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          • 本發(fā)明公開了一種基于用電信息采集數(shù)據(jù)分析電壓互感器計量誤差方法,所述方法包括,步驟1,建立明確量對電壓互感器的角差和比差的影響模型,步驟2,用信號采集裝置對電壓互感器的計量數(shù)據(jù)進(jìn)行實時采集;步驟3,由信號采集裝置對實時采集的數(shù)據(jù)做出數(shù)據(jù)模型...
          • 本發(fā)明提供了一種基于探地雷達(dá)的管線深度及半徑估計方法,本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)從管線回波圖像中一次性全面提取管線的位置、深度和半徑信息,從而為實際工程應(yīng)用提供技術(shù)支持。尤為重要的是,本發(fā)明能夠同時精確獲取管線的深度和半徑信息,這一點在現(xiàn)有技術(shù)中是難以...
          • 本申請?zhí)岢隽艘环N基于人機(jī)共融策略的外骨骼系統(tǒng)助力控制方法及裝置,該方法包括:通過多種類型的設(shè)備采集人體和外骨骼系統(tǒng)的基礎(chǔ)運動數(shù)據(jù),初始化外骨骼系統(tǒng)的運動狀態(tài);基于基礎(chǔ)運動數(shù)據(jù)構(gòu)建人機(jī)共融動力學(xué)模型;以人機(jī)共融動力學(xué)模型為基礎(chǔ),通過EKF算法...
          • 一種基于PLM系統(tǒng)的搜索方法,包括以下步驟:首先用戶在搜索框中輸入關(guān)鍵詞,PLM系統(tǒng)動態(tài)顯示匹配結(jié)果,顯示匹配的分類和數(shù)量;用戶先點擊預(yù)覽按鈕,對匹配結(jié)果進(jìn)行預(yù)覽,顯示符合關(guān)鍵字的類型及匹配數(shù)量,然后用戶點擊切換按鈕,通過切換不同分類以得到...
          • 本申請公開了一種資源更新方法、電子裝置、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,應(yīng)用于計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。方法包括獲取車輛系統(tǒng)中的待更新應(yīng)用的資源包,基于資源包,更新所述待更新應(yīng)用。可實現(xiàn)車輛系統(tǒng)中應(yīng)用和應(yīng)用之間的隔離,快速獲取待更新應(yīng)用的資源包,基于已獲取的資源...
          • 本發(fā)明公開一種基于分布式內(nèi)存的流水線檢查點實現(xiàn)與故障恢復(fù)方法及系統(tǒng),屬于跨中心流水線技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:將跨數(shù)據(jù)中心流水線劃分為若干個子流水線,并分別在集群中對應(yīng)的數(shù)據(jù)中心上執(zhí)行;在子流水線執(zhí)行結(jié)束時,獲取當(dāng)前檢查點的Arrow格式數(shù)據(jù)...
          • 本申請實施例提供了一種用戶界面元素識別方法、裝置、設(shè)備以及存儲介質(zhì),該方法包括:對資源文件、代碼文件和資源請求信息進(jìn)行解析得到至少一個第一目標(biāo)元素標(biāo)識和對應(yīng)的第一目標(biāo)元素屬性信息;對加載完成的用戶界面進(jìn)行畫面截取得到用戶界面圖像,對用戶界面...
          • 本公開屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種數(shù)據(jù)采集方法、裝置、介質(zhì)及電子設(shè)備。該方法包括:獲取當(dāng)前打開的網(wǎng)頁頁面的頁面元素以及與網(wǎng)頁頁面對應(yīng)的標(biāo)記數(shù)據(jù),并利用標(biāo)記數(shù)據(jù)標(biāo)記對應(yīng)的頁面元素;按照目標(biāo)格式保存頁面元素,目標(biāo)格式包括網(wǎng)頁頁面的頁面標(biāo)識和元...
          • 本發(fā)明提供一種基于人工智能的企業(yè)碳足跡高效追蹤和計量的系統(tǒng),涉及環(huán)境保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域,包括:數(shù)據(jù)采集模塊,通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和傳感器實時采集企業(yè)運營中的能源消耗、物流運輸、廢棄物處理及辦公活動數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)傳輸模塊,采用加密通信協(xié)議和低功耗廣域網(wǎng)技術(shù)傳...
          • 本發(fā)明公開了一種放射源搜尋方法與系統(tǒng),屬于機(jī)器人搜尋技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:構(gòu)建搜尋環(huán)境對應(yīng)的柵格地圖;基于所述柵格地圖,利用傳感器觀測放射源的輻射數(shù)據(jù),得到觀測數(shù)據(jù);利用改進(jìn)后的粒子濾波算法對觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,以估計放射源位置;根據(jù)估計出...
          • 本發(fā)明涉及氣候數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種氣候數(shù)據(jù)校正方法及系統(tǒng),方法包括:獲取第一待訂正數(shù)據(jù);對第一待訂正數(shù)據(jù)進(jìn)行第一篩選操作,得到第一篩選結(jié)果,并生成三通道特征數(shù)據(jù);將三通道特征數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練好的第一訂正網(wǎng)絡(luò)模型中,獲取三通道特征數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于Python和Mayavi的公路勘測領(lǐng)域數(shù)據(jù)處理方法,實測特征點,整理為三維特征線和特征點數(shù)據(jù);根據(jù)項目是否具備LiDAR點云數(shù)據(jù),采用不同策略生成分幅范圍框并通過緩沖區(qū)分析確定最終分幅范圍;利用Python對特征點和特...
          • 本申請公開了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)合固體的應(yīng)力參數(shù)預(yù)測方法,該方法包括:獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在訓(xùn)練集上的當(dāng)前損失值;當(dāng)前損失值小于預(yù)設(shè)損失值時,保存訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;獲取訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在測試集上的當(dāng)前絕對百分比誤差、當(dāng)前均方根誤差和當(dāng)前決定...
          • 本公開涉及一種圖像顯示方法、裝置、存儲介質(zhì)與電子設(shè)備,涉及電子技術(shù)領(lǐng)域。包括:響應(yīng)于對無限區(qū)域中的矢量圖的圖像切換操作,對所述矢量圖對應(yīng)的第一矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到經(jīng)過所述圖像切換操作之后的第二矢量數(shù)據(jù);所述無限區(qū)域包括屏幕顯示區(qū)域與所述屏...
          • 本申請實施例提供一種負(fù)荷建模方法、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì),電子設(shè)備獲取用電設(shè)施的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù),可視化歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)得到負(fù)荷曲線,該負(fù)荷曲線用于指示用電設(shè)施的負(fù)荷和時間之間的關(guān)系。之后,電子設(shè)備劃分負(fù)荷曲線得到多個周期曲線,并根據(jù)多個周期曲線建立用...
          • 本發(fā)明涉及專家反饋驅(qū)動的政府采購智能輔助評標(biāo)系統(tǒng),包括:招標(biāo)文件分析模塊;投標(biāo)文件處理模塊;專家評審注釋模塊;以及評審模型及其優(yōu)化模塊;招標(biāo)文件分析模塊、投標(biāo)文件處理模塊、專家評審注釋模塊、評審模型及其優(yōu)化模塊之間的數(shù)據(jù)互通。著重強(qiáng)化專家評...
          • 本發(fā)明公開了一種基于Stein變分推理的圖像重建方法和裝置。本方法為:1)設(shè)置i=N,預(yù)先確定一組數(shù) 2025-10-01
          • 本申請實施例提供一種基于毫米波雷達(dá)的無線非模態(tài)感知方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)。涉及毫米波雷達(dá)感知領(lǐng)域,該方法包括:通過毫米波雷達(dá)獲取目標(biāo)點云,作為無線非模態(tài)感知的采集方式,目標(biāo)點云對檢測對象的成像不全;確定目標(biāo)點云的幾何特征;依據(jù)目標(biāo)點云的多視角...
          • 本發(fā)明公開一種基于Retinex理論的低光照圖像增強(qiáng)方法,隸屬低光照圖像增強(qiáng)領(lǐng)域。該方法以Retinex理論為依托,展開三方面創(chuàng)新:搭建雙分支分解網(wǎng)絡(luò)DecomNet,實現(xiàn)光照與反射分量的精準(zhǔn)解耦;引入擴(kuò)散模型為反射分量去噪,并借助自約束一...
          • 本發(fā)明屬于計算機(jī)信息技術(shù)領(lǐng)域,具體是一種三維空間模型的多人協(xié)同在線編輯方法及系統(tǒng),客戶端操作指令通過邊緣節(jié)點預(yù)處理后上傳至服務(wù)器,服務(wù)器實時廣播更新至所有客戶端,基于用戶歷史行為數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型,預(yù)測沖突概率并自動調(diào)整模型參數(shù)根據(jù)用戶角...
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