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          • 本發(fā)明涉及聚合物結(jié)構(gòu)分析領(lǐng)域,公開了一種乙烯基聚合物分子鏈結(jié)構(gòu)的分析方法、裝置及應(yīng)用。該分析方法包括:S1、將乙烯基聚合物溶液通入第一凝膠滲透色譜柱進(jìn)行分離后分流,得到第一料流與第二料流;S2、將第一料流進(jìn)行測試,獲得保留時(shí)間t;S3、對第...
          • 本發(fā)明公開了一種三相表功率潮流反轉(zhuǎn)檢測方法,涉及電力技術(shù)領(lǐng)域,首先,獲取電網(wǎng)中的原始波形數(shù)據(jù),識別功率擾動頻率點(diǎn),使用帶阻濾波器剔除功率擾動頻率點(diǎn)上的電壓分量和電流分量,以獲取濾后波形數(shù)據(jù),基于濾后波形數(shù)據(jù),動態(tài)更新穩(wěn)定性閾值,以判斷濾波前...
          • 本發(fā)明公開了一種自供電溫度采集系統(tǒng)耐壓測試裝置,涉及測試裝置技術(shù)領(lǐng)域,包括支撐塊,所述支撐塊的外表面設(shè)置控制器,所述支撐塊的頂部靠近中心處設(shè)置用于檢測自供電溫度采集系統(tǒng)耐壓強(qiáng)度的測試組件。該一種自供電溫度采集系統(tǒng)耐壓測試裝置,在對用于連接器...
          • 本發(fā)明屬于無刷電機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種電調(diào)MOS短路檢測的方法及系統(tǒng),本發(fā)明通過初始化系統(tǒng)并設(shè)置動態(tài)閾值,依次對每相下橋和上橋MOSFET發(fā)送極短脈沖,同時(shí)關(guān)閉另一側(cè)所有MOSFET,形成特定電流路徑。利用低側(cè)電流采樣電阻或霍爾傳感器實(shí)時(shí)...
          • 本發(fā)明涉及芯片檢測技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種芯片顆粒的自動化測試方法、系統(tǒng)和設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì),本發(fā)明先獲取芯片與測試設(shè)備的安裝配合參數(shù)(含關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)和接觸性特征參數(shù)),據(jù)此得到安裝配合指數(shù),判斷其是否超閾值,未超則獲取芯片物理分布參數(shù)和...
          • 本發(fā)明公開了一種激光光軸與探測器自動找準(zhǔn)方法及系統(tǒng),方法包括:控制三軸位移臺掃描回波信號坐標(biāo)自動調(diào)整激光發(fā)射功率;通過掃描明確回波信號空間范圍,于光斑小且光強(qiáng)大的軸向平面布設(shè)初始粒子;設(shè)定粒子群參數(shù)后,運(yùn)用動態(tài)PSO粒子群優(yōu)化算法,迭代更新...
          • 本發(fā)明公開了一種地表三維形變反演方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及地面監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,僅采用地表的多軌道InSAR的監(jiān)測數(shù)據(jù),無需在地面布設(shè)高密度的監(jiān)測點(diǎn)以獲取外部數(shù)據(jù),而通過從地形數(shù)據(jù)中獲取地表的地形坡向角,通過坡向角約束地表的南北向形變,以構(gòu)建...
          • 本發(fā)明涉及激光技術(shù)領(lǐng)域,具體的是一種共光路干涉測距模型、裝置及方法,提供了一種共光路干涉測距模型,通過改變參考光和測量光的光路徑,使得兩者高度重疊構(gòu)成共光路,從根本上改變了光路校準(zhǔn)的邏輯。在調(diào)整過程中,無需依賴雙人協(xié)作,僅需通過目視或簡單觀...
          • 本發(fā)明涉及衛(wèi)星導(dǎo)航定位技術(shù)領(lǐng)域,提供一種區(qū)域?qū)α鲗幽P蜆?gòu)建方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì),其中方法包括:基于GNSS基準(zhǔn)站的原始觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行對流層延遲值實(shí)時(shí)解算,得到各基準(zhǔn)站的對流層延遲值;基于區(qū)域內(nèi)各基準(zhǔn)站的對流層延遲值之間的相關(guān)性,對區(qū)...
          • 本申請屬于海洋可控震源數(shù)據(jù)初?多次波分離領(lǐng)域,具體來講為一種針對多普勒失真的海洋可控震源數(shù)據(jù)初?多次波分離方法,包括:獲取預(yù)測初次波和預(yù)測多次波;將預(yù)測初次波和預(yù)測多次波采用運(yùn)動的貝葉斯初?多次波分離方法中進(jìn)行反演,得到初次波shearle...
          • 本發(fā)明公開了一種基于光斑識別的遠(yuǎn)程LIBS自動對焦方法,在遠(yuǎn)程LIBS儀器配置輔助對焦系統(tǒng),包括輔助光源、相機(jī)和次鏡位置調(diào)整裝置,輔助光源在樣品表面產(chǎn)生光斑,相機(jī)拍攝光斑圖像,從光斑圖像中識別光斑并得到光斑面積,根據(jù)光斑面積的變化,按照當(dāng)前...
          • 本發(fā)明涉及一種能夠突破反射率極限的液晶電控反射鏡,包括自前至后依次設(shè)置的第一液晶器件、第二液晶器件、第一反射型偏光片、第二反射型偏光片;第一液晶器件的主體為夾設(shè)有第一液晶層的第一液晶盒,第一液晶層是由摻有二色性染料的負(fù)性液晶構(gòu)成,其負(fù)性液晶...
          • 本申請實(shí)施例提供了一種圖像生成單元、抬頭顯示設(shè)備及車輛;其中,所述圖像生成單元包括沿光線傳輸方向依次設(shè)置的照明光源、準(zhǔn)直透鏡陣列及顯示組件;所述照明光源提供照明光線;所述準(zhǔn)直透鏡陣列用于將所述照明光線轉(zhuǎn)換為準(zhǔn)直光束;所述顯示組件包括液晶屏,...
          • 本發(fā)明涉及背光模組技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)中難以在大尺寸曲面屏上實(shí)現(xiàn)均勻分區(qū)調(diào)光和光學(xué)貼合的問題,提供了一種大尺寸曲面分區(qū)調(diào)光的背光模組及其驅(qū)動控制方法。背光模塊包括:背板、燈板、反光組件、光學(xué)膜板組件和金屬框架,燈板粘結(jié)于所述背板的內(nèi)側(cè)曲...
          • 本發(fā)明公開了一種北斗全球授時(shí)精度評估方法,屬于衛(wèi)星授時(shí)領(lǐng)域,包括:用戶站用原始觀測數(shù)據(jù)和廣播星歷進(jìn)行BDS全球授時(shí),得到其接收機(jī)鐘與廣播星歷BDT基準(zhǔn)的差值為第一鐘差;計(jì)算用戶站接收機(jī)鐘與B2b產(chǎn)品BDT基準(zhǔn)的差值為第二鐘差;當(dāng)用戶站位于亞...
          • 本發(fā)明屬于路徑規(guī)劃的技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種機(jī)器狗巡檢路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng),解決現(xiàn)有技術(shù)的路徑規(guī)劃方法中機(jī)器狗的作業(yè)續(xù)航及巡檢效率較差的問題,包括以下步驟:S1,獲取巡檢環(huán)境的三維柵格地圖;S2,生成巡檢點(diǎn)序列;S3,基于改進(jìn)的A*算法依次規(guī)劃...
          • 本發(fā)明涉及柜機(jī)管理技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種智能柜機(jī)溫控管理系統(tǒng)、設(shè)備及使用方法。本發(fā)明中,通過采集柜機(jī)熱負(fù)載相關(guān)參數(shù)并計(jì)算柜機(jī)內(nèi)部與進(jìn)出風(fēng)口的溫差,結(jié)合設(shè)備運(yùn)行功率分析散熱能力與負(fù)載狀態(tài)之間的匹配程度,有效識別各柜機(jī)當(dāng)前冷卻需求,在系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)...
          • 本發(fā)明提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,所述系統(tǒng)包括:環(huán)境信息采集模塊;特征提取分析模塊,用于根據(jù)土壤濕度原始數(shù)據(jù),結(jié)合歷史土壤濕度數(shù)據(jù)、歷史環(huán)境溫度數(shù)據(jù)及預(yù)設(shè)的近周期土壤濕度反饋數(shù)據(jù),對土壤濕度原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分...
          • 用戶身份識別模型的構(gòu)建方法及判斷用戶身份方法,屬于AI(人工智能)及其在安全領(lǐng)域的技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有的鍵盤識別方法由于不適用于一般的物理鍵盤,導(dǎo)致對使用一般的物理鍵盤的用戶身份識別不準(zhǔn)確的問題。具體為:采集用戶按鍵行為數(shù)據(jù);采集的用戶按鍵...
          • 本發(fā)明提供一種基于算力服務(wù)調(diào)度的AI模型訓(xùn)練加速方法及系統(tǒng),涉及算力服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域,首先采集AI模型歷史訓(xùn)練過程數(shù)據(jù)和當(dāng)前訓(xùn)練任務(wù)模型結(jié)構(gòu)特征,構(gòu)建算力需求預(yù)測模型,輸入當(dāng)前任務(wù)模型結(jié)構(gòu)特征生成算力資源需求分布序列,涵蓋訓(xùn)練各階段對計(jì)算核心數(shù)...
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