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          • 本發(fā)明涉及信號(hào)干擾技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種可靈活移動(dòng)的無人機(jī)機(jī)載信號(hào)屏蔽匣狀裝置。包括匣狀裝置主體和頂蓋連接件;匣狀裝置主體內(nèi),鋰電池、無線控制開關(guān)、2.4GHz頻段信號(hào)干擾裝置和5.8GHz頻段信號(hào)干擾裝置均與匣狀裝置主體內(nèi)的底板固定連接,2...
          • 本發(fā)明公開了一種AWGN信道下的LDPC譯碼性能評(píng)估系統(tǒng),基于FPGA硬件平臺(tái)實(shí)現(xiàn),包括:基帶數(shù)據(jù)組幀模塊,用于根據(jù)編譯碼類型產(chǎn)生相應(yīng)長度的偽隨機(jī)數(shù),并添加幀頭,完成組幀;LDPC編碼模塊,用于對(duì)組幀的基帶數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼;BPSK AWGN信...
          • 本發(fā)明涉及光伏組件領(lǐng)域,公開了一種太陽能光伏組件,包括第一光伏安裝板、第二光伏安裝板、光伏玻璃、和固定座,所述第一光伏安裝板和第二光伏安裝板上均安裝有光伏玻璃。本發(fā)明設(shè)置有第一光伏安裝板和第二光伏安裝板,第二光伏安裝板在轉(zhuǎn)動(dòng)結(jié)構(gòu)的作用下可以...
          • 本發(fā)明涉及柔性光伏支架技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種柔性支架光伏組件快速安裝裝置以及安裝方法,包括:組件連接件,其具有用于支撐光伏組件的支撐部;彈性抱箍,其是由一定長度的板件經(jīng)過彎曲、并形成兩個(gè)相對(duì)的導(dǎo)板的鈑金件,所述支撐部可插入兩個(gè)導(dǎo)板之間形成的...
          • 本申請(qǐng)公開了一種壓縮機(jī)驅(qū)動(dòng)電機(jī)的工變頻切換控制方法及系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)、計(jì)算機(jī)設(shè)備,該方法包括:壓縮機(jī)控制子系統(tǒng)響應(yīng)于壓縮機(jī)驅(qū)動(dòng)電機(jī)的操作指令,確定目標(biāo)操作模式,生成信號(hào)監(jiān)測(cè)事件,信號(hào)監(jiān)測(cè)事件包括信號(hào)監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)和信號(hào)發(fā)送節(jié)點(diǎn);變頻器和/或高開柜子...
          • 本發(fā)明公開一種油浸式變壓器的故障維修方法、輔助工裝及油浸式變壓器,該方法包括:關(guān)閉潛油泵側(cè)的第一截止閥以及油流繼電器側(cè)的第二截止閥后更換油流繼電器和/或潛油泵;將與第一截止閥連接的第一閥門部件與濾油組件的進(jìn)油管連通,與第二截止閥連接的第二閥...
          • 本發(fā)明關(guān)于一種可取卸濾波連接器,其包括沿軸向延伸的殼體和裝配在殼體內(nèi)的絕緣部件,所述絕緣部件內(nèi)設(shè)有接觸件安裝孔,該接觸件安裝孔內(nèi)固定裝配有定位彈簧,接觸件以及焊接固定在該接觸件外周的管式電容組成電容接觸件,該電容接觸件通過定位彈簧實(shí)現(xiàn)在絕緣...
          • 本發(fā)明公開了一種反射型極化可重構(gòu)轉(zhuǎn)換器及多極化轉(zhuǎn)換人工電磁表面,反射型極化可重構(gòu)轉(zhuǎn)換器的結(jié)構(gòu)包括:介質(zhì)基板、三層金屬結(jié)構(gòu)、第一PIN二極管和第二PIN二極管;三層金屬結(jié)構(gòu)包括部署于介質(zhì)基板上表面的上表面金屬結(jié)構(gòu)、部署于介質(zhì)基板下表面的下表面...
          • 本發(fā)明涉及一種采用非耐熱型取向硅鋼制備鐵心的方法,包括以下步驟:選材:選取厚度≤0.15mm的非耐熱型取向硅鋼帶材作為原料;剪切:將所述非耐熱型取向硅鋼帶材按照鐵心結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)所需寬度剪切成條料;卷繞:按照鐵心結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的尺寸將所述條料進(jìn)行卷繞成...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種聲紋識(shí)別方法、電子設(shè)備、介質(zhì)、車輛和產(chǎn)品,通過獲取麥克風(fēng)陣列中的各麥克風(fēng)分別采集的初始語音信號(hào);基于初始語音信號(hào)的信號(hào)質(zhì)量對(duì)各麥克風(fēng)分別采集的初始語音信號(hào)進(jìn)行編碼處理,得到多個(gè)第一語音信號(hào);對(duì)多個(gè)第一語音信號(hào)進(jìn)行聲紋識(shí)別...
          • 本公開提供了一種提示方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)、電子設(shè)備及車輛。其中方法包括:響應(yīng)于識(shí)別到車輛內(nèi)的用戶的飲水行為,獲取所述飲水行為對(duì)應(yīng)的飲水特征,并依據(jù)所述飲水特征確定所述用戶對(duì)應(yīng)的飲水量;最后基于所述用戶對(duì)應(yīng)的飲水量,生成所述用戶對(duì)應(yīng)的如廁提示...
          • 本發(fā)明屬于地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,且公開了一種5G環(huán)境下基于人工智能監(jiān)測(cè)雷達(dá)的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)裝置,包括底板,所述底板的頂面固定安裝有U形框架,所述U形框架的頂面中部開設(shè)有穿孔,所述穿孔的內(nèi)部轉(zhuǎn)動(dòng)設(shè)置有調(diào)節(jié)球,所述調(diào)節(jié)球的頂部安裝有連接桿,本發(fā)明...
          • 本發(fā)明公開了一種涉及智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域的自動(dòng)駕駛樣本數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法、裝置、電子設(shè)備和介質(zhì),所述方法包括:獲取原始樣本數(shù)據(jù)集和第一隱空間向量,將第一隱空間向量輸入到預(yù)先訓(xùn)練的生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò),生成與原始樣本數(shù)據(jù)集相關(guān)的偽圖像;采用圖像語義模型對(duì)原始...
          • 本發(fā)明提供一種高精度實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)方法,屬于目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明方法步驟包括:以YOLOv8框架為模型框架,結(jié)合KAN網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)模型;對(duì)所述實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練;將待測(cè)圖像輸入預(yù)訓(xùn)練后實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)模型,輸出目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。K...
          • 本發(fā)明公開了一種輔助元數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的廣域紅外小目標(biāo)檢測(cè)方法,對(duì)輸入的紅外圖像進(jìn)行預(yù)處理,對(duì)三類元數(shù)據(jù)進(jìn)行特異化預(yù)編碼及多層感知機(jī)映射,生成初始輔助特征,通過骨干網(wǎng)絡(luò)提取多層級(jí)圖像特征,生成最終輔助特征,以彌合元高層語義缺乏的細(xì)節(jié)特征;利用多模態(tài)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于網(wǎng)格約束的三維人體重建與驅(qū)動(dòng)方法及相關(guān)設(shè)備,其中方法包括:使用SMPL參數(shù)化人體模型的模板網(wǎng)格作為待優(yōu)化的初始人體網(wǎng)格;使用兩個(gè)哈希編碼器來分別估計(jì)穿衣人體網(wǎng)格相對(duì)初始網(wǎng)格的頂點(diǎn)偏移量和每個(gè)高斯球的球諧系數(shù);使用每個(gè)穿衣...
          • 本申請(qǐng)公開了一種投影儀標(biāo)定方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及標(biāo)定技術(shù)領(lǐng)域,用于解決現(xiàn)有投影儀標(biāo)定方法需要依賴外部輔助相機(jī)的技術(shù)問題。所述方法應(yīng)用于包含有一個(gè)標(biāo)定板、一個(gè)投影儀和一臺(tái)電腦的投影儀標(biāo)定系統(tǒng)中,標(biāo)定板背面設(shè)置有多個(gè)圖像采集設(shè)備,圖像采集...
          • 本發(fā)明公開了一種基于計(jì)算機(jī)視覺的印刷缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域;對(duì)采集圖像進(jìn)行預(yù)處理后,進(jìn)行前景提取得到初始圖像;對(duì)初始圖像進(jìn)行特征提取得到第一特征,將第一特征代入預(yù)設(shè)特征增強(qiáng)模型得到第一增強(qiáng)特征;對(duì)第一增強(qiáng)特征進(jìn)行特征語義重...
          • 本發(fā)明提供了一種基于擴(kuò)散模型做生成與判別任務(wù)的異常缺陷檢測(cè)應(yīng)用,包括以下步驟:獲取用于檢測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)樣本;通過擴(kuò)散異常生成模塊,對(duì)標(biāo)準(zhǔn)樣本進(jìn)行正向擴(kuò)散處理并引入擾動(dòng),生成異常樣本,并計(jì)算擴(kuò)散異常生成模塊的擴(kuò)散損失函數(shù);通過擴(kuò)散判別模塊捕捉異常樣...
          • 一種基于深度學(xué)習(xí)的星圖視頻序列超分辨率復(fù)原方法,涉及深度學(xué)習(xí)及天文圖像處理領(lǐng)域,解決現(xiàn)有超分辨率復(fù)原方法中,存在獲取真實(shí)的LR/HR影像對(duì)困難,且由于觀測(cè)條件的多變性、目標(biāo)距離的遙遠(yuǎn)性以及成像設(shè)備的局限性等問題,導(dǎo)致復(fù)原效果差等問題。本發(fā)明...
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