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          • 本發(fā)明公開一種大尺寸大噸位柔性扁平作動器的壓力測量裝置及標(biāo)定系統(tǒng),該裝置包括監(jiān)測單元、分載單元和保持器;監(jiān)測單元呈陣列分布、用于承壓并監(jiān)測壓力,其包括多筒組件、圓封頭一和LVDT位移傳感器,多筒組件為多個同心間隔套在一起且兩端對齊的圓筒一,...
          • 本發(fā)明公開了一種高能激光器聚焦透鏡焦平面檢測方法,為了解決現(xiàn)有檢測系統(tǒng)在高功率激光場景下存在的精度低、器件易損、操作復(fù)雜等問題,通過搭建包含1/2波片、偏振分束棱鏡、1/4波片、孔徑光闌及反射鏡的光路系統(tǒng),利用偏振態(tài)調(diào)制原理,將反射光轉(zhuǎn)換為...
          • 本發(fā)明公開了一種用于輔助早期診斷急性心肌梗死的相關(guān)蛋白標(biāo)志物及其應(yīng)用,特點(diǎn)是蛋白標(biāo)志物為GLRX、CA1、EIF4EBP1、MYL4、SOD1、BOLA2_BOLA2B、DDT、TNNI3、GH1、ACY1、POMC、AK1、FABP3、Y...
          • 本發(fā)明提供一種可遠(yuǎn)程讀取的三相智能物聯(lián)電能表,涉及電能表領(lǐng)域。該可遠(yuǎn)程讀取的三相智能物聯(lián)電能表,包括:殼體,所述殼體由上殼和下殼相互配合形成,殼體內(nèi)中部設(shè)置有電路板,所述殼體頂部安裝有驅(qū)動腔,所述驅(qū)動腔前后側(cè)分別和上殼與下殼連接,所述下殼后...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)模聯(lián)動的避雷器剩余使用壽命預(yù)測方法,包括:獲取待預(yù)測的避雷器實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù);對待預(yù)測的避雷器實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到輸入數(shù)據(jù);將輸入數(shù)據(jù)輸入至預(yù)先構(gòu)建的基于XGBoost算法的避雷器剩余使用壽命預(yù)測模型中,輸出得到避雷...
          • 本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種電力系統(tǒng)寬頻振蕩擾動源分級定位方法及系統(tǒng),包括根據(jù)原始量測信號的采樣分辨率和實(shí)時(shí)傳輸間隔計(jì)算量測信號的壓縮比例,得到初始壓縮系數(shù);對原始量測信號進(jìn)行頻域分解,得到頻譜特征數(shù)據(jù),并基于頻譜特征數(shù)據(jù)和初始...
          • 本發(fā)明涉及電池智能監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種用于新能源汽車電池的智能監(jiān)測系統(tǒng)及方法。該方法包括:獲取新能源汽車電池的目標(biāo)電池運(yùn)行數(shù)據(jù)集,并提取電池充放電過程中的時(shí)域微分特征和頻域能量損耗特征,得到多維狀態(tài)特征集;基于所述多維狀態(tài)特征集對所述新...
          • 本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的SOFC狀態(tài)監(jiān)測及健康診斷方法及系統(tǒng),涉及固體氧化物電池狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:采集SOFC的運(yùn)行數(shù)據(jù);對運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,對預(yù)處理后的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取;將運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入至深度學(xué)習(xí)診斷模型,深度學(xué)習(xí)診...
          • 本發(fā)明提供了一種基于人工智能的SOFC狀態(tài)監(jiān)測和健康診斷方法及系統(tǒng),涉及固體氧化物電池狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明的方法包括:實(shí)時(shí)采集SOFC的運(yùn)行參數(shù);采用基于擴(kuò)展卡爾曼濾波和信息熵優(yōu)化數(shù)據(jù)的算法,對采集的運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行加權(quán)處理;基于改進(jìn)的混合...
          • 本發(fā)明涉及設(shè)備定位技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種煤礦巷道內(nèi)掘進(jìn)設(shè)備位置的標(biāo)定方法及系統(tǒng),包括向巷道圍巖發(fā)射復(fù)合探測信號,同步采集反射信號;對反射信號進(jìn)行分析,分離不同地質(zhì)層的反射分量;構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,生成帶巖性標(biāo)簽的三維反射強(qiáng)度分布圖;基于分布圖...
          • 本申請公開一種強(qiáng)光背景下多維度成像探測裝置及方法,涉及目標(biāo)探測領(lǐng)域,該裝置包括:分光單元、LC?SLM單元和可見光偏振CCD單元依次設(shè)置在同一光路上;紅外成像系統(tǒng)設(shè)置在另一光路上;紅外成像系統(tǒng)和可見光偏振CCD單元分別與圖像處理系統(tǒng)連接;分...
          • 本發(fā)明公開了一種雷電臨近趨勢預(yù)報(bào)方法及系統(tǒng)。其中,所述方法包括:獲取云量空間分布和時(shí)間序列,提取第一云量紋理特征向量,生成云量分層特征矩陣;對第一云量紋理特征向量降維,生成第二云量紋理特征向量,結(jié)合云量分層特征矩陣,通過聚類生成區(qū)域化云量分...
          • 本發(fā)明涉及自動控制技術(shù)領(lǐng)域,具體為汽車舉升機(jī)自適應(yīng)平衡控制方法及系統(tǒng),包括以下步驟:基于汽車舉升機(jī)數(shù)據(jù),進(jìn)行振動、壓力、傾斜傳感器的時(shí)間戳對齊,修正時(shí)間誤差,剔除異常數(shù)據(jù),篩選有效信號,得到汽車舉升機(jī)同步數(shù)據(jù)集。本發(fā)明中,通過對振動、壓力、...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)安全與自動化技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種基于虛擬鍵盤的遠(yuǎn)程自動登錄方法及計(jì)算機(jī)裝置,基于虛擬鍵盤的遠(yuǎn)程自動登錄方法包括:將運(yùn)行Linux的編碼設(shè)備通過USB gadget功能連接主機(jī)設(shè)備,并將編碼設(shè)備枚舉為虛擬鍵盤;通過遠(yuǎn)程控制裝...
          • 本發(fā)明公開了基于人工智能的邊緣計(jì)算方法、系統(tǒng)及云平臺,具體涉及邊緣計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域,用于解決現(xiàn)有無狀態(tài)遷移機(jī)制導(dǎo)致的任務(wù)上下文斷層及實(shí)時(shí)性不足問題;通過實(shí)時(shí)捕獲任務(wù)模型運(yùn)行中的中間特征數(shù)據(jù),結(jié)合終端遷移緊迫度與特征活性度的動態(tài)評估實(shí)現(xiàn)特征智能篩...
          • 本申請公開了一種模型提示內(nèi)容的生成方法及裝置,涉及模型處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:根據(jù)多個外接工具的功能描述生成外接工具功能關(guān)系圖,借助該圖清晰梳理工具間的邏輯關(guān)聯(lián),有效打破工具零散調(diào)用的無序狀態(tài)。在接收到用戶提問文本后,按執(zhí)行順序?qū)⒂脩籼釂栁谋静?..
          • 本發(fā)明公開了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系抽取方法及系統(tǒng),屬于自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域,獲取目標(biāo)文本,進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注和命名實(shí)體識別,提取實(shí)體集合;基于所述實(shí)體集合構(gòu)建包含多類邊類型的文本圖結(jié)構(gòu);對圖中節(jié)點(diǎn)進(jìn)行特征編碼,生成融合語義、詞性和位置信息...
          • 本發(fā)明提供一種基于人工智能的金屬點(diǎn)蝕缺陷程度評估方法和系統(tǒng),通過獲取金屬板材在成型過程中的微觀孔隙率分布數(shù)據(jù),及金屬板材在定向應(yīng)力波作用下的內(nèi)部波動信號;基于內(nèi)部波動信號的傳播衰減率,生成與微觀孔隙率分布數(shù)據(jù)對應(yīng)的結(jié)構(gòu)異常區(qū)域的幾何參數(shù);獲...
          • 本發(fā)明涉及地鐵設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種多源傳感融合的地鐵設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng),該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集、信息融合、設(shè)備狀態(tài)診斷、預(yù)警執(zhí)行和協(xié)同管理模塊。數(shù)據(jù)采集模塊通過多類型傳感器陣列采集多源設(shè)備狀態(tài)原始數(shù)據(jù);信息融合模塊對多源設(shè)備狀態(tài)...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,揭露了一種復(fù)雜地層巖石力學(xué)參數(shù)預(yù)測方法,所述方法包括:采集復(fù)雜地層的多源數(shù)據(jù),對多源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理;基于多源數(shù)據(jù)提取與巖石力學(xué)參數(shù)相關(guān)的物理特征及統(tǒng)計(jì)特征,將物理特征、統(tǒng)計(jì)特征和數(shù)據(jù)預(yù)處理后的多源數(shù)據(jù)按深度對...
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