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          • 本發(fā)明提供了一種譯碼器、譯碼方法、芯片、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),用于實(shí)現(xiàn)分層迭代譯碼,該譯碼器包括:初始化模塊,用于獲取變量節(jié)點(diǎn)初始化信息以及根據(jù)校驗(yàn)矩陣確定變量節(jié)點(diǎn)與校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)地址;校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)更新模塊,用于更新傳遞給變量節(jié)點(diǎn)的信息;變量節(jié)點(diǎn)更新模塊,...
          • 本發(fā)明公開了一種機(jī)車數(shù)模轉(zhuǎn)換盒模塊檢測校準(zhǔn)裝置,包括:電源模塊、PC機(jī)、函數(shù)信號(hào)發(fā)生模塊、頻率計(jì)模塊、模擬信號(hào)采集檢測模塊以及數(shù)模轉(zhuǎn)換盒模塊;PC機(jī)分別與函數(shù)信號(hào)發(fā)生模塊、頻率計(jì)模塊、模擬信號(hào)采集檢測模塊連通;函數(shù)信號(hào)發(fā)生模塊與模擬信號(hào)采集...
          • 本發(fā)明公開了一種在局放環(huán)境下使用的防護(hù)電源電路,屬于分析檢測領(lǐng)域。該防護(hù)電源電路包括依次連接的一級(jí)防護(hù)電路、一級(jí)降壓電路和二級(jí)防護(hù)電路,二級(jí)防護(hù)電路的輸出電壓供電后級(jí)設(shè)備工作。本發(fā)明通過一級(jí)防護(hù)電路,一級(jí)降壓電路和二級(jí)防護(hù)電路輸出穩(wěn)定的供電...
          • 本申請(qǐng)涉及電能質(zhì)量控制技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種逆變器諧波抑制協(xié)同控制方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:采用滑動(dòng)窗遞歸離散傅里葉變換實(shí)時(shí)分解輸出電壓諧波;針對(duì)檢測到的諧波分量,生成反向補(bǔ)償電壓;根據(jù)負(fù)載電流變化率動(dòng)態(tài)調(diào)整采樣頻率;在調(diào)制波...
          • 本發(fā)明公開了一種基于云霧邊端架構(gòu)的區(qū)域級(jí)分布式光伏電站智能管理方法,方法步驟包括分層架構(gòu)搭建:所述分層架構(gòu)搭建包括:感知層、傳輸層、邊緣計(jì)算層、平臺(tái)層和應(yīng)用層,本發(fā)明涉及能源管理與信息技術(shù)交叉技術(shù)領(lǐng)域,通過在感知層部署多種高精度傳感器,全面...
          • 本發(fā)明涉及一種適用于多場景的用戶買賣電量規(guī)劃方法、設(shè)備及介質(zhì),該方法中包括:以最小化用電成本為目標(biāo),建立以風(fēng)力、光伏以及儲(chǔ)能電池運(yùn)行維護(hù)成本、棄風(fēng)棄光懲罰成本、日前交易差值懲罰成本和電量交易成本為目標(biāo)的優(yōu)化模型;基于序列二次規(guī)劃算法對(duì)用戶買...
          • 本發(fā)明提供了一種弧形排列半導(dǎo)體激光光源及其制備方法。弧形排列半導(dǎo)體激光光源包括:多個(gè)激光器芯片,沿第一弧線間隔排列,每一個(gè)激光器芯片具有出光面,每一個(gè)出光面的中心點(diǎn)位于第一弧線上,出光面朝向相同的焦點(diǎn);多個(gè)驅(qū)動(dòng)電極,各自連接相對(duì)應(yīng)的激光器芯...
          • 本申請(qǐng)公開了一種液冷儲(chǔ)能集裝箱,涉及儲(chǔ)能集裝箱的技術(shù)領(lǐng)域。一種液冷儲(chǔ)能集裝箱,包括集裝箱本體,所述集裝箱本體設(shè)有用于對(duì)電池包導(dǎo)熱的液冷板、連接于液冷板并含有液冷介質(zhì)的液冷管道、安裝于液冷管道的主液控裝置和用于對(duì)液冷管道降溫的降溫裝置;所述集...
          • 本發(fā)明涉及一種具有波浪形通道與交錯(cuò)梯形肋片的復(fù)合微通道結(jié)構(gòu)及應(yīng)用。所述復(fù)合微通道結(jié)構(gòu)包括非對(duì)稱波浪形主通道和交錯(cuò)設(shè)置于非對(duì)稱波浪形主通道內(nèi)的若干個(gè)梯形肋片;所述非對(duì)稱波浪形主通道沿流動(dòng)方向呈連續(xù)波浪形延伸,其包括多個(gè)連續(xù)重復(fù)的流道單元;所述...
          • 本申請(qǐng)公開了一種音頻處理方法、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取待處理音頻;待處理音頻進(jìn)行空間譜分析,得到待處理音頻在目標(biāo)角度范圍內(nèi)的若干目標(biāo)角度的權(quán)重,目標(biāo)角度的權(quán)重表征待處理音頻在目標(biāo)角度存在信號(hào)的可能性;至少基于若干目標(biāo)角度的權(quán)重,...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N車位的推薦方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:根據(jù)車輛的當(dāng)前位置信息確定車輛所在的停車場;若根據(jù)當(dāng)前位置信息和車輛的泊車預(yù)設(shè)信息確定在停車場中存在車輛的固定車位編號(hào),則基于當(dāng)前位置信息將固定車位編號(hào)對(duì)應(yīng)的停車位確定為...
          • 本發(fā)明公開了交通流量預(yù)測方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,方法包括:將訓(xùn)練集輸入到交通流量預(yù)測模型中,對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練后的交通流量預(yù)測模型;訓(xùn)練后的交通流量預(yù)測模型,包括:預(yù)訓(xùn)練的時(shí)空特征信息提取網(wǎng)絡(luò),用于對(duì)歷史GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行...
          • 本發(fā)明公開了一種基于AI技術(shù)的動(dòng)態(tài)交通安全信息系統(tǒng),涉及交通安全技術(shù)領(lǐng)域,該系統(tǒng)的組成包括:數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理層、決策支持層、用戶交互層,本發(fā)明通過將圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GNN的時(shí)空關(guān)聯(lián)分析與對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN的異常檢測,實(shí)現(xiàn)了對(duì)交通數(shù)據(jù)的深度挖掘和精...
          • 基于無人機(jī)與機(jī)器視覺技術(shù)的邊坡病害識(shí)別的方法及裝置,包括搭載高分辨率攝像頭的無人機(jī),在預(yù)設(shè)飛行路徑上對(duì)邊坡區(qū)域進(jìn)行多角度影像采集;對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理、進(jìn)行特征提取與圖像增強(qiáng);結(jié)合改進(jìn)的YOLOv8?seg實(shí)例分割算法對(duì)病害特征進(jìn)行識(shí)別和分類,...
          • 一種融合枝干結(jié)構(gòu)識(shí)別與隨機(jī)擾動(dòng)的三維樹葉動(dòng)態(tài)重建方法,屬于林業(yè)科學(xué)研究中的樹木三維重建、森林?jǐn)?shù)字化與可視化模擬及計(jì)算機(jī)程序技術(shù)領(lǐng)域,以真實(shí)樹干模型為基礎(chǔ),通過識(shí)別其空間幾何特征(局部枝干粗細(xì))自動(dòng)判定葉片生長區(qū)域,并結(jié)合多角度擾動(dòng)策略模擬自...
          • 本發(fā)明涉及表面檢測技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于機(jī)器視覺技術(shù)的平板電腦的損壞檢測方法及裝置,包括:對(duì)目標(biāo)平板電腦的表面形態(tài)、屏幕顯示狀態(tài)及邊緣結(jié)構(gòu)進(jìn)行多光譜圖像采集,以得到多模態(tài)圖像,將所述多模態(tài)圖像進(jìn)行多模態(tài)圖像融合,以得到融合圖像;根據(jù)預(yù)先訓(xùn)...
          • 本發(fā)明涉及模具制備技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種綠色環(huán)保型管道模具制備方法,包括:將管道模具工件的加工表面的視覺圖像通過圖像處理映射算法提取加工痕跡生成加工局部圖像特征,將光譜圖像通過標(biāo)定模型提取多個(gè)波段的反射率差值生成加工微光譜特征;構(gòu)建基于改進(jìn)...
          • 本發(fā)明公開了一種水下圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng),所述方法包括:獲取待增強(qiáng)的水下圖像;對(duì)待增強(qiáng)的水下圖像進(jìn)行歸一化處理,得到歸一化后的水下圖像;將歸一化后的水下圖像輸入至訓(xùn)練好的水下圖像增強(qiáng)模型中進(jìn)行色彩與飽和度復(fù)原,得到增強(qiáng)后的水下圖像;其中,水下...
          • 本發(fā)明公開了一種基于聯(lián)合訓(xùn)練的3DfMRI圖像超分辨率重建方法,屬于核磁共振成像技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:從訓(xùn)練集中獲取低分辨率參考圖像XLR;基于EDSR和?ResBlock?模塊對(duì)XLR超分辨率...
          • 本發(fā)明屬于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種手術(shù)室場景模擬系統(tǒng),包括全息手術(shù)環(huán)境構(gòu)建模塊、智能器械交互系統(tǒng)、多角色協(xié)同訓(xùn)練平臺(tái)、情景化教學(xué)系統(tǒng)和智能評(píng)估系統(tǒng);系統(tǒng)采用分布式架構(gòu)且支持動(dòng)態(tài)環(huán)境響應(yīng);全息手術(shù)環(huán)境構(gòu)建模塊,用于通過光場掃描技術(shù)重建...
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