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          • 本發(fā)明涉及檢測(cè)設(shè)施領(lǐng)域,尤其涉及一種用于平底鍋鍋口檢測(cè)裝置,包括基座,所述基座的上端后部設(shè)置有升降臺(tái),所述升降臺(tái)的前端固定安裝有桿座,所述桿座的中部貫穿轉(zhuǎn)動(dòng)安裝有軸桿,所述軸桿的下端鑲嵌有伸出架,所述伸出架的端部貫穿彈性安裝有壓架,所述壓架...
          • 本發(fā)明屬于檢測(cè)裝置技術(shù)領(lǐng)域,且公開了一種公路修建用邊坡角度檢測(cè)裝置,包括檢測(cè)組件,所述檢測(cè)組件的一端鉸接有調(diào)節(jié)組件,所述調(diào)節(jié)組件的下端設(shè)置有移動(dòng)組件,所述檢測(cè)組件包括支撐板一,所述支撐板一的頂面固定安裝有第一調(diào)節(jié)單元,所述支撐板一頂面的中部...
          • 本申請(qǐng)公開了一種車輛及其內(nèi)后視鏡虛像點(diǎn)的確定方法和裝置、存儲(chǔ)介質(zhì),所述方法包括:基于內(nèi)后視鏡的位置和駕駛員的位置確定虛像點(diǎn),其中,虛像點(diǎn)為駕駛員眼睛在內(nèi)后視鏡中看到車輛后方視野的中心點(diǎn);在虛像點(diǎn)不處于車輛的縱向基準(zhǔn)面的情況下,對(duì)內(nèi)后視鏡的角...
          • 本發(fā)明公開了一種集成外墻板強(qiáng)度測(cè)試裝置,涉及集成外墻板強(qiáng)度測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域?,F(xiàn)有測(cè)試方法無(wú)法模擬多種支撐條件,導(dǎo)致測(cè)試結(jié)果與實(shí)際應(yīng)用脫節(jié),影響產(chǎn)品可靠性評(píng)估。本發(fā)明包括有支撐座、擴(kuò)展臺(tái)、立架、電機(jī)、絲桿、加載臂、壓力傳感器、加載盤和測(cè)試組件,支...
          • 本發(fā)明涉及分析檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于高效酶解定量尿液類固醇激素的檢測(cè)方法。本發(fā)明建立了一種高效β葡萄糖醛酸酶解離法聯(lián)合高效液相色譜串聯(lián)質(zhì)譜準(zhǔn)確定量尿液中35種類固醇激素的檢測(cè)方法。該方法可以顯著縮短臨床測(cè)定尿液類固醇激素所需的前處理...
          • 本發(fā)明公開了一種適用于真空環(huán)境的單光路雙視野P IV測(cè)量方法,涉及流體力學(xué)測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:激光發(fā)生器產(chǎn)生激光束,激光束經(jīng)真空艙外導(dǎo)光臂并通過(guò)預(yù)設(shè)的入射角穿過(guò)真空艙上的石英法蘭,通過(guò)真空艙內(nèi)的反光鏡反射后水平入射至真空艙內(nèi)導(dǎo)光臂,...
          • 本發(fā)明公開了真空羽流作用條件下模擬月塵的激揚(yáng)速度測(cè)量系統(tǒng)及方法,涉及航天工程技術(shù)領(lǐng)域,包括真空艙及推力器系統(tǒng)、圖像采集組件、同步控制采集系統(tǒng)、脈沖激光光路、高速射燈、模擬月面;本發(fā)明中,通過(guò)在同一實(shí)驗(yàn)中集成粒子圖像測(cè)速與粒子追蹤測(cè)速兩種光學(xué)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N獲取電池包的特征拐點(diǎn)的方法、BMS、電池包及用電設(shè)備,在對(duì)電池包進(jìn)行保養(yǎng)時(shí),BMS能夠根據(jù)當(dāng)前電池包的溫度確定對(duì)應(yīng)的目標(biāo)電流倍率,并控制充電設(shè)備以目標(biāo)電流倍率為電池包充電,從而根據(jù)電池包在充電過(guò)程中的電壓變化數(shù)據(jù)確定電池包的特...
          • 本申請(qǐng)涉及一種機(jī)器人硬件在環(huán)仿真方法及系統(tǒng),其中,方法包括:控制預(yù)設(shè)的機(jī)器人控制器在預(yù)設(shè)的真機(jī)中運(yùn)行,并通過(guò)預(yù)設(shè)的DDS數(shù)據(jù)通道獲取真機(jī)對(duì)應(yīng)的相機(jī)數(shù)據(jù)、IMU數(shù)據(jù)和全身關(guān)節(jié)數(shù)據(jù);通過(guò)機(jī)器人控制器將相機(jī)數(shù)據(jù)、IMU數(shù)據(jù)和全身關(guān)節(jié)數(shù)據(jù)輸入至預(yù)設(shè)...
          • 本發(fā)明專利申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N無(wú)人機(jī)的跌落檢測(cè)保護(hù)方法和系統(tǒng),包括:采集無(wú)人機(jī)當(dāng)前位置的地形表面材質(zhì)和動(dòng)態(tài)障礙物參數(shù),生成環(huán)境感知數(shù)據(jù)包;根據(jù)環(huán)境感知數(shù)據(jù)包,采用拓?fù)滏溌奉A(yù)測(cè)算法,生成無(wú)人機(jī)運(yùn)行路徑的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù);當(dāng)無(wú)人機(jī)跌落時(shí),基于風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù),判定無(wú)...
          • 本發(fā)明提供了一種手術(shù)室激光設(shè)備的安全用電控制系統(tǒng),涉及用電分析技術(shù)領(lǐng)域,該系統(tǒng)包括:用電監(jiān)測(cè)模塊和電力分析模塊;用電監(jiān)測(cè)模塊用于對(duì)手術(shù)室中各待監(jiān)測(cè)設(shè)備的用電數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè);電力分析模塊用于接收實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的各所述待監(jiān)測(cè)設(shè)備的用電數(shù)據(jù),并對(duì)所述...
          • 本公開提供了一種基于相容方程的模型降維方法以及運(yùn)動(dòng)控制方法。該降維方法針對(duì)多智能體協(xié)同運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)構(gòu)造有向圖;采用聚類算法將有向圖中的節(jié)點(diǎn)分類為n個(gè)具有相似特征的節(jié)點(diǎn)組;利用約簡(jiǎn)向量構(gòu)建相容方程并解耦;求解解耦相容方程中的約簡(jiǎn)向量和其他未知...
          • 本發(fā)明公開了一種加密空間數(shù)據(jù)查詢方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)、計(jì)算機(jī)設(shè)備,涉及數(shù)據(jù)安全技術(shù)領(lǐng)域,主要在于解決現(xiàn)有方案在實(shí)現(xiàn)隱藏訪問(wèn)模式時(shí)依賴于雙服務(wù)器模型,且在范圍比較時(shí)計(jì)算開銷大的問(wèn)題,包括存儲(chǔ)至少一個(gè)數(shù)據(jù)擁有者的空間數(shù)據(jù)的加密R樹結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)及索引...
          • 本發(fā)明提供一種基于大模型智能體設(shè)計(jì)與搜索的任務(wù)處理方法和裝置,涉及大模型技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:構(gòu)建目標(biāo)智能體的模塊化設(shè)計(jì)空間,各模塊通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化輸入輸出接口接入設(shè)計(jì)空間;目標(biāo)智能體用于執(zhí)行網(wǎng)店商品購(gòu)買任務(wù);基于現(xiàn)有智能體的模塊代碼以及性能數(shù)據(jù)...
          • 本申請(qǐng)公開了一種基于可解釋權(quán)重的聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法、服務(wù)器、客戶端和系統(tǒng),該方法包括:將當(dāng)前的全局模型發(fā)送至多個(gè)客戶端;接收多個(gè)客戶端發(fā)送的多個(gè)本地模型參數(shù),本地模型參數(shù)為客戶端基于本地?cái)?shù)據(jù)對(duì)全局模型進(jìn)行訓(xùn)練得到的更新參數(shù);基于全局模型和多個(gè)本地...
          • 本發(fā)明提供一種基于大語(yǔ)言模型的意圖感知移動(dòng)行為預(yù)測(cè)方法和裝置,包括:獲取用戶的身份信息、歷史移動(dòng)數(shù)據(jù)、當(dāng)前地點(diǎn)、地點(diǎn)類別及下一次移動(dòng)的時(shí)間;將用戶的身份信息和歷史移動(dòng)數(shù)據(jù)輸入微調(diào)后的低參數(shù)量大語(yǔ)言模型,標(biāo)注每次移動(dòng)的意圖標(biāo)簽,并推斷用戶家位...
          • 本發(fā)明涉及一種基于擴(kuò)散模型的醫(yī)學(xué)體數(shù)據(jù)跨模態(tài)轉(zhuǎn)換方法,構(gòu)建改進(jìn)的擴(kuò)散模型,對(duì)原始MRI體數(shù)據(jù)進(jìn)行正向加噪,以CT體數(shù)據(jù)作為條件與加噪后的MRI體數(shù)據(jù)一并輸入改進(jìn)的擴(kuò)散模型中,對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練;以訓(xùn)練后的擴(kuò)散模型的反向去噪過(guò)程將CT體數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成...
          • 本發(fā)明公開的一種基于多尺度跨光譜特征交互的偽裝目標(biāo)分割方法,屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)方法為:1、構(gòu)建偽裝目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò);2、對(duì)特征提取的網(wǎng)絡(luò),獲得可見光與紅外雙模特征。3、對(duì)可見光圖像特征與紅外圖像特征進(jìn)行多層特征融合;進(jìn)而實(shí)現(xiàn)雙模...
          • 本發(fā)明公開的一種基于掩碼矩陣的目標(biāo)識(shí)別方法和系統(tǒng),屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域,應(yīng)用于監(jiān)控固定場(chǎng)景的可見光圖像方面。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)方法為:1、利用網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行探測(cè),獲取目標(biāo)區(qū)域的目標(biāo)圖像;2、利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層對(duì)目標(biāo)圖像提取語(yǔ)義特征;3...
          • 本發(fā)明公開的基于邊緣約束單圖生成模型的不平衡數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法,屬于人工智能生成技術(shù)與遙感交叉技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)方法為:1:對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行光學(xué)探測(cè),獲取圖像數(shù)據(jù)集;2、利用單圖去噪擴(kuò)散模型對(duì)少數(shù)類目標(biāo)數(shù)據(jù)X進(jìn)行訓(xùn)練生成多樣化目標(biāo)數(shù)據(jù);3、利用全...
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