本發(fā)明公開(kāi)一種鐵路通過(guò)能力瓶頸識(shí)別方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及高速鐵路通過(guò)能力利用技術(shù)領(lǐng)域。獲取高速鐵路線(xiàn)路各區(qū)段的列車(chē)運(yùn)行圖，構(gòu)造各區(qū)段的新增列車(chē)運(yùn)行線(xiàn)備選集；以離散時(shí)空網(wǎng)絡(luò)為框架，基于各區(qū)段的新增列車(chē)運(yùn)行線(xiàn)備選集對(duì)各區(qū)段的列車(chē)運(yùn)...

本發(fā)明公開(kāi)了一種無(wú)源傳感器網(wǎng)絡(luò)的多跳路徑構(gòu)建方法，涉及物聯(lián)網(wǎng)通信與路由優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域。包括：S1、初始化由多個(gè)無(wú)源傳感器節(jié)點(diǎn)組成的圖結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)；S2、各節(jié)點(diǎn)周期性廣播自身狀態(tài)參數(shù)；S3、構(gòu)建基于負(fù)載的邊權(quán)值模型；S4、基于圖結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的路徑節(jié)...

本技術(shù)屬于脫鹽實(shí)驗(yàn)設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種基于FCDI的脫鹽實(shí)驗(yàn)裝置，針對(duì)現(xiàn)有的缺乏對(duì)FCDI裝置工藝參數(shù)的優(yōu)化等進(jìn)一步研究的問(wèn)題，現(xiàn)提出如下方案，其包括支撐臺(tái)，支撐臺(tái)的頂端設(shè)有倒U架，倒U架上依次設(shè)置有第一蠕動(dòng)泵、第二蠕動(dòng)泵和第三蠕動(dòng)...

本發(fā)明屬于腦電降噪技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種BiGRU提取高維時(shí)序特征的腦電信號(hào)降噪方法，本發(fā)明對(duì)于眼電偽影的處理有了極大的提升，在半模擬數(shù)據(jù)集下去除眼電偽影后的腦電信號(hào)和干凈腦電信號(hào)的相關(guān)性因子(CorrelationCoefficient...

本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N自動(dòng)追蹤機(jī)器人及電磁炮裝置，屬于機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域。該自動(dòng)追蹤機(jī)器人包括車(chē)架基體、車(chē)身、活動(dòng)單元、自動(dòng)追蹤單元和隱蔽單元，車(chē)架基體包括車(chē)板和車(chē)輪；車(chē)身圍設(shè)在車(chē)板的頂部周?chē)?chē)身的頂部開(kāi)設(shè)有活動(dòng)開(kāi)口；活動(dòng)單元的主體位于車(chē)身的內(nèi)部...

本發(fā)明公開(kāi)了一種洪澇災(zāi)害損失實(shí)時(shí)估算方法及系統(tǒng)；涉及洪澇災(zāi)害的計(jì)算方法的技術(shù)領(lǐng)域；本發(fā)明結(jié)合遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)，構(gòu)建了洪澇災(zāi)害致災(zāi)因子及其交互作用的損失評(píng)估體系，可跨平臺(tái)高效處理，通過(guò)多算法融合提精度，建立多因子動(dòng)態(tài)建模，進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，且開(kāi)放...

本發(fā)明涉及無(wú)線(xiàn)攜能通信技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于寬帶整流超表面的攜能通信天線(xiàn)。包括從上至下依次設(shè)置的金屬貼片層、第一層介質(zhì)基板、金屬地板層、第二層介質(zhì)基板以及饋線(xiàn)層；金屬貼片層包括呈陣列排布的圓形貼片、整流二極管、濾波電感以及微帶線(xiàn)；所述...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于注意力機(jī)制與頻域融合的臨近降水預(yù)報(bào)方法和系統(tǒng)，屬于天氣預(yù)報(bào)的技術(shù)領(lǐng)域，包括：構(gòu)建雷達(dá)回波序列樣本數(shù)據(jù)集；構(gòu)建臨近降水預(yù)報(bào)模型；采用雷達(dá)回波序列樣本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練臨近降水預(yù)報(bào)模型；采用完成訓(xùn)練的臨近降水預(yù)報(bào)模型進(jìn)行雷達(dá)回波...

本發(fā)明公開(kāi)了一種長(zhǎng)序列增強(qiáng)子活性分析預(yù)測(cè)方法，屬于增強(qiáng)子分析技術(shù)領(lǐng)域，包括：S1、獲取DNA序列，將其輸入序列嵌入模塊，生成嵌入后的數(shù)據(jù)；S2、將嵌入后的數(shù)據(jù)輸入DNA語(yǔ)言模型，生成增強(qiáng)子序列信息特征；S3、將增強(qiáng)子序列信息特征輸入高級(jí)...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于分布和表達(dá)感知回訪的單細(xì)胞增量注釋方法，屬于單細(xì)胞類(lèi)型注釋的技術(shù)領(lǐng)域；包括：將待處理的單細(xì)胞表達(dá)譜樣本輸入至基于分布感知條件的擴(kuò)散模型中，生成曾參與擴(kuò)散模型訓(xùn)練的舊細(xì)胞樣本的基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)；將舊細(xì)胞樣本的基因表達(dá)譜數(shù)...

本發(fā)明主要應(yīng)用于超級(jí)電容器領(lǐng)域，公開(kāi)了一種導(dǎo)電高分子包覆高熵氧化物超級(jí)電容器電極材料的制備方法。包括以下步驟：第一步，將等摩爾比的六水合硝酸鋅、九水合硝酸鐵、六水合硝酸鈷、六水合硝酸鎳溶于無(wú)水乙醇中，再加入50%硝酸錳水溶液和適量的尿素...

本發(fā)明屬于人工智能領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于多類(lèi)型社交行為異構(gòu)圖建模的社交機(jī)器人檢測(cè)方法及系統(tǒng)，包括：輸入社交用戶(hù)信息，分別構(gòu)建元數(shù)據(jù)特征通道和文本特征通道；利用社交用戶(hù)的社交行為構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形成多個(gè)不同類(lèi)型的HIN；將獲...

本發(fā)明屬于三維目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于雙源點(diǎn)云增強(qiáng)的三維目標(biāo)檢測(cè)方法，本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有三維目標(biāo)檢測(cè)方法在檢測(cè)時(shí)對(duì)點(diǎn)云稀疏處物體檢測(cè)精度下降以及點(diǎn)云圖像融合情況下不同模態(tài)數(shù)據(jù)特征對(duì)齊難度等物體，設(shè)計(jì)了一種基于雙源點(diǎn)云增強(qiáng)的三維目標(biāo)檢...

本發(fā)明公開(kāi)了一種動(dòng)態(tài)視角下生態(tài)系統(tǒng)文化服務(wù)供需量化評(píng)估方法。該方法包括以下步驟：獲取各空間單元中不同生態(tài)系統(tǒng)文化服務(wù)類(lèi)型的開(kāi)放時(shí)間和面積數(shù)據(jù)；基于行為觀察和公眾參與GIS制圖，獲取各空間單元中不同生態(tài)系統(tǒng)文化服務(wù)類(lèi)型的游客數(shù)量和游客停留...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于SNP?like神經(jīng)元的玉米蟲(chóng)害檢測(cè)方法，涉及玉米蟲(chóng)害檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取玉米害蟲(chóng)圖像數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的玉米害蟲(chóng)數(shù)據(jù)集；基于引入非線(xiàn)性激活機(jī)制的SNP?like神經(jīng)元、坐標(biāo)注意力和MobileNet...

本發(fā)明提供一種光伏系統(tǒng)參數(shù)計(jì)算方法及裝置，涉及光伏數(shù)據(jù)獲取技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括獲取光伏面板的結(jié)構(gòu)參數(shù)和布置參數(shù)，根據(jù)光伏面板所處高度和太陽(yáng)高度角計(jì)算得到光伏面板在地面形成的陰影寬度；若確定所述行間距大于等于所述陰影寬度，則根據(jù)所述結(jié)構(gòu)參...

本發(fā)明涉及工程設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種用于在雙邊橋上行駛的工程車(chē)，其特點(diǎn)在于車(chē)身、左行駛單元、右行駛單元、連接桿件、方向監(jiān)測(cè)單元、處理器和控制器等部件的配合：左行駛單元和右行駛單元設(shè)置于車(chē)身下部，用于支撐車(chē)身，并分別通過(guò)電力驅(qū)動(dòng)，左行駛...

本發(fā)明涉及軟件測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于LLM與SMT求解器的測(cè)試用例生成方法，通過(guò)以搜索型測(cè)試為核心驅(qū)動(dòng)，在出現(xiàn)覆蓋停滯時(shí)，借助LLM對(duì)執(zhí)行路徑進(jìn)行語(yǔ)義分析，并生成描述目標(biāo)路徑條件的邏輯表達(dá)式，考慮到LLM在邏輯推理上的局限性，系統(tǒng)...

本發(fā)明涉及一種毫米波頻段超寬帶封裝天線(xiàn)單元及陣列，屬于天線(xiàn)領(lǐng)域，所述天線(xiàn)單元從下到上依次包括饋線(xiàn)層、第一介質(zhì)基板層、接地板、第一粘合層、第二介質(zhì)基板層、第一子貼片層、第一金屬柵、第一寄生貼片層、第二粘合層、第三介質(zhì)基板層、第二子貼片層、...

本發(fā)明涉及軌道交通技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及鋼軌扣件彈條的缺陷圖像生成方法及檢測(cè)方法，包括以下步驟：S1，獲取扣件圖像：獲取真實(shí)場(chǎng)景下的扣件圖像；S2，標(biāo)記扣件掩碼圖像：標(biāo)記正常扣件圖像為扣件掩碼圖像；S3，生成缺陷扣件掩碼圖像：生成不同類(lèi)型的...