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  • 本發(fā)明涉及一種基于相干探測(cè)技術(shù)的二次諧波表征系統(tǒng)，包括；入射光路組件用于對(duì)激光脈沖進(jìn)行波長(zhǎng)、功率控制，偏振方向調(diào)整和濾波后分成兩束光，一束在入射光路中進(jìn)行光軸調(diào)整和聚焦后照射到樣品上，光束經(jīng)樣品調(diào)制后產(chǎn)生攜帶缺陷信息的SHG；另一束進(jìn)入相干...
  • 本發(fā)明涉及一種基于激光調(diào)頻實(shí)現(xiàn)二次諧波表征的多線程檢測(cè)方法及系統(tǒng)；方法包括：對(duì)入射光路中主激光脈沖分束后進(jìn)行激光調(diào)制得到N束攜帶頻率碼的信號(hào)光束，聚焦后照射樣品在出射光路中形成攜帶SHG信號(hào)的信號(hào)光束；將參考光束進(jìn)行延時(shí)控制和倍頻形成攜帶S...
  • 本發(fā)明涉及一種基于相位碼分多址的二次諧波表征系統(tǒng)，包括：入射光路組件用于對(duì)激光脈沖分束后的N路信號(hào)光束進(jìn)行起偏和相位碼分多址調(diào)制得到被相位地址編碼的N束信號(hào)光束，分別聚焦后照射樣品臺(tái)上的樣品反射出N束SHG的信號(hào)光束；出射光路組件用于接收N...
  • 本發(fā)明涉及一種基于激光調(diào)頻實(shí)現(xiàn)二次諧波表征的多線程檢測(cè)方法及系統(tǒng)；方法包括：對(duì)入射光路中主激光脈沖分束后進(jìn)行激光調(diào)制得到N束攜帶頻率碼的信號(hào)光束，聚焦后照射樣品在出射光路中形成攜帶缺陷信息的SHG信號(hào)光束；將參考光束進(jìn)行延時(shí)控制和倍頻形成S...
  • 本發(fā)明涉及一種基于相干探測(cè)技術(shù)的垂直表征系統(tǒng)；屬于非線性光學(xué)表征技術(shù)領(lǐng)域；包括：入射光路組件用于對(duì)產(chǎn)生的入射線偏振超短激光脈沖在進(jìn)行偏振控制和分光后，得到的一束與樣品垂直的分束激光垂直聚焦在樣品上，得到的另一束分束激光輸出到參考光路組件；出...
  • 本發(fā)明公開了一種地形識(shí)別系統(tǒng)，涉及機(jī)器人環(huán)境感知技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括外感受性傳感器模塊、內(nèi)感受性傳感器模塊與附加模塊；所述外感受性傳感器模塊至少包括RGB相機(jī)、雷達(dá)等兩種不同類型的傳感器，所述內(nèi)感受性模塊至少包括IMU和力傳感器等兩種不同類...
  • 本發(fā)明公開了一種非均勻FBG光柵的稀疏刻蝕優(yōu)化方法，包括以下步驟：在非均勻FBG光柵刻蝕設(shè)計(jì)過(guò)程中，將非均勻刻蝕問(wèn)題歸納為刻蝕位置的優(yōu)化選取問(wèn)題，將非均勻FBG光柵的刻蝕過(guò)程等效為均勻FBG光柵的抽取過(guò)程，通過(guò)求解最優(yōu)的刻蝕位置抽取向量，實(shí)...
  • 本發(fā)明涉及用于并聯(lián)驅(qū)動(dòng)式天線座的運(yùn)動(dòng)控制器，包括運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)處理單元用于對(duì)接收的運(yùn)動(dòng)控制指令進(jìn)行運(yùn)算處理，獲得設(shè)置在并聯(lián)驅(qū)動(dòng)式天線座上的滑塊的目標(biāo)位置和用于滑塊移動(dòng)的減速電機(jī)的轉(zhuǎn)向，獲取預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的運(yùn)動(dòng)控制單元發(fā)送的電機(jī)脈沖計(jì)數(shù)，基于減速電機(jī)...
  • 本發(fā)明公開了一種無(wú)人機(jī)巡檢方法及裝置，其中該方法包括：獲取傳感器采集的無(wú)人機(jī)多個(gè)運(yùn)動(dòng)方向的環(huán)境數(shù)據(jù)，根據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行三維重構(gòu)，得到無(wú)人機(jī)周圍環(huán)境的三維環(huán)境信息；基于無(wú)人機(jī)初始位置信息，從可行駛區(qū)域信息中篩選出包含無(wú)人機(jī)初始位置信息、終止位置...
  • 本發(fā)明公開了一種基于ECoG信號(hào)的腦控目標(biāo)控制方法和裝置，通過(guò)獲取通過(guò)ECoG電極中的預(yù)定通道采集的實(shí)時(shí)腦電信號(hào)，其中所述預(yù)定通道根據(jù)各個(gè)通道采集的腦電信號(hào)對(duì)腦控目標(biāo)的控制貢獻(xiàn)度進(jìn)行選取；輸入所述實(shí)時(shí)腦電信號(hào)至預(yù)置的坐標(biāo)解碼模型和速度解碼模...
  • 本申請(qǐng)公開了柔性微電極陣列及其制備方法、腦機(jī)接口裝置，涉及人工智能領(lǐng)域。包括：柔性襯底、多個(gè)腦信號(hào)金屬電極、第一金屬導(dǎo)接組件及第二金屬導(dǎo)接組件，所述柔性襯底具有相對(duì)設(shè)置的第一側(cè)和第二側(cè)；所述多個(gè)腦信號(hào)金屬電極設(shè)于所述第一側(cè)，形成電極陣列；所...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N指標(biāo)數(shù)據(jù)推薦方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該指標(biāo)數(shù)據(jù)推薦方法包括：通過(guò)消息中間件接收前端頁(yè)面觸發(fā)的查詢語(yǔ)句；基于所述查詢語(yǔ)句進(jìn)行語(yǔ)義分析，得到所述查詢語(yǔ)句的意圖聚合樣式和意圖聚合數(shù)據(jù)表；基于...
  • 本申請(qǐng)公開了一種智能問(wèn)答方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及商業(yè)智能技術(shù)領(lǐng)域，所述智能問(wèn)答方法包括：接收用戶輸入的問(wèn)題；根據(jù)所述問(wèn)題，通過(guò)預(yù)設(shè)的多場(chǎng)景知識(shí)庫(kù)生成提示詞，所述多場(chǎng)景知識(shí)庫(kù)基于預(yù)設(shè)的知識(shí)配置文件生成；將所述提示詞輸入預(yù)設(shè)的...
  • 本發(fā)明提供一種基于自然語(yǔ)言推理的單多意圖分類方法及裝置，包括：接收語(yǔ)音數(shù)據(jù)，并通過(guò)自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別ASR系統(tǒng)將所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為文本數(shù)據(jù)；將所述文本數(shù)據(jù)作為第一輸入、預(yù)設(shè)的例句組作為第二輸入，輸入至自然語(yǔ)言推理NLI模型，其中所述例句組包括多個(gè)...
  • 本公開關(guān)于一種多媒體資源展示方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：在初始頁(yè)面中展示多媒體資源以及播放進(jìn)度條；響應(yīng)于對(duì)所述播放進(jìn)度條觸發(fā)的進(jìn)度條樣式調(diào)節(jié)指令，在所述播放進(jìn)度條的顯示區(qū)域展示第一樣式進(jìn)度條以及第二樣式進(jìn)度條；所述第一樣式進(jìn)度...
  • 本申請(qǐng)公開了一種確定應(yīng)用安全性的方法、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域。確定應(yīng)用安全性的方法包括：獲取部署在沙盒環(huán)境中的目標(biāo)應(yīng)用的目標(biāo)信息，所述目標(biāo)信息用于反映所述目標(biāo)應(yīng)用的行為特征，所述目標(biāo)應(yīng)用為用于安裝在云手機(jī)上的應(yīng)用；將所...
  • 本發(fā)明公開了一種基于幻覺正例糾纏的聯(lián)邦自監(jiān)督學(xué)習(xí)后門攻擊方法與系統(tǒng)，包括：將攻擊者的目標(biāo)設(shè)置為在預(yù)訓(xùn)練期間將后門嵌入到圖像編碼器中，確保在圖像編碼器上訓(xùn)練的下游分類器預(yù)測(cè)具有觸發(fā)器的圖像作為目標(biāo)類；充分利用有限的中毒數(shù)據(jù)，通過(guò)幻覺增強(qiáng)模塊，...
  • 本發(fā)明公開了基于改進(jìn)ICP和kd樹的維修性部件精確配準(zhǔn)方法、系統(tǒng)和設(shè)備，屬于產(chǎn)品維修性試驗(yàn)技術(shù)領(lǐng)域，該方法首先充分利用三維CAD模型中STL三角網(wǎng)格的法向量信息，通過(guò)計(jì)算場(chǎng)景點(diǎn)云與對(duì)應(yīng)三角網(wǎng)格之間的最近點(diǎn)，將這些最近點(diǎn)作為配準(zhǔn)的目標(biāo)對(duì)應(yīng)點(diǎn)，...
  • 本發(fā)明公開了一種考慮不確定性因素的建筑物電力負(fù)荷可調(diào)節(jié)潛力評(píng)估方法，涉及數(shù)據(jù)智能評(píng)估領(lǐng)域。該方法的步驟包括：對(duì)建筑能源系統(tǒng)進(jìn)行仿真建模得到仿真模型，根據(jù)仿真模型確定最小化建筑總能耗，確定在最小化建筑總能耗下的建筑物負(fù)荷基線；確定與負(fù)電價(jià)對(duì)應(yīng)...
  • 本發(fā)明公開了一種基于電壓靈敏度的RFID啞鈴型磁芯線圈天線設(shè)計(jì)方法，屬于RFID天線領(lǐng)域，包括如下步驟：S1、建立RFID啞鈴型磁芯線圈天線鐵氧體磁芯等效模型；S2、根據(jù)步驟S1建立的RFID天線鐵氧體磁芯等效模型構(gòu)建電壓靈敏度模型；S3、...
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