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								      本發(fā)明涉及冶金工程技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種工業(yè)硅冶煉電耗優(yōu)化與疏松劑用量調(diào)控的協(xié)同方法。包括以下步驟：通過多源傳感器實(shí)時(shí)采集礦熱爐冶煉過程的動(dòng)態(tài)參數(shù)：構(gòu)建電耗與疏松劑用量的協(xié)同優(yōu)化模型，將動(dòng)態(tài)參數(shù)輸入模型，通過多目標(biāo)優(yōu)化算法同步求解電極電流控...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種固體粉末鹽沉降裝置及方法，涉及材料測試技術(shù)領(lǐng)域。該裝置包括：空氣輸送器、沉降平臺(tái)和試驗(yàn)艙；空氣輸送器和沉降平臺(tái)均設(shè)置在試驗(yàn)艙內(nèi)；空氣輸送器包括：筒體，筒體的側(cè)壁上具有空氣入口，筒體的底部具有粉末入口，筒體的頂部具有粉末出口，沉...
								
            
							
            
							
						
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								      一種加工高壓屏蔽罩用無損探傷設(shè)備及其使用方法。涉及屏蔽罩生產(chǎn)設(shè)備領(lǐng)域。包括檢測機(jī)構(gòu)，所述檢測機(jī)構(gòu)包括立柱和從上至下依次設(shè)置在所述立柱上的除塵單元、噴液單元、超聲波探頭和刮掃單元，所述除塵單元用于去除工件的內(nèi)壁上的灰塵，所述噴液單元用于定量地...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及鑒別轉(zhuǎn)基因大豆油的方法，依次包括以下步驟：第一步將大豆油樣品均勻混合，稱取大豆油樣品于離心管中；第二步在大豆油樣品中加入水作為提取劑，渦旋混勻靜置后，振蕩提取、離心；第三步吸取下層水相，轉(zhuǎn)移至固相萃取柱，負(fù)壓下使提取液逐滴流出，接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種風(fēng)速儀協(xié)同組網(wǎng)的雷達(dá)探測盲區(qū)風(fēng)場精細(xì)重構(gòu)方法，具體步驟是：首先，實(shí)時(shí)分離振動(dòng)位移引起的風(fēng)速測量偏差消除振動(dòng)干擾，基于機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行數(shù)據(jù)自動(dòng)診斷與修復(fù)，優(yōu)化風(fēng)速數(shù)據(jù)完整性以及測量連續(xù)性；其次，建立面向全域風(fēng)場感知的超聲風(fēng)速儀陣列優(yōu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電壓傳感器電路，包括分壓電容、濾波模塊、運(yùn)算放大模塊、信號(hào)調(diào)理模塊和輸出模塊，分壓電容的第一端與高壓輸入信號(hào)連接；分壓電容的第二端與濾波模塊的輸入端連接；濾波模塊的輸出端與運(yùn)算放大模塊的輸入端連接；運(yùn)算放大模塊的輸出端與信號(hào)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于主動(dòng)紅外信標(biāo)與標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)記相結(jié)合的定位方法，旨在提高無人機(jī)在動(dòng)態(tài)平臺(tái)上自主著陸的精度和可靠性。該方法采用由400系列不銹鋼基板和光學(xué)性能相似的聚合物材料(如光學(xué)聚丙烯(PP)、聚碳酸酯(PC)、丙烯酸(PMMA)等)制成的主...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種任意偏振態(tài)生成方法及任意偏振態(tài)生成器及其應(yīng)用，解決了現(xiàn)有偏振定標(biāo)系統(tǒng)由于缺少偏振目標(biāo)的構(gòu)建方法，導(dǎo)致偏振光源通過使用激光器光源經(jīng)過偏振片或者1/4波片之后，產(chǎn)生的偏振光是全偏光，無法產(chǎn)生部分偏振光，也無法按照設(shè)計(jì)需求產(chǎn)生額定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種模塊化車站聯(lián)鎖模擬試驗(yàn)仿真裝置，屬于鐵路信號(hào)系統(tǒng)測試技術(shù)領(lǐng)域，該裝置包括：上位機(jī)和下位機(jī)，所述下位機(jī)通過通信接口與上位機(jī)連接；所述上位機(jī)為手持式終端、移動(dòng)式終端或固定式終端；其中，所述上位機(jī)包括：配置管理模塊，人機(jī)交互模塊和...
								
            
							
            
							
						
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								      一種自動(dòng)定位及自動(dòng)匹配的電氣接線系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括：控制器和智能接線板；智能接線板包括：上排端子、下排端子和可控導(dǎo)通單元；上排端子一端與控制器相連接，另一端與可控導(dǎo)通單元相連接；下排端子一端與負(fù)載相連接，另一端與可控導(dǎo)通單元相連接；控制器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種沉降試驗(yàn)的固體粉末鹽pH值控制方法及裝置，涉及材料制備技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：配置預(yù)設(shè)濃度的混合鹽溶液；對混合鹽溶液進(jìn)行旋轉(zhuǎn)蒸發(fā)；將混合鹽溶液冷凍至預(yù)設(shè)溫度，形成顆粒狀的混合鹽；對冷凍過的混合鹽干燥預(yù)設(shè)時(shí)長；對干燥后的混合鹽進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于實(shí)時(shí)反饋的注塑模具人機(jī)交互方法及系統(tǒng)，具體涉及人機(jī)交互領(lǐng)域，包括通過操作者佩戴的姿態(tài)集成識(shí)別傳感器采集其空間操作數(shù)據(jù)，空間操作數(shù)據(jù)包括角速度、角加速度、位移速度與姿態(tài)角度，基于空間操作數(shù)據(jù)形成動(dòng)作輸入向量集；所述動(dòng)作輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多維結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)備份方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取待備份的目標(biāo)數(shù)據(jù)和對應(yīng)的數(shù)據(jù)來源信息；基于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析算法，確定所述目標(biāo)數(shù)據(jù)對應(yīng)的多個(gè)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)部分和對應(yīng)的結(jié)構(gòu)類型；根據(jù)所述數(shù)據(jù)來源信息，確定每一所述結(jié)構(gòu)類型對應(yīng)的備份優(yōu)先級(jí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種面向巨災(zāi)保險(xiǎn)的相似臺(tái)風(fēng)智能檢索方法及裝置，獲取預(yù)報(bào)臺(tái)風(fēng)的特征以及通過巨災(zāi)模型生成的多個(gè)模擬臺(tái)風(fēng)的特征，對預(yù)報(bào)臺(tái)風(fēng)的全路徑形態(tài)數(shù)據(jù)分別與每個(gè)模擬臺(tái)風(fēng)的全路徑形態(tài)數(shù)據(jù)相似性分析；對預(yù)報(bào)臺(tái)風(fēng)的全路徑近中心最大風(fēng)速序列分別與每個(gè)模擬...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙時(shí)間尺度最小誤差的衛(wèi)星降水產(chǎn)品改進(jìn)方法、裝置及系統(tǒng)，所述衛(wèi)星降水產(chǎn)品改進(jìn)方法包括針對獲取到的第一衛(wèi)星降水產(chǎn)品、第二衛(wèi)星降水產(chǎn)品和插值降水產(chǎn)品，依次采用雙重工具變量算法、最小二乘融合算法和反誤差加權(quán)算法，分別計(jì)算出日尺度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合智能售賣機(jī)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，監(jiān)測方法包括：步驟S1，售賣機(jī)的攝像機(jī)拍攝用戶取放商品的圖像；步驟S2，售賣機(jī)的控制器將用戶ID、用戶行為、售賣機(jī)ID和時(shí)間戳形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并存儲(chǔ)于圖像的注釋塊mvt1中；步驟S3，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多指標(biāo)協(xié)同的車輛平順性綜合評(píng)價(jià)方法，屬于汽車舒適性評(píng)價(jià)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明提供一種基于車身加權(quán)加速度、車輪相對動(dòng)載及懸架動(dòng)撓度多指標(biāo)協(xié)同的車輛平順性綜合評(píng)價(jià)方法，建立符合人體振動(dòng)感知特性及系統(tǒng)工程設(shè)計(jì)要求的多指標(biāo)權(quán)重分配模型，實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種多磁偶極子反演方法及裝置，涉及磁目標(biāo)探測領(lǐng)域。解決了現(xiàn)有的MDM反演方法存在抗噪能力差，反演精度差，容易陷入局部最優(yōu)以及維度不確定等問題。所述方法包括以下步驟：步驟1、利用深度學(xué)習(xí)算法對待測目標(biāo)周圍的磁梯度張量不變量進(jìn)行先驗(yàn)分析，生成用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種數(shù)據(jù)人工智能算法計(jì)算方法及系統(tǒng)。所述方法包括：獲取需求輸入數(shù)據(jù)與目標(biāo)輸出數(shù)據(jù)，構(gòu)建并訓(xùn)練算法模型；評(píng)估訓(xùn)練結(jié)果，輸出訓(xùn)練狀態(tài)信息；監(jiān)測初始狀態(tài)下的異常輸出數(shù)據(jù)，并修正模型；提取優(yōu)化參數(shù)，測算分類偏離度；判斷偏離度是否超出容許范...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的橋面冰雪預(yù)警方法及系統(tǒng)，該方法包括以下步驟：基于待評(píng)估橋面的圖像、氣象參數(shù)和橋面摩擦系數(shù)形成多模態(tài)特征表示；所述多模態(tài)特征表示包括溫度?視覺特征和冰雪紋理特征；通過可學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)加權(quán)機(jī)制融合所述多...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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