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  • 本發(fā)明公開了一種三元鋰電池分段電壓切換利用電路，檢測電池電壓高低來區(qū)分兩段電壓自動切換使用，電池電壓高于某個值(如3.6V)時，自動切換至經(jīng)過LDO變換產(chǎn)生3.3V用于物聯(lián)網(wǎng)模塊供電；反之電池電壓低于此值時自動切換至直接用于物聯(lián)網(wǎng)模塊供電，...
  • 本申請公開一種新能源制氨聯(lián)合火電分層調(diào)度優(yōu)化方法與系統(tǒng)，涉及新能源制氫制氨領(lǐng)域，該方法包括：構(gòu)建新能源制氫合成氨聯(lián)合火電系統(tǒng)，采用多目標優(yōu)化方法建立上層協(xié)調(diào)運行尋優(yōu)模型，建立下層調(diào)度尋優(yōu)模型，以風(fēng)電、光伏和負荷預(yù)測值為輸入數(shù)據(jù)，采用新能源制...
  • 本申請涉及一種上述電能管理方法、裝置、控制器和存儲介質(zhì)，獲取能源系統(tǒng)中的新能源系統(tǒng)所產(chǎn)生的當前電能；在當前電能超出第一預(yù)設(shè)電能閾值，或當前電能的波動幅值超過第二預(yù)設(shè)電能閾值的情況下，控制能源系統(tǒng)中的可逆固體氧化物電池R?SOC系統(tǒng)切換至電解...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N過壓切斷電路和過壓切斷系統(tǒng)，其能夠在外部電源的輸入電壓超過預(yù)設(shè)的電壓值時，切斷外部的用電器的供電，從而防止用電器因為接入高壓而損壞的情況的發(fā)生。該過壓切斷電路包括：降壓模塊、電壓比較模塊以及開關(guān)模塊。該降壓模塊用于得到預(yù)設(shè)的...
  • 本發(fā)明涉及一種地埋高壓電纜過橋保護裝置，它包括壁式支架、電纜定位組件和支撐托架，壁式支架整體呈三角形結(jié)構(gòu)，壁式支架上方設(shè)置有U型座，U型座內(nèi)部前面設(shè)置有電纜定位組件，U型座內(nèi)部相對于電纜定位組件的后面設(shè)置有支撐托架，支撐托架兩側(cè)對稱安裝有若...
  • 本發(fā)明提供了一種熱管理系統(tǒng)及機組，涉及儲能換熱技術(shù)領(lǐng)域，該熱管理系統(tǒng)主要包括膨脹水壺、電池包、水泵、板式蒸發(fā)器、熱力膨脹閥、壓縮機、三元換熱器、冷卻風(fēng)機、三通閥、兩通閥、溫度傳感器等元器件，板式蒸發(fā)器與三元換熱器均為雙通路結(jié)構(gòu)，雙通路結(jié)構(gòu)用...
  • 本申請公開了一種語音合成方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，用于提高基于模型的語音合成效率，滿足實時語音合成需求。語音合成方法包括：通過第一模型基于第一序列對第一文本進行語音轉(zhuǎn)換，得到第一語音單元序列，所述第一序列包括所述第一文本的文...
  • 本申請公開了一種基于超材料和機器學(xué)習(xí)方法的噪聲控制系統(tǒng)，包括：機器學(xué)習(xí)優(yōu)化模塊：包括深度學(xué)習(xí)單元和有限元模型修正單元，基于深度學(xué)習(xí)和有限元模型修正法的復(fù)雜聲場反演建模方法，對變電站復(fù)雜聲場的噪聲特性的準確模擬和分析；聲學(xué)超材料結(jié)構(gòu)設(shè)計模塊：...
  • 本發(fā)明實施例提供了一種道路擁堵的識別方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)，通過基于目標道路圖像中包含的目標車輛對應(yīng)的目標數(shù)量以及第一道路圖像中包含的第一車輛對應(yīng)的第一數(shù)量，確定車輛數(shù)量變化值；基于各目標車輛對應(yīng)的目標車輛特征以及各第一車輛對應(yīng)...
  • 本發(fā)明提供用于文旅場所的數(shù)智化消防管控方法與系統(tǒng)，該方法包括：實時接收來自各個定位器與交互面板之間的心跳數(shù)據(jù)和報警信息數(shù)據(jù)，判斷心跳數(shù)據(jù)和報警信息數(shù)據(jù)是否異常。在報警信息數(shù)據(jù)發(fā)生異常時，通過交互面板獲取追蹤器的流量數(shù)據(jù)信息，在心跳數(shù)據(jù)發(fā)生異...
  • 本發(fā)明提供一種魚類群體攝食行為識別方法、裝置及存儲介質(zhì)。該魚類群體攝食行為識別方法包括：獲取待處理魚類行為數(shù)據(jù)；將所述待處理魚類行為數(shù)據(jù)輸入至魚類攝食行為識別模型中，得到目標魚群的攝食行為識別結(jié)果；其中，所述魚類攝食行為識別模型是通過以下步...
  • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)遙感圖像的小目標檢測方法，所述方法基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多模態(tài)遙感圖像中目標的相同、互補和多層級特征，通過端到端的目標檢測網(wǎng)絡(luò)，在充分利用多模態(tài)遙感圖像中的相關(guān)特征的同時提升對遙感圖像小目標的檢測精度。本發(fā)明充分利用配...
  • 本發(fā)明公開了一種基于融合RNN的礦用圖像傳感器系統(tǒng)，涉及圖像處理和計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，礦用圖像傳感器系統(tǒng)包括圖像采集模塊、預(yù)處理模塊、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊與后處理模塊；所述圖像采集模塊用于采集原始礦井圖像；所述預(yù)處理模塊用于根據(jù)所述原始礦井圖像...
  • 本發(fā)明涉及一種基于多模態(tài)模型的數(shù)據(jù)自動標注方法，屬于數(shù)據(jù)標注與人工智能領(lǐng)域。本發(fā)明待標注圖像數(shù)據(jù)與潛在標簽輸入數(shù)據(jù)自動標注系統(tǒng)；數(shù)據(jù)自動標注系統(tǒng)通過文本?圖像多模態(tài)模型為潛在標簽進行打分排序，返回潛在標簽概率排序結(jié)果；標注者人工對自動標注標...
  • 本發(fā)明涉及一種基于全局注意力機制的無人機環(huán)境感知移動目標檢測方法，包括：基于無人機采集路況環(huán)境圖像；將所述路況環(huán)境圖像輸入預(yù)訓(xùn)練的檢測模型，識別所述路況環(huán)境圖像中的移動目標；所述檢測模型基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)集對預(yù)設(shè)的ConvGRU?YOLOv7?...
  • 本發(fā)明公開了一種結(jié)合注意力機制的高分辨率輕量級的人體姿態(tài)估計方法。本發(fā)明設(shè)計了一個高分辨率輕量級人體姿態(tài)估計網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)的核心是特別設(shè)計的GEBasicblock和GEBottleneck模塊，它們利用倒殘差結(jié)構(gòu)和Ghost模塊來提取特征，并...
  • 本申請實施例公開了一種印刷標簽缺陷檢測方法及裝置；所述方法包括：導(dǎo)入檢測標準參數(shù)，訓(xùn)練OCR光學(xué)字符識別模型；當檢測到標簽發(fā)送打印指令至打印機時，實時截取發(fā)送到打印機的打印流，生成電子圖像；采集實際的打印圖像；將電子圖像和打印圖像導(dǎo)入OCR...
  • 本發(fā)明提出了一種新的基于雙態(tài)聯(lián)合交互機制的知識追蹤方法和系統(tǒng)，包括：（1）建模學(xué)生知識狀態(tài)；（2）建模學(xué)生應(yīng)試心理狀態(tài)；（3）構(gòu)建靜態(tài)聯(lián)合交互機制；（4）構(gòu)建強化學(xué)習(xí)增強的動態(tài)聯(lián)合交互機制。本發(fā)明利用多頭注意機制、強化學(xué)習(xí)等技術(shù)方法，將學(xué)生...
  • 本申請實施例公開了一種基于異常檢測的數(shù)據(jù)對賬方法及裝置，屬于智能對賬技術(shù)領(lǐng)域，能夠提升數(shù)據(jù)對賬的效率和準確率。包括：獲取待對賬的權(quán)益數(shù)據(jù)的源數(shù)據(jù)，根據(jù)預(yù)設(shè)的對賬算法，計算權(quán)益數(shù)據(jù)對應(yīng)的對賬結(jié)果；將對賬結(jié)果輸入預(yù)訓(xùn)練的異常檢測模型中，根據(jù)對賬...
  • 本發(fā)明涉及分案模型技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種基于數(shù)字化不良資產(chǎn)估值系統(tǒng)的分案模型生成法，包括以下步驟：處理輸入和輸出都是序列的個人貸款業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；區(qū)分輸出的數(shù)據(jù)樣本和真實的數(shù)據(jù)樣本，并識別生成的樣本是否來自真實的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分布；通過設(shè)定的模型來學(xué)習(xí)...
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