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          • 本發(fā)明涉及空調(diào)技術(shù)領(lǐng)域,具體提供一種線控器及其溫度控制方法、電子設備和介質(zhì),旨在解決僅關(guān)注線控器單一部件或局部區(qū)域的溫度,無法全面準確地檢測線控器各個部件的溫度變化,從而對線控器溫度進行準確控制的問題。為此目的,本發(fā)明提供的線控器的溫度控制...
          • 本發(fā)明公開了一種基于分層結(jié)構(gòu)體與RAM靜態(tài)綁定的函數(shù)參數(shù)安全傳遞方法,屬于嵌入式系統(tǒng)軟件設計領(lǐng)域,包括以下步驟:S1:構(gòu)造帶有校驗參數(shù)的分層函數(shù)專有結(jié)構(gòu)體類型;S2:函數(shù)參數(shù)傳遞優(yōu)化;S3:通過編譯器指令和鏈接腳本強制綁定實現(xiàn)數(shù)據(jù)與代碼生命...
          • 本申請實施例提供的一種優(yōu)化SOL任務參數(shù)的方法、裝置及設備,獲取當前數(shù)據(jù)處理引擎Spark集群的硬件資源信息和當前SQL任務信息;根據(jù)硬件資源信息和SQL任務信息確定可選的任務參數(shù)組合;基于人工智能AI模型確定在各任務參數(shù)組合下執(zhí)行SQL任...
          • 本發(fā)明涉及軟件推薦技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明公開了軟件推薦方法及系統(tǒng),包括S1:通過用戶備份到云端的軟件列表,獲取用戶已安裝軟件的安裝信息;S2:根據(jù)用戶軟件安裝信息,計算未安裝軟件與用戶已安裝軟件的關(guān)聯(lián)值;將上述拉動值加總,獲取未安裝軟件與用戶已安...
          • 本發(fā)明提供一種信息定投方法及系統(tǒng),方法,首先獲取種子用戶及其標簽數(shù)據(jù),包括用戶屬性、行為特征和內(nèi)容偏好標簽,據(jù)此生成含時間子序列和內(nèi)容子序列的第一投放序列。接收種子用戶的第一響應數(shù)據(jù),基于行為匹配度閾值計算時間子序列的第一響應率和內(nèi)容子序列...
          • 本發(fā)明涉及房屋測量技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種結(jié)合機器學習算法的房屋測量數(shù)據(jù)智能分析方法,包括以下步驟:S1數(shù)據(jù)采集步驟,全方位采集房屋包括尺寸、面積、角度基礎(chǔ)測量數(shù)據(jù)、S2數(shù)據(jù)預處理步驟,對采集到的數(shù)據(jù)進行清洗操作、S3特征提取步驟,提取能夠反映...
          • 本發(fā)明公開了多源數(shù)據(jù)的小流域空地一體化智慧監(jiān)測與管護系統(tǒng),涉及小流域數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域,包括衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)、無人機監(jiān)測子系統(tǒng)、地面監(jiān)測子系統(tǒng)、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合子系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)智慧監(jiān)管平臺;衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng),利用衛(wèi)星遙感技術(shù)進行大范...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于增材制造的燃油噴嘴殼體結(jié)構(gòu)設計方法,屬于航空發(fā)動機技術(shù)領(lǐng)域,包括根據(jù)燃油流量、壓力損失及最大壓力限制計算燃油流路最小通徑;根據(jù)工作溫度、壓力及強度要求確定噴嘴殼體材料及殼體最小壁厚;根據(jù)燃油噴嘴頭部位置及燃燒室機匣外部的...
          • 本發(fā)明屬于燃氣渦輪類發(fā)動機的風扇/壓氣機設計領(lǐng)域,提供了一種穿傳動軸的靜葉支板一體化設計方法,所述方法包括:獲取外涵靜葉上傳動軸穿過位置的最大厚度,根據(jù)最大厚度設計外涵靜葉初始葉型;通過流道面積變化率和變化率閾值對外涵靜葉初始葉型修正得到修...
          • 本發(fā)明提供一種天線優(yōu)化方法、裝置和設備,該方法包括:建立目標模型;目標模型用于最大化天線的增益和最小化天線的輻射方向性偏差;根據(jù)目標模型和天線設計約束條件,確定天線的設計參數(shù);天線的設計參數(shù)包括螺旋天線的半徑、螺距和線圈數(shù)。本申請實施例的方...
          • 本發(fā)明涉及航空發(fā)動機及燃氣輪機領(lǐng)域,公開了一種風扇/壓氣機數(shù)值仿真中喘點的判定方法及系統(tǒng),通過仿真獲得風扇/壓氣機進出口密度、總壓、靜壓、溫度參數(shù),根據(jù)這些參數(shù)分別計算出靜密度比、總壓比、靜壓比、效率等結(jié)果;最后根據(jù)各個參數(shù)隨背壓提高的變化...
          • 本發(fā)明涉及航空發(fā)動機技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種全包線轉(zhuǎn)子軸向力解析評估方法及系統(tǒng),通過將發(fā)動機轉(zhuǎn)子軸向力分解為:壓氣機轉(zhuǎn)子軸向力、渦輪轉(zhuǎn)子軸向力、盤腔軸向力,其中盤腔軸向力分為:壓氣機盤前軸向力、壓氣機盤后軸向力、渦輪盤前軸向力和渦輪盤后軸向力。...
          • 本發(fā)明涉及一種基于拐點導向自適應的無人機動態(tài)多目標協(xié)同路徑規(guī)劃方法。針對當前無人機路徑規(guī)劃實時性和有效性不足的問題,本發(fā)明提出了以下創(chuàng)新:提出基于雙機協(xié)同的威脅源干擾機制,實現(xiàn)對威脅源風險的積極應對,提升任務執(zhí)行成功率;在領(lǐng)導者?跟隨者的框...
          • 本發(fā)明提供一種結(jié)合預報與反饋機制的水庫群多目標優(yōu)化系統(tǒng),涉及水庫優(yōu)化調(diào)度研究技術(shù)領(lǐng)域。該結(jié)合預報與反饋機制的水庫群多目標優(yōu)化系統(tǒng),包括:基于深度學習的洪水預報、反饋調(diào)度和多目標優(yōu)化調(diào)度,所述基于深度學習的洪水預報包括以下步驟:S1.收集研究...
          • 本公開提供一種基于專家系統(tǒng)的飛行風險評估方法、裝置、設備和介質(zhì),包括:在預設飛行任務執(zhí)行之前,獲取預設飛行任務對應的任務屬性信息,任務屬性信息用于描述預設飛行任務對應的飛行場景數(shù)據(jù)、參與預設飛行任務的機組人員的身份數(shù)據(jù)、以及基于預設飛行任務...
          • 本申請?zhí)峁┑囊环N室間質(zhì)評結(jié)果分析方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì),包括:獲取目標待分析項目對應的室間質(zhì)評結(jié)果,室間質(zhì)評結(jié)果包括多個評估樣本分別對應的質(zhì)評數(shù)據(jù);根據(jù)多個評估樣本分別對應的質(zhì)評數(shù)據(jù),確定目標待分析項目對應的異常程度;根據(jù)預設的異常...
          • 本發(fā)明涉及營銷系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,尤其為基于AI全息營銷系統(tǒng)及思維表達使用方法,包括全息展示模塊,用于根據(jù)預設模型生成三維全息圖像,并在指定空間中實現(xiàn)動態(tài)沉浸式顯示;數(shù)據(jù)采集模塊,通過集成腦電接口、眼動跟蹤儀、面部表情捕捉攝像頭等傳感器實時采集用...
          • 本發(fā)明涉及點云消噪技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于空間網(wǎng)格密度的變電站設備激光雷達點云消噪方法,包括以下步驟:S1,獲取點云數(shù)據(jù),并對點云數(shù)據(jù)進行預處理;S2,分析點云特征,利用設備和地面點云在高程分布上的特征進行點云類型劃分;S3,利用設備點云和地面...
          • 本發(fā)明公開了一種自適應場景感知小目標檢測系統(tǒng),包括:場景感知與分析模塊,用于提取場景特征并計算場景復雜度;多層級特征提取與重構(gòu)模塊,用于增強場景特征中的判別性特征;自適應模態(tài)融合模塊,用于對增強后的場景特征動態(tài)生成融合權(quán)重,以進行特征融合并...
          • 本發(fā)明公開了一種無人機小目標識別方法及系統(tǒng),包括:S1.無人機采集圖像數(shù)據(jù),并對圖像數(shù)據(jù)進行預處理;S2.構(gòu)建YOLOv11模型網(wǎng)絡框架,在主干網(wǎng)絡中引入SCSA模塊及SAFM模塊并優(yōu)化損失函數(shù),結(jié)合Mosai c數(shù)據(jù)增強技術(shù),以增強模型對...
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