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          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種車輛繼電器結(jié)構(gòu)、控制方法及相關(guān)設(shè)備,涉及車輛控制領(lǐng)域,主要為解決目前車輛上的繼電器在工作時(shí)極易產(chǎn)生噪音的問(wèn)題。該結(jié)構(gòu)包括:繼電器降噪單元,用于減小繼電器工作產(chǎn)生的噪音,包括壓電陶瓷片和復(fù)合鍍層,所述壓電陶瓷片設(shè)置于繼電器的外...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種接地用石墨烯編織帶及其制備方法與應(yīng)用,屬于接地降阻材料技術(shù)領(lǐng)域,包括以下質(zhì)量份的制備原料:60~80份石墨烯粉、10~20份短切碳纖維、10~15份聚丙烯腈纖維、6~10份導(dǎo)電聚合物、3~7份多壁碳納米管、2~5份硅烷偶聯(lián)劑和...
          • 本發(fā)明提供一種語(yǔ)音誤喚醒處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及智能家居技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:通過(guò)確定位于目標(biāo)空間中的每一智能設(shè)備接收到語(yǔ)音信號(hào)的響應(yīng)狀態(tài);確定識(shí)別為預(yù)喚醒狀態(tài)的智能設(shè)備的預(yù)喚醒信號(hào),以及確定識(shí)別為未喚醒狀態(tài)的未喚醒設(shè)備;基于預(yù)...
          • 本發(fā)明涉及一種用于吉他的裝飾板及其制造方法。裝飾板包括平板,其周邊設(shè)有雕刻沿和雕刻槽,槽內(nèi)鑲嵌ABS材質(zhì)裝飾條,平板上粘貼有基板,基板上設(shè)有裝飾槽并粘貼裝飾配件。雕刻槽深度為平板深度的1:5至1:2。制造方法通過(guò)計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)和圖像處理算法...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)分析的交通運(yùn)輸安全監(jiān)管系統(tǒng),涉及交通安全的技術(shù)領(lǐng)域,包括:數(shù)據(jù)分析模塊、配置采集模塊、風(fēng)險(xiǎn)管控模塊和終端交互模塊,數(shù)據(jù)分析模塊用于對(duì)目標(biāo)道路進(jìn)行劃分處理得到子路段集合,計(jì)算交通風(fēng)險(xiǎn)中非車流量因素影響程度得到隱性異常度...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種車輛解鎖方法、裝置、設(shè)備和車輛,應(yīng)用于車輛控制技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:在車輛處于上鎖狀態(tài)的情況下,獲取與待測(cè)對(duì)象相關(guān)聯(lián)的屬性數(shù)據(jù)和車輛的鑰匙信號(hào);對(duì)屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行身份檢測(cè),得到身份檢測(cè)信息;其中,身份檢測(cè)信息用于指示待測(cè)對(duì)象是否為...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于方差不確定性損失的魚類投喂方法和裝置、存儲(chǔ)介質(zhì),包括:步驟S1、構(gòu)建魚群攝食行為數(shù)據(jù)集和多任務(wù)學(xué)習(xí)模型;步驟S2、根據(jù)魚群攝食行為數(shù)據(jù)集對(duì)多任務(wù)學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練,其中,使用方差不確定性度量法構(gòu)建用于訓(xùn)練多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)模型的損失...
          • 本發(fā)明涉及車牌圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種車牌圖像的識(shí)別方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),包括獲取待識(shí)別的車輛圖像,對(duì)車輛圖像進(jìn)行車牌定位檢測(cè),得到車牌圖像;將車牌圖像輸入車牌圖像增強(qiáng)模型進(jìn)行圖像增強(qiáng),得到車牌增強(qiáng)圖像;將車牌增強(qiáng)圖像輸入目...
          • 本發(fā)明涉及充電樁管理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種充電樁健康狀態(tài)檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),獲取待檢測(cè)充電樁的復(fù)原可見(jiàn)光圖像數(shù)據(jù);基于光照強(qiáng)度基準(zhǔn)值和實(shí)時(shí)光照強(qiáng)度數(shù)據(jù)之間的指數(shù)衰減特性,構(gòu)建自適應(yīng)縮放因子,根據(jù)自適應(yīng)縮放因子對(duì)復(fù)原可見(jiàn)光圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行自...
          • 本申請(qǐng)涉及一種數(shù)據(jù)處理方法、展示方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括:響應(yīng)于針對(duì)目標(biāo)可交互資源的資源反饋配置操作,展示候選決策條件;響應(yīng)于從候選決策條件中選擇的目標(biāo)決策條件,接收針對(duì)所述目標(biāo)決策條件對(duì)應(yīng)的資源反饋影...
          • 本公開(kāi)涉及煤礦開(kāi)采安全技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種沖擊地壓主動(dòng)防控方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中,該方法包括:獲取煤巖體微結(jié)構(gòu)參數(shù),并根據(jù)煤巖體微結(jié)構(gòu)參數(shù)預(yù)測(cè)沖擊地壓參數(shù);根據(jù)微結(jié)構(gòu)狀態(tài)、調(diào)控目標(biāo)、調(diào)控參數(shù)組合之間的三維映射關(guān)系,確定沖擊地...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)急物資倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)及方法,涉及應(yīng)急物資管理技術(shù)領(lǐng)域,系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)采集融合模塊、預(yù)測(cè)引擎模塊、倉(cāng)儲(chǔ)決策模塊以及交互可視化模塊;本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建融合多源數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)急物資倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)及方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)管理方式弊端的有...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型包括教師模型和學(xué)生模型,訓(xùn)練方法包括:獲取第一模態(tài)數(shù)據(jù)樣本和第二模態(tài)數(shù)據(jù)樣本;通過(guò)教師模型的映射模塊,將第一模態(tài)數(shù)據(jù)樣本和第二模態(tài)數(shù)據(jù)樣本對(duì)應(yīng)的特征分...
          • 本發(fā)明提供一種基于BIM的地鐵FAS系統(tǒng)智能設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng),涉及BIM技術(shù)和FAS系統(tǒng)智能設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:獲取地鐵FAS系統(tǒng)的二維提資數(shù)據(jù),并進(jìn)行預(yù)處理;將預(yù)處理后的二維提資數(shù)據(jù)通過(guò)BIM軟件,進(jìn)行合規(guī)性校驗(yàn);根據(jù)校驗(yàn)后的二維提...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種多源噪聲評(píng)估方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì),其中,該方法包括:基于多個(gè)感知幀,構(gòu)建多個(gè)障礙物中的每個(gè)障礙物對(duì)應(yīng)的多個(gè)歷史軌跡;將每個(gè)障礙物對(duì)應(yīng)的多個(gè)歷史軌跡劃分為一組靜止軌跡和一組運(yùn)動(dòng)軌跡;對(duì)每個(gè)障礙物對(duì)應(yīng)的一組靜止軌跡進(jìn)行噪聲...
          • 為解決傳統(tǒng)基于深度學(xué)習(xí)的智能診斷方法故障識(shí)別時(shí)間長(zhǎng)、故障識(shí)別準(zhǔn)確率低的問(wèn)題,本發(fā)明提出一種數(shù)控機(jī)床關(guān)鍵零部件故障的智能診斷方法,構(gòu)建了故障診斷模型,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理子模型、特征提取子模型和故障分類子模型;數(shù)據(jù)預(yù)處理子模型采用短時(shí)小波傅里葉變換...
          • 本發(fā)明涉及一種基于多維度聚類算法的配網(wǎng)開(kāi)關(guān)健康自檢評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng),該方法包括:全方位采集配網(wǎng)開(kāi)關(guān)的多元數(shù)據(jù),構(gòu)建初始數(shù)據(jù)集;運(yùn)用多元數(shù)據(jù)處理技術(shù)對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,確定對(duì)開(kāi)關(guān)健康狀態(tài)具有指示作用的特征子集,生成處理后數(shù)據(jù)集;依據(jù)處理后數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域,具體地涉及一種雷達(dá)一維像小樣本模型訓(xùn)練方法。該方法包括:S1、數(shù)據(jù)增強(qiáng)模塊對(duì)小樣本進(jìn)行多倍擴(kuò)增并獲得多個(gè)擴(kuò)增一維像數(shù)據(jù),小樣本為多個(gè)雷達(dá)一維像數(shù)據(jù);S2、多源數(shù)據(jù)融合模塊對(duì)目標(biāo)像數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合并獲得融合數(shù)據(jù),目...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)分析方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。其中,該方法包括:采集待分析對(duì)象的通訊特征數(shù)據(jù);使用預(yù)先訓(xùn)練的場(chǎng)景識(shí)別模型,在多個(gè)預(yù)設(shè)通訊場(chǎng)景中,確定通訊特征數(shù)據(jù)歸屬的目標(biāo)通訊場(chǎng)景,其中,每個(gè)預(yù)設(shè)通訊場(chǎng)景預(yù)先配置有對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)采...
          • 本發(fā)明涉及一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的主變負(fù)荷預(yù)測(cè)特征優(yōu)化方法,包括:通過(guò)收集歷史氣象數(shù)據(jù)、歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)及獲取未來(lái)預(yù)報(bào)信息;依據(jù)特征情況,定義狀態(tài)、動(dòng)作空間,設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù),狀態(tài)以二進(jìn)制向量呈現(xiàn)特征,動(dòng)作對(duì)應(yīng)特征操作,獎(jiǎng)勵(lì)根據(jù)模型預(yù)測(cè)的RMSE與最優(yōu)值...
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