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          • 本發(fā)明公開了一種鉛酸電池電壓在線檢測裝置,包括輸送機(jī)構(gòu)、引導(dǎo)機(jī)構(gòu)、限位機(jī)構(gòu)、升降機(jī)構(gòu)、噴碼機(jī)構(gòu)及電控柜;引導(dǎo)機(jī)構(gòu)連接于輸送機(jī)構(gòu)上,限位機(jī)構(gòu)連接于引導(dǎo)機(jī)構(gòu)的后端;檢測機(jī)構(gòu)包括電壓檢測儀及兩個(gè)檢測頭,檢測頭連接于升降機(jī)構(gòu)上,檢測頭位于輸送機(jī)構(gòu)上...
          • 本發(fā)明提供了一種改善金屬層光刻缺陷的方法及金屬層版圖,屬于半導(dǎo)體領(lǐng)域。該改善金屬層光刻缺陷的方法包括提供一金屬層版圖;獲取所述空格圖形的工藝參數(shù),基于所述空格圖形的工藝參數(shù),篩選出工藝參數(shù)滿足設(shè)定范圍且需要在兩側(cè)形成導(dǎo)孔圖形的空格圖形,作為...
          • 本發(fā)明公開了一種溫控反應(yīng)釜PID控制器參數(shù)調(diào)優(yōu)方法,通過對快速響應(yīng)、低超調(diào)、低能耗、穩(wěn)態(tài)精度和平穩(wěn)性這五個(gè)目標(biāo)每兩兩之間進(jìn)行沖突度量,得到任意兩個(gè)目標(biāo)之間的度量結(jié)果,并根據(jù)度量結(jié)果對五個(gè)目標(biāo)進(jìn)行分組,得到三組目標(biāo),將每組目標(biāo)分別作為子目標(biāo),...
          • 本申請涉及一種基于Lyapunov與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的AGV路徑規(guī)劃控制方法。所述方法包括:S1:分別構(gòu)建AGV的狀態(tài)空間、連續(xù)動(dòng)作空間以及復(fù)合獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù);S2:采用SAC算法作為深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架,通過最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)與策略熵優(yōu)化AGV控制策略模型...
          • 本發(fā)明公開了基于多模態(tài)感知的全場景智能飲水系統(tǒng)及水位控制方法,屬于智能飲水系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,系統(tǒng)包括多模態(tài)感知模塊、數(shù)據(jù)處理與分析單元、智能控制中心以及人機(jī)交互界面。該系統(tǒng)通過多模態(tài)傳感器同步采集容器狀態(tài)與環(huán)境數(shù)據(jù),經(jīng)特征提取與歸一化處理后,采...
          • 本申請適用于顯示屏顯示技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種顯示方法、終端設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),包括:在顯示序列中不存在第一顯示對象的下一個(gè)顯示對象的情況下,從顯示序列中獲取第二顯示對象;顯示序列包括先后顯示在顯示屏上的多個(gè)顯示對象;第一顯示對象為正在顯...
          • 本發(fā)明提供一種數(shù)據(jù)智能分層存儲(chǔ)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),包括:獲取目標(biāo)用戶配置信息,包括目標(biāo)用戶創(chuàng)建的bucket信息以及目標(biāo)鏈路,該目標(biāo)鏈路中包含目標(biāo)沉降規(guī)則及目標(biāo)上浮規(guī)則,目標(biāo)沉降規(guī)則用于指示數(shù)據(jù)熱度下降時(shí)的存儲(chǔ)鏈路,目標(biāo)上浮規(guī)則...
          • 本發(fā)明公開了一種人工智能加速運(yùn)算芯片,包括以下模塊,任務(wù)量獲取模塊、任務(wù)量分析模塊、任務(wù)量分配模塊、任務(wù)量處理模塊、評分模塊,該發(fā)明中,處理模塊中包括三種處理模塊,根據(jù)評分模塊的評分分為4分處理模塊、2分處理模塊和1分處理模塊,三種處理模塊...
          • 本發(fā)明公開了一種基于云計(jì)算的IT資源調(diào)度方法,涉及云計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域,對原始IT資源數(shù)據(jù)進(jìn)行定態(tài)轉(zhuǎn)換,獲得原始資源底數(shù),對原始資源底數(shù)進(jìn)行采樣變換,獲得資源特征系數(shù);對使用資源數(shù)據(jù)進(jìn)行應(yīng)用類型劃分,獲得分類使用數(shù)據(jù),根據(jù)資源特征系數(shù)對分類使用數(shù)...
          • 本發(fā)明提供了一種處理器繁忙程度計(jì)算方法、裝置、車輛及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:獲取處理器中,目標(biāo)核心的空閑任務(wù)時(shí)間差;判斷所述空閑任務(wù)時(shí)間差是否滿足預(yù)設(shè)時(shí)長約束;當(dāng)滿足所述預(yù)設(shè)時(shí)長約束時(shí),以預(yù)設(shè)的指定周期為計(jì)算單位,根據(jù)所...
          • 本發(fā)明涉及日志異常檢測技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于多特征融合的日志異常檢測方法、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。在本發(fā)明中,通過Drain算法解析日志數(shù)據(jù)并提取日志模板和日志級別,結(jié)合BERT模型提取語義特征,同時(shí)計(jì)算相鄰日志時(shí)間差并生成時(shí)間特征;將語義、時(shí)間及...
          • 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于工業(yè)資源庫的零部件數(shù)據(jù)處理方法以及裝置,涉及數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:響應(yīng)于針對管理界面的數(shù)據(jù)上傳操作,獲取數(shù)據(jù)上傳操作對應(yīng)的參數(shù)文件,對參數(shù)文件進(jìn)行解析,獲得參數(shù)文件對應(yīng)的至少一個(gè)參數(shù)表;對各個(gè)參數(shù)表進(jìn)行整...
          • 本發(fā)明公開了一種應(yīng)用程序異常問題的自動(dòng)答疑系統(tǒng)及方法,系統(tǒng)包括:交互模塊,用于獲取用戶輸入的異常問題信息,包括圖像及文字描述;問題數(shù)據(jù)庫,包括問題分類表和問題咨詢表;問題咨詢表用于存儲(chǔ)異常問題的咨詢記錄,包括用戶輸入的異常問題信息;問題分類...
          • 本發(fā)明旨在提供社交網(wǎng)絡(luò)廣告?zhèn)鞑ヅc用戶行為分析集成系統(tǒng),屬于營銷數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,包括數(shù)據(jù)采集、用戶畫像、傳播路徑、預(yù)測引擎和優(yōu)化調(diào)控模塊。數(shù)據(jù)采集模塊獲取社交數(shù)據(jù)、廣告互動(dòng)數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)。用戶畫像模塊構(gòu)建社交影響力模型,生成用戶特征標(biāo)簽...
          • 本發(fā)明涉及一種電壓階躍情況下的測量頻率的計(jì)算方法與系統(tǒng),屬于工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域。其中,該方法包括以當(dāng)前時(shí)刻為采樣時(shí)刻,分別按照預(yù)設(shè)采樣周期、第一預(yù)設(shè)倍數(shù)的預(yù)設(shè)采樣周期以及第二預(yù)設(shè)倍數(shù)的預(yù)設(shè)采樣周期,采集電壓階躍的當(dāng)前周波數(shù)據(jù)和上兩個(gè)周波數(shù)據(jù),并...
          • 本發(fā)明涉及一種土壤墑情預(yù)測系統(tǒng)及方法;包括數(shù)據(jù)采集模塊,所述數(shù)據(jù)采集模塊與數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊相連接,數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊與數(shù)據(jù)分析模塊相連接,數(shù)據(jù)分析模塊與預(yù)測模型模塊相連接,預(yù)測模型模塊與遠(yuǎn)程控制主機(jī)相連接;對土壤墑情信息實(shí)施了全面的數(shù)據(jù)采集作業(yè),...
          • 本發(fā)明涉及滑坡監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種融合時(shí)滯重建與注意力機(jī)制的滑坡監(jiān)測數(shù)據(jù)預(yù)測方法,以滑坡位移歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)及外部誘發(fā)因子為建模對象,針對滑坡變形過程的非線性、時(shí)滯性特點(diǎn),提出通過時(shí)間滯后交叉相關(guān)分析構(gòu)建時(shí)滯驅(qū)動(dòng)特征集,并識別滑坡位移與誘...
          • 本申請實(shí)施例提供了一種時(shí)序數(shù)據(jù)異常檢測方法和裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取時(shí)序數(shù)據(jù)標(biāo)注樣本集;基于時(shí)序數(shù)據(jù)標(biāo)注樣本集對初始異常檢測模型進(jìn)行模型訓(xùn)練,得到目標(biāo)異常檢測模型;對時(shí)序數(shù)據(jù)標(biāo)注樣本集進(jìn)行波動(dòng)區(qū)間預(yù)測...
          • 本發(fā)明公開了一種水輪機(jī)耦合風(fēng)機(jī)系統(tǒng)的工況預(yù)測方法,屬于水力機(jī)械技術(shù)領(lǐng)域。該方法用于解決水輪機(jī)耦合風(fēng)機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)工況參數(shù)預(yù)測困難的問題。其技術(shù)方案包括:首先根據(jù)風(fēng)機(jī)額定參數(shù)和可利用的水頭流量,估算能量平衡并確定水輪機(jī)比轉(zhuǎn)速;獲取水輪機(jī)的單位出...
          • 本發(fā)明公開了一種用于中厚板板面標(biāo)識代碼快速識別管控方法,具體為:(1)每塊中厚板板面上設(shè)有鋼板號信息,跟蹤模塊確定中厚板板面上鋼板號位置,數(shù)據(jù)處理模塊獲取鋼板號信息進(jìn)行分析,判斷鋼板尾號,鋼板號末兩位;(2)當(dāng)鋼板尾號為01時(shí),即為頭板,精...
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