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          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種評(píng)估用材林對(duì)二氧化碳消減貢獻(xiàn)的方法,涉及林業(yè)碳匯技術(shù)領(lǐng)域,包括樹(shù)種的歸一化處理、林木與土壤固碳量計(jì)算、碳足跡與土壤呼吸損失以及凈碳貢獻(xiàn)計(jì)算等步驟,基于歸一化建模與構(gòu)建動(dòng)態(tài)參數(shù)庫(kù),通過(guò)定義用材林的“生態(tài)端”(木材形成和土壤積碳...
          • 本申請(qǐng)適用于電能替代技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于鄉(xiāng)村電能替代技術(shù)的碳減排潛力預(yù)測(cè)方法及裝置,該方法包括:獲取鄉(xiāng)村的能源消費(fèi)存量數(shù)據(jù)和電能消耗變量數(shù)據(jù);基于能源消費(fèi)存量數(shù)據(jù),構(gòu)建鄉(xiāng)村的能源消費(fèi)量預(yù)測(cè)模型,并基于能源消費(fèi)量預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)鄉(xiāng)村的能源消費(fèi)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種高差環(huán)境的風(fēng)電場(chǎng)升壓站選址方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及新能源技術(shù)領(lǐng)域,方法考慮了高差環(huán)境例如山地等對(duì)升壓站建設(shè)帶來(lái)的難度提升,以所有風(fēng)電機(jī)組最小覆蓋元的圓心開(kāi)始入手,一步一步擴(kuò)大平整地塊的搜尋范圍,保證了升壓站在選址完成...
          • 本發(fā)明涉及潛力評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種工業(yè)用戶多時(shí)間點(diǎn)可調(diào)節(jié)潛力量化評(píng)估方法及系統(tǒng)。本發(fā)明基于原始負(fù)荷曲線在每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的方差,設(shè)置每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的噪聲強(qiáng)度系數(shù);基于原始負(fù)荷曲線在每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的方差、每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的噪聲強(qiáng)度系數(shù)和均值為0、方差為1的...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種接觸網(wǎng)作業(yè)數(shù)字化檢測(cè)方法及評(píng)測(cè)系統(tǒng),屬軌道交通接觸網(wǎng)智能運(yùn)維領(lǐng)域。該方法包括:采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù),識(shí)別數(shù)據(jù)類型并進(jìn)行類型特定的智能處理與特征提取;結(jié)合預(yù)測(cè)模型評(píng)估未來(lái)狀態(tài)或風(fēng)險(xiǎn);應(yīng)用自適應(yīng)評(píng)價(jià)引擎融合多源信息并動(dòng)態(tài)調(diào)整策略生成...
          • 本發(fā)明提供一種食品風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法,該方法包括:將待預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)輸入食品風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè),得到第一風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果,食品風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型是根據(jù)樣品訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練得到;獲取歷史數(shù)據(jù)集,將第一風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果與歷史數(shù)據(jù)集進(jìn)行合并處理,得到新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集...
          • 本發(fā)明涉及監(jiān)控視頻處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于圖像分割技術(shù)的監(jiān)控視頻幀識(shí)別方法,包括以下步驟:S1.獲取視頻文件:通過(guò)網(wǎng)絡(luò)下載過(guò)往監(jiān)控視頻,并將監(jiān)控視頻統(tǒng)一修改成同一個(gè)格式;S2.對(duì)視頻進(jìn)行優(yōu)化處理:選取監(jiān)控視頻,將監(jiān)控視頻輸入優(yōu)化軟件中進(jìn)行...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于光照恒定轉(zhuǎn)換的前景提取方法及相關(guān)設(shè)備,其中方法包括:對(duì)于一個(gè)視頻序列,在進(jìn)行背景建模之前,通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)其關(guān)于光照不變的一致性表示;對(duì)原圖和經(jīng)光照恒定轉(zhuǎn)換后的圖片進(jìn)行KNN背景建模;經(jīng)過(guò)KNN背景建模獲得前景與背景初步...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表面缺陷檢測(cè)方法,其旨在結(jié)合傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Transformer架構(gòu)優(yōu)勢(shì),提升檢測(cè)性能并節(jié)省計(jì)算資源,其構(gòu)建表面缺陷訓(xùn)練集并搭建輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)由特征提取模塊、通道歸一化模塊、全局上下文模塊、上下文...
          • 本發(fā)明提供了一種用于太陽(yáng)成像載荷精確配準(zhǔn)的不規(guī)則太陽(yáng)影像中心提取方法和系統(tǒng),包括初步確定太陽(yáng)影像中心的位置;確定太陽(yáng)影像的網(wǎng)格線;確定每條網(wǎng)格線對(duì)應(yīng)的太陽(yáng)影像邊界區(qū)域;提取網(wǎng)格線與太陽(yáng)輪廓交點(diǎn)的像元坐標(biāo);通過(guò)迭代運(yùn)算剔除野值,并解算出太陽(yáng)影...
          • 本公開(kāi)提供一種軟陰影生成方法、相關(guān)裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括:獲取第一圖像的二值圖像,第一圖像包括三維模型的硬陰影,二值圖像實(shí)現(xiàn)硬陰影區(qū)和背景區(qū)的劃分;將背景區(qū)中每個(gè)背景像素到硬陰影區(qū)中前景像素的最短距離和預(yù)設(shè)軟陰影生長(zhǎng)參數(shù)的商值,作為對(duì)應(yīng)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于多尺度自編碼器的集裝箱卡車異常檢測(cè)方法,屬于集裝箱卡車異常檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取集裝箱卡車上的集裝箱吊起過(guò)程中的圖像數(shù)據(jù),圖像數(shù)據(jù)是通過(guò)安裝在龍門(mén)吊門(mén)腿上的采集設(shè)備采集得到的;將圖像數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練好的異常檢測(cè)模型...
          • 本發(fā)明提供了基于單線圖的配網(wǎng)線路異常點(diǎn)定位方法,所述定位方法具體為:篩選目標(biāo)配網(wǎng)線路的單線圖,并對(duì)篩選出的單線圖進(jìn)行圖像識(shí)別;對(duì)識(shí)別出的文字信息和圖元信息進(jìn)行相互校驗(yàn)和校正,確定單線圖中各節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)信息;根據(jù)目標(biāo)配網(wǎng)線路的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行異常點(diǎn)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種循環(huán)水養(yǎng)殖池魚(yú)群生物量評(píng)估方法,先通過(guò)步驟S1和S2獲取聲吶對(duì)循環(huán)水養(yǎng)殖池每一圈旋轉(zhuǎn)掃描所對(duì)應(yīng)的聲吶圖像,并基于圖像識(shí)別提取到的每一幅聲吶圖像中每一條被識(shí)別養(yǎng)殖魚(yú)的空間三維坐標(biāo),再通過(guò)步驟S3過(guò)濾被識(shí)別養(yǎng)殖魚(yú)坐標(biāo)點(diǎn)中因重復(fù)識(shí)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種追溯EML COC和EML TO測(cè)試數(shù)據(jù)的方法及系統(tǒng),包括:S1,通過(guò)COC測(cè)試設(shè)備與圖像識(shí)別設(shè)備,得到COC測(cè)試數(shù)據(jù)與COC標(biāo)識(shí)信息;S2,通過(guò)高精度打標(biāo)設(shè)備在TO封裝底座的側(cè)面表面進(jìn)行二次旋轉(zhuǎn)打標(biāo),得到TO標(biāo)識(shí)信息與二維...
          • 本發(fā)明涉及針對(duì)醫(yī)學(xué)量表的識(shí)別方法及識(shí)別設(shè)備,通過(guò)使用字符掃描識(shí)別,自動(dòng)化處理評(píng)估量表,減少了醫(yī)生手工分析的步驟,提高了數(shù)據(jù)處理的速度和效率,增強(qiáng)了對(duì)患者隱私的保護(hù)。對(duì)評(píng)估量表進(jìn)行校驗(yàn)碼驗(yàn)證,提高對(duì)評(píng)估量表上用于辨認(rèn)評(píng)估量表有效性的校驗(yàn)碼的識(shí)...
          • 本發(fā)明涉及鋰電池回收技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)一種鋰電池回收加工機(jī)床,包括防爆箱、機(jī)殼、刀具和沿X方向和Y方向移動(dòng)設(shè)置的夾具機(jī)構(gòu),刀具用于拆解置于夾具機(jī)構(gòu)上的鋰電池,機(jī)殼上連接有輸送橋,防爆箱的箱口位于輸送橋的一端下方;夾具機(jī)構(gòu)包括底板、設(shè)置在底板上的...
          • 本發(fā)明公開(kāi)基于混合儲(chǔ)能的微電網(wǎng)建模仿真與控制方法及系統(tǒng),屬于微電網(wǎng)控制領(lǐng)域;基于混合儲(chǔ)能的微電網(wǎng)建模仿真與控制方法包括:構(gòu)建基于混合儲(chǔ)能的微電網(wǎng)模型,包括:光伏單元、單向DC?DC變換器、超級(jí)電容、雙向DC?DC變換器、鋰電池、PI控制器以...
          • 本發(fā)明涉及新能源技術(shù)領(lǐng)域,特別是光伏與風(fēng)能的高比能鋰離子電池儲(chǔ)能系統(tǒng)及其方法。系統(tǒng)包括光伏面板和垂直軸風(fēng)力發(fā)電機(jī)組成的發(fā)電模塊,用于轉(zhuǎn)換太陽(yáng)能和風(fēng)能為電能;高比能磷酸錳鐵鋰電池組成的儲(chǔ)能模塊,用于電能的存儲(chǔ)與釋放;控制模塊負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集與能量...
          • 本公開(kāi)提供了一種智能配電室監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),屬于數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:基于歷史數(shù)據(jù)分布特征從多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)預(yù)測(cè)模型中確定目標(biāo)預(yù)測(cè)模型;其中,歷史數(shù)據(jù)分布特征為目標(biāo)設(shè)備的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)在時(shí)間軸上的數(shù)據(jù)分布特征,目標(biāo)設(shè)備為配電室中的設(shè)備,多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)...
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