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          • 本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N滑模無(wú)差拍趨近律的設(shè)計(jì)及應(yīng)用方法,涉及電氣工程技術(shù)領(lǐng)域,其中,方法包括:設(shè)計(jì)滑模無(wú)差拍趨近律SMDRL,通過(guò)無(wú)差拍控制原理設(shè)計(jì)控制策略,利用符號(hào)函數(shù)定義滑模面上的狀態(tài)變化規(guī)律,確保在一個(gè)控制周期內(nèi)系統(tǒng)狀態(tài)以最快速度收斂至滑模面...
          • 本發(fā)明涉及風(fēng)扇燈的簡(jiǎn)易控制系統(tǒng)與方法,包括用于產(chǎn)生電源信號(hào)波形的開(kāi)關(guān)控制模塊和用于解碼信號(hào)波形的接收解碼模塊,開(kāi)關(guān)控制模塊包括用于輸出電機(jī)控制信號(hào)的機(jī)械開(kāi)關(guān)組件,機(jī)械開(kāi)關(guān)組件包括波形產(chǎn)生電路和風(fēng)扇開(kāi)關(guān),波形產(chǎn)生電路包括第一二極管、第二二極管...
          • 本發(fā)明提出了一種海上風(fēng)電短路故障時(shí)的復(fù)合型短路電流控制策略,包括:通過(guò)禁止外環(huán)PI控制的積分項(xiàng)、并協(xié)調(diào)無(wú)功功率和有功功率的分配來(lái)動(dòng)態(tài)調(diào)整內(nèi)環(huán)電壓參考值。當(dāng)柔直輸電系統(tǒng)發(fā)生嚴(yán)重的短路故障,凍結(jié)PI控制的積分器,保留積分項(xiàng)的當(dāng)前值,繼續(xù)使用比例...
          • 本發(fā)明涉及電網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,特別是一種配網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線路相角差校正方法及系統(tǒng)。該方法首先通過(guò)無(wú)線高壓核相儀測(cè)量第一配電線路與第二配電線路之間的相角差,生成核相對(duì)比表確定存在60度相角差;然后通過(guò)系統(tǒng)分析確認(rèn)相角差根源為主網(wǎng)35kV龍河線進(jìn)線相序接成逆...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N電池單體、電池及用電裝置,涉及電池技術(shù)領(lǐng)域,該電池單體包括電極組件和殼體,電極組件具有第一極耳和第二極耳,第一極耳和第二極耳極性相反;殼體具有容納電極組件的容納腔,殼體包括框體和第一板體,框體沿第二方向的兩側(cè)具有敞口,第一板...
          • 本發(fā)明涉及電子裝置材料技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種柔性硅基負(fù)極及其制備方法和電子設(shè)備。一種柔性硅基負(fù)極,包括薄膜基體和包覆在所述薄膜基體至少部分表面的導(dǎo)電層;所述薄膜基體包括硅基材料、有機(jī)聚合物和碳基材料,其中,所述有機(jī)聚合物包括聚偏二氟乙烯?六...
          • 本發(fā)明屬于石墨烯復(fù)合材料技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種氮硫共摻雜三維石墨烯/銀納米材料的制備方法及應(yīng)用。本發(fā)明制備得到的氮硫摻雜三維石墨烯/銀納米材料具有立體結(jié)構(gòu),石墨烯網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)豐富,阻止了石墨烯團(tuán)聚現(xiàn)象的發(fā)生;而且還有著銀納米顆粒分布均勻的特點(diǎn),...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種核電站堆本體下部腔室異物探測(cè)裝置及使用方法,包括上層本體、中層本體、下層本體、設(shè)置在上層本體內(nèi)且可沿上層本體豎向移動(dòng)的柔性臂機(jī)構(gòu)、設(shè)置在柔性臂機(jī)構(gòu)端部且用于進(jìn)行探測(cè)的探測(cè)件以及用分別控制上層本體、中層本體、下層本體和柔性臂機(jī)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于顱腦位置估計(jì)的經(jīng)顱磁刺激靶區(qū)推薦方法。所述方法包括以下步驟:基于雙目立體視覺(jué)構(gòu)建面部關(guān)鍵點(diǎn)云;使用預(yù)訓(xùn)練的生成式模型將面部關(guān)鍵點(diǎn)云重建為顱表面模型;收集各類(lèi)型疾病患者的磁共振成像數(shù)據(jù),建立具有疾病特異性的經(jīng)顱磁刺激靶區(qū)標(biāo)...
          • 本發(fā)明涉及一種適用于數(shù)字視聽(tīng)場(chǎng)所的自動(dòng)生成MV的方法、介質(zhì)和設(shè)備,該方法能夠基于用戶上傳的圖像和歌曲參數(shù)自動(dòng)生成MV文件,極大提升MV文件的生成效率,且在生成MV文件過(guò)程中,充分考慮到了歌詞信息、歌曲風(fēng)格信息、歌曲韻律信息以及背景畫(huà)面信息之...
          • 本發(fā)明適用于地墊領(lǐng)域,公開(kāi)了老人跌倒告警方法及智能地墊,該方法包括:實(shí)時(shí)采集智能地墊的表面形變數(shù)據(jù),生成三維壓力分布時(shí)序數(shù)據(jù),并壓力形變加速度、壓力分布離散度及形變區(qū)域;當(dāng)壓力形變加速度、壓力分布離散度及形變區(qū)域分別滿足第一條件、第二條件和...
          • 本公開(kāi)提供了一種表格信息提取方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),所述方法包括:獲取待提取的表格圖像;確定所述表格圖像的所有輪廓和輪廓的父子階關(guān)系,所述輪廓包括表格輪廓和文本輪廓;基于所述表格輪廓、所述文本輪廓以及所述輪廓的父子階關(guān)系確定單元格輪廓;...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖像分割模型的訓(xùn)練方法、圖像分割方法及裝置,所述方法包括:獲取樣本待處理圖像;樣本待處理圖像包括樣本對(duì)象圖像和樣本背景圖像;樣本對(duì)象圖像標(biāo)注了樣本對(duì)象圖像標(biāo)簽;樣本背景圖像標(biāo)注了樣本背景圖像標(biāo)簽;將樣本對(duì)象特征與第一權(quán)重進(jìn)行...
          • 本發(fā)明涉及光場(chǎng)顯示技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)一種軟硬件協(xié)同優(yōu)化的透視混合現(xiàn)實(shí)方法及裝置,該方法包括:對(duì)透視混合現(xiàn)實(shí)光學(xué)系統(tǒng)的透明OLED顯示器的與液晶微透鏡陣列的結(jié)構(gòu)參數(shù),以及遮擋補(bǔ)償網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練,得到透明OLED顯示器與液晶微透鏡陣列的最佳結(jié)構(gòu)參...
          • 本發(fā)明實(shí)施例涉及多媒體技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于動(dòng)畫(huà)庫(kù)制作視頻的方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),方法為獲取目標(biāo)畫(huà)布元素,目標(biāo)畫(huà)布元素為畫(huà)布中的需要添加動(dòng)畫(huà)效果的一個(gè)元素;從預(yù)設(shè)動(dòng)畫(huà)對(duì)象庫(kù)中獲取目標(biāo)動(dòng)畫(huà)對(duì)象,預(yù)設(shè)動(dòng)畫(huà)對(duì)象庫(kù)為基于JavaScript...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N視覺(jué)定位方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì);所述方法包括:確定相機(jī)的內(nèi)參信息和外參信息;獲取所述相機(jī)輸出的圖像中的視覺(jué)識(shí)別點(diǎn);確定所述視覺(jué)識(shí)別點(diǎn)與設(shè)備設(shè)定的目標(biāo)中心點(diǎn)之間的像素偏差距離;基于所述像素偏差距離、所述內(nèi)參信息和所述外...
          • 本發(fā)明提供一種車(chē)鉤位置檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),應(yīng)用于視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:采用形態(tài)學(xué)方法對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理,確定待檢測(cè)圖像對(duì)應(yīng)的特征圖像;待檢測(cè)圖像中包括車(chē)鉤,特征圖像中包括多個(gè)第一候選區(qū)域;根據(jù)預(yù)設(shè)的特征篩選條...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N模版生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),方法包括:獲取針對(duì)承載于目標(biāo)體的樣本對(duì)象的初始圖像;所述初始圖像包括所述目標(biāo)體,所述樣本對(duì)象包括至少一個(gè)對(duì)象元素;將所述初始圖像輸入至訓(xùn)練好的檢測(cè)模型,得到針對(duì)樣本對(duì)象中各對(duì)象元素的檢...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AI深度學(xué)習(xí)的壓鑄結(jié)構(gòu)件缺陷智能檢測(cè)系統(tǒng)和方法,所述智能檢測(cè)系統(tǒng)包括用于采集壓鑄結(jié)構(gòu)件的表面圖像和內(nèi)部結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集模塊、用于對(duì)采集到的圖像和數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、歸一化和增強(qiáng)處理的數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、用于識(shí)別壓鑄結(jié)構(gòu)件的表面和...
          • 本發(fā)明屬于智能信息系統(tǒng)管理領(lǐng)域,具體公開(kāi)了本發(fā)明的智能推廣系統(tǒng),融合多源數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、用戶畫(huà)像構(gòu)建、推廣策略生成、執(zhí)行監(jiān)控及反饋優(yōu)化等模塊。借助基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的用戶畫(huà)像構(gòu)建算法與基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)推廣策略?xún)?yōu)化算法,精準(zhǔn)描繪用戶特征...
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