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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...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種風(fēng)速儀協(xié)同組網(wǎng)的雷達(dá)探測(cè)盲區(qū)風(fēng)場(chǎng)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(cè)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(cè)量連續(xù)性;其次,建立面向全域風(fēng)場(chǎng)感知的超聲風(fēng)速儀陣列優(yōu)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)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)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)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(wú)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...
          • 本發(fā)明公開(kāi)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(guò)使用激光器光源經(jīng)過(guò)偏振片或者1/4波片之后,產(chǎn)生的偏振光是全偏光,無(wú)法產(chǎn)生部分偏振光,也無(wú)法按照設(shè)計(jì)需求產(chǎn)生額定...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種模塊化車(chē)站聯(lián)鎖模擬試驗(yàn)仿真裝置,屬于鐵路信號(hào)系統(tǒng)測(cè)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(guò)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...
          • 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...
          • 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(duì)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(duì)冷凍過(guò)的混合鹽干燥預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng);對(duì)干燥后的混合鹽進(jìn)行...
          • 本發(fā)明公開(kāi)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(guò)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...
          • 本發(fā)明公開(kāi)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(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)來(lái)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(duì)應(yīng)的多個(gè)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)部分和對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)類(lèi)型;根據(jù)所述數(shù)據(jù)來(lái)源信息,確定每一所述結(jié)構(gòu)類(lèi)型對(duì)應(yīng)的備份優(yōu)先級(jí)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)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(guò)巨災(zāi)模型生成的多個(gè)模擬臺(tái)風(fēng)的特征,對(duì)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(duì)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...
          • 本發(fā)明公開(kāi)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(duì)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...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合智能售賣(mài)機(jī)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),監(jiān)測(cè)方法包括:步驟S1,售賣(mài)機(jī)的攝像機(jī)拍攝用戶取放商品的圖像;步驟S2,售賣(mài)機(jī)的控制器將用戶ID、用戶行為、售賣(mài)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,...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種多指標(biāo)協(xié)同的車(chē)輛平順性綜合評(píng)價(jià)方法,屬于汽車(chē)舒適性評(píng)價(jià)技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明提供一種基于車(chē)身加權(quán)加速度、車(chē)輪相對(duì)動(dòng)載及懸架動(dòng)撓度多指標(biāo)協(xié)同的車(chē)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)...
          • 一種多磁偶極子反演方法及裝置,涉及磁目標(biāo)探測(cè)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(wèn)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(duì)待測(cè)目標(biāo)周?chē)拇盘荻葟埩坎蛔兞窟M(jìn)行先驗(yàn)分析,生成用...
          • 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(cè)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(cè)算分類(lèi)偏離度;判斷偏離度是否超出容許范...
          • 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(jué)特征和冰雪紋理特征;通過(guò)可學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)加權(quán)機(jī)制融合所述多...
          • 一種基于作物品種改良特征線的土壤產(chǎn)量估算方法,包括以下步驟:1)基于像元點(diǎn)的長(zhǎng)時(shí)序產(chǎn)量數(shù)據(jù)預(yù)處理;2)去除氣象條件影響的時(shí)序產(chǎn)量數(shù)據(jù)濾波;3)基于相同趨勢(shì)特征的區(qū)域作物品種改良特征線構(gòu)建;4)基于作物品種改良特征線的土壤產(chǎn)量估算;5)土壤產(chǎn)...
          • 本發(fā)明提供一種基于工件彈性變形規(guī)律的等漸變螺旋銑刀設(shè)計(jì),涉及立銑刀技術(shù)領(lǐng)域;包括如下步驟:獲取弱剛性零件任意平行軸截面切削過(guò)程受力情況,將該受力情況簡(jiǎn)化為懸臂梁模型,以獲得工件彈性變形量;根據(jù)所述簡(jiǎn)化的懸臂梁模型,獲取弱剛性工件加工過(guò)程中切...
          • 一種不等漸變螺旋銑刀“幾何?工況”精準(zhǔn)匹配的設(shè)計(jì)方法,涉及立銑刀技術(shù)領(lǐng)域。為解決當(dāng)前在加工鈦合金弱剛性零件某些特定區(qū)域,切削力分布不均且易誘發(fā)顫振的問(wèn)題。對(duì)銑刀的設(shè)計(jì)包括:將弱剛性薄壁零件任意平行刀軸截面切削過(guò)程受力情況簡(jiǎn)化為懸臂梁模型,以...
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