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          • 本申請涉及一種畸變矯正數(shù)據(jù)處理方法、手動畸變矯正方法及抬頭顯示器。其中,畸變矯正數(shù)據(jù)處理方法包括:獲取原始畸變參數(shù)表和各類型手動矯正操作值;基于原始畸變參數(shù)表解析出N個參考點的原始偏移坐標;基于N個參考點的原始偏移坐標和各非旋轉(zhuǎn)類型操作值,...
          • 本發(fā)明涉及財務(wù)管理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)管理的財務(wù)數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟:獲取財務(wù)交易數(shù)據(jù)集;基于財務(wù)交易數(shù)據(jù)集提取交易特征信息;根據(jù)交易特征信息建立基礎(chǔ)特征索引庫;基于基礎(chǔ)特征索引庫分析發(fā)票號連續(xù)性;根據(jù)發(fā)票號連...
          • 本發(fā)明公開了一種基于一鍵報修的電力系統(tǒng)工單生成方法及裝置,所述方法包括:接收一鍵報修終端發(fā)送的報修消息,確定報修消息的發(fā)起地址;根據(jù)所述發(fā)起地址,判斷是否在已上報計劃停電/故障停電信息的區(qū)域范圍內(nèi):若是,向該報修終端反饋其所在區(qū)域正在檢修/...
          • 本申請涉及風力發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域,具體提供一種風電機組全尾流的速度損失評估方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),旨在解決現(xiàn)有方法對近尾流的計算結(jié)果不準確的技術(shù)問題。為此目的,本申請的風電機組全尾流的速度損失評估方法包括:獲取來流風速和風向;基于來流風速和風向確...
          • 本發(fā)明提供具身仿真模型的訓(xùn)練方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及模型訓(xùn)練技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:獲取第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)和第二訓(xùn)練數(shù)據(jù),所述第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)是在真實環(huán)境中采集并經(jīng)過時空同步處理的多模態(tài)數(shù)據(jù),所述第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)是通過數(shù)字孿生模型生成的仿真數(shù)...
          • 本申請涉及一種車輛的動力總成位置的設(shè)計方法、裝置、車輛及存儲介質(zhì),其中,方法包括:可以獲取車輛在不同的行駛工況下車輪側(cè)變化值及動力總成側(cè)變化值,以得到等速驅(qū)動軸不同工況下或組合工況下固定端及移動端工作夾角,將彈性體在不同工況下位移計算到對驅(qū)...
          • 本申請實施例提供一種漏洞評級方法和計算設(shè)備,該方法包括:獲取待檢測漏洞信息;通過多個不同類型的模型分別對待檢測漏洞信息進行檢測處理,得到多個檢測結(jié)果,多個不同類型的模型中至少包括基于機器學習算法的第一模型,檢測結(jié)果用于指示待檢測漏洞信息的風...
          • 本發(fā)明公開了一種繼電保護設(shè)備的運行風險評估方法、裝置及介質(zhì)。其中,方法包括:從繼電保護的物理量中提取指標,構(gòu)建繼電保護異常診斷的指標集合;根據(jù)指標集合建立各個繼電保護異常辨識狀態(tài)量與繼電保護不正確動作間的因果邏輯關(guān)聯(lián),構(gòu)建保護不正確動作風險...
          • 本發(fā)明涉及風電功率預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域。提供一種風電功率預(yù)測方法及系統(tǒng)。步驟如下:獲取目標風電場的多維度氣象時序數(shù)據(jù)、三維高程數(shù)據(jù)和機組運行數(shù)據(jù);構(gòu)建時空特征融合網(wǎng)絡(luò),提取時序動態(tài)特征,加權(quán)融合空間關(guān)聯(lián)特征和時序動態(tài)特征,得到融合特征向量;建立混合...
          • 本發(fā)明涉及建筑測量技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種建筑物的健康狀況預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:獲取建筑物健康狀況預(yù)測模型;采集目標建筑物的各個時間節(jié)點的健康參數(shù),包括裂縫、沉降以及傾斜;基于各個時間節(jié)點的健康參數(shù),確定相鄰時間節(jié)點之間的健...
          • 本發(fā)明涉及地質(zhì)開采技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于遙感長時序的植被擾動動態(tài)檢測系統(tǒng)及方法,包括以下步驟:將地表沉陷數(shù)學模型輸出的礦區(qū)地表沉陷數(shù)據(jù),礦區(qū)干旱指數(shù),以及礦區(qū)氣象數(shù)據(jù)作為植被擾動特征,利用機器學習模型建立地表沉陷對植被生物量的統(tǒng)計關(guān)系模...
          • 本發(fā)明提供了一種日志智能歸檔與查詢方法及系統(tǒng),利用預(yù)訓(xùn)練的模型動態(tài)預(yù)測日志生成趨勢,根據(jù)預(yù)測的日志生成趨勢,自適應(yīng)調(diào)整歸檔觸發(fā)條件;根據(jù)日志數(shù)據(jù)的周期,選擇存儲區(qū)域,根據(jù)日志數(shù)據(jù)的內(nèi)容類型,選擇適配的壓縮算法,并在壓縮過程中生成可檢索的輕量...
          • 本發(fā)明提供了一種軟件自動測試方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及設(shè)備,獲取目標代碼,提取相關(guān)信息和測試需求,利用訓(xùn)練后的大模型根據(jù)目標代碼和測試需求,生成測試用例;響應(yīng)于代碼變更信息,評估代碼變更對測試用例的影響范圍,進行靜態(tài)分析,確定代碼結(jié)構(gòu)的變化,進...
          • 本發(fā)明涉及導(dǎo)航控制領(lǐng)域,具體為一種應(yīng)用于高爾夫球包車的導(dǎo)航避障智能控制系統(tǒng)及方法,包括:攝像平臺模塊、障礙識別模塊、通行規(guī)劃模塊、姿態(tài)定位模塊和速度控制模塊,攝像平臺模塊用于安裝雙眼攝像頭,障礙識別模塊用于識別遮擋物并判斷遮擋物類型,通行規(guī)...
          • 本申請?zhí)峁┮环N頁巖孔隙流體類型及孔隙度的確定方法、設(shè)備及介質(zhì)。該方法通過獲取頁巖在目標層段的核磁共振測井數(shù)據(jù),并對其進行T2譜組分剝離處理,得到對應(yīng)的多個核磁共振測井T2子譜,根據(jù)不同黏土礦物含量...
          • 本發(fā)明涉及蓄電池充放電試驗技術(shù)領(lǐng)域,具體指一種蓄電池自動充放電試驗系統(tǒng)及方法,包括:當蓄電池組處于浮充狀態(tài),且放電階段參數(shù)和充電階段參數(shù)接收后;利用集中控制器中的控制模塊,控制連接在充電裝置與蓄電池組之間的充電開關(guān)斷開,控制連接在放電裝置與...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N電力電子器件狀態(tài)評估方法和裝置,基于電子電子器件溫度的幅值和相位實現(xiàn)電子電子器件狀態(tài)的評估,評估過程比較精細,能提高評估的準確度和精度。本申請可以采用深度學習法對電信號和溫度信號進行去噪和擬合,提高了第一數(shù)字信號和第二數(shù)字信...
          • 本發(fā)明涉及一種電力遠動系統(tǒng)的故障檢測方法,屬于電力系統(tǒng)生產(chǎn)方法技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的技術(shù)方案是:構(gòu)建基于機器學習算法的故障檢測模型,在電力遠動系統(tǒng)關(guān)鍵部位部署傳感器與數(shù)據(jù)采集設(shè)備,對系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)的實時采集;采集后的數(shù)據(jù)依次執(zhí)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、故障特...
          • 本申請涉及一種極片檢測方法、設(shè)備及烘干系統(tǒng),涉及電池制造技術(shù)領(lǐng)域,該極片檢測方法包括驅(qū)使正極板和負極板分別抵壓極片相對的兩側(cè),以構(gòu)成電容結(jié)構(gòu);獲取電容結(jié)構(gòu)的第一電容值;對極片加熱至預(yù)設(shè)溫度;獲取電容結(jié)構(gòu)的第二電容值;若第一電容值與第二電容值...
          • 本發(fā)明提出的一種集成電路芯片檢測工裝,屬于集成電路芯片制造技術(shù)領(lǐng)域。該工裝包括輸送帶、托盤、傳動帶、按壓板、調(diào)整板、上料臺、正位板和上料帶。托盤置于輸送帶上,用于盛裝芯片;傳動帶于輸送帶兩側(cè)上方轉(zhuǎn)動設(shè)有兩組;按壓板于傳動帶上間隔設(shè)置;調(diào)整板...
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