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          • 本申請公開了一種基于互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容傳播指數(shù)的文旅爆款識別方法和介質(zhì),針對現(xiàn)有技術(shù)數(shù)據(jù)片面、評價不精準、缺乏動態(tài)跟蹤的問題,通過數(shù)據(jù)采集:從多個社交媒體平臺和主流媒體采集與文旅項目相關的數(shù)據(jù),所述數(shù)據(jù)包括賬號信息、發(fā)布相關文旅IP的節(jié)目內(nèi)容數(shù)據(jù)和...
          • 本發(fā)明提出了一種基于改進YOLOv8模型的宮頸細胞自動檢測方法,該方法基于YOLOv8模型進行改進,對其架構(gòu)進行了重點優(yōu)化,提升了識別精度。改進后的YOLOv8模型引入了大可分離內(nèi)核注意力模塊LSKA(Large Separable Ker...
          • 本發(fā)明公開一種基于雨洪資料特征分類構(gòu)建動態(tài)單位線庫的洪水預報方法,其包括以下步驟:S1,歷史數(shù)據(jù)采集;S2,數(shù)據(jù)清洗與預處理;S3,洪水資料分類模型構(gòu)建;S4,單位線計算與入庫;S5,實時洪水預報;S6,可視化與驗證;使得通過實時接收氣象部...
          • 本發(fā)明涉及參數(shù)化設計與自動化建模技術(shù)領域,尤其涉及一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的電子設備參數(shù)化模型自動生成方法。該方法包括以下步驟:獲取電子設備數(shù)據(jù),并進行尺寸異常分析,得到尺寸異常數(shù)據(jù);基于尺寸異常數(shù)據(jù)進行對電子設備數(shù)據(jù)進行尺寸優(yōu)化,生成電子設備優(yōu)化數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開了一種利用LNG冷能與煙氣余熱的自適應零碳發(fā)電系統(tǒng),屬于LNG冷能利用技術(shù)、工業(yè)廢氣處理廢熱回收以及CO2捕集領域,解決了現(xiàn)有技術(shù)在LNG冷能與煙氣余熱的回收利用上效率低下,難以對煙氣進行有效處理以減少環(huán)境污染,且發(fā)電系統(tǒng)易受LN...
          • 本發(fā)明涉及清洗設備技術(shù)領域,公開了一種基于激光除銹的鋼板預處理清洗設備。基于激光除銹的鋼板預處理清洗設備包括是輸送帶、激光發(fā)生裝置以及風刀。輸送帶包括帶體及多根托輥,多根托輥沿輸送方向間隔地排列,帶體套設于多根托輥外,用于承托和運輸鋼板;激...
          • 本發(fā)明公開了一種徑向調(diào)隙復合式磁力耦合器,包括多組調(diào)節(jié)裝置及分段式筒體。通過調(diào)整盤面凸輪的旋轉(zhuǎn)角度,驅(qū)動滑臂徑向移動,同步調(diào)節(jié)徑向永磁體與銅環(huán)的氣隙及軸向永磁體與銅環(huán)的嚙合面積,從而控制輸出轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速。本發(fā)明采用多組獨立調(diào)節(jié)裝置,實現(xiàn)轉(zhuǎn)矩疊...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)學圖像處理和深度學習網(wǎng)絡技術(shù)領域,公開了涉及基于改進YOLOv8的CIP肺部CT影像的檢測方法,過程為:采集肺部CT影像后提取肺實質(zhì)圖像,輸入經(jīng)過離線訓練好的CIP肺部CT影像檢測網(wǎng)絡,得到包含目標檢測框及置信度的圖。CIP肺部...
          • 本發(fā)明公開了一種基于目標檢測與深度語義關鍵點提取的水下自主建圖方法,首先,自主系統(tǒng)通過三目視覺、主動聲納獲取環(huán)境信息;其次,利用MEK?SLAM融合數(shù)據(jù)與估計位置與姿態(tài),聯(lián)合物理?深度學習框架構(gòu)建雙分支網(wǎng)絡,減小水下圖像的干擾;然后,將經(jīng)過...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多工序匹配架構(gòu)驅(qū)動的工藝大模型優(yōu)化方法及系統(tǒng),包括:步驟1:獲取多工序工藝產(chǎn)線中各工序的工藝參數(shù),構(gòu)建工藝參數(shù)數(shù)據(jù)集;步驟2:根據(jù)多工序工藝產(chǎn)線中各工序的運作機制和關聯(lián)性,構(gòu)建工藝質(zhì)量預測大模型;步驟3:采用工藝參數(shù)數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明涉及一種電主軸的多目標仿真優(yōu)化方法,包括以下步驟:建立電主軸的有限元模型;選擇若干個優(yōu)化目標以及與優(yōu)化目標相關的若干個因素;采用正交試驗方法創(chuàng)建正交試驗方案表;根據(jù)正交試驗方案表,使用有限元模型進行仿真試驗,得到每個優(yōu)化目標的若干組試...
          • 本發(fā)明公開了基于地質(zhì)?設備?環(huán)境協(xié)同的泥水盾構(gòu)開倉智能決策方法,包括:獲取地質(zhì)數(shù)據(jù),并構(gòu)建有限元模型;獲取模擬開倉參數(shù);當盾構(gòu)機達到開倉作業(yè)標準時,獲取地質(zhì)數(shù)據(jù)和模擬開倉參數(shù);計算每個斷面的開倉風險數(shù)據(jù);選取開倉斷面池;選出至少一個最優(yōu)開倉...
          • 本發(fā)明涉及電表測量和深度學習網(wǎng)絡技術(shù)領域,公開了基于門控循環(huán)單元和時序卷積網(wǎng)絡的電表誤差預測方法,采集電表的工作數(shù)據(jù),計算加速因子后構(gòu)建環(huán)境因素向量和檢測數(shù)據(jù)向量;將檢測數(shù)據(jù)向量、環(huán)境因素向量和先前誤差向量作為離線訓練好的電表誤差預測模型的...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)療器械技術(shù)領域,具體涉及一種新型三腔二囊管及牽引裝置,其中,新型三腔二囊管包括主管道、第一管道和第二管道;所述主管道為兩端開口的中空結(jié)構(gòu);所述第一管道和所述第二管道分別設置在所述主管道內(nèi);所述主管道上固定設置有第一水囊、第二水囊...
          • 本發(fā)明公開了基于nginx的動態(tài)請求代理方法及系統(tǒng);本發(fā)明屬于()技術(shù)領域;啟動網(wǎng)絡監(jiān)聽模塊,等待并接收來自客戶端的請求。當請求到達時,解析請求頭信息,提取請求目標的地址、端口和協(xié)議;對提取的請求目標信息的地址、端口和協(xié)議進行驗證;若請求目...
          • 本發(fā)明涉及車輛仿真技術(shù)領域,提供一種車門護板仿真自動化壓頭加載方法及系統(tǒng),方法包括:S1,基于有限元軟件,對車門內(nèi)飾模型的多個結(jié)構(gòu)件和連接點賦予材料參數(shù)和屬性參數(shù),所述多個結(jié)構(gòu)件包括壓頭模型;S2,按各結(jié)構(gòu)件的實際連接關系,裝配車門護板模型...
          • 本發(fā)明公開了一體共燒疊堆壓電陶瓷致動器及其制備方法,包括頂部絕緣層、外部負電極、外部負極側(cè)正電極隔離半球、側(cè)面絕緣層、底部絕緣層、外部負電極引線、外部正電極、外部正極側(cè)負電極隔離半球、外部正電極引線、內(nèi)部正電極層、內(nèi)部負電極層、壓電介質(zhì)層和...
          • 本發(fā)明公開了火電機組耦合超級電容儲能的調(diào)頻指令預測方法及系統(tǒng),涉及電力系統(tǒng)儲能調(diào)頻技術(shù)領域,包括:通過火電機組的調(diào)頻指令獲得原始調(diào)頻序列,并將其劃分為訓練組、校對組和預測組;通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡對訓練組進行訓練,生成校對組的預測值;基于校對組的...
          • 本發(fā)明涉及信號處理技術(shù)領域,提供了基于PWM的生物電信號生成方法,包括:通過PWM生成模塊輸出可調(diào)頻率的第一PWM信號;響應于用戶選擇的頻率和幅度,調(diào)節(jié)所述第一PWM信號的頻率以及占空比,得到第二PWM信號;將所述第二PWM信號輸入至RC電...
          • 本發(fā)明公開了一種VR沉浸式體驗教學系統(tǒng)及教學方法,涉及VR教學技術(shù)領域,包括:主線探索軌道,并沿所述主線探索軌道的前進方向間隔設有若干情景再現(xiàn)模塊,用于遞進式切換并展示各階段歷史片段下的挑戰(zhàn)體驗內(nèi)容,且若干情景再現(xiàn)模塊共同構(gòu)成了主線探索的挑...
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