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          • 本發(fā)明公開了一種揉平頭,用于在極耳揉平的過程中防止極耳外翻。該揉平頭包括旋轉(zhuǎn)軸,可繞其軸線旋轉(zhuǎn);多個(gè)揉平輪,等角度的安裝于所述旋轉(zhuǎn)軸的端面;滾輪,設(shè)置于任意兩個(gè)揉平輪之間,所述滾輪呈不同于揉平輪接觸極耳的角度接觸極耳。本發(fā)明揉平頭通過在不同...
          • 本發(fā)明屬于鋰金屬電池技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種氨基羧酸類螯合劑作為添加劑的電解液及其應(yīng)用。本發(fā)明具體方案如下:氨基羧酸類螯合劑作為添加劑的電解液,所述氨基羧酸類螯合劑作為添加劑,氨基羧酸類螯合劑為谷氨酸二乙酸四鋰(GLDA.Li4
          • 本發(fā)明涉及控制系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種智能型永磁真空斷路器的控制系統(tǒng)及控制方法,系統(tǒng)包括:多源信號(hào)同步采集模塊,于永磁真空斷路器的操作機(jī)構(gòu)箱體和永磁操作機(jī)構(gòu)周圍預(yù)定位置安裝加速度傳感器,并于線路接口處接入電壓互感器和電流互感器,設(shè)定統(tǒng)一采樣...
          • 本申請(qǐng)公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的脊髓損傷分析方法及裝置。所述方法包括:獲取經(jīng)過處理的脊髓部位醫(yī)學(xué)影像信息以及脊髓損傷生理信息;對(duì)脊髓部位醫(yī)學(xué)影像以及脊髓損傷生理信息進(jìn)行時(shí)空對(duì)齊,從而獲取經(jīng)過時(shí)空對(duì)齊后的影像序列與指標(biāo)時(shí)間序列;根據(jù)影像序列與指...
          • 本公開實(shí)施例涉及半導(dǎo)體版圖設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種字線驅(qū)動(dòng)器版圖及存儲(chǔ)器,字線驅(qū)動(dòng)器版圖包括在第一方向上設(shè)置的多個(gè)版圖單元,第一方向?yàn)樽志€的排列方向,其中,每一版圖單元用于布局驅(qū)動(dòng)晶體管,每一版圖單元包括:器件層,被配置為,設(shè)置每一字線對(duì)...
          • 本發(fā)明公開了一種城市低空空域動(dòng)態(tài)劃設(shè)方法及相關(guān)設(shè)備,其中方法包括:量化無(wú)人機(jī)在城市低空空域運(yùn)行對(duì)地面的影響風(fēng)險(xiǎn),影響風(fēng)險(xiǎn)包括飛機(jī)墜毀風(fēng)險(xiǎn)、噪音風(fēng)險(xiǎn)和隱私侵犯風(fēng)險(xiǎn);基于地面設(shè)施功能,對(duì)城市區(qū)域上空進(jìn)行劃設(shè),獲得多種類型的可用空域;結(jié)合影響風(fēng)險(xiǎn)...
          • 本發(fā)明屬于智慧交通領(lǐng)域,提供一種基于車路協(xié)同的交通燈信號(hào)控制系統(tǒng)及方法,包括交通信息感知與圖建模模塊,用于構(gòu)建城市路網(wǎng)圖模型,采集各交叉口的實(shí)時(shí)交通狀態(tài)數(shù)據(jù)以及車載終端上傳的車輛動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù);模糊博弈策略生成模塊,為每一候選交通燈配時(shí)策略定義模...
          • 本發(fā)明公開了基于統(tǒng)一下行采集接口的火警報(bào)警信息采集裝置及方法,屬于智慧消防技術(shù)領(lǐng)域,包括火警報(bào)警主機(jī)設(shè)備、通信接口轉(zhuǎn)換器、USB?HUB擴(kuò)展模塊以及智聯(lián)數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān);本發(fā)明簡(jiǎn)化設(shè)備接入流程,提高系統(tǒng)的通用性,提升擴(kuò)展性,滿足大規(guī)模消防報(bào)警場(chǎng)景的...
          • 本發(fā)明涉及自動(dòng)售賣領(lǐng)域,具體為一種基于動(dòng)態(tài)溫控策略的自動(dòng)售賣終端加熱系統(tǒng),包括:售貨面板模塊、預(yù)加熱模塊、溫控負(fù)荷模塊、動(dòng)態(tài)策略模塊和電路控制模塊,售貨面板模塊用于與消費(fèi)者交互,生成等待隊(duì)列,預(yù)加熱模塊用于計(jì)算商品比熱容,溫控負(fù)荷模塊用于建...
          • 本發(fā)明公開了一種光伏場(chǎng)區(qū)智能巡檢方法及系統(tǒng),涉及光伏巡檢技術(shù)領(lǐng)域,包括巡檢小車、用于對(duì)光伏面板表面異物進(jìn)行清潔的清洗機(jī)構(gòu)、用于將清洗機(jī)構(gòu)接觸于面板表面并移動(dòng)的驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)以及控制模塊,控制模塊配置為:獲取光伏場(chǎng)區(qū)內(nèi)光伏面板布置圖;基于布置圖生成...
          • 本發(fā)明屬于軌道施工安全行為識(shí)別的技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的人員軌道坐臥行為檢測(cè)方法及裝置,其方法包括:基于施工現(xiàn)場(chǎng)的視頻流數(shù)據(jù)獲取圖像數(shù)據(jù)集;利用改進(jìn)的YOLOv8算法對(duì)圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行坐臥目標(biāo)人員檢測(cè),得到目標(biāo)框及其位置信息;利用...
          • 本發(fā)明公開了一種基于擴(kuò)散模型和難樣本挖掘的船舶重識(shí)別方法,該方法基于對(duì)源域和目標(biāo)域的聚類分析,構(gòu)建源域與目標(biāo)域之間的共享特征域,再利用源域和共享特征域,獲取樣本的背景特征和全局特征,再基于擴(kuò)散模型的偽標(biāo)簽生成與風(fēng)格對(duì)齊方法,生成與目標(biāo)域中原...
          • 本申請(qǐng)公開了一種場(chǎng)景識(shí)別方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)以及產(chǎn)品,涉及智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域,方法通過讀取預(yù)先獲取的智能駕駛數(shù)據(jù)集中的若干場(chǎng)景數(shù)據(jù),所述場(chǎng)景數(shù)據(jù)由若干等時(shí)間間隔的場(chǎng)景數(shù)據(jù)幀組成,所述場(chǎng)景數(shù)據(jù)幀包括場(chǎng)景幀地圖信息和場(chǎng)景幀車輛信息;根據(jù)預(yù)先...
          • 本發(fā)明涉及林業(yè)防火技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于云計(jì)算的林業(yè)防火數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng),包括以下步驟,獲取林區(qū)遙感圖像中林木覆蓋數(shù)據(jù)與林種類型數(shù)據(jù),對(duì)林區(qū)進(jìn)行空間單元?jiǎng)澐郑{(diào)用每個(gè)空間單元林種類型與密度信息,計(jì)算每個(gè)空間單元的易燃性等級(jí),生成林區(qū)易燃...
          • 一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)方法,其特征在于,包括:步驟一,構(gòu)建數(shù)據(jù)集與設(shè)計(jì)檢測(cè)模型;步驟二,開發(fā)多任務(wù)貨箱異常檢測(cè)模型;步驟三,貨箱堆垛檢測(cè)系統(tǒng)搭建與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有以下有益效果:基于光線較暗的情況下,仍能對(duì)...
          • 本發(fā)明提供面向違禁品檢測(cè)的低成本X光安檢圖像合成方法及系統(tǒng),屬于圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,獲取原始X光安檢圖像以及對(duì)應(yīng)的布局條件,經(jīng)擴(kuò)散模型生成符合布局條件的X光安檢圖像;獲取生成圖像以及來自擴(kuò)散模型的交叉注意力圖與定位框,經(jīng)分割模型輸出修正后...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多樣性的輕量化視覺搜索引擎,旨在以無(wú)損的方式有效壓縮CLIP模型,從而實(shí)現(xiàn)輕量化的視覺搜索。本搜索引擎專注于CLIP模型視覺編碼器中的參數(shù)密集的多層感知機(jī)模塊,使用格拉姆?施密特正交算法修剪多層感知機(jī)隱藏層中的冗余神經(jīng)元...
          • 本申請(qǐng)屬于計(jì)算機(jī)視覺與竹材力學(xué)性能檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種竹材橫截面特征提取及其竹材力學(xué)性能檢測(cè)系統(tǒng)構(gòu)建,提出了基于機(jī)器視覺的竹材力學(xué)性能無(wú)損分級(jí)方法。所述系統(tǒng)由三部分構(gòu)成:首先,高精度圖像采集模塊采用多角度環(huán)形LED光源陣列,通過自適應(yīng)...
          • 本發(fā)明提出了一種基于遙感圖像建筑物的小尺寸損傷檢測(cè)方法研究。基于YOLOv8模型進(jìn)行三階段優(yōu)化,提升其檢測(cè)能力。該方法通過特征增強(qiáng)、融合優(yōu)化與多尺度檢測(cè)架構(gòu)的協(xié)同設(shè)計(jì),系統(tǒng)提升遙感圖像中建筑物微小損傷的識(shí)別效果。首先,創(chuàng)新設(shè)計(jì)GTCBAM卷...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像對(duì)比方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),所述方法包括:獲取預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并進(jìn)行量化處理;基于量化處理后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建移動(dòng)終端推理框架,并通過解釋器將量化處理后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型加載至移...
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