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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于物理模型的重力衛(wèi)星地下水蓄變量垂向信號(hào)分離方法，包括：步驟S1：構(gòu)建地表形變和重力變化與地下水蓄變量的物理響應(yīng)模型，其中，物理響應(yīng)模型包括地表形變響應(yīng)模型和重力變化響應(yīng)模型；具體包括：步驟S2：構(gòu)建重力衛(wèi)星和InSAR數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于稀疏IMU和機(jī)器學(xué)習(xí)的動(dòng)作捕捉系統(tǒng)及方法，包括：首先進(jìn)行數(shù)據(jù)采集；數(shù)據(jù)預(yù)處理，即在微控制單元中分別對(duì)原始磁力計(jì)讀數(shù)和原始IMU讀數(shù)進(jìn)行修正；數(shù)據(jù)融合；再通過(guò)SMPL坐標(biāo)系得到人體關(guān)節(jié)到IMU的誤差旋轉(zhuǎn)矩陣、SMPL坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)姿態(tài)和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工晶體技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種人工晶體尺寸選擇方法及系統(tǒng)。本發(fā)明構(gòu)建臨床參數(shù)分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)分割驅(qū)動(dòng)特征提取模塊提取影像組學(xué)特征和睫狀溝相關(guān)的解剖學(xué)參數(shù)；通過(guò)睫狀溝相關(guān)的解剖學(xué)參數(shù)對(duì)臨床參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)充，將臨床參數(shù)數(shù)據(jù)與影像組學(xué)特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及船舶技術(shù)領(lǐng)域，提出了一種用戶(hù)畫(huà)像的構(gòu)建方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，用戶(hù)畫(huà)像的構(gòu)建方法包括：接收用戶(hù)上傳的基礎(chǔ)行為數(shù)據(jù)、搜索行為數(shù)據(jù)、圖層交互行為數(shù)據(jù)以及標(biāo)記行為數(shù)據(jù)；根據(jù)基礎(chǔ)行為數(shù)據(jù)確定用戶(hù)的活躍時(shí)間；分別對(duì)搜索行為數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于機(jī)器人的多模態(tài)融合感知方法和電子設(shè)備，該方法包括：獲取機(jī)器人所在環(huán)境的圖像數(shù)據(jù)、點(diǎn)云數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，獲取機(jī)器人的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，時(shí)間序列數(shù)據(jù)表征在當(dāng)前時(shí)刻至過(guò)去某個(gè)時(shí)刻之間機(jī)器人的運(yùn)行數(shù)據(jù)；分別對(duì)圖像數(shù)據(jù)、點(diǎn)云數(shù)據(jù)和時(shí)間序...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種儲(chǔ)能電站大規(guī)模傳感終端異常檢測(cè)方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備。具體方法包括：獲取傳感終端運(yùn)行狀態(tài)歷史數(shù)據(jù)；通過(guò)主成分分析提取一維特征序列；利用凝聚式聚類(lèi)分組得到多維特征序列；為各關(guān)聯(lián)組構(gòu)建包含歸一化、正交編碼、解碼和反歸一化模塊的異常檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種燃料電池混合動(dòng)力汽車(chē)整體性能的多目標(biāo)優(yōu)化方法，涉及燃料電池混合動(dòng)力汽車(chē)整車(chē)性能優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明在燃料電池混合動(dòng)力汽車(chē)多輸入多輸出、復(fù)雜非線(xiàn)性的系統(tǒng)情況下利用支持向量回歸SVR算法，深入挖掘整車(chē)關(guān)鍵參數(shù)與電堆系統(tǒng)的能量轉(zhuǎn)換...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N共模電感仿真方法、系統(tǒng)、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及仿真技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過(guò)顯示宏命令窗口，宏命令窗口包括參數(shù)配置區(qū)域，首先響應(yīng)于對(duì)參數(shù)配置區(qū)域的參數(shù)配置指令，對(duì)共模電感進(jìn)行參數(shù)配置得到共模電感參數(shù)，并根據(jù)共模電感參數(shù)更新共模電感的三...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及車(chē)身壓鑄鋁合金部件的輕量化優(yōu)化方法，基于車(chē)身設(shè)計(jì)或車(chē)身仿真模型，在車(chē)身上選取/確定優(yōu)化區(qū)域，在優(yōu)化區(qū)域的壓鑄鋁合金目標(biāo)質(zhì)量的限定下，依據(jù)車(chē)身構(gòu)造將優(yōu)化區(qū)域內(nèi)劃分為若干子區(qū)域，對(duì)各子區(qū)域設(shè)定用于測(cè)試分析的測(cè)試厚度，在設(shè)定的測(cè)試厚度下...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種表單填充方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備。其中，該方法包括：接收選擇指令，選擇指令用于指示待填充表單；采用預(yù)先訓(xùn)練的預(yù)測(cè)模型對(duì)待填充表單對(duì)應(yīng)的非序列化交互行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到待填充表單的交互行為，其中，預(yù)先訓(xùn)練的預(yù)測(cè)模型是根據(jù)分別部署在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及運(yùn)輸數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種交通運(yùn)輸數(shù)據(jù)信息化管理方法及系統(tǒng)。本發(fā)明路段在車(chē)輛經(jīng)過(guò)出發(fā)節(jié)點(diǎn)時(shí)刻之前設(shè)定時(shí)段內(nèi)發(fā)生不同交通事故的時(shí)間間隔與行駛時(shí)長(zhǎng)獲取行駛難度指標(biāo)；根據(jù)路段節(jié)點(diǎn)的不同可行路段的行駛難度指標(biāo)的差異與路段長(zhǎng)度差異，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于資源管理的技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于云計(jì)算的智慧農(nóng)業(yè)資源優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)，包括：生物信號(hào)采集模塊，用于獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)作物的生物信號(hào)；環(huán)境數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取作物外部的環(huán)境參數(shù)；動(dòng)態(tài)需求分析模塊，用于生物信號(hào)與環(huán)境參數(shù)的融合，生成動(dòng)態(tài)需求...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種面向多源異常監(jiān)控的建筑工程風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及系統(tǒng)，具體涉及建筑工程風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域，包括基于空閑任務(wù)周期接收的多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，解析設(shè)備至構(gòu)件節(jié)點(diǎn)映射與回傳時(shí)延特性，建立跨設(shè)備時(shí)間對(duì)齊模型與偽同步段時(shí)間偏移軌跡，通過(guò)時(shí)延漂移趨勢(shì)識(shí)別潛在...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)中心運(yùn)維策略生成方法、裝置及介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：根據(jù)數(shù)據(jù)中心的當(dāng)前數(shù)據(jù)，獲取數(shù)據(jù)中心當(dāng)前候選的第一運(yùn)維策略；根據(jù)預(yù)設(shè)的約束運(yùn)維策略的校驗(yàn)規(guī)則，獲取第一運(yùn)維策略中合規(guī)的第二運(yùn)維策略；獲取在假定極端場(chǎng)景中采取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多域先驗(yàn)指導(dǎo)的場(chǎng)景文本超分辨率方法，包括以下步驟：獲取多場(chǎng)景文本圖像，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，并構(gòu)建數(shù)據(jù)集；基于所述數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)先構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景文本超分辨率模型；所述場(chǎng)景文本超分辨率模型包括：文本先驗(yàn)增...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種電鑄金屬板表面缺陷檢測(cè)方法，涉及電鑄金屬板領(lǐng)域，包括以下步驟：獲取電鑄金屬板周期性光柵條紋投射條件下的光柵條紋圖像，以及均勻照明條件下的表面彩色圖像；對(duì)光柵條紋圖像和表面彩色圖像進(jìn)行視口變換融合，生成復(fù)合檢測(cè)圖像；對(duì)復(fù)合檢測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種塑料注塑件表面缺陷自動(dòng)識(shí)別定位方法，該方法獲取塑料注塑件的灰度圖像；針對(duì)灰度圖像中任一像素點(diǎn)，以任一像素點(diǎn)為中心構(gòu)建不同預(yù)設(shè)尺寸的窗口，根據(jù)每個(gè)窗口中像素點(diǎn)的灰度值差異和灰度值關(guān)聯(lián)程度，獲取綜合重要...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及PCB制造技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種孔位偏移數(shù)據(jù)測(cè)量方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過(guò)孔位檢測(cè)模型，從PCB圖像中提取包含設(shè)計(jì)孔和對(duì)應(yīng)的實(shí)際孔的孔位圖像；從孔位圖像中提取到設(shè)計(jì)孔的第一孔位中心坐標(biāo)和實(shí)際孔的第二孔位中心坐標(biāo)；根據(jù)第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于聲驅(qū)氣泡微流體的自動(dòng)化輔助生殖系統(tǒng)，屬于微納操作機(jī)器人領(lǐng)域。包括對(duì)焦、捕獲、旋轉(zhuǎn)及三維重建與評(píng)估等關(guān)鍵步驟，解決了傳統(tǒng)人工操作中成本高、周期長(zhǎng)的問(wèn)題。該系統(tǒng)利用聲波驅(qū)動(dòng)氣泡振動(dòng)產(chǎn)生的二次輻射力，對(duì)卵母細(xì)胞或胚胎進(jìn)行非接觸式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力設(shè)備缺陷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤指一種基于深度學(xué)習(xí)的電力設(shè)備缺陷檢測(cè)系統(tǒng)及方法通過(guò)構(gòu)建電網(wǎng)區(qū)域的三維模型，并基于歷史缺陷數(shù)據(jù)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在三維模型中標(biāo)記巡檢對(duì)象的重要性評(píng)分，完成設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的量化評(píng)估，提升巡檢資源與缺陷風(fēng)險(xiǎn)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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