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          • 本發(fā)明公開一種大尺寸大噸位柔性扁平作動器的壓力測量裝置及標定系統(tǒng),該裝置包括監(jiān)測單元、分載單元和保持器;監(jiān)測單元呈陣列分布、用于承壓并監(jiān)測壓力,其包括多筒組件、圓封頭一和LVDT位移傳感器,多筒組件為多個同心間隔套在一起且兩端對齊的圓筒一,...
          • 本發(fā)明公開了一種高能激光器聚焦透鏡焦平面檢測方法,為了解決現(xiàn)有檢測系統(tǒng)在高功率激光場景下存在的精度低、器件易損、操作復雜等問題,通過搭建包含1/2波片、偏振分束棱鏡、1/4波片、孔徑光闌及反射鏡的光路系統(tǒng),利用偏振態(tài)調(diào)制原理,將反射光轉(zhuǎn)換為...
          • 本發(fā)明公開了一種用于輔助早期診斷急性心肌梗死的相關(guān)蛋白標志物及其應(yīng)用,特點是蛋白標志物為GLRX、CA1、EIF4EBP1、MYL4、SOD1、BOLA2_BOLA2B、DDT、TNNI3、GH1、ACY1、POMC、AK1、FABP3、Y...
          • 本發(fā)明提供一種可遠程讀取的三相智能物聯(lián)電能表,涉及電能表領(lǐng)域。該可遠程讀取的三相智能物聯(lián)電能表,包括:殼體,所述殼體由上殼和下殼相互配合形成,殼體內(nèi)中部設(shè)置有電路板,所述殼體頂部安裝有驅(qū)動腔,所述驅(qū)動腔前后側(cè)分別和上殼與下殼連接,所述下殼后...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)模聯(lián)動的避雷器剩余使用壽命預測方法,包括:獲取待預測的避雷器實時監(jiān)測數(shù)據(jù);對待預測的避雷器實時監(jiān)測數(shù)據(jù)進行預處理得到輸入數(shù)據(jù);將輸入數(shù)據(jù)輸入至預先構(gòu)建的基于XGBoost算法的避雷器剩余使用壽命預測模型中,輸出得到避雷...
          • 本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種電力系統(tǒng)寬頻振蕩擾動源分級定位方法及系統(tǒng),包括根據(jù)原始量測信號的采樣分辨率和實時傳輸間隔計算量測信號的壓縮比例,得到初始壓縮系數(shù);對原始量測信號進行頻域分解,得到頻譜特征數(shù)據(jù),并基于頻譜特征數(shù)據(jù)和初始...
          • 本發(fā)明涉及電池智能監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種用于新能源汽車電池的智能監(jiān)測系統(tǒng)及方法。該方法包括:獲取新能源汽車電池的目標電池運行數(shù)據(jù)集,并提取電池充放電過程中的時域微分特征和頻域能量損耗特征,得到多維狀態(tài)特征集;基于所述多維狀態(tài)特征集對所述新...
          • 本發(fā)明提供了一種基于深度學習的SOFC狀態(tài)監(jiān)測及健康診斷方法及系統(tǒng),涉及固體氧化物電池狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:采集SOFC的運行數(shù)據(jù);對運行數(shù)據(jù)進行預處理,對預處理后的運行數(shù)據(jù)進行特征提取;將運行數(shù)據(jù)輸入至深度學習診斷模型,深度學習診...
          • 本發(fā)明提供了一種基于人工智能的SOFC狀態(tài)監(jiān)測和健康診斷方法及系統(tǒng),涉及固體氧化物電池狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明的方法包括:實時采集SOFC的運行參數(shù);采用基于擴展卡爾曼濾波和信息熵優(yōu)化數(shù)據(jù)的算法,對采集的運行參數(shù)進行加權(quán)處理;基于改進的混合...
          • 本發(fā)明涉及設(shè)備定位技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種煤礦巷道內(nèi)掘進設(shè)備位置的標定方法及系統(tǒng),包括向巷道圍巖發(fā)射復合探測信號,同步采集反射信號;對反射信號進行分析,分離不同地質(zhì)層的反射分量;構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,生成帶巖性標簽的三維反射強度分布圖;基于分布圖...
          • 本申請公開一種強光背景下多維度成像探測裝置及方法,涉及目標探測領(lǐng)域,該裝置包括:分光單元、LC?SLM單元和可見光偏振CCD單元依次設(shè)置在同一光路上;紅外成像系統(tǒng)設(shè)置在另一光路上;紅外成像系統(tǒng)和可見光偏振CCD單元分別與圖像處理系統(tǒng)連接;分...
          • 本發(fā)明公開了一種雷電臨近趨勢預報方法及系統(tǒng)。其中,所述方法包括:獲取云量空間分布和時間序列,提取第一云量紋理特征向量,生成云量分層特征矩陣;對第一云量紋理特征向量降維,生成第二云量紋理特征向量,結(jié)合云量分層特征矩陣,通過聚類生成區(qū)域化云量分...
          • 本發(fā)明涉及自動控制技術(shù)領(lǐng)域,具體為汽車舉升機自適應(yīng)平衡控制方法及系統(tǒng),包括以下步驟:基于汽車舉升機數(shù)據(jù),進行振動、壓力、傾斜傳感器的時間戳對齊,修正時間誤差,剔除異常數(shù)據(jù),篩選有效信號,得到汽車舉升機同步數(shù)據(jù)集。本發(fā)明中,通過對振動、壓力、...
          • 本發(fā)明涉及計算機安全與自動化技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種基于虛擬鍵盤的遠程自動登錄方法及計算機裝置,基于虛擬鍵盤的遠程自動登錄方法包括:將運行Linux的編碼設(shè)備通過USB gadget功能連接主機設(shè)備,并將編碼設(shè)備枚舉為虛擬鍵盤;通過遠程控制裝...
          • 本發(fā)明公開了基于人工智能的邊緣計算方法、系統(tǒng)及云平臺,具體涉及邊緣計算技術(shù)領(lǐng)域,用于解決現(xiàn)有無狀態(tài)遷移機制導致的任務(wù)上下文斷層及實時性不足問題;通過實時捕獲任務(wù)模型運行中的中間特征數(shù)據(jù),結(jié)合終端遷移緊迫度與特征活性度的動態(tài)評估實現(xiàn)特征智能篩...
          • 本申請公開了一種模型提示內(nèi)容的生成方法及裝置,涉及模型處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:根據(jù)多個外接工具的功能描述生成外接工具功能關(guān)系圖,借助該圖清晰梳理工具間的邏輯關(guān)聯(lián),有效打破工具零散調(diào)用的無序狀態(tài)。在接收到用戶提問文本后,按執(zhí)行順序?qū)⒂脩籼釂栁谋静?..
          • 本發(fā)明公開了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系抽取方法及系統(tǒng),屬于自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域,獲取目標文本,進行分詞、詞性標注和命名實體識別,提取實體集合;基于所述實體集合構(gòu)建包含多類邊類型的文本圖結(jié)構(gòu);對圖中節(jié)點進行特征編碼,生成融合語義、詞性和位置信息...
          • 本發(fā)明提供一種基于人工智能的金屬點蝕缺陷程度評估方法和系統(tǒng),通過獲取金屬板材在成型過程中的微觀孔隙率分布數(shù)據(jù),及金屬板材在定向應(yīng)力波作用下的內(nèi)部波動信號;基于內(nèi)部波動信號的傳播衰減率,生成與微觀孔隙率分布數(shù)據(jù)對應(yīng)的結(jié)構(gòu)異常區(qū)域的幾何參數(shù);獲...
          • 本發(fā)明涉及地鐵設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種多源傳感融合的地鐵設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng),該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集、信息融合、設(shè)備狀態(tài)診斷、預警執(zhí)行和協(xié)同管理模塊。數(shù)據(jù)采集模塊通過多類型傳感器陣列采集多源設(shè)備狀態(tài)原始數(shù)據(jù);信息融合模塊對多源設(shè)備狀態(tài)...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,揭露了一種復雜地層巖石力學參數(shù)預測方法,所述方法包括:采集復雜地層的多源數(shù)據(jù),對多源數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預處理;基于多源數(shù)據(jù)提取與巖石力學參數(shù)相關(guān)的物理特征及統(tǒng)計特征,將物理特征、統(tǒng)計特征和數(shù)據(jù)預處理后的多源數(shù)據(jù)按深度對...
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