(jù)目標(biāo)采樣算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)安排。本...
          • 本發(fā)明提供基于NS?RPIM的大功率射頻同軸穩(wěn)相電纜的多物理場數(shù)值仿真方法,屬于數(shù)值仿真的技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:搭建大功率射頻同軸穩(wěn)相電纜的電磁?熱流場,實(shí)現(xiàn)電磁場、溫度場和流速場的耦合計(jì)算;利用局部節(jié)點(diǎn)和徑向基函數(shù)增強(qiáng)多項(xiàng)式基函數(shù)來近似...
          • 本發(fā)明提供了一種電氣化鐵路諧波廣域測量分析方法和裝置,所述方法包括:獲取各個牽引變電所的歷史運(yùn)行參數(shù);基于所述歷史運(yùn)行參數(shù)確定不同牽引變電所之間的電氣耦合關(guān)系來構(gòu)建諧波耦合模型;利用安裝在各個變電所之間的抗干擾傳感器采集實(shí)時(shí)的電氣數(shù)據(jù);將所...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于人工智能的運(yùn)營管理方法及系統(tǒng),包括:采集游樂場內(nèi)各游樂設(shè)施的運(yùn)行數(shù)據(jù),運(yùn)行數(shù)據(jù)包括游樂設(shè)施運(yùn)行狀態(tài)、實(shí)時(shí)排隊(duì)人數(shù)和入園人數(shù)信息;對運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和格式化得到處理數(shù)據(jù);基于處理數(shù)據(jù)預(yù)測各游樂設(shè)...
          • 本申請?zhí)岢隽艘环N能源預(yù)測模型構(gòu)建方法,涉及能源預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,其中,該方法包括:構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合層,對宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、能源消費(fèi)數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)及核能技術(shù)參數(shù)進(jìn)行整合;構(gòu)建動態(tài)預(yù)測層,基于整合后的數(shù)據(jù)對能源需求和核能發(fā)展進(jìn)行預(yù)測,其中,動態(tài)預(yù)測層包...
          • 本發(fā)明提出一種目標(biāo)融合跟蹤方法及其裝置、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,包括:通過獲取攝像頭和毫米波雷達(dá)檢測到的視覺目標(biāo)軌跡和雷達(dá)目標(biāo)軌跡,進(jìn)行匹配以獲得視覺雷達(dá)匹配目標(biāo)及其融合目標(biāo)信息,還獲取融合跟蹤目標(biāo),并將融合跟蹤目標(biāo)與視覺雷達(dá)匹配目標(biāo)進(jìn)行匹配以得到...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種小物體航空圖像輕量高效目標(biāo)檢測方法和裝置。本發(fā)明對航空圖像進(jìn)行卷積操作,以提取基礎(chǔ)特征;對所述基礎(chǔ)特征進(jìn)行選擇性融合,得到第一個聯(lián)合特征;對所述第一個聯(lián)合特征進(jìn)行卷積操作,對卷積后的特征進(jìn)行選擇性融合...
          • 本發(fā)明提供一種基于靶區(qū)規(guī)劃的可擴(kuò)展遙感深度學(xué)習(xí)樣本庫建設(shè)方法,應(yīng)用于遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:基于影像分辨率與多個目標(biāo)靶區(qū)中心點(diǎn),確定多個靶區(qū)的靶區(qū)范圍;基于靶區(qū)范圍的矢量邊界與預(yù)設(shè)的編碼規(guī)則對靶區(qū)遙感影像進(jìn)行裁切與編碼命名,得到多個靶區(qū)...
          • 本發(fā)明提供一種基于大模型的交互式路面病害分割方法,包括:構(gòu)建路面病害分割模型,包括病害檢測網(wǎng)絡(luò)模型、病害初始分割網(wǎng)絡(luò)模型和病害分割大模型,對病害檢測網(wǎng)絡(luò)模型和病害初始分割網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行離線訓(xùn)練,對病害分割大模型進(jìn)行微調(diào);將病害圖像輸入至路面病...
          • 本發(fā)明公開了一種充電寶電池非取出式安檢的方法及系統(tǒng)。該方法包括:采集不同電池容量和不同參數(shù)規(guī)格的充電寶信息數(shù)據(jù),建立標(biāo)準(zhǔn)充電寶信息數(shù)據(jù)庫;通過深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),對充電寶的二維圖像及三維模型開展樣本訓(xùn)練;安檢設(shè)備對待檢行包進(jìn)行掃描,得到安檢圖像數(shù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于線性非迭代聚類的艦船目標(biāo)檢測方法,包括:收集雷達(dá)圖像艦船目標(biāo)的數(shù)據(jù);對數(shù)據(jù)進(jìn)行相干斑噪聲濾除;對圖像進(jìn)行超像素分割,使用改進(jìn)型SNIC算法進(jìn)行超像素分割,對孤立超像素進(jìn)行合并;對超像素進(jìn)行CFAR檢測并得到艦船目標(biāo),選擇...
          • 本發(fā)明提供了一種腔室清洗控制方法及半導(dǎo)體工藝設(shè)備,該方法包括:清洗步驟,在腔室完成保養(yǎng)后,向腔室通入預(yù)設(shè)清洗氣體對腔室進(jìn)行干法清洗去除腔室內(nèi)殘留的聚合物和氯離子;其中,預(yù)設(shè)清洗氣體包括含氧氣體及含氫氣體;預(yù)清潔步驟,在腔室每次開始工作之前,...
          • 本發(fā)明旨在提供一種臨建光儲系統(tǒng)的動態(tài)能量優(yōu)化調(diào)度方法及系統(tǒng),屬于臨建光儲系統(tǒng)控制技術(shù)領(lǐng)域,該方法通過實(shí)時(shí)獲取光伏發(fā)電功率、儲能荷電狀態(tài)和負(fù)荷需求,判斷功率平衡狀態(tài)并據(jù)此控制各單元協(xié)同運(yùn)行。在光伏發(fā)電充足時(shí),多余電能存儲于儲能單元;不足時(shí),優(yōu)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于新能源的電力協(xié)同運(yùn)行方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),屬于電力協(xié)同運(yùn)行技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取新能源接入點(diǎn)的實(shí)時(shí)輸出數(shù)據(jù)以及負(fù)荷節(jié)點(diǎn)的需求數(shù)據(jù),并依據(jù)電網(wǎng)拓?fù)湫畔?gòu)建協(xié)同運(yùn)行單元;結(jié)合新能源接入情況評估各協(xié)同運(yùn)行單元的負(fù)荷調(diào)節(jié)能力,生...
          • 本發(fā)明涉及充電控制器領(lǐng)域,尤其是車載USB智能充電控制器。該充電控制器包括過壓過流防反接保護(hù)電路模塊、溫度控制電路模塊、中央控制芯片、通訊芯片電路模塊、防靜電電路模塊,所述過壓過流防反接保護(hù)電路模塊分別電連接在中央控制芯片和通訊芯片電路模塊...
          • 本發(fā)明提供一種基于牽引變電所的數(shù)字孿生模型的智慧運(yùn)維方法及裝置,涉及牽引變電所運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括檢測數(shù)字孿生模型中各種設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài),若檢測到運(yùn)行狀態(tài)出現(xiàn)異常的第一目標(biāo)設(shè)備,則確定與所述第一目標(biāo)設(shè)備存在連接關(guān)系的關(guān)聯(lián)設(shè)備;若確定所述關(guān)...
          • 本發(fā)明公開了負(fù)荷安全控制系統(tǒng)及負(fù)荷終端安全檢測方法,包括數(shù)據(jù)接口模塊與負(fù)荷設(shè)備連接,接入審核模塊與數(shù)據(jù)接口模塊通信;環(huán)境監(jiān)測模塊監(jiān)測數(shù)據(jù)接口模塊的運(yùn)行環(huán)境;權(quán)限控制模塊管理接入設(shè)備的權(quán)限;加密通信模塊構(gòu)建加密通信網(wǎng)絡(luò);數(shù)據(jù)校驗(yàn)?zāi)K校驗(yàn)通信數(shù)...
          • 本發(fā)明提出了一種基于分組數(shù)據(jù)增強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)入侵細(xì)粒度多分類檢測方法,所述方法包括如下具體步驟:1)自適應(yīng)分組旨在通過層次化聚類架構(gòu)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)行為樣本的層次化分組,其核心在于依據(jù)網(wǎng)絡(luò)行為特征的相似度將樣本自適應(yīng)劃分為若干分組,并選取各分組中的多數(shù)類...
          • 本公開提供元宇宙場景動態(tài)組網(wǎng)方法、裝置以及設(shè)備。所述方法包括:將虛擬現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)分解為多個子任務(wù);計(jì)算所述多個子任務(wù)構(gòu)成的有向帶權(quán)圖,所述有向帶權(quán)圖的節(jié)點(diǎn)是所述子任務(wù),所述有向帶權(quán)圖的有向邊是所述子任務(wù)間的依賴關(guān)系;在資源映射表中記錄每個所述子...
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