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								      本發(fā)明涉及新能源發(fā)電環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于核密度估計(jì)的多源異構(gòu)環(huán)境數(shù)據(jù)可信度評(píng)估方法及系統(tǒng)，通過(guò)部署的多個(gè)傳感器采集溫度、濕度、風(fēng)速環(huán)境數(shù)據(jù)；對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值檢測(cè)、異常值修正和數(shù)據(jù)濾波處理；利用核密度估計(jì)方法對(duì)已知準(zhǔn)確樣本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種復(fù)雜山地風(fēng)機(jī)排布優(yōu)化方法，通過(guò)向一側(cè)逐臺(tái)調(diào)整陣列中的風(fēng)機(jī)位置，達(dá)到增大與主導(dǎo)風(fēng)向角度的目的，減小尾流影響，計(jì)算發(fā)電量并對(duì)比，從而確定最佳風(fēng)機(jī)位置。本發(fā)明通過(guò)以上優(yōu)化方法，可以根據(jù)實(shí)際情況動(dòng)態(tài)調(diào)整風(fēng)機(jī)位置，減小尾流影響及遮擋效果...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N用戶無(wú)線網(wǎng)滿意度預(yù)測(cè)方法、裝置與電子設(shè)備。該方法包括：獲取用戶的話音指標(biāo)、上網(wǎng)指標(biāo)和類別特征，并對(duì)類別特征進(jìn)行編碼處理，得到類別特征向量，其中，話音指標(biāo)包括網(wǎng)絡(luò)接通率、呼叫應(yīng)答率以及RTP上下行丟包率，上網(wǎng)指標(biāo)包括視頻業(yè)務(wù)響...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種水電制取綠色甲醇的實(shí)時(shí)調(diào)度方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括以下步驟：S1、根據(jù)水電站歷史長(zhǎng)系列數(shù)據(jù)，模擬水電制綠色甲醇的理論運(yùn)行過(guò)程；S2、開(kāi)展非線性映射特征提取：對(duì)調(diào)度周期內(nèi)的調(diào)度對(duì)象，提取時(shí)間維度上的耦合特征，生成表征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的異常板坯改鋼智能推薦方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1，將生產(chǎn)數(shù)據(jù)構(gòu)建為結(jié)構(gòu)化的板坯全流程數(shù)據(jù)主題；步驟S2，基于板坯全流程數(shù)據(jù)主題，構(gòu)建鋼種成分要求表；步驟S3，結(jié)合鋼種特性數(shù)據(jù)構(gòu)建鋼種改鋼規(guī)則表；步驟S4，通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N多源電力市場(chǎng)下靈活性資源動(dòng)態(tài)協(xié)同出清方法和裝置，該方法包括：建立靈活性資源多市場(chǎng)價(jià)值評(píng)估模型；構(gòu)建多類型市場(chǎng)協(xié)同出清模型；根據(jù)實(shí)時(shí)電價(jià)信號(hào)、可再生能源出力波動(dòng)和協(xié)同出清模型，更新資源優(yōu)先級(jí)評(píng)分，采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法生成資源調(diào)用序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種焊縫缺陷檢測(cè)方法及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：將待測(cè)焊縫圖像輸入至目標(biāo)檢測(cè)模型，其中，目標(biāo)檢測(cè)模型包括特征提取層和特征融合層，特征提取層中設(shè)置有多尺度邊緣特征優(yōu)化子模型，特征融合層中設(shè)置有高級(jí)篩選特征金...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了通信技術(shù)領(lǐng)域的一種眼動(dòng)追蹤動(dòng)態(tài)誤差補(bǔ)償方法及系統(tǒng)，該眼動(dòng)追蹤動(dòng)態(tài)誤差補(bǔ)償方法，包括通過(guò)圖像采集獲取虹膜ROI定位的區(qū)域數(shù)據(jù)、頭部運(yùn)動(dòng)原始數(shù)據(jù)以及環(huán)境光照強(qiáng)度，通過(guò)矢量參數(shù)計(jì)算輸出多尺度虹膜矢量，預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)軌跡、多尺度虹膜矢量以及環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于模態(tài)轉(zhuǎn)換和注意力機(jī)制的未對(duì)齊紅外與可見(jiàn)光圖像融合方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域。本發(fā)明針對(duì)紅外與可見(jiàn)光圖像配準(zhǔn)中的運(yùn)動(dòng)變形和幾何錯(cuò)位問(wèn)題，提出了基于模態(tài)轉(zhuǎn)換的圖像配準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)模型。通過(guò)引入跨模態(tài)風(fēng)格遷移網(wǎng)絡(luò)，將可見(jiàn)光圖像轉(zhuǎn)化為偽紅...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于點(diǎn)云的廢鋼物料取料點(diǎn)生成方法和系統(tǒng)，包括：步驟S1：通過(guò)激光雷達(dá)實(shí)時(shí)獲取廢鋼庫(kù)區(qū)的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；步驟S2：對(duì)所述三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行柵格化處理，生成離散化的柵格點(diǎn)云數(shù)據(jù)；步驟S3：根據(jù)物料的類型匹配對(duì)應(yīng)的取料規(guī)則，所述取料規(guī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于機(jī)器人技術(shù)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，具體涉及基于多源傳感器信息高效融合優(yōu)化的即時(shí)定位與建圖方法。本發(fā)明首先通過(guò)主動(dòng)投影紅外散斑紋理，為弱紋理環(huán)境增加有效的梯度變化特征；隨后結(jié)合同態(tài)濾波方法，提高弱紋理區(qū)域圖像的對(duì)比度；接著利用AGAST自...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，涉及基于雙目立體視覺(jué)的多目標(biāo)檢測(cè)跟蹤方法。本發(fā)明使用雙目相機(jī)獲取圖像，采用單雙目融合的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方法，有效解決了基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)只能識(shí)別檢測(cè)預(yù)設(shè)類別的典型目標(biāo)物的問(wèn)題。此外，本發(fā)明的多目標(biāo)跟蹤策略可以在跟...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)一種車載導(dǎo)航信息輔助管理方法及相關(guān)設(shè)備，涉及輔助導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：在車機(jī)端處于導(dǎo)航狀態(tài)的情況下，基于導(dǎo)航終點(diǎn)信息確定車輛的停車場(chǎng)景；在停車場(chǎng)景滿足預(yù)設(shè)停車場(chǎng)景的情況下，將導(dǎo)航終點(diǎn)信息同步至車機(jī)端所屬用戶關(guān)聯(lián)的便攜式移動(dòng)終端...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種設(shè)備檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，包括可以基于檢測(cè)指令，對(duì)磁盤簇中的主控制板、背板、硬盤及擴(kuò)展器中的至少一種元器件進(jìn)行檢測(cè)，根據(jù)各元器件的檢測(cè)結(jié)果確定出磁盤簇的檢測(cè)結(jié)果，檢測(cè)到異常時(shí)執(zhí)行周期性的檢測(cè)，...
								
            
							
            
							
						
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								      一種錳離子重構(gòu)鋰離子電池?zé)o鉛鹵化物鈣鈦礦陽(yáng)極材料晶格的制備方法及應(yīng)用，本發(fā)明公開(kāi)了一種Mn2+取代并重排無(wú)鉛鹵化物鈣鈦礦材料Cs3Bi2?xMnxC
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電池負(fù)極材料領(lǐng)域，具體涉及一種碳基負(fù)極集流體及其可控制備方法與應(yīng)用。本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)中生物質(zhì)硬碳的制備成本高且作為堿金屬電池負(fù)極載體性能不佳的問(wèn)題。本發(fā)明利用木質(zhì)素的兩親性自組裝特性得到納米球前驅(qū)體，然后高溫碳化得到改性的木質(zhì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及母線槽技術(shù)領(lǐng)域，尤其為一種適用于高震動(dòng)環(huán)境的抗震型母線槽及其組裝方法，包括母線槽蓋板和母線槽本體組件，所述母線槽蓋板下端通過(guò)螺栓固定連接有母線槽本體組件，母線槽本體組件內(nèi)側(cè)卡接有多向緩沖支撐組件，多向緩沖支撐組件上端外側(cè)與外部物體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種自適應(yīng)智能型FA與主站協(xié)同配合的配電網(wǎng)故障處置方法，屬于電力系統(tǒng)自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域，對(duì)有重合閘線路和無(wú)重合閘線路發(fā)生故障后通過(guò)分段開(kāi)關(guān)隔離故障區(qū)段，聯(lián)絡(luò)開(kāi)關(guān)由主站遙控合閘，實(shí)現(xiàn)負(fù)荷側(cè)非故障區(qū)域的轉(zhuǎn)供，解決集中型FA高度依賴通信與主...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種周波變換裝置的控制方法、逆變系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于電力電子技術(shù)領(lǐng)域；方法包括獲取周波變換裝置在當(dāng)前時(shí)刻輸出的交流電壓對(duì)應(yīng)的采樣交流電壓以及零交越區(qū)間；在采樣交流電壓位于零交越區(qū)間的情況下，確定周波變換裝置的第一開(kāi)關(guān)元件和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種計(jì)及隨機(jī)故障的配電網(wǎng)靈活性供需資源調(diào)度策略，S1數(shù)據(jù)采集：實(shí)時(shí)獲取災(zāi)害參數(shù)、電網(wǎng)狀態(tài)和資源容量，進(jìn)行多源數(shù)據(jù)融合與不確定性量化，構(gòu)建全場(chǎng)景多源數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)體系；S2場(chǎng)景映射：基于全場(chǎng)景多源數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)體系，進(jìn)行隨機(jī)故障場(chǎng)景建模與生成...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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