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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于疲勞損傷最小化的風(fēng)機(jī)功率調(diào)度優(yōu)化方法，針對(duì)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)中大型風(fēng)電機(jī)組核心部件疲勞損傷加劇的問(wèn)題。本方法采用一種有功功率最優(yōu)分配模型，該模型以主軸和塔架疲勞損傷最小化為目標(biāo)函數(shù)，綜合考慮功率平衡約束、單機(jī)功率上限及分配誤差容忍...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種抑制DAC非線性的方法及DDS系統(tǒng)，通過(guò)生成單路LFSR噪聲并進(jìn)行濾波整形產(chǎn)生DAC非線性抑制波形，有效抑制了DAC的非線性；從而對(duì)DDS波形進(jìn)行矯正和優(yōu)化得到與DAC的非線性特性匹配的DDS信號(hào)，獲得超低雜散的DDS信號(hào)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于智能反射面的車地轉(zhuǎn)儲(chǔ)波束跟蹤方法，屬于車地轉(zhuǎn)儲(chǔ)無(wú)線通信技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)將靠近車站的第一原始列車信號(hào)進(jìn)行波束成形處理并通過(guò)第一無(wú)線信道直接發(fā)送到車站，而距離車站較遠(yuǎn)的第二原始列車信號(hào)先通過(guò)波束成形處理發(fā)送到智能反射面，在智能反射...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種跨介質(zhì)無(wú)人機(jī)系統(tǒng)及其自適應(yīng)控制方法，屬于無(wú)人機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中跨介質(zhì)通信易中斷、推進(jìn)效率低及動(dòng)態(tài)控制不穩(wěn)的問(wèn)題，提出模塊化機(jī)身整合分體式推進(jìn)系統(tǒng)、駐極體機(jī)械天線和智能控制單元。系統(tǒng)通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)諧天線諧振頻率保障通信連續(xù)性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種面向雙流量的多分段BTSFormer智能識(shí)別方法，屬于網(wǎng)絡(luò)安全與流量識(shí)別領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)固定窗口將包長(zhǎng)度序列劃分為通信階段子段，分別進(jìn)行段內(nèi)時(shí)序建模與段間全局語(yǔ)義建模。段內(nèi)采用嵌入層與多層Bi?GRU提取上下文特征，段間引入...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供一種基于IAST技術(shù)的Web AP I資產(chǎn)自動(dòng)挖掘系統(tǒng)及方法，所述系統(tǒng)包括：流量代理模塊，用于通過(guò)流量旁路代理捕獲Web客戶端與服務(wù)器之間的原始流量數(shù)據(jù)；流量清洗模塊，用于清洗和過(guò)濾所述原始流量數(shù)據(jù)，篩選出與Web AP I請(qǐng)求相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及發(fā)電系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全管控領(lǐng)域，提供一種自主型發(fā)電系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全智能管控方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取發(fā)電系統(tǒng)的全域流量數(shù)據(jù)；對(duì)管理信息區(qū)的流量數(shù)據(jù)的時(shí)序特征和關(guān)聯(lián)特征進(jìn)行寬泛性檢測(cè)，識(shí)別異常攻擊類型并形成告警；根據(jù)異常攻擊類型生成中風(fēng)險(xiǎn)防護(hù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明特別涉及一種網(wǎng)管系統(tǒng)中PTN傳輸網(wǎng)元級(jí)別信息自動(dòng)修正方法。該網(wǎng)管系統(tǒng)中PTN傳輸網(wǎng)元級(jí)別信息自動(dòng)修正方法，按照篩選規(guī)則自動(dòng)篩選存在級(jí)別問(wèn)題的網(wǎng)元；計(jì)算每個(gè)網(wǎng)元的綜合帶寬，并根據(jù)網(wǎng)元的綜合帶寬對(duì)網(wǎng)元進(jìn)行初步分類；基于初步分類結(jié)果，對(duì)篩選...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種升級(jí)時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)方法、裝置、介質(zhì)和設(shè)備，通過(guò)先獲取多個(gè)預(yù)設(shè)類型的影響因子，再將這多個(gè)預(yù)設(shè)類型的影響因子輸入收斂的升級(jí)時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型，根據(jù)該升級(jí)時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型的輸出及基準(zhǔn)預(yù)測(cè)時(shí)長(zhǎng)確定待預(yù)測(cè)樣本的預(yù)測(cè)時(shí)長(zhǎng)，由于該升級(jí)時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型是通過(guò)逐...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉計(jì)算機(jī)系統(tǒng)測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種網(wǎng)卡測(cè)試方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)。網(wǎng)卡測(cè)試方法包括，第一設(shè)備以動(dòng)態(tài)速率向第二設(shè)備發(fā)送測(cè)試數(shù)據(jù)，通過(guò)第二設(shè)備發(fā)送的測(cè)試數(shù)據(jù)，獲取動(dòng)態(tài)速率下的傳輸質(zhì)量數(shù)據(jù)，其中，動(dòng)態(tài)速率包括一階速率以及二階速率；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工業(yè)控制領(lǐng)域，提供一種基于指紋識(shí)別的工控系統(tǒng)資產(chǎn)庫(kù)構(gòu)建方法及系統(tǒng)，方法包括：采集工控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中的通信數(shù)據(jù)包，解析得到JSON對(duì)象；根據(jù)IP地址劃分并提取時(shí)序特征向量，利用隨機(jī)森林模型對(duì)時(shí)序特征向量進(jìn)行分類和特征評(píng)估，生成設(shè)設(shè)備指紋...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及電力設(shè)備監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種輸電線路全方位監(jiān)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，在輸電線路上按照預(yù)設(shè)間距分布式部署多個(gè)監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)；所述監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)包括定位單元、加速度計(jì)和風(fēng)速監(jiān)測(cè)單元，通過(guò)對(duì)所述監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)采集的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)線路弧垂...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及通信技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種多類型計(jì)量?jī)x表協(xié)議解析方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：依據(jù)預(yù)先建立的監(jiān)控對(duì)象與計(jì)量?jī)x表類型對(duì)應(yīng)關(guān)系，確定目標(biāo)監(jiān)控對(duì)象對(duì)應(yīng)的計(jì)量?jī)x表類型，選定為目標(biāo)計(jì)量?jī)x表。接著，收集目標(biāo)計(jì)量?jī)x表的身份信息，利用此信息從...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于智能激光攝像頭空中多維屏幕成像電腦手機(jī)一體機(jī)，涉及多維屏幕成像電腦手機(jī)一體機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，包括激光投影模塊、環(huán)境監(jiān)測(cè)模塊、動(dòng)態(tài)校正模塊、手勢(shì)識(shí)別模塊、用戶交互反饋模塊以及圖像重建優(yōu)化模塊；所述激光投影模塊，用于采用高頻率激光調(diào)制...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于頻率感知的特征提取和熵模型構(gòu)建的屏幕內(nèi)容圖像壓縮方法及系統(tǒng)；包括：分析變換分頻：輸入原始屏幕內(nèi)容圖像，得到多頻潛在特征；頻率感知熵模型與量化：輸入多頻潛在特征，得到量化后的多頻潛在特征，進(jìn)行熵編碼和熵解碼；超先驗(yàn)分析變換分...
								
            
							
            
							
						
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								      一種用于fgOTN系統(tǒng)的帶寬調(diào)整方法及裝置。其中，低階細(xì)粒度業(yè)務(wù)速率調(diào)整采用瞬時(shí)調(diào)整方式，結(jié)合緩存容量調(diào)整技術(shù)來(lái)吸收細(xì)粒度業(yè)務(wù)速率瞬時(shí)調(diào)整帶來(lái)的線路抖動(dòng)和沖擊，保證了帶寬調(diào)整過(guò)程中業(yè)務(wù)平穩(wěn)過(guò)渡；同時(shí)以req的計(jì)數(shù)值作為判斷是否進(jìn)行高階業(yè)務(wù)時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及跨介質(zhì)通信技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種基于壓電效應(yīng)的跨介質(zhì)通信方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，系統(tǒng)包括：壓電機(jī)械天線用于通過(guò)機(jī)械振動(dòng)產(chǎn)生超聲波并進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為電磁輻射，實(shí)現(xiàn)跨介質(zhì)通信；匹配網(wǎng)絡(luò)連接壓電機(jī)械天線和超高壓驅(qū)動(dòng)器，用于優(yōu)化驅(qū)動(dòng)電路與壓電機(jī)械...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種對(duì)講機(jī)的任務(wù)派發(fā)方法、系統(tǒng)及相關(guān)設(shè)備，方法包括提供主機(jī)對(duì)講機(jī)、若干的子對(duì)講機(jī)以及PC端設(shè)備；將所述主機(jī)對(duì)講機(jī)和若干的所述子對(duì)講機(jī)進(jìn)行組網(wǎng)；在所述PC端設(shè)備中安裝工單系統(tǒng)程序，并將所述主機(jī)對(duì)講機(jī)連接所述PC端設(shè)備；在所述PC端...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于低空技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于邊緣計(jì)算的低空目標(biāo)數(shù)據(jù)管理融合系統(tǒng)，包括邊緣數(shù)據(jù)采集模塊、實(shí)時(shí)預(yù)處理模塊、多源數(shù)據(jù)融合模塊、動(dòng)態(tài)資源調(diào)度模塊、智能決策支持模塊、安全防護(hù)模塊和遠(yuǎn)程監(jiān)控模塊。本發(fā)明，實(shí)現(xiàn)了對(duì)低空目標(biāo)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的全面采集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于超寬帶定位技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超寬帶定位方法及設(shè)備。本發(fā)明定位方法包括獲取超寬帶的信道沖激響應(yīng)（CIR）信息數(shù)據(jù)，使用預(yù)先訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)其中非視距（NLOS）的信號(hào)進(jìn)行識(shí)別與剔除，對(duì)剩下的有效信號(hào)按照個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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