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          • 本發(fā)明涉及一種自適應智能型FA與主站協(xié)同配合的配電網(wǎng)故障處置方法,屬于電力系統(tǒng)自動化技術(shù)領(lǐng)域,對有重合閘線路和無重合閘線路發(fā)生故障后通過分段開關(guān)隔離故障區(qū)段,聯(lián)絡(luò)開關(guān)由主站遙控合閘,實現(xiàn)負荷側(cè)非故障區(qū)域的轉(zhuǎn)供,解決集中型FA高度依賴通信與主...
          • 本發(fā)明涉及母線槽技術(shù)領(lǐng)域,尤其為一種適用于高震動環(huán)境的抗震型母線槽及其組裝方法,包括母線槽蓋板和母線槽本體組件,所述母線槽蓋板下端通過螺栓固定連接有母線槽本體組件,母線槽本體組件內(nèi)側(cè)卡接有多向緩沖支撐組件,多向緩沖支撐組件上端外側(cè)與外部物體...
          • 本發(fā)明涉及電池負極材料領(lǐng)域,具體涉及一種碳基負極集流體及其可控制備方法與應用。本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)中生物質(zhì)硬碳的制備成本高且作為堿金屬電池負極載體性能不佳的問題。本發(fā)明利用木質(zhì)素的兩親性自組裝特性得到納米球前驅(qū)體,然后高溫碳化得到改性的木質(zhì)...
          • 一種錳離子重構(gòu)鋰離子電池無鉛鹵化物鈣鈦礦陽極材料晶格的制備方法及應用,本發(fā)明公開了一種Mn2+取代并重排無鉛鹵化物鈣鈦礦材料Cs3Bi2?xMnxC
          • 本申請公開了一種設(shè)備檢測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及測試技術(shù)領(lǐng)域,包括可以基于檢測指令,對磁盤簇中的主控制板、背板、硬盤及擴展器中的至少一種元器件進行檢測,根據(jù)各元器件的檢測結(jié)果確定出磁盤簇的檢測結(jié)果,檢測到異常時執(zhí)行周期性的檢測,...
          • 本申請公開一種車載導航信息輔助管理方法及相關(guān)設(shè)備,涉及輔助導航技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:在車機端處于導航狀態(tài)的情況下,基于導航終點信息確定車輛的停車場景;在停車場景滿足預設(shè)停車場景的情況下,將導航終點信息同步至車機端所屬用戶關(guān)聯(lián)的便攜式移動終端...
          • 本發(fā)明屬于計算機視覺領(lǐng)域,涉及基于雙目立體視覺的多目標檢測跟蹤方法。本發(fā)明使用雙目相機獲取圖像,采用單雙目融合的目標檢測與跟蹤方法,有效解決了基于深度學習的目標檢測只能識別檢測預設(shè)類別的典型目標物的問題。此外,本發(fā)明的多目標跟蹤策略可以在跟...
          • 本發(fā)明屬于機器人技術(shù)與計算機視覺領(lǐng)域,具體涉及基于多源傳感器信息高效融合優(yōu)化的即時定位與建圖方法。本發(fā)明首先通過主動投影紅外散斑紋理,為弱紋理環(huán)境增加有效的梯度變化特征;隨后結(jié)合同態(tài)濾波方法,提高弱紋理區(qū)域圖像的對比度;接著利用AGAST自...
          • 本發(fā)明提供了一種基于點云的廢鋼物料取料點生成方法和系統(tǒng),包括:步驟S1:通過激光雷達實時獲取廢鋼庫區(qū)的三維點云數(shù)據(jù);步驟S2:對所述三維點云數(shù)據(jù)進行柵格化處理,生成離散化的柵格點云數(shù)據(jù);步驟S3:根據(jù)物料的類型匹配對應的取料規(guī)則,所述取料規(guī)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于模態(tài)轉(zhuǎn)換和注意力機制的未對齊紅外與可見光圖像融合方法,屬于計算機視覺領(lǐng)域。本發(fā)明針對紅外與可見光圖像配準中的運動變形和幾何錯位問題,提出了基于模態(tài)轉(zhuǎn)換的圖像配準網(wǎng)絡(luò)模型。通過引入跨模態(tài)風格遷移網(wǎng)絡(luò),將可見光圖像轉(zhuǎn)化為偽紅...
          • 本發(fā)明公開了通信技術(shù)領(lǐng)域的一種眼動追蹤動態(tài)誤差補償方法及系統(tǒng),該眼動追蹤動態(tài)誤差補償方法,包括通過圖像采集獲取虹膜ROI定位的區(qū)域數(shù)據(jù)、頭部運動原始數(shù)據(jù)以及環(huán)境光照強度,通過矢量參數(shù)計算輸出多尺度虹膜矢量,預測運動軌跡、多尺度虹膜矢量以及環(huán)...
          • 本申請公開了一種焊縫缺陷檢測方法及計算機程序產(chǎn)品,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:將待測焊縫圖像輸入至目標檢測模型,其中,目標檢測模型包括特征提取層和特征融合層,特征提取層中設(shè)置有多尺度邊緣特征優(yōu)化子模型,特征融合層中設(shè)置有高級篩選特征金...
          • 本申請?zhí)岢鲆环N多源電力市場下靈活性資源動態(tài)協(xié)同出清方法和裝置,該方法包括:建立靈活性資源多市場價值評估模型;構(gòu)建多類型市場協(xié)同出清模型;根據(jù)實時電價信號、可再生能源出力波動和協(xié)同出清模型,更新資源優(yōu)先級評分,采用強化學習算法生成資源調(diào)用序列...
          • 本發(fā)明提供了一種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的異常板坯改鋼智能推薦方法及系統(tǒng),方法包括:步驟S1,將生產(chǎn)數(shù)據(jù)構(gòu)建為結(jié)構(gòu)化的板坯全流程數(shù)據(jù)主題;步驟S2,基于板坯全流程數(shù)據(jù)主題,構(gòu)建鋼種成分要求表;步驟S3,結(jié)合鋼種特性數(shù)據(jù)構(gòu)建鋼種改鋼規(guī)則表;步驟S4,通...
          • 本發(fā)明提供一種水電制取綠色甲醇的實時調(diào)度方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),所述方法包括以下步驟:S1、根據(jù)水電站歷史長系列數(shù)據(jù),模擬水電制綠色甲醇的理論運行過程;S2、開展非線性映射特征提取:對調(diào)度周期內(nèi)的調(diào)度對象,提取時間維度上的耦合特征,生成表征...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N用戶無線網(wǎng)滿意度預測方法、裝置與電子設(shè)備。該方法包括:獲取用戶的話音指標、上網(wǎng)指標和類別特征,并對類別特征進行編碼處理,得到類別特征向量,其中,話音指標包括網(wǎng)絡(luò)接通率、呼叫應答率以及RTP上下行丟包率,上網(wǎng)指標包括視頻業(yè)務(wù)響...
          • 本發(fā)明提供一種復雜山地風機排布優(yōu)化方法,通過向一側(cè)逐臺調(diào)整陣列中的風機位置,達到增大與主導風向角度的目的,減小尾流影響,計算發(fā)電量并對比,從而確定最佳風機位置。本發(fā)明通過以上優(yōu)化方法,可以根據(jù)實際情況動態(tài)調(diào)整風機位置,減小尾流影響及遮擋效果...
          • 本發(fā)明涉及新能源發(fā)電環(huán)境監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種基于核密度估計的多源異構(gòu)環(huán)境數(shù)據(jù)可信度評估方法及系統(tǒng),通過部署的多個傳感器采集溫度、濕度、風速環(huán)境數(shù)據(jù);對采集的數(shù)據(jù)進行異常值檢測、異常值修正和數(shù)據(jù)濾波處理;利用核密度估計方法對已知準確樣本...
          • 本申請公開了一種短信識別方法及裝置、非易失性存儲介質(zhì)、電子設(shè)備。其中,該方法包括:獲取待識別短信;采用預先訓練的短信分類器對待識別短信進行特征提取,得到多維度特征,其中,多維度特征至少包括以下之一:字形特征、拼音特征和語義特征,字形特征用于...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多源數(shù)據(jù)融合的全球長時間序列百米級能源消耗空間化模擬方法及裝置,包括:根據(jù)多源遙感數(shù)據(jù),構(gòu)建多層柵格數(shù)據(jù)集;獲取能源消耗統(tǒng)計數(shù)據(jù);根據(jù)所述多層柵格數(shù)據(jù)集以及所述能源消耗統(tǒng)計數(shù)據(jù),建立目標面板數(shù)據(jù)集;通過復合深度學習模型,...
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