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          • 本發(fā)明屬于建筑加固工程技術(shù)領(lǐng)域,且公開(kāi)了一種建筑加固工程豎向支撐應(yīng)力均布裝置,包括兩個(gè)縱梁和橫梁;所述橫梁設(shè)置在兩個(gè)縱梁上,所述橫梁的下方設(shè)有兩組固定盤(pán),所述固定盤(pán)的下方連接有呈錐狀布置的一組支桿,一組所述支桿的下方連接有應(yīng)力集中球,所述應(yīng)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種大尺寸大噸位柔性扁平作動(dòng)器的壓力測(cè)量裝置及標(biāo)定系統(tǒng),該裝置包括監(jiān)測(cè)單元、分載單元和保持器;監(jiān)測(cè)單元呈陣列分布、用于承壓并監(jiān)測(cè)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(gè)同心間隔套在一起且兩端對(duì)齊的圓筒一,...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種高能激光器聚焦透鏡焦平面檢測(cè)方法,為了解決現(xiàn)有檢測(cè)系統(tǒng)在高功率激光場(chǎng)景下存在的精度低、器件易損、操作復(fù)雜等問(wèn)題,通過(guò)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(kāi)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(dòng)腔,所述驅(qū)動(dòng)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(kāi)了一種基于數(shù)模聯(lián)動(dòng)的避雷器剩余使用壽命預(yù)測(cè)方法,包括:獲取待預(yù)測(cè)的避雷器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù);對(duì)待預(yù)測(cè)的避雷器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)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(cè)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(dòng)源分級(jí)定位方法及系統(tǒng),包括根據(jù)原始量測(cè)信號(hào)的采樣分辨率和實(shí)時(shí)傳輸間隔計(jì)算量測(cè)信號(hào)的壓縮比例,得到初始?jí)嚎s系數(shù);對(duì)原始量測(cè)信號(hào)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(cè)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種用于新能源汽車電池的智能監(jiān)測(cè)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(guò)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(duì)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(cè)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(cè)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:采集SOFC的運(yùn)行數(shù)據(jù);對(duì)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,對(duì)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(cè)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(cè)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(duì)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(cè)信號(hào),同步采集反射信號(hào);對(duì)反射信號(hào)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(qǐng)公開(kāi)一種強(qiáng)光背景下多維度成像探測(cè)裝置及方法,涉及目標(biāo)探測(cè)領(lǐng)域,該裝置包括:分光單元、LC?SLM單元和可見(jiàn)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(jiàn)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(kāi)了一種雷電臨近趨勢(shì)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(duì)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(guò)聚類生成區(qū)域化云量分...
          • 本發(fā)明涉及自動(dòng)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(dòng)、壓力、傾斜傳感器的時(shí)間戳對(duì)齊,修正時(shí)間誤差,剔除異常數(shù)據(jù),篩選有效信號(hào),得到汽車舉升機(jī)同步數(shù)據(jù)集。本發(fā)明中,通過(guò)對(duì)振動(dòng)、壓力、...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)安全與自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種基于虛擬鍵盤(pán)的遠(yuǎn)程自動(dòng)登錄方法及計(jì)算機(jī)裝置,基于虛擬鍵盤(pán)的遠(yuǎn)程自動(dòng)登錄方法包括:將運(yùn)行Linux的編碼設(shè)備通過(guò)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(pán);通過(guò)遠(yuǎn)程控制裝...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于人工智能的邊緣計(jì)算方法、系統(tǒng)及云平臺(tái),具體涉及邊緣計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域,用于解決現(xiàn)有無(wú)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(wèn)題;通過(guò)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(dòng)態(tài)評(píng)估實(shí)現(xiàn)特征智能篩...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)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(gè)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(wú)序狀態(tài)。在接收到用戶提問(wèn)文本后,按執(zhí)行順序?qū)⒂脩籼釂?wèn)文本拆...
          • 本發(fā)明公開(kāi)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(yǔ)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(shí)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(duì)圖中節(jié)點(diǎn)進(jìn)行特征編碼,生成融合語(yǔ)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(píng)估方法和系統(tǒng),通過(guò)獲取金屬板材在成型過(guò)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(dòng)信號(hào);基于內(nèi)部波動(dòng)信號(hào)的傳播衰減率,生成與微觀孔隙率分布數(shù)據(jù)對(duì)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(cè)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種多源傳感融合的地鐵設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)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(guò)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(duì)多源設(shè)備狀態(tài)...
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