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								      本申請涉及風(fēng)電機(jī)組技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種葉片變形評估方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，旨在解決現(xiàn)有葉片變形評估方法存在計(jì)算復(fù)雜、精度有限的問題。為此，本申請的葉片變形評估方法，包括：構(gòu)建考慮葉尖損失的氣彈模型，所述氣彈模型包括氣動模型和結(jié)構(gòu)模型；構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及風(fēng)電機(jī)組技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種葉片氣動效率評估方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，旨在解決柔性葉片氣動效率的評估問題。為此，本申請的葉片氣動效率評估方法，包括：采用預(yù)先構(gòu)建的氣彈模型和葉尖損失系數(shù)數(shù)據(jù)庫，確定最終形變狀態(tài)下的葉片形變量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于思維鏈的多模態(tài)協(xié)同數(shù)字人交互方法及相關(guān)設(shè)備，其中方法通過多模態(tài)感知模塊接收用戶輸入的語言、動作及文本信號，結(jié)合歷史對話場景生成思維鏈驅(qū)動的多模態(tài)思維鏈，所述思維鏈動態(tài)綁定語音、動作及表情的時(shí)序節(jié)點(diǎn)并定義其語義關(guān)聯(lián)；通過實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種評估用材林對二氧化碳消減貢獻(xiàn)的方法，涉及林業(yè)碳匯技術(shù)領(lǐng)域，包括樹種的歸一化處理、林木與土壤固碳量計(jì)算、碳足跡與土壤呼吸損失以及凈碳貢獻(xiàn)計(jì)算等步驟，基于歸一化建模與構(gòu)建動態(tài)參數(shù)庫，通過定義用材林的“生態(tài)端”(木材形成和土壤積碳...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于電能替代技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于鄉(xiāng)村電能替代技術(shù)的碳減排潛力預(yù)測方法及裝置，該方法包括：獲取鄉(xiāng)村的能源消費(fèi)存量數(shù)據(jù)和電能消耗變量數(shù)據(jù)；基于能源消費(fèi)存量數(shù)據(jù)，構(gòu)建鄉(xiāng)村的能源消費(fèi)量預(yù)測模型，并基于能源消費(fèi)量預(yù)測模型預(yù)測鄉(xiāng)村的能源消費(fèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種高差環(huán)境的風(fēng)電場升壓站選址方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及新能源技術(shù)領(lǐng)域，方法考慮了高差環(huán)境例如山地等對升壓站建設(shè)帶來的難度提升，以所有風(fēng)電機(jī)組最小覆蓋元的圓心開始入手，一步一步擴(kuò)大平整地塊的搜尋范圍，保證了升壓站在選址完成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及潛力評估技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種工業(yè)用戶多時(shí)間點(diǎn)可調(diào)節(jié)潛力量化評估方法及系統(tǒng)。本發(fā)明基于原始負(fù)荷曲線在每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的方差，設(shè)置每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的噪聲強(qiáng)度系數(shù)；基于原始負(fù)荷曲線在每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的方差、每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的噪聲強(qiáng)度系數(shù)和均值為0、方差為1的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種接觸網(wǎng)作業(yè)數(shù)字化檢測方法及評測系統(tǒng)，屬軌道交通接觸網(wǎng)智能運(yùn)維領(lǐng)域。該方法包括：采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，識別數(shù)據(jù)類型并進(jìn)行類型特定的智能處理與特征提取；結(jié)合預(yù)測模型評估未來狀態(tài)或風(fēng)險(xiǎn)；應(yīng)用自適應(yīng)評價(jià)引擎融合多源信息并動態(tài)調(diào)整策略生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種食品風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測方法，該方法包括：將待預(yù)測數(shù)據(jù)輸入食品風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測，得到第一風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測結(jié)果，食品風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型是根據(jù)樣品訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練得到；獲取歷史數(shù)據(jù)集，將第一風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測結(jié)果與歷史數(shù)據(jù)集進(jìn)行合并處理，得到新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及監(jiān)控視頻處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于圖像分割技術(shù)的監(jiān)控視頻幀識別方法，包括以下步驟：S1.獲取視頻文件：通過網(wǎng)絡(luò)下載過往監(jiān)控視頻，并將監(jiān)控視頻統(tǒng)一修改成同一個(gè)格式；S2.對視頻進(jìn)行優(yōu)化處理：選取監(jiān)控視頻，將監(jiān)控視頻輸入優(yōu)化軟件中進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于光照恒定轉(zhuǎn)換的前景提取方法及相關(guān)設(shè)備，其中方法包括：對于一個(gè)視頻序列，在進(jìn)行背景建模之前，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)其關(guān)于光照不變的一致性表示；對原圖和經(jīng)光照恒定轉(zhuǎn)換后的圖片進(jìn)行KNN背景建模；經(jīng)過KNN背景建模獲得前景與背景初步...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表面缺陷檢測方法，其旨在結(jié)合傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Transformer架構(gòu)優(yōu)勢，提升檢測性能并節(jié)省計(jì)算資源，其構(gòu)建表面缺陷訓(xùn)練集并搭建輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)由特征提取模塊、通道歸一化模塊、全局上下文模塊、上下文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于太陽成像載荷精確配準(zhǔn)的不規(guī)則太陽影像中心提取方法和系統(tǒng)，包括初步確定太陽影像中心的位置；確定太陽影像的網(wǎng)格線；確定每條網(wǎng)格線對應(yīng)的太陽影像邊界區(qū)域；提取網(wǎng)格線與太陽輪廓交點(diǎn)的像元坐標(biāo)；通過迭代運(yùn)算剔除野值，并解算出太陽影...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種軟陰影生成方法、相關(guān)裝置及存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取第一圖像的二值圖像，第一圖像包括三維模型的硬陰影，二值圖像實(shí)現(xiàn)硬陰影區(qū)和背景區(qū)的劃分；將背景區(qū)中每個(gè)背景像素到硬陰影區(qū)中前景像素的最短距離和預(yù)設(shè)軟陰影生長參數(shù)的商值，作為對應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于多尺度自編碼器的集裝箱卡車異常檢測方法，屬于集裝箱卡車異常檢測技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取集裝箱卡車上的集裝箱吊起過程中的圖像數(shù)據(jù)，圖像數(shù)據(jù)是通過安裝在龍門吊門腿上的采集設(shè)備采集得到的；將圖像數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練好的異常檢測模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于單線圖的配網(wǎng)線路異常點(diǎn)定位方法，所述定位方法具體為：篩選目標(biāo)配網(wǎng)線路的單線圖，并對篩選出的單線圖進(jìn)行圖像識別；對識別出的文字信息和圖元信息進(jìn)行相互校驗(yàn)和校正，確定單線圖中各節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)信息；根據(jù)目標(biāo)配網(wǎng)線路的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行異常點(diǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種循環(huán)水養(yǎng)殖池魚群生物量評估方法，先通過步驟S1和S2獲取聲吶對循環(huán)水養(yǎng)殖池每一圈旋轉(zhuǎn)掃描所對應(yīng)的聲吶圖像，并基于圖像識別提取到的每一幅聲吶圖像中每一條被識別養(yǎng)殖魚的空間三維坐標(biāo)，再通過步驟S3過濾被識別養(yǎng)殖魚坐標(biāo)點(diǎn)中因重復(fù)識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種追溯EML COC和EML TO測試數(shù)據(jù)的方法及系統(tǒng)，包括：S1，通過COC測試設(shè)備與圖像識別設(shè)備，得到COC測試數(shù)據(jù)與COC標(biāo)識信息；S2，通過高精度打標(biāo)設(shè)備在TO封裝底座的側(cè)面表面進(jìn)行二次旋轉(zhuǎn)打標(biāo)，得到TO標(biāo)識信息與二維...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及針對醫(yī)學(xué)量表的識別方法及識別設(shè)備，通過使用字符掃描識別，自動化處理評估量表，減少了醫(yī)生手工分析的步驟，提高了數(shù)據(jù)處理的速度和效率，增強(qiáng)了對患者隱私的保護(hù)。對評估量表進(jìn)行校驗(yàn)碼驗(yàn)證，提高對評估量表上用于辨認(rèn)評估量表有效性的校驗(yàn)碼的識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及鋰電池回收技術(shù)領(lǐng)域，公開一種鋰電池回收加工機(jī)床，包括防爆箱、機(jī)殼、刀具和沿X方向和Y方向移動設(shè)置的夾具機(jī)構(gòu)，刀具用于拆解置于夾具機(jī)構(gòu)上的鋰電池，機(jī)殼上連接有輸送橋，防爆箱的箱口位于輸送橋的一端下方；夾具機(jī)構(gòu)包括底板、設(shè)置在底板上的...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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