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          • 本發(fā)明涉及一種有機(jī)相錒系元素標(biāo)準(zhǔn)溶液及其制備方法與應(yīng)用,制備方法包括以下步驟:S1、制備水相錒系元素標(biāo)準(zhǔn)原液;S2、制備TBP+TRPO?煤油;S3、采用TBP+TRPO?煤油萃取水相錒系元素標(biāo)準(zhǔn)液原液,得到有機(jī)相錒系元素標(biāo)準(zhǔn)溶液和萃余液,...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種印刷車間VOCs排放實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與控制方法,包括獲取印刷車間不同印刷設(shè)備的實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù),根據(jù)實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)計(jì)算不同印刷設(shè)備的實(shí)時(shí)排放速率;實(shí)時(shí)檢測(cè)多個(gè)處理區(qū)域內(nèi)的人員密度;實(shí)時(shí)檢測(cè)印刷車間內(nèi)多個(gè)處理區(qū)域的VOCs濃度,獲取多個(gè)處理...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種用于自動(dòng)化檢測(cè)冷球蛋白血癥的分析系統(tǒng),其中關(guān)鍵組成部分為掃描檢測(cè)裝置。該掃描檢測(cè)裝置主要包含第一底座,其上設(shè)置有第一傳動(dòng)機(jī)構(gòu);另有承載座同樣安裝于第一底座之上,用于裝載反應(yīng)杯。值得一提的是,掃描檢測(cè)器與第一傳動(dòng)機(jī)構(gòu)傳動(dòng)相連,...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種汽車儀表盤模組的視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng),被測(cè)儀表盤模組包括大弧外輪廓面、小弧外輪廓面、左側(cè)輪廓面和右側(cè)輪廓面;扇弧形的被測(cè)儀表盤模組的背面設(shè)置有線束電性插接口;包括直線傳輸裝置;直線傳輸裝置的傳送盡頭的一側(cè)有通電式視覺(jué)檢測(cè)平臺(tái),通電式...
          • 本發(fā)明涉及一種系統(tǒng)及方法,尤其是一種提高I?V測(cè)試效率的系統(tǒng)及方法。按照本發(fā)明提供的技術(shù)方案,一種提高I?V測(cè)試效率的系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:I?V曲線測(cè)試設(shè)備,用于執(zhí)行I?V特性分析測(cè)試,包括設(shè)備主體以及與所述設(shè)備主體適配的探針臺(tái);測(cè)試輔助裝...
          • 本發(fā)明提出了一種適用于多個(gè)不同波段的天線的無(wú)延時(shí)線的自閉環(huán)幅相誤差修正方法,該方法利用寬帶信號(hào)的高分辨率特點(diǎn),僅需一根射頻線,即可通過(guò)信號(hào)處理的方式將系統(tǒng)內(nèi)的干擾信號(hào)和回波信號(hào)進(jìn)行區(qū)分,從而提取回波信號(hào)的幅相誤差信息。本發(fā)明將寬帶信號(hào)應(yīng)用于...
          • 本發(fā)明提供了一種投影型圖像顯示裝置,由具備有面發(fā)光光源的光源光學(xué)組件,兩塊LCOS面板,具備偏光分離器件的照明光學(xué)組件和投影鏡頭構(gòu)。一側(cè)的LCOS面板到投影鏡頭的光學(xué)距離與另一側(cè)的LCOS面板到投影鏡頭的光學(xué)距離相等。光源光學(xué)組件靠近面發(fā)光...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種eVTOL異構(gòu)計(jì)算控制系統(tǒng)、自動(dòng)飛行系統(tǒng)及快速集成方法,所述eVTOL異構(gòu)計(jì)算控制系統(tǒng)包括車載計(jì)算平臺(tái)和pixhawk飛控板,所述車載計(jì)算平臺(tái)包括車載計(jì)算平臺(tái)操作系統(tǒng)應(yīng)用層和多協(xié)議網(wǎng)關(guān)中間件,所述車載計(jì)算平臺(tái)操作系統(tǒng)應(yīng)用層通...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種測(cè)試控制器、方法、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品,用以達(dá)到提高測(cè)試的效率的效果。該測(cè)試控制器用于,獲取仿真器中的模擬環(huán)境信息,并將模擬環(huán)境信息與測(cè)試控制器的接收鏈路之間進(jìn)行適配處理,模擬環(huán)境信息包括模擬圖像、模擬定位信息和模擬測(cè)...
          • 一種基于輸出調(diào)節(jié)的異構(gòu)多智能體時(shí)變編隊(duì)跟蹤控制方法,首先,將異構(gòu)多智能體系統(tǒng)的時(shí)變編隊(duì)控制問(wèn)題轉(zhuǎn)化為多約束下的最優(yōu)協(xié)同輸出調(diào)節(jié)問(wèn)題;接著,考慮到只有部分跟隨者可以獲取動(dòng)態(tài)領(lǐng)航者信息,為每個(gè)跟隨者構(gòu)造一種基于相鄰信息的分布式軌跡生成器,漸近估...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于圖像識(shí)別的B超圖像和電腦圖像跨屏顯示管理方法,包括以下步驟:S1:將不同編碼格式的DICOM數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一像素矩陣;S2:基于預(yù)設(shè)特征模板庫(kù)進(jìn)行相似度比對(duì)進(jìn)行分類;S3:根據(jù)分類結(jié)果調(diào)用預(yù)設(shè)布局規(guī)則集...
          • 本發(fā)明涉及核聚變托卡馬克裝置等離子體控制技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種等離子體控制系統(tǒng)配置參數(shù)分發(fā)方法。其技術(shù)方案包括在實(shí)時(shí)節(jié)點(diǎn)部署輔助組件及算法組件的參數(shù)解析插件,輔助組件與算法組件通過(guò)共享內(nèi)存交互;在放電準(zhǔn)備階段輔助組件從主節(jié)點(diǎn)的配置參數(shù)管理組...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)溯源方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。其中,該方法包括:監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量,得到表示數(shù)據(jù)質(zhì)量為異常情況的待溯源數(shù)據(jù);通過(guò)預(yù)設(shè)知識(shí)圖譜對(duì)待溯源數(shù)據(jù)進(jìn)行多個(gè)預(yù)設(shè)維度的查詢,得到多個(gè)待分析對(duì)象;基于多個(gè)預(yù)設(shè)維度,確定每個(gè)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N項(xiàng)目交易平臺(tái)信息處理方法、設(shè)備及介質(zhì),涉及科技項(xiàng)目交易信息處理技術(shù)領(lǐng)域,接收交易信息檢索指令;將目標(biāo)科技項(xiàng)目交易主題與預(yù)定義的項(xiàng)目交易過(guò)程一覽表中的科技項(xiàng)目交易主題進(jìn)行匹配,得到科技項(xiàng)目交易數(shù)據(jù),在科技項(xiàng)目交易數(shù)據(jù)指示目標(biāo)科技...
          • 本發(fā)明提供了一種設(shè)備模型庫(kù)的智能管理系統(tǒng)、方法、設(shè)備及介質(zhì),屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。所述系統(tǒng)包括:設(shè)備模型庫(kù)構(gòu)建模塊,用于獲取設(shè)備模型多維度數(shù)據(jù),按四級(jí)分類結(jié)構(gòu)構(gòu)建行業(yè)信息樹(shù),整合多維度數(shù)據(jù)并構(gòu)建設(shè)備模型庫(kù);模型庫(kù)管理模塊,用于利用圖數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建...
          • 本發(fā)明涉及一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的主變負(fù)荷預(yù)測(cè)特征優(yōu)化方法,包括:通過(guò)收集歷史氣象數(shù)據(jù)、歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)及獲取未來(lái)預(yù)報(bào)信息;依據(jù)特征情況,定義狀態(tài)、動(dòng)作空間,設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù),狀態(tài)以二進(jìn)制向量呈現(xiàn)特征,動(dòng)作對(duì)應(yīng)特征操作,獎(jiǎng)勵(lì)根據(jù)模型預(yù)測(cè)的RMSE與最優(yōu)值...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)分析方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。其中,該方法包括:采集待分析對(duì)象的通訊特征數(shù)據(jù);使用預(yù)先訓(xùn)練的場(chǎng)景識(shí)別模型,在多個(gè)預(yù)設(shè)通訊場(chǎng)景中,確定通訊特征數(shù)據(jù)歸屬的目標(biāo)通訊場(chǎng)景,其中,每個(gè)預(yù)設(shè)通訊場(chǎng)景預(yù)先配置有對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)采...
          • 本發(fā)明屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域,具體地涉及一種雷達(dá)一維像小樣本模型訓(xùn)練方法。該方法包括:S1、數(shù)據(jù)增強(qiáng)模塊對(duì)小樣本進(jìn)行多倍擴(kuò)增并獲得多個(gè)擴(kuò)增一維像數(shù)據(jù),小樣本為多個(gè)雷達(dá)一維像數(shù)據(jù);S2、多源數(shù)據(jù)融合模塊對(duì)目標(biāo)像數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合并獲得融合數(shù)據(jù),目...
          • 本發(fā)明涉及一種基于多維度聚類算法的配網(wǎng)開(kāi)關(guān)健康自檢評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng),該方法包括:全方位采集配網(wǎng)開(kāi)關(guān)的多元數(shù)據(jù),構(gòu)建初始數(shù)據(jù)集;運(yùn)用多元數(shù)據(jù)處理技術(shù)對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,確定對(duì)開(kāi)關(guān)健康狀態(tài)具有指示作用的特征子集,生成處理后數(shù)據(jù)集;依據(jù)處理后數(shù)據(jù)...
          • 為解決傳統(tǒng)基于深度學(xué)習(xí)的智能診斷方法故障識(shí)別時(shí)間長(zhǎng)、故障識(shí)別準(zhǔn)確率低的問(wèn)題,本發(fā)明提出一種數(shù)控機(jī)床關(guān)鍵零部件故障的智能診斷方法,構(gòu)建了故障診斷模型,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理子模型、特征提取子模型和故障分類子模型;數(shù)據(jù)預(yù)處理子模型采用短時(shí)小波傅里葉變換...
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