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          • 本發(fā)明涉及高速電機(jī)領(lǐng)域,尤其涉及一種高效冷卻的高速電機(jī),包括有殼體、安裝塊、圓盤、電機(jī)和輸出軸;殼體固接有若干個(gè)安裝塊;殼體通過若干個(gè)安裝塊連接有兩個(gè)對(duì)稱設(shè)置的圓盤;兩個(gè)圓盤共同設(shè)置有一個(gè)電機(jī),且圓盤與電機(jī)貼合;電機(jī)設(shè)置有輸出軸,輸出軸貫穿...
          • 本申請(qǐng)涉及載熔件的技術(shù)領(lǐng)域,公開一種載熔件組裝設(shè)備,包括基座,基座上設(shè)有工位、移動(dòng)模塊、沖壓模塊、開孔模塊和銷釘模塊,移動(dòng)模塊包括第一移動(dòng)結(jié)構(gòu)和第一定位結(jié)構(gòu),第一移動(dòng)結(jié)構(gòu)包括第一推動(dòng)組件、第一抬升組件和推動(dòng)塊,第一抬升組件用于帶動(dòng)推動(dòng)塊升降...
          • 本發(fā)明公開了漆包線熱蠟自動(dòng)涂覆裝置,涉及涂覆裝置技術(shù)領(lǐng)域,包括裝置本體,所述裝置本體的頂面位置固定連接有托板,所述托板的頂面位置固定安裝有加工箱,所述加工箱的頂面中部位置固定連接有頂板,所述頂板上固定連接有一對(duì)軸座,一對(duì)所述軸座上固定連接有...
          • 本發(fā)明公開了大模型協(xié)同的材料多目標(biāo)交互設(shè)計(jì)與決策方法,涉及合金材料設(shè)計(jì)優(yōu)化領(lǐng)域,旨在通過知識(shí)圖譜構(gòu)建、動(dòng)態(tài)代理模型優(yōu)化、進(jìn)化算法搜索及大模型實(shí)時(shí)反饋的閉環(huán)流程,實(shí)現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)的高效設(shè)計(jì)與多目標(biāo)決策。該方法包括從跨領(lǐng)域知識(shí)中構(gòu)建知識(shí)圖譜并與大模...
          • 本發(fā)明提供了一種基于基因距離分析的HIV分子網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法和分析系統(tǒng),涉及生物信息學(xué)領(lǐng)域,該系統(tǒng)依次包括數(shù)據(jù)輸入、序列質(zhì)量控制、多序列比對(duì)、遺傳距離分析、網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與簇識(shí)別、網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)計(jì)算、可視化渲染及用戶協(xié)同控制等模塊;各模塊通過預(yù)設(shè)接口協(xié)同工...
          • 本發(fā)明涉及存儲(chǔ)器技術(shù)領(lǐng)域,具體提供了一種ROM存儲(chǔ)器及其數(shù)據(jù)讀取方法、電子設(shè)備,包括:存儲(chǔ)電路,參考電路,比較電路;存儲(chǔ)電路包括多路選擇器和存儲(chǔ)陣列;參考電路的參考負(fù)載大于讀取位線的最小負(fù)載且小于最大負(fù)載,讀取時(shí)產(chǎn)生的參考電壓的電壓?時(shí)間變...
          • 本發(fā)明公開了基于BIM?GIS?MLP下元胞自動(dòng)機(jī)的綠波優(yōu)化方法,涉及公路數(shù)字化領(lǐng)域,本發(fā)明包括,依據(jù)BIM和GIS平臺(tái)對(duì)道路分段;基于IOT統(tǒng)計(jì)每一輛車的多段行程的終點(diǎn)信息,并反饋給后序車輛對(duì)應(yīng)的紅綠燈校準(zhǔn)信息,后續(xù)車輛通過IOT接入信息...
          • 本發(fā)明涉及交通控制領(lǐng)域,具體為一種道路交通安全設(shè)施智能網(wǎng)聯(lián)感應(yīng)控制平臺(tái)。包括交通數(shù)據(jù)采集模塊:采集交通傳感器的數(shù)據(jù)流,通過識(shí)別技術(shù),輸出帶有交通數(shù)據(jù)源標(biāo)識(shí)的交通數(shù)據(jù);交通數(shù)據(jù)處理模塊:根據(jù)交通數(shù)據(jù)源標(biāo)識(shí)適配解析協(xié)議,得到標(biāo)準(zhǔn)化的交通參數(shù);并...
          • 本發(fā)明涉及智能車遠(yuǎn)程駕駛安全監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種多車監(jiān)管場景下的云艙安全員疲勞辨識(shí)預(yù)警方法及系統(tǒng),包括通過LSTM模型?注意力機(jī)制構(gòu)建不同人車比場景下的差異化子模型體系,生成適應(yīng)各人車比場景下疲勞規(guī)律的個(gè)性化疲勞辨識(shí)子模型;各個(gè)個(gè)性...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于YOLO?Unet的火災(zāi)檢測方法及裝置,方法包括:獲取樣本圖像集;對(duì)樣本圖像集進(jìn)行增強(qiáng)得到增強(qiáng)圖像集;基于增強(qiáng)圖像集對(duì)初始火災(zāi)檢測模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到目標(biāo)火災(zāi)檢測模型,初始火災(zāi)檢測模型包括YOLOv1...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于YOLOv12優(yōu)化的生產(chǎn)環(huán)境手機(jī)違規(guī)使用檢測方法及系統(tǒng),在YOLOv12算法模型的基礎(chǔ)上,引入了多尺度注意力機(jī)制,通過關(guān)注特征圖的通道和空間維度上的重要性來增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的表示能力,并創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)了MLA...
          • 本發(fā)明公開了一種基于MobileNetV2的多尺度特征融合的圖像分類方法,屬于圖像處理與分類技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:采集模板圖像,將模板圖像輸入到MobileNetV2中提取多尺度特征;分別計(jì)算模板圖像的多尺度特征的平均值,形成對(duì)應(yīng)的類別特征...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于改進(jìn)SwinUNet的醫(yī)學(xué)圖像分割方法。其技術(shù)方案包括以下步驟:采集腹部或心臟區(qū)域的CT/MRI醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù),并進(jìn)行預(yù)處理,所述預(yù)處理包括圖像灰度歸一化、尺寸重采樣至224×224及增強(qiáng)處理;...
          • 本申請(qǐng)公開了一種多模型分割方法、手術(shù)機(jī)器人及相關(guān)產(chǎn)品。該方法包括:基于第一模型和第二模型分別從第一三維電子計(jì)算機(jī)斷層掃描圖像中分割得到目標(biāo)對(duì)象的第一組織的第一分割結(jié)果和目標(biāo)對(duì)象的第二組織的第二分割結(jié)果,然后基于第一分割結(jié)果在第一三維電子計(jì)算...
          • 本發(fā)明公開了一種智能制造生產(chǎn)線的產(chǎn)品質(zhì)量檢測方法,屬于產(chǎn)品質(zhì)量檢測領(lǐng)域,該方法包括構(gòu)建生產(chǎn)工藝庫,確定各生產(chǎn)工藝的質(zhì)檢指標(biāo);確定各生產(chǎn)工藝的時(shí)序,基于各生產(chǎn)工藝的質(zhì)檢指標(biāo),獲取各生產(chǎn)工藝之間的關(guān)聯(lián)程度;生產(chǎn)時(shí),第m道生產(chǎn)工藝完成后,對(duì)當(dāng)前半...
          • 本發(fā)明適用于水源地環(huán)境管理技術(shù)領(lǐng)域,提供了水源地土壤對(duì)水源水質(zhì)環(huán)境影響的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法,該方法通過基礎(chǔ)信息調(diào)查、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、遷移通量計(jì)算、后果計(jì)算及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià),實(shí)現(xiàn)對(duì)水源地土壤對(duì)水源水質(zhì)環(huán)境影響的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。本發(fā)明適用于已開展地表水水源地土壤環(huán)境質(zhì)...
          • 本發(fā)明公開了一種輸電線路覆冰災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及系統(tǒng),具體涉及輸電線路覆冰災(zāi)害領(lǐng)域,包括基于導(dǎo)線在線監(jiān)測結(jié)果與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估評(píng)分結(jié)果構(gòu)建包含評(píng)分偏移值、空間定位信息與張力異常特征的歷史風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分差異數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),為誤差激活因子提取與風(fēng)險(xiǎn)區(qū)段識(shí)別提供數(shù)據(jù)基...
          • 本發(fā)明提供了一種基于BIM的進(jìn)度和資源管理聯(lián)動(dòng)應(yīng)用系統(tǒng),涉及建筑管理技術(shù)領(lǐng)域,其適用于建筑的設(shè)計(jì)、施工及運(yùn)營的全生命周期管理;該系統(tǒng)包括需求建模模塊、智能設(shè)備優(yōu)化模塊、碰撞檢測與進(jìn)度優(yōu)化模塊、多專業(yè)數(shù)據(jù)集成與實(shí)時(shí)仿真模塊、建筑全生命周期智能...
          • 本發(fā)明公開了一種考慮微地形影響的輸電線路短時(shí)覆冰增長預(yù)測方法,具體涉及覆冰增長預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,包括獲取輸電線路桿塔處的結(jié)構(gòu)狀態(tài)序列并計(jì)算擾動(dòng)特征,執(zhí)行聯(lián)合判斷輸出結(jié)構(gòu)擾動(dòng)狀態(tài)標(biāo)識(shí);通過獲取結(jié)構(gòu)狀態(tài)序列并執(zhí)行擾動(dòng)特征計(jì)算,聯(lián)合判斷結(jié)構(gòu)擾動(dòng)狀態(tài);...
          • 本說明書的多個(gè)實(shí)施例涉及,具體涉及一種基于反向多教授蒸餾的自適應(yīng)模型遷移方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟:獲取可能遷移的多個(gè)目標(biāo)設(shè)備的參數(shù),獲得最低算力的參照設(shè)備;獲取多個(gè)參照?qǐng)鼍耙约皡⒄請(qǐng)鼍皩?duì)應(yīng)的樣本數(shù)據(jù),為每個(gè)參照?qǐng)鼍胺峙湟粋€(gè)參照設(shè)備,并建...
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