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          • 本發(fā)明公開了一體共燒疊堆壓電陶瓷致動器及其制備方法,包括頂部絕緣層、外部負電極、外部負極側正電極隔離半球、側面絕緣層、底部絕緣層、外部負電極引線、外部正電極、外部正極側負電極隔離半球、外部正電極引線、內部正電極層、內部負電極層、壓電介質層和...
          • 本發(fā)明公開了火電機組耦合超級電容儲能的調頻指令預測方法及系統(tǒng),涉及電力系統(tǒng)儲能調頻技術領域,包括:通過火電機組的調頻指令獲得原始調頻序列,并將其劃分為訓練組、校對組和預測組;通過BP神經網絡對訓練組進行訓練,生成校對組的預測值;基于校對組的...
          • 本發(fā)明涉及信號處理技術領域,提供了基于PWM的生物電信號生成方法,包括:通過PWM生成模塊輸出可調頻率的第一PWM信號;響應于用戶選擇的頻率和幅度,調節(jié)所述第一PWM信號的頻率以及占空比,得到第二PWM信號;將所述第二PWM信號輸入至RC電...
          • 本發(fā)明公開了一種VR沉浸式體驗教學系統(tǒng)及教學方法,涉及VR教學技術領域,包括:主線探索軌道,并沿所述主線探索軌道的前進方向間隔設有若干情景再現模塊,用于遞進式切換并展示各階段歷史片段下的挑戰(zhàn)體驗內容,且若干情景再現模塊共同構成了主線探索的挑...
          • 本發(fā)明公開了一種基于信息流轉理解的流程圖智能解析方法,包括如下步驟:步驟一,對流程圖進行組件識別與分割;步驟二,在步驟一組件識別與分割完成之后,實行OCR文本識別;步驟三,在經過步驟一組件識別與分割完成和步驟二的OCR文本識別之后;步驟四,...
          • 本發(fā)明涉及一種基于指令集構建的電網故障檢測的方法、設備及介質,其中,方法包括:針對可見光圖像、紅外光圖像以及溫度圖像的處理過程構建指令集,為該處理過程中的每一步驟賦予唯一指令標識符,所述的處理過程包括圖像加載、尺寸調整、圖像融合、目標檢測和...
          • 本發(fā)明公開了一種基于雙目傳感器的深度視覺處理方法,包括如下步驟:基于雙目傳感器使用場景對使用的雙目攝像頭傳感器進行標定;模擬多個視角觀察的角度進行數據采集,并對采集的數據進行去噪和對比度調整處理;根據圖片輸入訓練參數構建模型;使用構建的模型...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數字孿生的不動產運維管理方法、裝置、設備及介質,涉及不動產運維技術領域。方法包括:在目標屏幕中展示待監(jiān)控建筑物的BIM模型,所述待監(jiān)控建筑物中預先布置有傳感器;采集所述待監(jiān)控建筑物中的傳感器的監(jiān)測數據;基于所述監(jiān)測數據判...
          • 本發(fā)明公開了一種基于MRE?UNet的海表溫度?地轉流耦合時空同步預測方法,包括:獲取海洋環(huán)境要素相關的長時序全球衛(wèi)星遙感數據,并提取海表溫度數據與地轉流數據;對海表溫度數據與地轉流數據預處理,將相同時間、相同空間的海表溫度數據與地轉流數據...
          • 本發(fā)明公開了一種基于機器學習海洋表層漫衰減系數的反演方法、裝置及存儲介質,包括根據光譜測量設備采集的現場觀測數據和基于輻射傳輸理論計算的模擬數據,獲取多個波長下的遙感反射率和對應的漫衰減系數,構建訓練數據集和測試數據集;構建基于XGBoos...
          • 本發(fā)明涉及人工智能和藝術教育交叉領域,提供了一種面向全場景教學應用的古典音樂多模態(tài)情感認知方法及系統(tǒng)。所述方法包括:S1、構建訓練樣本和測試樣本;S2、構建改進的SVM分類模型,使用多模態(tài)情感特征參數對模型進行訓練,得到模型的最優(yōu)參數;S3...
          • 本申請實施例提供了一種代碼生成方法、裝置、設備及介質。方法包括:獲取目標芯片的待驗證功能模塊對應的硬件設計文件;從硬件設計文檔中提取待驗證模塊的輸入接口和輸出接口各自對應的接口信息;基于功能驗證代碼模板、參考模塊的接口信息以及待驗證功能模塊...
          • 本發(fā)明公開了一種在線藝術教育沉浸式場景交互系統(tǒng),屬于人工智能與藝術教育交叉技術領域,交互系統(tǒng)包括智慧藝術教育教學資源模塊、在線藝術教育沉浸式教學場景設計模塊和視覺語音交互模塊,智慧藝術教育教學資源模塊和在線藝術教育沉浸式教學場景設計模塊通過...
          • 本發(fā)明提供一種OCT與多通道熒光的多模態(tài)成像系統(tǒng),首先采用多激發(fā)波長的多通道熒光,一次采集可以收集到配準的多通道熒光信號,可以針對不同熒光物質實現同時采集,拓展了系統(tǒng)的使用場景,節(jié)約了實驗時間和人力成本;另外,本發(fā)明采用波分復用實現多通道熒...
          • 本發(fā)明公開了一種用于金屬或陶瓷材料的孔隙結構參數分析方法,包括步驟:對材料進行連續(xù)多次切割以獲取多個試樣,每個試樣依次經過拋光處理,以獲得高質量的目標試樣;使用掃描電鏡在預設倍率下獲取每個目標試樣的灰度圖像,生成多個連續(xù)的斷面灰度圖像;通過...
          • 本發(fā)明公開了一種引線框架雙面混合電鍍方法,包括蝕刻、第一次上菲林和曝光顯影、電鍍銀、第二次上菲林和曝光顯影、以及電鍍鎳鈀金等步驟,本發(fā)明可通過蝕刻工藝在銅基板上蝕刻出至少兩條引線框架基帶和邊框,并在邊框的兩側分別設置掛孔和板體定位孔,從傳統(tǒng)...
          • 本發(fā)明涉及一種與半番鴨母本羽色遺傳潛力相關的單倍型SNP引物及應用,屬于生物技術領域。本發(fā)明所述SNP引物的核苷酸序列如SEQ ID NO:1?SEQ ID NO:8所示,每兩個引物對應一個SNP位點,所述SNP位點依次位于鴨參考基因組ZJ...
          • 本發(fā)明提供了一種從紫金龍中提取異可利定的方法。該提取方法包含以下步驟:將紫金龍根干燥粉碎后加入至酸性溶劑中,加熱煎煮提取2?4次,將濾液濃縮并調節(jié)pH至堿性,得到紫金龍粗提取液,隨后通過復合樹脂吸附、解吸附并重結晶純化得到異可利定。該提取方...
          • 本發(fā)明涉及智能門鎖技術領域,公開了基于AI學習的電機控制方法、裝置、智能門鎖及介質,應用于智能門鎖,方法包括:獲取智能門鎖的電機狀態(tài)數據;檢測智能門鎖的開閉狀態(tài);根據開閉狀態(tài)和電機狀態(tài)數據進行AI學習,得到目標控制參數,并根據目標控制參數控...
          • 本發(fā)明涉及智能門鎖技術領域,公開了基于AI學習的電機控制方法、裝置、智能門鎖及介質,應用于智能門鎖,方法包括:獲取智能門鎖的電機狀態(tài)數據;檢測智能門鎖的開閉狀態(tài);根據開閉狀態(tài)和電機狀態(tài)數據進行AI學習,得到目標控制參數,并根據目標控制參數控...
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