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          • 本發(fā)明提出一種數(shù)據(jù)接口轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)方法和裝置,該方法包括:接收并判斷鏈路數(shù)據(jù)的有效性;有效時(shí)根據(jù)鏈路數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源信息和待轉(zhuǎn)發(fā)的目標(biāo)設(shè)備信息,在預(yù)設(shè)的鏈路路由表中尋找能夠匹配到的一行;根據(jù)鏈路路由表中確定的轉(zhuǎn)發(fā)屬性信息,確定數(shù)據(jù)協(xié)議處理函數(shù)和轉(zhuǎn)發(fā)...
          • 本發(fā)明公開了一種車輛數(shù)據(jù)的自適應(yīng)上傳方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及車輛,所述方法包括:根據(jù)實(shí)時(shí)采集的車輛狀態(tài)數(shù)據(jù),確定車輛當(dāng)前所處場(chǎng)景;確定所述車輛當(dāng)前所處場(chǎng)景下的m類待傳輸數(shù)據(jù)及其數(shù)據(jù)傳輸需求;其中,m≥2且為正整數(shù);根據(jù)所述m類待傳輸數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)傳輸...
          • 本申請(qǐng)公開了一種游戲服務(wù)器的自動(dòng)防御方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),方法包括:在游戲服務(wù)器的負(fù)載均衡器的公網(wǎng)IP地址被停用后,判斷游戲服務(wù)器是否配置防御服務(wù);若游戲服務(wù)器未配置防御服務(wù),則啟動(dòng)防御服務(wù)并獲取第一IP地址,將第一IP地址添加至防御...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種具有低插損低諧波的射頻開關(guān),包括:主控制單元:電連接于射頻信號(hào)傳輸通路中,用于在外部控制信號(hào)的作用下,對(duì)射頻信號(hào)傳輸通路進(jìn)行導(dǎo)通或關(guān)閉;偏置單元:電連接于主控制單元的能量泄漏路徑中,用于在外部控制信號(hào)的作用下,當(dāng)射頻信...
          • 本發(fā)明公開了用于非線性系統(tǒng)的高階擴(kuò)展卡爾曼濾波方法,包括如下步驟:S1,建立由線性狀態(tài)模型方程與非線性測(cè)量模型方程組成的非線性系統(tǒng);S2,建立求解克羅內(nèi)克積型復(fù)合隨機(jī)變量統(tǒng)計(jì)特性的計(jì)算算法;S3,利用步驟S2建立的算法,分析非線性系統(tǒng)狀態(tài)估...
          • 本發(fā)明涉及電力電子系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種三相交流電電力轉(zhuǎn)換系統(tǒng)及方法。本發(fā)明通過頻率估計(jì)模塊采集三相交流電源的電壓,估計(jì)三相交流電電壓的頻率與電壓在三相靜止坐標(biāo)系中的正序分量和負(fù)序分量的相位,并通過第一空間矢量脈寬調(diào)制模塊生成直流調(diào)制信...
          • 本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N基于混合脈寬調(diào)制的開繞組永磁同步電機(jī)預(yù)測(cè)電流控制方法,包括:計(jì)算參考電壓矢量,根據(jù)參考電壓矢量劃分電壓矢量扇區(qū),選擇每個(gè)扇區(qū)內(nèi)的非零電壓矢量和零電壓矢量;根據(jù)參考電壓矢量所在的扇區(qū)和范圍,選擇雙逆變器所需作用的電壓矢量,并利用...
          • 本發(fā)明公開了一種單相交流四開關(guān)Buck?Boost雙向變換器,包括分別連接交流的兩條Buck?Boost變換支路,每支路包括開關(guān)管、電感,所述支路包括與交流輸入端Ac連接的輸入開關(guān)管QL1,與QL1連接的變換器電感L和開關(guān)管QL2,電感L另...
          • 基于模型預(yù)測(cè)控制的電力電子設(shè)備虛擬慣量調(diào)節(jié)方法及系統(tǒng),該方法分別計(jì)算電網(wǎng)中各功率發(fā)出節(jié)點(diǎn)在負(fù)載功率變化前、后的輸出功率參考值和輸出功率調(diào)整量;通過模型預(yù)測(cè)控制,以最小化電力電子設(shè)備在調(diào)整過程中的功率損失函數(shù)和直流損失函數(shù)為目標(biāo),得到未來一定...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N均流裝置、均流控制方法及電子設(shè)備,屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,所述均流裝置包括:均流模塊,與供電電源和用電組件分別連接,均流模塊包括至少兩個(gè)目標(biāo)傳輸通道,均流模塊用于基于供電電源的輸入電流為各個(gè)目標(biāo)傳輸通道分配對(duì)應(yīng)的通道傳輸電流,每...
          • 本發(fā)明涉及配電柜技術(shù)領(lǐng)域,且公開了一種具有動(dòng)態(tài)無功補(bǔ)償系統(tǒng)的智能配電柜,解決了現(xiàn)有的動(dòng)態(tài)無功補(bǔ)償系統(tǒng)散熱效果不好的問題,其包括柜體,柜體內(nèi)部的一側(cè)設(shè)置有豎分隔架,豎分隔架與柜體之間形成電容器無功補(bǔ)償安裝室、動(dòng)態(tài)無功補(bǔ)償安裝室和中間散熱室,電...
          • 本發(fā)明屬于海上和陸上風(fēng)電機(jī)組的冷卻散熱、輸變電、防污防腐及在潔凈環(huán)境運(yùn)行技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種風(fēng)電機(jī)組塔筒變電站、冷卻散熱方法及冷卻散熱系統(tǒng),所述變電站為模塊化、超薄化的預(yù)裝結(jié)構(gòu),將所述變電站的各模塊通過塔筒門送進(jìn)塔筒后,在封閉、潔凈的塔筒...
          • 本發(fā)明涉及一種超寬帶漸變線功分器及其設(shè)計(jì)方法,該設(shè)計(jì)方法包括以下步驟:獲取漸變線功分器的設(shè)計(jì)要求,選取漸變線實(shí)現(xiàn)傳輸;對(duì)漸變線進(jìn)行建模,并計(jì)算線寬;計(jì)算奇偶模阻抗序列;基于漸變線隔離電阻公式確定關(guān)于漸變線位置的隔離電阻序列,將其區(qū)域化分成隔...
          • 本發(fā)明公開了一種高密度雙面精細(xì)布線扇出型芯片封裝結(jié)構(gòu)及方法;封裝結(jié)構(gòu)包括:硅片,硅片上制作有硅通孔,硅通孔內(nèi)填充有導(dǎo)電柱,硅片背面刻蝕有凹槽;介電層,其設(shè)置在硅片正面;第一重布線層,其堆疊設(shè)置在介電層上,第一重布線上覆蓋有第一鈍化層;至少一...
          • 本發(fā)明提供了一種導(dǎo)孔及其圖形修正方法,屬于半導(dǎo)體領(lǐng)域。該導(dǎo)孔圖形修正方法包括提供初始圖形,所述初始圖形包括金屬層和導(dǎo)孔層,篩選位于孤立區(qū)的導(dǎo)孔圖形作為待修正導(dǎo)孔圖形;將所述待修正導(dǎo)孔圖形做放大處理,獲取子圖形;將所述子圖形進(jìn)行修正,獲取修正...
          • 本公開實(shí)施例公開了一種外延層的形成方法以及外延晶圓,外延層的形成方法可以包括:在襯底上進(jìn)行生長(zhǎng)工藝形成生長(zhǎng)層,以使得襯底中的部分摻雜劑擴(kuò)散至生長(zhǎng)層;對(duì)生長(zhǎng)層進(jìn)行刻蝕工藝,以將生長(zhǎng)層完全刻蝕以消除部分摻雜劑;在完成刻蝕后,在襯底上進(jìn)行外延工藝...
          • 本申請(qǐng)公開了一種下咽癌誘導(dǎo)化療預(yù)后預(yù)測(cè)及治療方案的處理方法和裝置及介質(zhì),可應(yīng)用于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)通過獲取包括第一CT圖像、第一臨床文本信息、歷史初治療的下咽癌患者所選擇的第一誘導(dǎo)化療方案以及總生存期的多個(gè)歷史初治療的下咽癌患者在誘...
          • 本發(fā)明公開了一種基于大模型的兒童肥胖代謝智能管理系統(tǒng)和方法,涉及肥胖智能管理技術(shù)領(lǐng)域,系統(tǒng)包括模型訓(xùn)練模塊和個(gè)性化管理建議生成模塊;模型訓(xùn)練模塊用于:基于兒童肥胖關(guān)聯(lián)的醫(yī)療數(shù)據(jù)和知識(shí),對(duì)預(yù)設(shè)大語(yǔ)言模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到兒童肥胖智能管理建議生成模...
          • 本發(fā)明涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的木質(zhì)纖維素生物質(zhì)葡萄糖生產(chǎn)預(yù)測(cè)方法,旨在提高葡萄糖得率并優(yōu)化生物質(zhì)轉(zhuǎn)化工藝。該方法采用多層感知機(jī)、支持向量回歸、隨機(jī)森林、梯度提升決策樹和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)模型,對(duì)經(jīng)不同預(yù)處理方式處理的LCB葡萄糖得率進(jìn)行預(yù)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N面向AI GC大模型應(yīng)用的古典音樂語(yǔ)義提取方法,包括:針對(duì)第一特征集,采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取局部時(shí)頻模式,生成包含音符和和弦相關(guān)性的第二特征集;針對(duì)第四特征集,采用變分自編碼器解耦情感和結(jié)構(gòu)語(yǔ)義,生成獨(dú)立的第五特征集;從第六特征...
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