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          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于NSGAⅡ算法的不規(guī)則無(wú)源結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法,包括以下步驟:步驟S1:執(zhí)行無(wú)源結(jié)構(gòu)規(guī)則設(shè)計(jì)尋優(yōu)流程,得到相對(duì)最優(yōu)設(shè)計(jì)參數(shù)組合;步驟S2:執(zhí)行無(wú)源結(jié)構(gòu)不規(guī)則設(shè)計(jì)模型構(gòu)造流程,得到無(wú)源結(jié)構(gòu)不規(guī)則設(shè)計(jì)模型;步驟S3:執(zhí)行無(wú)源結(jié)構(gòu)不規(guī)...
          • 本發(fā)明提供一種數(shù)字鉆進(jìn)的圍巖工程特性預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法:獲取目標(biāo)鉆進(jìn)段的鉆進(jìn)參數(shù),基于鉆進(jìn)參數(shù)確定輔助參數(shù);將鉆進(jìn)參數(shù)和所述輔助參數(shù)輸入到圍巖工程特性預(yù)測(cè)模型,得到由圍巖工程特性預(yù)測(cè)模型輸出的圍巖工程特性結(jié)果;圍巖工程預(yù)測(cè)模...
          • 本發(fā)明提出了一種基于變量選擇的加權(quán)典型變量差異分析(CVDA)的工業(yè)過(guò)程故障檢測(cè)方法。首先,根據(jù)過(guò)程變量的自相關(guān)特性進(jìn)行篩選,以提取高度自相關(guān)的關(guān)鍵變量,隨后,通過(guò)這些變量與質(zhì)量變量的時(shí)間加權(quán)互相關(guān)系數(shù),優(yōu)化CVDA模型參數(shù)。該方法顯著提高...
          • 本發(fā)明涉及一種用于氣門(mén)鎖片及氣門(mén)彈簧的檢測(cè)組件、裝置及系統(tǒng),一種用于氣門(mén)鎖片及氣門(mén)彈簧的檢測(cè)組件,包括檢測(cè)桿和封堵件,所述檢測(cè)桿呈中空設(shè)置,一端為供氣端,另一端為檢測(cè)端,所述供氣端用于連接外部供氣裝置,所述檢測(cè)端設(shè)置有安裝腔,所述封堵件設(shè)置...
          • 本公開(kāi)提供了一種視頻生成方法、裝置和電子設(shè)備,獲取包含動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)物體的視覺(jué)數(shù)據(jù);針對(duì)視覺(jué)數(shù)據(jù)包含的每幀圖像,將圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)轉(zhuǎn)換為三維點(diǎn),得到三維點(diǎn)陣;其中,三維點(diǎn)陣包括:多個(gè)三維點(diǎn),以及每個(gè)三維點(diǎn)對(duì)應(yīng)的三維位置和運(yùn)動(dòng)信息;基于三維...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種電力儲(chǔ)能系統(tǒng),包括:儲(chǔ)能模塊,所述儲(chǔ)能模塊包括鋰離子電池、液流電池和超級(jí)電容;動(dòng)態(tài)拓?fù)淇刂破鳎糜诟鶕?jù)電網(wǎng)負(fù)荷需求切換儲(chǔ)能模塊連接方式;多端口PCS,支持Boost/Buck/雙向逆變多模式運(yùn)行;集成LSTM預(yù)測(cè)模型的EMS...
          • 本發(fā)明提供了一種全身體檢報(bào)告的智能生成方法和系統(tǒng),方法包括:獲取體測(cè)儀對(duì)所述用戶(hù)的體檢數(shù)據(jù)信息,并基于所述體檢數(shù)據(jù)信息,識(shí)別各所述體檢類(lèi)型的目標(biāo)體檢數(shù)據(jù);基于各所述體檢類(lèi)型的目標(biāo)體檢數(shù)據(jù),通過(guò)各所述體檢類(lèi)型的體檢分析策略,識(shí)別各所述體檢類(lèi)型...
          • 一種電纜隧道火災(zāi)預(yù)警防控方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備,方法中,通過(guò)火災(zāi)動(dòng)力學(xué)模擬器FDS建立電纜隧道三維模型,電纜中間留有過(guò)道,沿管廊軸方向設(shè)有溫度切片,在管廊頂部以預(yù)定間隔設(shè)有一系列測(cè)點(diǎn);基于電纜隧道三維模型在不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)的火焰軸向蔓延長(zhǎng)度L<...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種線邊緣粗糙度的生成方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于半導(dǎo)體技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:獲取以高頻頻率對(duì)半導(dǎo)體器件測(cè)量得到的高頻測(cè)量數(shù)據(jù),并獲取以低頻頻率對(duì)半導(dǎo)體器件測(cè)量得到的低頻測(cè)量數(shù)據(jù);以倍數(shù)關(guān)系的數(shù)值作為卷積核的長(zhǎng)度,以...
          • 本發(fā)明涉及基于硬件特性的ROP攻擊檢測(cè)方法及裝置,包括以下:按照預(yù)設(shè)采樣周期T獲取指令數(shù)據(jù)的硬件事件記錄;在任意采樣周期中,基于其硬件事件記錄,計(jì)算第一指標(biāo)以及第二指標(biāo);若第一指標(biāo)小于第一閾值則直接判定該采樣周期中不存在ROP攻擊,若第一指...
          • 本發(fā)明提供了一種艾諾米替片有關(guān)物質(zhì)的高效液相色譜檢測(cè)方法。具體的,提供了一種艾諾米替片有關(guān)物質(zhì)的檢測(cè)方法,其包括用于分離檢測(cè)來(lái)自富馬酸替諾福韋二吡呋酯?艾諾韋林的有關(guān)物質(zhì)A的檢測(cè)方法,和用于分離檢測(cè)來(lái)自拉米夫定的有關(guān)物質(zhì)B的檢測(cè)方法。本發(fā)明...
          • 一種航發(fā)壓氣機(jī)聲共振聲學(xué)診斷方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備,方法中,采用快速傅里葉變換算法對(duì)聲壓時(shí)域信號(hào)進(jìn)行頻譜分析,得到各通道的聲壓時(shí)域信號(hào)的頻譜圖,通過(guò)對(duì)頻譜圖進(jìn)行監(jiān)測(cè)是否出現(xiàn)除葉片通過(guò)頻率與轉(zhuǎn)頻外的單一非同步峰值,通過(guò)單頻聲模態(tài)分解方法得到異...
          • 本發(fā)明涉及一種智能蛇形臂空化射流泥餅清除系統(tǒng),包括控制系統(tǒng)、射流裝置以及本體,本體包括導(dǎo)軌、設(shè)置在導(dǎo)軌上且可在導(dǎo)軌上移動(dòng)的驅(qū)動(dòng)總成以及設(shè)置在驅(qū)動(dòng)總成上的蛇形臂,射流裝置包括設(shè)置在蛇形臂內(nèi)的高壓水管以及與高壓水管連接的高壓水艙,控制系統(tǒng)用于控...
          • 本公開(kāi)實(shí)施例涉及一種通信方法、通信設(shè)備及通信系統(tǒng)。所述通信方法包括:接收第二設(shè)備發(fā)送的第一無(wú)線幀;其中,所述第一無(wú)線幀用于響應(yīng)所述第一設(shè)備發(fā)送的第二無(wú)線幀,所述第二無(wú)線幀用于請(qǐng)求關(guān)閉動(dòng)態(tài)省電模式;從第一能力通信模式切換至第二能力通信模式;其...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種適用替代燃料全系統(tǒng)全氧燃燒制備水泥熟料的方法及系統(tǒng),分解爐內(nèi)替代燃料燃燒釋放熱量供其內(nèi)生料吸熱分解,回轉(zhuǎn)窯內(nèi)的熱量由煤與替代燃料混合供應(yīng),替代燃料替代比例≥80%;在冷卻機(jī)內(nèi)冷卻得到水泥熟料;預(yù)熱器頂端旋風(fēng)筒出風(fēng)口排出CO<...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例涉及大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)處理、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,提供一種基于大數(shù)據(jù)的云平臺(tái)負(fù)載預(yù)測(cè)方法及相關(guān)裝置,所述方法包括:在訓(xùn)練云平臺(tái)負(fù)載預(yù)測(cè)模型時(shí),將云平臺(tái)負(fù)載卷積結(jié)果向量、云平臺(tái)負(fù)載子序列交互結(jié)果向量、云平臺(tái)負(fù)載值子序列輸入基于KL散度的多源均方...
          • 一種基于軸對(duì)齊性質(zhì)的文檔矯正方法,其包括如下步驟:S100:獲取包含扭曲文檔圖像及對(duì)應(yīng)展平標(biāo)注的數(shù)據(jù)集,構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并進(jìn)行訓(xùn)練,訓(xùn)練過(guò)程中在損失函數(shù)中加入軸對(duì)齊幾何約束;S200:將待矯正的文檔圖像進(jìn)行初步去扭曲預(yù)測(cè)推理,計(jì)算最小外...
          • 一種基于特征匹配空間優(yōu)化的低重疊率弱紋理點(diǎn)云配準(zhǔn)方法,包括:輸入待配準(zhǔn)的源點(diǎn)云和目標(biāo)點(diǎn)云;使用基于點(diǎn)云密度聚類(lèi)生長(zhǎng)的去噪算法去除源點(diǎn)云和目標(biāo)點(diǎn)云中的噪聲;使用基于法向空間占據(jù)體積的關(guān)鍵點(diǎn)提取算法提取源點(diǎn)云和目標(biāo)點(diǎn)云中特征顯著區(qū)域;使用FPF...
          • 本發(fā)明涉及環(huán)境調(diào)控系統(tǒng)領(lǐng)域,尤其涉及一種互聯(lián)網(wǎng)休閑中心環(huán)境綜合調(diào)控系統(tǒng)。本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種能夠多區(qū)域環(huán)境精準(zhǔn)協(xié)同調(diào)控,顯著提升用戶(hù)體驗(yàn)與能效管理的互聯(lián)網(wǎng)休閑中心環(huán)境綜合調(diào)控系統(tǒng)。一種互聯(lián)網(wǎng)休閑中心環(huán)境綜合調(diào)控系統(tǒng),包括有多態(tài)環(huán)...
          • 本發(fā)明涉及一種離線到在線的強(qiáng)化學(xué)習(xí)穩(wěn)定微調(diào)系統(tǒng)和方法,通過(guò)設(shè)置智能駕駛模塊、離線預(yù)訓(xùn)練模塊和策略微調(diào)與優(yōu)化模塊,以離線預(yù)訓(xùn)練模塊從多個(gè)數(shù)據(jù)源獲取駕駛數(shù)據(jù),并利用駕駛數(shù)據(jù),通過(guò)離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法對(duì)智能駕駛模塊進(jìn)行策略預(yù)訓(xùn)練;以策略微調(diào)與優(yōu)化模塊...
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