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								      本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的萬(wàn)古霉素清除率預(yù)測(cè)方法及裝置，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取待評(píng)估用戶(hù)的目標(biāo)維度的多維特征信息，多維特征信息的數(shù)據(jù)源包括人體體征信息、當(dāng)前住院及手術(shù)信息、當(dāng)前血液生化檢驗(yàn)信息中的至少一種；目標(biāo)維度是以萬(wàn)古霉素清除...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及智能內(nèi)科患者監(jiān)護(hù)與健康數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，包括：生理參數(shù)監(jiān)控模塊：實(shí)時(shí)監(jiān)控內(nèi)科患者的生理參數(shù)；生理數(shù)據(jù)交叉分析模塊：接收來(lái)自生理參數(shù)動(dòng)態(tài)監(jiān)控模塊的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，構(gòu)建疾病特異性模型，針對(duì)不同內(nèi)科疾病建立數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)的無(wú)人機(jī)航拍圖三維巡檢電力線(xiàn)智能提取方法，首先通過(guò)人工干預(yù)在圖像上繪制采樣區(qū)域，采用LSD直線(xiàn)段檢測(cè)算法作為電力線(xiàn)提取的基礎(chǔ)算法，并根據(jù)電力線(xiàn)自身梯度對(duì)稱(chēng)性特征，結(jié)合直線(xiàn)法，建立適合無(wú)人機(jī)巡檢圖像電力線(xiàn)提取的方法；然后基于航拍圖像電力...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)的無(wú)人機(jī)擺掃大視場(chǎng)紅外掃描儀智能空三方法，首先計(jì)算得到掃描儀的相機(jī)安裝誤差和POS系統(tǒng)安裝誤差參數(shù)，建立大視場(chǎng)紅外掃描儀的成像模型，在此基礎(chǔ)上，基于掃描儀的成像模型及誤差來(lái)源、擺掃條帶內(nèi)部誤差規(guī)律，建立自適應(yīng)的定向片內(nèi)插模型；然后，通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)的投影面測(cè)量拼接多視點(diǎn)全景圖三維重建方法，通過(guò)平行拼接獲得無(wú)縫的多視點(diǎn)全景圖像二維重現(xiàn)形式，二維平行拼接生成的多視點(diǎn)全景圖像為一幅長(zhǎng)廊形二維圖像，完整涵蓋街道兩側(cè)景物信息，支持用戶(hù)對(duì)景觀(guān)的連續(xù)瀏覽，并具有低數(shù)據(jù)量，簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及方...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)的人眼局部視覺(jué)敏感性差異圖像質(zhì)量評(píng)估方法，對(duì)參照?qǐng)D像和畸變圖像進(jìn)行衰減波異變并引入高頻方位差異量，考量準(zhǔn)確度和計(jì)算復(fù)雜度兩方面的平衡，分別對(duì)參照?qǐng)D像和畸變圖像進(jìn)行四級(jí)衰減波異變。一是突出基底元和差異量的重要性；二是計(jì)算高頻分量的BEA...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及機(jī)械設(shè)備健康管理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的火電廠(chǎng)旋轉(zhuǎn)機(jī)械健康管理方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1：用于同步采集振動(dòng)聲發(fā)射信號(hào)、潤(rùn)滑油介電常數(shù)和金屬表面微應(yīng)變場(chǎng)數(shù)據(jù)；S2：計(jì)算軸承合金晶界腐蝕速率，同時(shí)通過(guò)微應(yīng)變場(chǎng)數(shù)據(jù)反演材料...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)的城市地震災(zāi)情風(fēng)險(xiǎn)度及損失大數(shù)據(jù)評(píng)估平臺(tái)，從地震致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、承災(zāi)體易損性以及城市地震災(zāi)情響應(yīng)能力三個(gè)方面進(jìn)行建模,采用基于多指標(biāo)決策的大數(shù)據(jù)分析方法對(duì)地震多發(fā)城市的地震風(fēng)險(xiǎn)度進(jìn)行評(píng)估，融入GIS技術(shù)與基于歷史大數(shù)據(jù)的震害損失矩陣評(píng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供一種基于地基云圖的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)方法及相關(guān)設(shè)備。該方法包括：獲取地基云圖和歷史光伏發(fā)電功率數(shù)據(jù)；對(duì)所述地基云圖進(jìn)行預(yù)處理得到中間云圖；對(duì)所述中間云圖和所述歷史光伏發(fā)電功率數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序特征提取，得到云圖時(shí)序特征和歷史發(fā)電功率時(shí)序特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種面向圖像去噪任務(wù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器設(shè)計(jì)及網(wǎng)絡(luò)輕量化方法，屬于圖像處理與深度學(xué)習(xí)硬件加速技術(shù)領(lǐng)域。針對(duì)傳統(tǒng)CNN模型計(jì)算復(fù)雜度高、參數(shù)量大、難以在移動(dòng)端實(shí)時(shí)處理的問(wèn)題，本發(fā)明提出了一種基于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流架構(gòu)的硬件加速器設(shè)計(jì)，包括三...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明具體涉及一種基于位串行乘法器的列暫存數(shù)據(jù)陣列，充分復(fù)用了從內(nèi)存中讀取的權(quán)重值，一定程度上減少了對(duì)外部存儲(chǔ)器的訪(fǎng)問(wèn)，屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件加速技術(shù)領(lǐng)域。在人工智能芯片領(lǐng)域中，卷積運(yùn)算占據(jù)整個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的計(jì)算量的百分之九十以上，本發(fā)明為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明具體涉及了一種基于位串行乘法器的LeNet?5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器。本發(fā)明基于位串行乘法器實(shí)現(xiàn)了一種基于權(quán)重固定數(shù)據(jù)流的PE陣列結(jié)構(gòu)。基于位串行乘法器和列暫存數(shù)據(jù)流PE陣列，提出了一種基于位串行乘法器的LeNet?5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的硬件加速器...
								
            
							
            
							
						
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								      一種板卡自檢測(cè)SiP芯片。本發(fā)明具體涉及一種能夠?qū)崿F(xiàn)板卡電壓電流自檢測(cè)的小型SiP芯片電路，可以根據(jù)實(shí)際應(yīng)用靈活擴(kuò)展I/O口功能配置，屬于系統(tǒng)級(jí)封裝領(lǐng)域。本發(fā)明所提出并實(shí)現(xiàn)的板卡電壓電流自檢測(cè)小型SiP芯片可以實(shí)現(xiàn)電路板或者芯片的電壓、電流...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了用于教學(xué)以及智能電網(wǎng)研究測(cè)試的實(shí)現(xiàn)方法，包括以下步驟：S1：開(kāi)啟GridTeractions實(shí)驗(yàn)室系統(tǒng)，選擇實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目；S2：采用客戶(hù)端/服務(wù)器結(jié)構(gòu)搭建仿真平臺(tái)基礎(chǔ)架構(gòu)，同時(shí)集成OpenDSS和DSSim?PC作為電氣仿真接口。本...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N基于汽車(chē)剛度分析的有限元節(jié)點(diǎn)生成方法、裝置以及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，有限元節(jié)點(diǎn)生成方法包括：獲取配置文件；根據(jù)所述配置文件中的剛度分析需求生成剛度分析項(xiàng)清單；從所述剛度分析項(xiàng)清單中選取一項(xiàng)或者多項(xiàng)剛度分析項(xiàng)生成對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)集清單；從配...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種外轉(zhuǎn)子永磁同步電機(jī)槽中繞組等效建模建立方法包括以下步驟：S1：獲取外轉(zhuǎn)子永磁同步電機(jī)的繞組參數(shù)；S2：將單根繞組存在的銅、空氣、絕緣和漆包線(xiàn)進(jìn)行等效處理；S3：計(jì)算單根等效導(dǎo)熱系數(shù)；S4：根據(jù)S2單根繞組進(jìn)行堆疊并計(jì)算整個(gè)槽體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種適用于低溫鉆井作業(yè)的廢棄物容積計(jì)算方法，包括：通過(guò)多種傳感器采集鉆井過(guò)程中的井徑、初始井眼擴(kuò)大率、井深、鉆井液流變性參數(shù)、濾失量、潤(rùn)滑性、鉆井液類(lèi)型、鉆井液密度、固相清除率、巖屑密度、基液滯留率和實(shí)時(shí)環(huán)境溫度；針對(duì)極地氣溫影響...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)的建筑物人群疏散應(yīng)急線(xiàn)路圖智能實(shí)時(shí)生成方法，首先通過(guò)建筑物應(yīng)急疏散模型時(shí)空軌跡建模法，對(duì)建筑空間人員自適應(yīng)疏散時(shí)空軌跡建模，然后通過(guò)基于時(shí)空相似度和結(jié)構(gòu)相似度的聚類(lèi)方法對(duì)疏散軌跡進(jìn)行計(jì)算分析，根據(jù)兩者融合的方法對(duì)疏散軌跡進(jìn)行聚類(lèi)，基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于特征相關(guān)性分析與深度學(xué)習(xí)的新特征生成方法及裝置，其方法包括：收集包含多個(gè)特征的樣本數(shù)據(jù)集，并通過(guò)對(duì)所述多個(gè)特征進(jìn)行相關(guān)性分析，得到相關(guān)性弱的特征組樣本數(shù)據(jù)；通過(guò)對(duì)所述特征組樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行多種聚合處理，得到多個(gè)組合特征樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AM?BiTCNs的風(fēng)電機(jī)組剩余使用壽命預(yù)測(cè)方法。該方法為了更好地根據(jù)風(fēng)電機(jī)組軸承的振動(dòng)信號(hào)特性，提取數(shù)據(jù)特征，使用雙向連接LSTM的思想，對(duì)TCN網(wǎng)絡(luò)升級(jí)，組合成BiTCN，這樣可以同時(shí)考慮正向和反向信息，在預(yù)測(cè)未來(lái)狀...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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