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          • 本發(fā)明涉及半蓋挖基坑施工設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,具體是一種半蓋挖基坑無中立柱裝配式鋪蓋結(jié)構(gòu)及施工方法。本發(fā)明的裝配式鋪蓋結(jié)構(gòu)包括安裝在基坑四周的圍護結(jié)構(gòu),圍護結(jié)構(gòu)的頂部沿基坑橫向依次分為裝配式鋪蓋側(cè)和無鋪蓋側(cè);在裝配式鋪蓋側(cè)水平鋪設(shè)有裝配式蓋板,且裝...
          • 本發(fā)明公開了一種自動化電動汽車充電車棚,包括車棚、雙層車輛充電抬升架、雨水檢測組件和翻轉(zhuǎn)式遮擋機構(gòu),車棚包括棚頂、立柱、支撐架和充電樁,立柱分設(shè)有若干組且均勻分布于棚頂?shù)南路剑⒅ㄟ^支撐架與棚頂相連接,充電樁分設(shè)有若干組且均勻安裝于車棚內(nèi)...
          • 本發(fā)明涉及空調(diào)技術(shù)領(lǐng)域,且公開了一種節(jié)能型變風(fēng)多通道空調(diào)機組,包括空調(diào)外殼;第一導(dǎo)風(fēng)組件,第一導(dǎo)風(fēng)組件包括承載板,承載板水平固定于空調(diào)外殼的內(nèi)部,承載板上開設(shè)有四個梯形通風(fēng)孔,承載板的底部通過卷簧轉(zhuǎn)動連接有四個與梯形通風(fēng)孔相適配的第一導(dǎo)風(fēng)板...
          • 本發(fā)明公開了一種原子精度加工的切削力測量方法,屬于原子精度加工領(lǐng)域,包括步驟一,確定原子力顯微鏡探針彈性剛度;步驟二,預(yù)處理原子力顯微鏡探針;步驟三,制備被切削樣品;步驟四,制備原子級鋒利金剛石刀具;步驟五,安裝薄片樣品于X?Nano多自由...
          • 本發(fā)明公開了一種PCCP管纏絲流程中鋼絲絕對應(yīng)力監(jiān)測傳感器安裝方法,首先在傳感器連接線處預(yù)先安裝專用防護套,將法蘭盤結(jié)構(gòu)焊接到干粉筒上;預(yù)先將傳感器套入預(yù)應(yīng)力鋼束,開始纏絲流程,當(dāng)鋼絲纏繞到傳感器預(yù)埋孔時,通過旋轉(zhuǎn)法蘭盤結(jié)構(gòu)實現(xiàn)傳感器的送出...
          • 本發(fā)明公開了基于暫態(tài)行波的高低壓開關(guān)柜饋線故障定位方法及系統(tǒng),屬于電力系統(tǒng)故障檢測與定位技術(shù)領(lǐng)域,其包括同步采集電、聲多模態(tài)信號生成加權(quán)暫態(tài)同步特征矩陣;對矩陣進行時頻變換與反饋優(yōu)化,輸出多尺度時頻特征集;利用集成學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對特征集進行分析,...
          • 本發(fā)明涉及光纖交換轉(zhuǎn)接技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種光纖交換轉(zhuǎn)接裝置,包括用于和插頭組件對接的適配器,所述適配器內(nèi)部中間裝配有對中組件,所述適配器的兩端內(nèi)嵌有和對中組件對應(yīng)的清潔組件,隨著插頭組件的伸入,能夠驅(qū)動對中組件動作,繼而使其對中在適配器內(nèi)部...
          • 本發(fā)明涉及工業(yè)自動化控制系統(tǒng)測試技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種基于程序控制流的模糊測試方法及系統(tǒng),包括:獲取參數(shù)數(shù)據(jù);分析工藝參數(shù)數(shù)據(jù)和環(huán)境擾動數(shù)據(jù),得到突變點;根據(jù)突變點剔除因環(huán)境擾動數(shù)據(jù)干擾突變的工藝參數(shù)數(shù)據(jù),得到目標(biāo)工藝參數(shù)數(shù)據(jù);提取事件窗...
          • 本發(fā)明公開了一種流量控制方法,包括:獲取壓力控制器的輸出、第一流量閥的閥位值和第二流量控制器的設(shè)定值;構(gòu)建模糊控制器;以第一流量閥的閥位值和第二流量控制器的設(shè)定值為模糊控制器的輸入,輸出干擾因子計算系數(shù);通過第一預(yù)設(shè)規(guī)則由第二流量控制器的量...
          • 本發(fā)明公開了一種基于視覺感知的大屏動態(tài)縮放方法及系統(tǒng),屬于屏幕縮放技術(shù)領(lǐng)域,包括人物捕捉模塊、圖像處理模塊、動態(tài)調(diào)整模塊、屏幕調(diào)節(jié)控制器、觸發(fā)區(qū)域設(shè)定單元和交互邏輯模塊。本發(fā)明可以實現(xiàn)自動根據(jù)用戶的身高信息H、位置信息和姿態(tài)信息,智能調(diào)節(jié)屏...
          • 本發(fā)明屬于建筑數(shù)據(jù)治理技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的建筑數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)及方法,其通過獲取目標(biāo)建筑多源感知網(wǎng)絡(luò)的實時運行數(shù)據(jù),對所述實時運行數(shù)據(jù)執(zhí)行跨域數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析以生成能耗分布狀態(tài)圖,并通過空間坐標(biāo)映射檢索光強與介質(zhì)的協(xié)同異常區(qū)域,基...
          • 本發(fā)明屬于推理問答領(lǐng)域,為解決現(xiàn)有子查詢拆解與答案合成不一致,推理過程不可追溯的問題,提供一種查詢圖驅(qū)動的多輪推理問答方法及系統(tǒng)。查詢圖驅(qū)動的多輪推理問答方法包括利用多輪推理問答模型對所述原始自然語言問題進行處理,得到最終響應(yīng)答案;多輪推理...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)庫驗證方法及電子設(shè)備,包括:根據(jù)目標(biāo)業(yè)務(wù)的操作標(biāo)識信息,從第一數(shù)據(jù)庫中獲取目標(biāo)業(yè)務(wù)的操作數(shù)據(jù),所述操作數(shù)據(jù)包括:至少一個數(shù)據(jù)表中多個字段的字段名稱以及字段值;基于所述操作數(shù)據(jù)識別出所述目標(biāo)業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)標(biāo)識;根據(jù)所述業(yè)務(wù)標(biāo)識...
          • 本發(fā)明涉及基于GIS城市數(shù)據(jù)挖掘的智能推送處理技術(shù)領(lǐng)域,且公開了一種基于GIS城市數(shù)據(jù)挖掘的智能推送處理方法。涵蓋從數(shù)據(jù)采集、結(jié)構(gòu)構(gòu)建到熱點識別與推送的完整流程。通過設(shè)定研究區(qū)域和柵格劃分參數(shù),計算觀測值均值與標(biāo)準(zhǔn)差,設(shè)定四叉樹分解閾值及最...
          • 本發(fā)明提供了一種基于深度融合模型的大地電磁數(shù)據(jù)去噪方法和裝置,應(yīng)用于大地電磁數(shù)據(jù)去噪系統(tǒng),涉及大地電磁數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。建立具有“噪聲特征識別?信號選擇性重構(gòu)”架構(gòu)的深度融合模型,通過前置噪聲檢測模塊對輸入信號進行預(yù)分類,有效避免傳統(tǒng)端到端...
          • 本發(fā)明涉及沙化動態(tài)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,具體的是基于多樹種搭配防治的沙化動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)及方法,包括:樣地布置模塊、區(qū)域類型模塊、區(qū)域回歸模塊、狀態(tài)分類模塊和防治評估模塊;根據(jù)當(dāng)前待防治區(qū)域的面積,劃分多個樣地,對樣地的防治參數(shù)進行獲取;將防治參數(shù)與樣...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N多靶點跨平臺藥效數(shù)據(jù)融合與檢測系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)融合技術(shù)領(lǐng)域,包括:抑制率獲取單元,用于獲取目標(biāo)藥物在每一檢測平臺對于每一靶點的標(biāo)準(zhǔn)抑制率;權(quán)重獲取單元,用于根據(jù)目標(biāo)藥物在每一檢測平臺對于每一靶點的標(biāo)準(zhǔn)抑制率和每一靶點對應(yīng)的預(yù)設(shè)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于馬爾可夫過程的橋梁沖刷深度預(yù)測方法,屬于橋梁結(jié)構(gòu)健康檢測技術(shù)。該方法首先根據(jù)泥沙起動流速計算沖刷發(fā)生流速,通過采用水力模型來評估流速與流量的關(guān)系,確定沖刷閾值,然后基于POT模型篩選超過沖刷閾值的歷史水文事件并量化其特征...
          • 本發(fā)明實施例提供一種基于機器視覺的半導(dǎo)體載帶表面質(zhì)量檢測方法及系統(tǒng),屬于機器視覺檢測技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:帶動繞設(shè)于所述供料滾輪與所述收料滾輪之間的待檢測半導(dǎo)體載帶表面通過檢測工位,并在檢測工位實時采集半導(dǎo)體載帶表面圖像信息;基于預(yù)處理后...
          • 本發(fā)明實施例提供的殘差時空擴散模型,通過模塊設(shè)計和有效的圖像融合方式,實現(xiàn)對軌道衛(wèi)星狀態(tài)的準(zhǔn)確預(yù)測。同時,針對極端情況和未知目標(biāo)的應(yīng)對策略,降低了預(yù)測的不確定性,提高了模型的適應(yīng)性和泛化能力。這些優(yōu)勢使得該模型在保證計算效率的同時,還能獲得...
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