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          • 本申請公開了一種穿越反濾層干成孔灌注樁施工結(jié)構(gòu)及其施工方法,涉及灌注樁施工技術(shù)領(lǐng)域,包括土層以及設(shè)置在土層頂面的碎石反濾層,所述碎石反濾層沿上下方向開設(shè)有灌樁孔一,所述灌樁孔一內(nèi)填充設(shè)置有填充土料,所述填充土料在外部作用力的夯實(shí)作用下擠入碎...
          • 本公開涉及加筋擋墻技術(shù)領(lǐng)域,本公開提供了一種托梁格賓式墻面加筋土高擋墻及施工方法,其包括若干個(gè)支撐抗滑樁沿水平間隔排布;排水底托與若干個(gè)支撐抗滑樁的一側(cè)固定設(shè)置,排水底托靠近支撐抗滑樁一側(cè)具有排水斜面;若干組格賓籠網(wǎng)均設(shè)于排水底托頂部、并沿...
          • 本發(fā)明涉及一種基于BIM技術(shù)的“兩墻合一”調(diào)蓄池內(nèi)襯墻施工方法,步驟一:利用BIM技術(shù)建立結(jié)構(gòu)及鋼筋三維模型;步驟二:根據(jù)三維模型編制內(nèi)襯墻施工方案,明確模板排布和對拉螺桿位置;步驟三:在地下連續(xù)墻施工中預(yù)埋連接鋼筋和鋼筋套筒;步驟四:分層...
          • 本發(fā)明涉及一種海基應(yīng)用大功率激光器目標(biāo)功率密度計(jì)算方法,方法包括以下步驟:一是計(jì)算理想激光光束光斑大小;二是計(jì)算光學(xué)系統(tǒng)光學(xué)離焦影響;三是引入大氣湍流對光束擴(kuò)展影響;四是計(jì)算光束無抖動(dòng)目標(biāo)照射功率密度;五是計(jì)算光束抖動(dòng)時(shí)目標(biāo)照射功率密度。本...
          • 本發(fā)明涉及質(zhì)量檢測領(lǐng)域,具體涉及一種智能產(chǎn)線加工質(zhì)量檢測系統(tǒng),本發(fā)明包括:運(yùn)輸平臺(tái),多角度成像組件:包括支架,支架架設(shè)于運(yùn)輸平臺(tái)上,支架上設(shè)有主軸,主軸轉(zhuǎn)動(dòng)連接有橫梁,橫梁底部滑動(dòng)連接有交互臂,交互臂遠(yuǎn)離橫梁的一端設(shè)有第一圖像采集器;質(zhì)量檢...
          • 本申請公開了一種柱上開關(guān)受潮缺陷診斷方法及裝置。其中,該方法包括:采集目標(biāo)柱上開關(guān)的當(dāng)前泄漏電流數(shù)據(jù)和當(dāng)前高頻脈沖電流數(shù)據(jù),其中,高頻脈沖電流數(shù)據(jù)是指頻率大于預(yù)設(shè)頻率的脈沖電流數(shù)據(jù);確定當(dāng)前泄漏電流數(shù)據(jù)對應(yīng)的第一權(quán)重,以及當(dāng)前高頻脈沖電流數(shù)...
          • 本申請涉及光纖運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域,更具體地,涉及一種光纖夾持方法、光纖匹配方法和光纖對纖的方法和系統(tǒng),方法包括:夾纖儀設(shè)定第一觸發(fā)閾值;夾纖儀對待測光纖進(jìn)行折彎操作和對應(yīng)的回直操作,以使對纖儀在待測光纖進(jìn)行折彎操作和回直操作過程中,采集待測光纖的...
          • 本申請涉及廢液處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種廢液處理裝置的電源智能管理系統(tǒng)及方法。該方法包括:獲取廢液狀態(tài)數(shù)據(jù),根據(jù)廢液狀態(tài)數(shù)據(jù),確定廢液處置啟動(dòng)條件;根據(jù)廢液處置啟動(dòng)條件,啟動(dòng)廢液處理器,并實(shí)時(shí)獲取廢液處理過程中的動(dòng)態(tài)變化數(shù)據(jù);分析動(dòng)態(tài)變化...
          • 本發(fā)明涉及主機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,且公開了一種大容量數(shù)據(jù)保存主機(jī)箱,包括機(jī)箱結(jié)構(gòu),所述機(jī)箱結(jié)構(gòu)頂部轉(zhuǎn)動(dòng)設(shè)置有保護(hù)裝置,所述機(jī)箱結(jié)構(gòu)右側(cè)固定設(shè)置有水冷機(jī)構(gòu),所述機(jī)箱結(jié)構(gòu)包括箱體,所述箱體內(nèi)固定設(shè)置有機(jī)體,所述機(jī)箱結(jié)構(gòu)底部固定設(shè)置有調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu),所述箱體頂部...
          • 本發(fā)明提供一種異構(gòu)多核處理系統(tǒng)的低功耗任務(wù)分配與調(diào)度方法,將最小化功耗作為優(yōu)化任務(wù)分配與調(diào)度方案考慮的首要因素,提高了異構(gòu)多核處理器處理任務(wù)的效率和可靠性,降低了功耗;使用貝葉斯優(yōu)化中的高斯過程模型來擬合功耗計(jì)算函數(shù),避免了大部分多變量非線...
          • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)刷寫方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,該方法包括:在進(jìn)行ECU刷寫之前,將運(yùn)行區(qū)中的待備份數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊壓縮處理,得到多個(gè)壓縮塊,將多個(gè)壓縮塊寫入備份區(qū),在ECU刷寫失敗時(shí),從備份區(qū)獲取多個(gè)壓縮塊,并對多個(gè)壓縮塊進(jìn)行解壓后寫入...
          • 本申請公開了一種模型文件的管理方法、裝置及非易失性存儲(chǔ)介質(zhì)。其中,該方法包括:接收模型文件,其中,模型文件用于指示模型文件對應(yīng)的模型的狀態(tài)信息;確定模型文件內(nèi)容對應(yīng)的唯一鍵值,并基于唯一鍵值以及模型文件對應(yīng)的數(shù)據(jù)源ID確定模型文件對應(yīng)的預(yù)校...
          • 本發(fā)明涉及深度學(xué)習(xí)與缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的多模態(tài)融合缺陷感知與識(shí)別方法,其中基于深度學(xué)習(xí)的多模態(tài)融合缺陷感知與識(shí)別方法,包括步驟一:多模態(tài)數(shù)據(jù)獲取,通過采集設(shè)備獲取目標(biāo)物體的多模態(tài)數(shù)據(jù),包括視覺數(shù)據(jù)和非視覺數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)格式...
          • 本申請屬于自升式平臺(tái)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種自升式平臺(tái)插樁分析方法、裝置、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括:確定自升式平臺(tái)的樁靴的第一埋深和土塞高度,并根據(jù)所述第一埋深和所述土塞高度,確定組合基礎(chǔ)的第二埋深;確定所述...
          • 本發(fā)明涉及工程方案計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于Al的地基鋼筋連接方案優(yōu)化方法,先獲取地基鋼筋連接初始方案,然后重新分配多個(gè)鋼筋連接點(diǎn)的連接方式,再基于不同的連接方式對多個(gè)鋼筋連接點(diǎn)進(jìn)行分類,得到焊接連接點(diǎn)和機(jī)械連接點(diǎn),之后利用不...
          • 本申請涉及一種訂單生產(chǎn)匹配推薦方法、系統(tǒng)、智能終端及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及訂單生產(chǎn)管理的技術(shù)領(lǐng)域,包括獲取訂單的訂單生產(chǎn)數(shù)據(jù);對訂單生產(chǎn)數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)的生產(chǎn)資源庫進(jìn)行分析,以確定匹配生產(chǎn)資源;基于匹配生產(chǎn)資源對應(yīng)獲取等候訂單信息以及等候訂單隊(duì)列;根據(jù)等...
          • 本申請涉及一種訂單分配方法、系統(tǒng)、智能終端及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)處理的技術(shù)領(lǐng)域,包括獲取配送訂單以及配送信息;所述配送信息表征為配送訂單的配送路線,配送路線包括配送起點(diǎn)位置、配送終點(diǎn)位置和配送距離;判斷配送信息是否符合預(yù)設(shè)的超區(qū)域配送訂單的要...
          • 本發(fā)明涉及一種圖像可視增強(qiáng)處理方法,具體涉及一種基于動(dòng)脈自旋標(biāo)記灌注圖像的可視增強(qiáng)處理方法,解決現(xiàn)有動(dòng)脈自旋標(biāo)記存在灌注信號(hào)丟失或失真以及后處理方法不足以有效校正圖像中的偏置場效應(yīng)及運(yùn)動(dòng)偽影的問題,本發(fā)明對原始腦灌注圖像進(jìn)行處理,提高圖像整...
          • 本發(fā)明公開了一種牙齒輔助檢測結(jié)果展示方法及系統(tǒng),具體涉及口腔醫(yī)學(xué)技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:通過錐形束計(jì)算機(jī)斷層掃描;獲取牙齒和周圍骨組織的三維成像,形成牙齒輔助檢測信息集;分別獲取每顆牙齒的骨密度數(shù)據(jù)并進(jìn)行初步分析,判斷是否存在潛在問題;對于...
          • 本發(fā)明屬于電子元件檢測技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于AI算法與顯微鏡的多層陶瓷電容故障精準(zhǔn)檢測方法及系統(tǒng),方法包括:基于顯微鏡,獲取樣品的放大圖像,將放大圖像存儲(chǔ),并使其與樣品的電氣參數(shù)進(jìn)行關(guān)聯(lián);對放大圖像進(jìn)行預(yù)處理,預(yù)處理包括灰度化、去噪、歸一...
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