本發(fā)明公開了一種基于CDM放電模擬的靜電敏感度測試方法及裝置，屬于靜電測量技術(shù)領(lǐng)域，所述方法基于測試系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，測試系統(tǒng)包括：被測模塊，包括可切換充放電狀態(tài)的充電面板及其上的被測器件；放電波形采集模塊，包括一端接地的測試探針、視覺單元及驅(qū)...

本發(fā)明公開了光纖通信技術(shù)領(lǐng)域的一種功率域調(diào)制方法、解調(diào)方法、調(diào)制系統(tǒng)和解調(diào)系統(tǒng)。調(diào)制方法包括：利用Lorenz混沌模型生成A、B、C三組混沌序列；利用A、B、C三組混沌序列對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行三重加密和正交分解，得到第三層加密星座和3D?8s...

本申請公開了一種基于遙感的高頻時(shí)序城市濕地類型更新方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及濕地類型領(lǐng)域，該方法包括基于Dynamic?World土地覆蓋數(shù)據(jù)、高分遙感數(shù)據(jù)以及濕地?cái)?shù)據(jù)集，構(gòu)建各采樣點(diǎn)在各時(shí)段的濕地樣本庫；根據(jù)采樣點(diǎn)在各預(yù)設(shè)采樣...

本發(fā)明公開了一種融合車載走航觀測的百米級溫室氣體排放清單生成方法，該方法包含：車載走航觀測采集數(shù)據(jù)，消除觀測數(shù)據(jù)中的背景影響，質(zhì)量控制與預(yù)處理，確定最佳空間平均尺度和特征變量，基于空間聚類分析方法劃分?jǐn)?shù)據(jù)子集，構(gòu)建模型并進(jìn)行評估，檢驗(yàn)特...

本發(fā)明公開了一種基于異構(gòu)傳播結(jié)構(gòu)與動態(tài)特征融合的謠言檢測方法和系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能及社交網(wǎng)絡(luò)分析領(lǐng)域。方法步驟如下：提取用戶和帖子靜態(tài)特征，計(jì)算用戶和帖子動態(tài)特征，融合靜動態(tài)特征獲得動態(tài)融合特征。通過動態(tài)融合特征構(gòu)建異構(gòu)圖序列...

本發(fā)明公開一種參數(shù)自適應(yīng)的實(shí)時(shí)頻譜分析方法及系統(tǒng)，屬于數(shù)字信號處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：基于降采樣系數(shù)利用級聯(lián)的FIR濾波器進(jìn)行降采樣濾波得到降采樣后的IQ信號；根據(jù)實(shí)際采樣率將降采樣后的IQ信號劃分為未超采樣率信號或超采樣率信號，進(jìn)行重...

本發(fā)明公開了一種基于專家分組與條件門控的閃電單站定位方法，屬于閃電定位技術(shù)領(lǐng)域，包括單站閃電數(shù)據(jù)集構(gòu)建與預(yù)處理、模型構(gòu)建、專家模塊預(yù)訓(xùn)練、條件門控模塊預(yù)訓(xùn)練、聯(lián)合微調(diào)、模型應(yīng)用六個(gè)步驟。本發(fā)明引入多專家模塊，用于分別學(xué)習(xí)閃電信號在傳播距...

本發(fā)明公開了一種多區(qū)域互聯(lián)電力系統(tǒng)模糊負(fù)荷頻率控制方法，包括：基于區(qū)間二型模糊邏輯，建立多區(qū)域互聯(lián)電力系統(tǒng)各區(qū)域的負(fù)荷頻率控制數(shù)學(xué)模型；設(shè)計(jì)含動態(tài)變量的記憶型事件觸發(fā)函數(shù)，用于判斷每個(gè)時(shí)刻數(shù)學(xué)模型的輸出是否發(fā)送至滑模控制器，若當(dāng)前時(shí)刻記...

本發(fā)明公開了一種基于量子計(jì)算機(jī)的微分方程求解方法，所述方法包括：確定待求解的微分方程；設(shè)置參數(shù)；選擇量子核函數(shù)，并基于該函數(shù)構(gòu)造所述微分方程的近似解；構(gòu)造損失函數(shù)，將所述損失函數(shù)的優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為線性方程組形式；使用量子線性系統(tǒng)算法求解所...

本發(fā)明公開了一種日尺度雪旱分析方法及系統(tǒng)，具體為步驟1：計(jì)算冷季開始后每日的累積雪水當(dāng)量百分位數(shù)、累積氣溫百分位數(shù)以及累積降水百分位數(shù)；步驟2：基于每日的累積雪水當(dāng)量百分位數(shù)識別雪旱發(fā)生日及雪旱強(qiáng)度；基于累積氣溫百分位數(shù)以及累積降水百分...

本發(fā)明公開了一種基于雙目視覺的多類型芯片引腳定位方法及相關(guān)裝置，應(yīng)用于靜電放電測試中探針與芯片引腳的對齊，所述方法包括：獲取CDM放電測試中待測芯片的雙目視覺圖像；將待測芯片的雙目視覺圖像輸入預(yù)先訓(xùn)練的芯片識別模型，得到芯片識別結(jié)果；根...

本發(fā)明公開一種基于輕量級多尺度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)及自適應(yīng)河流推理方法，屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括如下步驟：構(gòu)建抗干擾的復(fù)合水體指數(shù)判別模型；設(shè)置輕量化局部與全局協(xié)同優(yōu)化的編碼器；設(shè)置多尺度形態(tài)感知增強(qiáng)模塊；設(shè)置四級漸進(jìn)式解...

本發(fā)明公開了一種線形腔非線性放大環(huán)鏡鎖模光纖激光器，包括沿著光路方向依次分布的第一反射鏡、第一偏振分束器、四分之一波片、第一法拉第旋轉(zhuǎn)器、二分之一波片、第二偏振分束器、第三偏振分束器；第三偏振分束器一側(cè)連接泵浦光路；波分復(fù)用器的泵浦輸入...

本發(fā)明公開了一種基于VEWs的太赫茲高增益波導(dǎo)縫隙陣列天線，自上而下包括波導(dǎo)縫隙陣列、中間層以及一分十六饋電網(wǎng)絡(luò)；波導(dǎo)縫隙陣列包括4×4縫隙子陣單元；4×4縫隙子陣單元利用PMC終端將其連接；一分十六饋電網(wǎng)絡(luò)包括波導(dǎo)彎頭結(jié)構(gòu)、非標(biāo)?標(biāo)準(zhǔn)...

本發(fā)明涉及電纜分支箱技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種安全防火功能的電纜分支箱，包括：外支撐架，多個(gè)限位桿，平均固定安裝在外支撐架的頂部與底部，多個(gè)所述限位桿的外表面活動套設(shè)有電纜箱；橫條，固定安裝在外支撐架的一側(cè)，所述橫條的內(nèi)部活動嵌設(shè)有插桿，所述...

本發(fā)明公開一種基于圖像特征的飛機(jī)尾流參數(shù)識別方法，屬于雷達(dá)仿真技術(shù)領(lǐng)域，包括：將RHI掃描徑向風(fēng)速圖像處理為HSV格式圖像，基于風(fēng)速大小判據(jù)確定風(fēng)速閾值，并計(jì)算對應(yīng)的HSV色彩空間閾值提取正、負(fù)風(fēng)速區(qū)域輪廓圖像；利用最小外接矩形分別確定...

本發(fā)明公開了一種面向耳戴設(shè)備的進(jìn)食事件檢測與攝入食物識別方法、裝置及存儲介質(zhì)，屬于智能健康監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域。方法包括獲取若干待識別音頻片段；計(jì)算待識別音頻片段的特征向量，將特征向量輸入預(yù)先訓(xùn)練好的咀嚼事件識別模型中，得到待識別音頻片段中的咀...

本發(fā)明涉及氣凝膠材料技術(shù)領(lǐng)域，更具體的涉及一種磁性Ni氣凝膠、制備方法及應(yīng)用。制備方法包括以下步驟：S1：將Ni源、絡(luò)合劑和成核劑加入去離子水中混合均勻，用pH調(diào)節(jié)劑調(diào)節(jié)溶液pH至11?14，得到溶液A；將水合肼配置成8wt%?12wt...

本發(fā)明公開了基于多源異步感知與時(shí)間混合建模的蓄電池容量預(yù)測方法，包括采集蓄電池組的電化學(xué)參數(shù)，并進(jìn)行預(yù)處理，獲得時(shí)間序列樣本，提取容量時(shí)間序列；構(gòu)建多通道卷積編碼器族模塊，以時(shí)間序列樣本為輸入，對電化學(xué)參數(shù)進(jìn)行獨(dú)立特征提取，獲得空間特征...

本發(fā)明涉及鋰電池相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，具體的公開了一種鋰金屬電池的高熵電解液、制備方法及應(yīng)用，包括氟化鋰和有機(jī)溶劑，有機(jī)溶劑包括高極性的碳酸乙烯酯，還包括二草酸硼酸鋰、六氟磷酸鋰、雙三氟甲磺酰亞胺鋰、雙氟磺酰亞胺鋰、二氟草酸硼酸鋰以及硝酸鋰，其...