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          • 本發(fā)明涉及葉片監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種長(zhǎng)柔葉片實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與故障預(yù)警方法,該方法包括:采集長(zhǎng)柔葉片在運(yùn)行狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào),所述振動(dòng)信號(hào)受氣動(dòng)載荷、重力及離心力多因素耦合作用;基于葉片動(dòng)力學(xué)模型構(gòu)建包含多源激勵(lì)特征的超定方程組;采用稀疏分解算...
          • 本發(fā)明公開了一種巖石樣品的飽水裝置和飽水方法,涉及巖石飽水技術(shù)領(lǐng)域,其中,巖石樣品的飽水裝置包括柔性飽水罩、供水組件和加壓組件;其中,柔性飽水罩內(nèi)形成有密封的飽水腔,飽水腔用于收容巖石樣品;供水組件包括供水管和計(jì)量?jī)?chǔ)水罐,計(jì)量?jī)?chǔ)水罐內(nèi)形成有...
          • 本發(fā)明提供一種標(biāo)準(zhǔn)貫入試驗(yàn)自動(dòng)化數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)設(shè)備及監(jiān)測(cè)方法,涉及壓力測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域,其中監(jiān)測(cè)設(shè)備部分包括實(shí)驗(yàn)臺(tái)、貫入套筒、動(dòng)力機(jī)構(gòu)和貫入機(jī)構(gòu),所述實(shí)驗(yàn)臺(tái)的一端底部一體化成型有中心柱,所述中心柱的底部用于嵌入到土壤下方,實(shí)驗(yàn)臺(tái)的另一端底部插裝有移動(dòng)...
          • 本發(fā)明涉及新能源電池領(lǐng)域,具體涉及一種鋰離子電池漿料分散性能的評(píng)價(jià)方法,所述評(píng)價(jià)方法包括以下步驟:S1、對(duì)所述鋰離子電池漿料進(jìn)行第一攪拌處理得到第一物料;S2、對(duì)所述第一物料進(jìn)行至少3次性能測(cè)試;S3、根據(jù)所述性能測(cè)試的變化率,判定所述鋰離...
          • 本發(fā)明涉及環(huán)境及巖土工程領(lǐng)域,尤其是一種聯(lián)合測(cè)試土工膜豎向屏障搭接處滲漏量與膨脹應(yīng)力裝置及其測(cè)試方法,裝置包括容器、蓋板、數(shù)據(jù)采集傳輸系統(tǒng)、應(yīng)力傳感器等,該測(cè)試裝置可以測(cè)定不同搭接密封材料、污染液種類、水壓力以及搭接密封材料自愈合能力對(duì)土工...
          • 本發(fā)明公開了一種多腔道氣體檢測(cè)裝置及方法,涉及氣體檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,裝置包括光聲池,包含若干耦合的聲學(xué)諧振腔,用于承載待測(cè)氣體;多波段激光器輸出單元,設(shè)置于光聲池一側(cè),用于發(fā)出若干種特定波長(zhǎng)的激光;傳感器,用于檢測(cè)對(duì)應(yīng)聲學(xué)諧振腔內(nèi)的光聲信號(hào);函...
          • 本發(fā)明公開了一種基于空芯光纖的氣體檢測(cè)裝置及方法,涉及氣體檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,裝置包括激光器,用于發(fā)射波長(zhǎng)與待測(cè)氣體吸收光譜特征波長(zhǎng)相對(duì)應(yīng)的激光束;分束器,和激光器連接,用于將激光束分成第一激光束和第二激光束;空芯光纖,設(shè)于分束器一側(cè),用于承載待...
          • 本發(fā)明公開了一種臭氧發(fā)生器供氣濃度的快速測(cè)定方法,包括:進(jìn)行驗(yàn)證實(shí)驗(yàn),確立在一定濃度范圍內(nèi),染料溶液濃度與臭氧曝氣脫色時(shí)間呈正比;在適當(dāng)染料濃度下,繪制脫色時(shí)間倒數(shù)與曝氣臭氧濃度的標(biāo)準(zhǔn)曲線,以供現(xiàn)場(chǎng)快速測(cè)試之用,適當(dāng)染料濃度是指可保證脫色時(shí)...
          • 本發(fā)明涉及電流采樣技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明公開了一種電流采樣芯片電路、PCB板及電流采樣裝置,包括采樣輸入模塊、運(yùn)算放大模塊和采樣輸出模塊;所述采樣輸入模塊用于采樣主電路電流;所述運(yùn)算放大模塊用于放大采樣電流;所述采樣輸出模塊用于輸出采樣電流信號(hào);...
          • 本發(fā)明涉及一種基于Karenbauer變換和物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的T型輸電線路參數(shù)辨識(shí)及故障定位方法,包括:得到T型輸電線路正常運(yùn)行狀態(tài)下的1模和0模等效電路以及發(fā)生不對(duì)稱接地故障時(shí)的1模和0模等效電路;建立以正序參數(shù)為系數(shù)的微分方程,并通過P...
          • 本發(fā)明公開了結(jié)合信息回憶技術(shù)的自注意力機(jī)制的雷達(dá)回波外推方法,本發(fā)明針對(duì)雷達(dá)回波圖像序列,基于時(shí)空自注意力機(jī)制,構(gòu)建特征提取模塊;引入時(shí)間更新門和空間更新門融合時(shí)空特征,構(gòu)建數(shù)據(jù)融合模塊;構(gòu)建數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模塊,輸出預(yù)測(cè)的雷達(dá)回波圖像;本發(fā)明結(jié)合...
          • 本申請(qǐng)公開了一種基于異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的數(shù)據(jù)排序方法、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理系統(tǒng),該數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)包括第一硬件和第二硬件,第一硬件的并行處理能力大于第二硬件的并行處理能力,該方法包括:響應(yīng)于接收到的待排序數(shù)據(jù)的待排序數(shù)據(jù)量與第二硬件...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種任務(wù)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括:獲取待處理保險(xiǎn)中若干標(biāo)的物,并將每一所述標(biāo)的物進(jìn)行抽象化處理,得到對(duì)應(yīng)的待處理任務(wù);響應(yīng)于接收到任務(wù)處理請(qǐng)求,對(duì)所述待處理任務(wù)進(jìn)行分片處理,得到待執(zhí)行任務(wù)片段;將所述...
          • 本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種大數(shù)據(jù)信息采集分析方法及裝置。方法包括:用分布式爬蟲從異構(gòu)數(shù)據(jù)源采集多模態(tài)數(shù)據(jù)流并提取元信息;對(duì)原始數(shù)據(jù)流動(dòng)態(tài)預(yù)處理,含自適應(yīng)滑動(dòng)窗口處理、小波變換去噪和缺失值填充;構(gòu)建多維度特征提取模型,結(jié)合深度稀...
          • 本發(fā)明公開了火電機(jī)組干濕態(tài)轉(zhuǎn)換點(diǎn)的判別方法,通過火電機(jī)組現(xiàn)有的運(yùn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練深度嵌入聚類模型和機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)特征預(yù)測(cè)模型,其中深度嵌入聚類模型可以通過機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)判斷干濕態(tài)轉(zhuǎn)換點(diǎn),而機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)特征預(yù)測(cè)模型可以依據(jù)現(xiàn)有機(jī)組的運(yùn)行數(shù)據(jù)和歷史運(yùn)行數(shù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的無線信號(hào)自動(dòng)調(diào)制識(shí)別方法;該方法包括:首先,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行初步特征提取,生成多尺度的特征表示;隨后,通過自注意力SA機(jī)制對(duì)提取的特征進(jìn)行動(dòng)態(tài)權(quán)重分配,增強(qiáng)信號(hào)的全局特征表示能力;然后,利用...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N烹飪提示方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,應(yīng)用于烹飪場(chǎng)景,該方法包括:獲取臺(tái)面溫場(chǎng)圖像數(shù)據(jù)和臺(tái)面溫度矩陣數(shù)據(jù);并分別對(duì)臺(tái)面溫場(chǎng)圖像數(shù)據(jù)和臺(tái)面溫度矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,得到食材特征信息和溫場(chǎng)特征信息;將烹飪...
          • 本發(fā)明屬于腦電信號(hào)分類技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種微弱非對(duì)稱性視覺刺激的腦電信號(hào)分類模型的訓(xùn)練方法及應(yīng)用。訓(xùn)練方法包括:基于原始信號(hào)獲取頻域正頻率信號(hào)數(shù)據(jù)集并劃分為訓(xùn)練集、測(cè)試集和驗(yàn)證集;構(gòu)建腦電信號(hào)分類模型,初始化可傳播梯度的模態(tài)分解矩陣;對(duì)模型的...
          • 本申請(qǐng)一些實(shí)施例提供一種服務(wù)器、顯示設(shè)備和語音回復(fù)方法。顯示設(shè)備將語音指令和用戶的多模態(tài)生理數(shù)據(jù)發(fā)送至服務(wù)器,服務(wù)器對(duì)多模態(tài)生理數(shù)據(jù)執(zhí)行情感分析處理,以獲取多模態(tài)情感數(shù)據(jù)并生成待分析數(shù)據(jù)。服務(wù)器通過情感意圖解析大模型對(duì)待分析數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)容分析...
          • 本發(fā)明提供一種光伏水下航行器外形參數(shù)優(yōu)化方法及系統(tǒng),用于水下航行器設(shè)計(jì)領(lǐng)域,該方法包括:對(duì)水下航行器外形設(shè)計(jì)參數(shù)抽樣,形成初始樣本庫;基于樣本庫構(gòu)建參數(shù)化模型;通過CFD求解器對(duì)參數(shù)化模型進(jìn)行仿真;根據(jù)樣本庫構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)代理模型;通過ISI...
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