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          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于大數(shù)據(jù)統(tǒng)計用的工程環(huán)境監(jiān)測裝置,屬于運輸環(huán)境監(jiān)測裝置領(lǐng)域,該一種基于大數(shù)據(jù)統(tǒng)計用的工程環(huán)境監(jiān)測裝置包括:旋轉(zhuǎn)底座和監(jiān)測組件,所述監(jiān)測組件包括監(jiān)測設(shè)備本體、立桿、升降架、第一拉繩、第一卷輪、驅(qū)動軸、第一離合件和第一鎖止件,...
          • 本發(fā)明提供了一種基于石墨烯?超導(dǎo)體的雙曲超材料在溫度傳感器中的應(yīng)用,屬于溫度傳感器技術(shù)領(lǐng)域。雙曲超導(dǎo)材料為石墨烯和超導(dǎo)體交替排列形成周期性結(jié)構(gòu)的雙曲超材料;在低溫環(huán)境下,通過調(diào)節(jié)石墨烯的費米能級、石墨烯層數(shù)、超導(dǎo)體的厚度和環(huán)境溫度,向雙曲超...
          • 本發(fā)明屬于物理化學(xué)領(lǐng)域,公開了基于顯微鏡成像的粒子示蹤技術(shù)測量膠體粒子粒徑的方法,包括:將待測粒子以合適的濃度添加到牛頓流體中,利用顯微鏡和高速攝像機拍攝粒子在流體中進行隨機熱運動的視頻,通過去噪、定位、軌跡連接等一系列圖像處理技術(shù)得到粒子...
          • 本發(fā)明所提供的基于掃描探針顯微鏡的載流子遷移速度測試方法及裝置,該方法包括:將獲取到的掃描探針顯微鏡上的探針在待測樣品表面振動時的時域振動信號變換至頻域,對頻域振動信號進行首次去噪處理,通過帶通濾波對去噪后頻域振動信號進行濾波處理,根據(jù)濾波...
          • 本發(fā)明公開了一種高透過率陣列基板制作方法、陣列基板及顯示裝置,方法包括:利用掩膜版在玻璃襯底上成膜觸控走線層,在觸控走線層上成膜第一隔離層;在第一隔離層上成膜柵極金屬層,在柵極金屬層上成膜柵極絕緣層,并在柵極絕緣層上成膜非晶硅層;利用掩膜版...
          • 本發(fā)明公開了一種基于BIM的樓面混凝土無人機噴涂養(yǎng)護作業(yè)系統(tǒng)及方法,作業(yè)系統(tǒng)包括:無人機,裝設(shè)有噴霧裝置;BIM數(shù)據(jù)輸入層,用于從BIM模型中提取樓面的三維數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)處理層,用于對提取的三維數(shù)據(jù)進行處理以形成無人機可以識別的數(shù)據(jù);安全飛行區(qū)...
          • 本發(fā)明涉及VR場景交互技術(shù)領(lǐng)域,具體地說,涉及一種面向5DVR大空間場景的交互系統(tǒng)及方法,其包括:非線性路徑映射單元基于空間定位技術(shù)和路徑重定向機制,結(jié)合時變空間變形張量映射算法與虛擬引力梯度,擴展5DVR空間場景的虛擬移動距離;環(huán)境同步反...
          • 本公開關(guān)于一種業(yè)務(wù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法包括響應(yīng)于針對預(yù)設(shè)業(yè)務(wù)接口對應(yīng)的第一目標(biāo)業(yè)務(wù)的第一調(diào)用請求,基于預(yù)設(shè)業(yè)務(wù)接口對應(yīng)的預(yù)設(shè)渠道路由類,調(diào)用第一渠道標(biāo)識對應(yīng)第一目標(biāo)渠道實現(xiàn)類中與第一目標(biāo)業(yè)務(wù)對應(yīng)的第一業(yè)務(wù)專屬實現(xiàn)方法;...
          • 本發(fā)明屬于固件批量管理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種批量管控器件固件方法及系統(tǒng),通過編碼模塊對待管控的器件進行編碼,以及對待管控的固件進行編碼;通過文件上傳模塊將器件固件文件上傳至對應(yīng)固件編碼下;配置器下單選擇器件目標(biāo)固件,并自動生成升級路徑;調(diào)度...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種異常數(shù)據(jù)偵測的特征生成方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟:獲取網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控數(shù)據(jù)集,并對網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控數(shù)據(jù)集進行網(wǎng)絡(luò)延遲源頭識別,得到網(wǎng)絡(luò)延遲源頭數(shù)據(jù);對網(wǎng)絡(luò)延遲源頭數(shù)據(jù)進行動態(tài)智能緩存,生成動態(tài)智能緩存數(shù)據(jù);利用監(jiān)...
          • 本公開實施例公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,其中,所述數(shù)據(jù)處理方法包括:確定目標(biāo)張量在處理時所需的內(nèi)核函數(shù)以及線程塊;所述目標(biāo)張量包括多個元素區(qū)域,所述線程塊中的線程與所述元素區(qū)域具有一一對應(yīng)關(guān)系;基于所述線程塊中線...
          • 本發(fā)明提供基于智能推薦的個性化業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)展示系統(tǒng),屬于系統(tǒng)設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域;模塊包括:數(shù)據(jù)采集模塊:通過整合集團內(nèi)部以及各下級的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)需求,將標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)湖中;數(shù)據(jù)指標(biāo)模塊:確定每個環(huán)節(jié)的關(guān)鍵效率指標(biāo),基于專家?guī)旌蜌v史...
          • 本發(fā)明提供了一種電網(wǎng)二次設(shè)備多變量時序數(shù)據(jù)的歸集展示系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域,該系統(tǒng)采用SpringCloud框架構(gòu)建微服務(wù)平臺得到,具體包括:數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)歸集模塊和數(shù)據(jù)展示模塊;數(shù)據(jù)收集模塊用于獲取變電站的多變量時序數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)歸集...
          • 本發(fā)明涉及可降水量分析技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種流域可降水量時空演變特征及發(fā)展趨勢的分析方法,包括在目標(biāo)流域內(nèi)選取多個地面氣象站點的降水量數(shù)據(jù)和地基激光雷達水汽數(shù)據(jù),并分別與可降水量數(shù)據(jù)參數(shù)做逐月相關(guān)性分析,分析最近N年的四季可降水量隨年份變化趨...
          • 本發(fā)明公開了一種光譜數(shù)據(jù)自動預(yù)處理方法,在構(gòu)建由采用平滑算法進行處理、采用基線矯正算法進行處理、采用散射矯正算法進行處理、采用數(shù)據(jù)中心化算法進行處理和采用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化算法進行處理這五個步驟構(gòu)成的預(yù)處理過程后,采用遺傳算法對預(yù)處理過程進行優(yōu)化尋...
          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品,分別從各個生產(chǎn)流程獲取對應(yīng)的能量流數(shù)據(jù)、物質(zhì)流數(shù)據(jù)以及信息流數(shù)據(jù);對獲取的能量流數(shù)據(jù)、物質(zhì)流數(shù)據(jù)以及信息流數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理,得到待整理數(shù)據(jù)集;對待整理數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)進行歸一化處理,...
          • 本發(fā)明公開了一種基于軌跡的長期動力學(xué)預(yù)測方法,包括:采集狀態(tài)?動作序列數(shù)據(jù);將采集到的數(shù)據(jù)劃分為多個子軌跡,并構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;設(shè)計軌跡預(yù)測模型,該模型以初始狀態(tài)、控制參數(shù)和顯示的未來時間序列作為輸入,直接預(yù)測未來時間序列的狀態(tài);訓(xùn)練軌跡預(yù)測...
          • 本發(fā)明公開了一種交流電網(wǎng)潮流N?k故障校核方法及系統(tǒng),包括:獲取電網(wǎng)N?k斷線的歷史故障數(shù)據(jù),并對歷史故障數(shù)據(jù)進行降維處理;將降維后的數(shù)據(jù)輸入第一寬度學(xué)習(xí)模型進行訓(xùn)練得到第一預(yù)測模型,基于第一預(yù)測模型獲取其預(yù)測結(jié)果與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的殘差;以預(yù)測結(jié)...
          • 本發(fā)明公開了一種分布式光纖傳感信號識別模型的訓(xùn)練方法、系統(tǒng)、介質(zhì)和程序產(chǎn)品,包括:獲取多種已識別的樣本信號;對樣本信號進行特征提取,并將提取的特征組合形成數(shù)據(jù)集;將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗證集;構(gòu)建LGBM模型;利用訓(xùn)練集對LGBM模型進行訓(xùn)...
          • 本發(fā)明公開了基于多尺度特征融合的多源時間序列信號分類方法及設(shè)備。所述方法包括以下步驟:采集多源傳感器時間序列信號,構(gòu)建數(shù)據(jù)集;構(gòu)建多源時間序列信號分類模型;利用數(shù)據(jù)集對多源時間序列信號分類模型進行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練后的多源時間序列信號分類模型;...
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