本發(fā)明公開(kāi)了一種基于智能刷卡數(shù)據(jù)的個(gè)體移動(dòng)軌跡提取方法，包括步驟：根據(jù)智能刷卡數(shù)據(jù)、公交軌跡數(shù)據(jù)、公交站點(diǎn)和線路數(shù)據(jù)計(jì)算從第一站點(diǎn)下車到達(dá)網(wǎng)格的第一概率、從網(wǎng)格到達(dá)第二站點(diǎn)上車的第二概率；根據(jù)第一概率和第二概率得到聯(lián)合概率；根據(jù)智能刷卡...

本發(fā)明公開(kāi)了一種單肺泡三維放大模型和肺泡呼吸模擬裝置，該單肺泡三維放大模型包括透明密閉容器、模擬肺泡管道和模擬肺泡；透明密閉容器上具有腔室和連通腔室內(nèi)外的氣體出入口；模擬肺泡管道的一端具有進(jìn)液口，另一端具有出液口；模擬肺泡設(shè)于透明密閉容...

本發(fā)明公開(kāi)了一種彩色圖像加密方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：矩陣提取步驟，提取彩色圖像的像素矩陣P；跨平面置亂步驟，將所述像素矩陣輸入第一預(yù)設(shè)模型，置亂所述像素矩陣P中的元素，得到置亂矩陣S；非順序擴(kuò)散步驟，將所述置亂矩陣S輸入到第二預(yù)...

本發(fā)明涉及顯示屏技術(shù)領(lǐng)域，提供一種AMOLED顯示屏的缺陷檢測(cè)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該AMOLED顯示屏的缺陷檢測(cè)方法包括：獲取包含目標(biāo)AMOLED顯示屏的待測(cè)圖像；提取待測(cè)圖像中的目標(biāo)區(qū)域圖像；對(duì)目標(biāo)區(qū)域圖像進(jìn)行預(yù)處理，得...

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的圖像復(fù)原方法、裝置及其相關(guān)設(shè)備，該基于點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的圖像復(fù)原方法包括：獲取在暗場(chǎng)模式下由寬場(chǎng)顯微鏡連續(xù)采集的以納米顆粒作為點(diǎn)光源的多張納米顆粒圖像；分別從多張納米顆粒圖像獲取以中心納米顆...

本發(fā)明涉及一種時(shí)域邊界元與Newmark精細(xì)直接積分法的分域耦合算法。包括以下步驟：S1.求出并已知第n時(shí)間步的所有結(jié)點(diǎn)位移和結(jié)點(diǎn)力；S2.假定

本發(fā)明涉及動(dòng)力學(xué)分析領(lǐng)域，特別涉及一種基于時(shí)域邊界元法分析半無(wú)限域雙孔洞動(dòng)力問(wèn)題的數(shù)值方法。包括以下步驟：S1.根據(jù)半無(wú)限域雙孔洞問(wèn)題建立位移邊界積分方程、應(yīng)力邊界積分方程；S2.將所解問(wèn)題定義域的邊界劃分成若干個(gè)邊界元，并引入無(wú)窮邊界...

本發(fā)明提供了一種情感增強(qiáng)的細(xì)粒度情感預(yù)測(cè)方法，包括執(zhí)行以下步驟：步驟1：根據(jù)方面詞語(yǔ)或?qū)傩缘奶匦詫?duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)建；步驟2：結(jié)合對(duì)抗訓(xùn)練構(gòu)造細(xì)粒度情感分析對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型，并且通過(guò)共享特征提取器提取所有訓(xùn)練樣本的共通情感特征；步驟3：將提取到的...

本發(fā)明提供了一種湍流邊界層等離子體減阻系統(tǒng)，包括等離子體激勵(lì)器，所述等離子體激勵(lì)器包括正電極、電介質(zhì)層、負(fù)電極、封裝層和高壓等離子體電源，所述負(fù)電極封裝在所述封裝層之內(nèi)，所述電介質(zhì)層位于所述封裝層、正電極之間，所述高壓等離子體電源分別與...

本發(fā)明公開(kāi)了一種分類模型構(gòu)建方法、裝置、分類模型及分類方法。所述分類模型構(gòu)建方法通過(guò)構(gòu)建初始分類模型，在初始分類模型中引入生成層、選擇層和比較層，并通過(guò)在基因表達(dá)譜訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選擇兩個(gè)樣本，對(duì)生成層、選擇層和比較層進(jìn)行訓(xùn)練和更新，得...

本發(fā)明涉及目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種面向自動(dòng)駕駛的多源傳感器融合目標(biāo)檢測(cè)方法和系統(tǒng)，主要應(yīng)用于自動(dòng)駕駛?cè)S目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域，在盡可能不增加算法時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度的前提下，提高三維目標(biāo)檢測(cè)的精度。該目標(biāo)檢測(cè)方法包括：通過(guò)傳感器分別設(shè)備...

本發(fā)明涉及智能交通技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種面向自動(dòng)駕駛的車路協(xié)同行人重識(shí)別方法和系統(tǒng)，主要應(yīng)用于依賴無(wú)線通信進(jìn)行信息交互的車路協(xié)同系統(tǒng)，在盡可能減少通信資源占用的前提下，保證輸出實(shí)時(shí)可靠的行人重識(shí)別結(jié)果，進(jìn)而輔助自動(dòng)駕駛車輛全面感知行人的...

本發(fā)明公開(kāi)一種基于壓電阻抗技術(shù)的混凝土劣化監(jiān)測(cè)傳感器及系統(tǒng)，涉及混凝土材料劣化監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：壓電片、混凝土試片和硬質(zhì)封裝外殼；所述壓電片粘接于所述混凝土試片上；所述硬質(zhì)封裝外殼設(shè)有兩片；所述壓電片和所述混凝土均封裝于兩片所述硬質(zhì)封...

本發(fā)明屬于固體廢棄物資源化利用技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種利用工程渣土制備堿激發(fā)膠凝材料的方法和堿激發(fā)膠凝材料。本發(fā)明提供的利用工程渣土制備堿激發(fā)膠凝材料的方法，包括以下步驟：將工程渣土進(jìn)行粉碎，得到渣土粉末；將所述渣土粉末進(jìn)行煅燒，得到煅燒...

本發(fā)明提供了一種多無(wú)人機(jī)立體充電系統(tǒng)及充電位置指派方法，包括以下步驟：S1：充電服務(wù)器建立三維矩陣P，記錄在充電平臺(tái)上每個(gè)充電位置的無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)；S2：當(dāng)有充電需求的無(wú)人機(jī)接近所述充電平臺(tái)時(shí)，通過(guò)所述無(wú)線通訊模塊向所述充電服務(wù)器發(fā)送充電請(qǐng)...

本發(fā)明提出了一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型的目標(biāo)服裝圖像處理方法，包括：將樣品標(biāo)準(zhǔn)圖像和其對(duì)應(yīng)的各樣品區(qū)域圖像配對(duì)形成樣品配對(duì)圖像集；根據(jù)樣品配對(duì)圖像集，優(yōu)化生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型的損失函數(shù)參數(shù)；將待辦區(qū)域圖像輸入生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型，輸出模版圖像；將...

本發(fā)明涉及成像技術(shù)領(lǐng)域，提供一種單點(diǎn)探測(cè)成像系統(tǒng)，該成像系統(tǒng)包括光源、第一聚光模塊、光調(diào)制模塊、第二聚光模塊、光處理模塊和計(jì)算機(jī)；光源照射至外部的目標(biāo)物體表面，第一聚光模塊用于對(duì)經(jīng)過(guò)目標(biāo)物體表面反射的反射光進(jìn)行聚焦處理以形成投影于光調(diào)制...

本發(fā)明提供了一種低溫重結(jié)晶過(guò)硫酸鉀改進(jìn)水中總氮測(cè)定的方法，屬于總氮測(cè)定技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)在2～4℃下對(duì)過(guò)硫酸鉀進(jìn)行兩次重結(jié)晶，能夠有效提高普通過(guò)硫酸鉀純度，解決過(guò)硫酸鉀消解?紫外分光光度法測(cè)定總氮時(shí)空白值偏高的問(wèn)題，用于水樣總氮檢測(cè)時(shí)...

本發(fā)明屬于固體廢棄物資源化利用技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種利用工程棄土制備水泥摻合料的方法、水泥摻合料和水泥組合物。本發(fā)明提供的利用工程棄土制備水泥摻合料的方法，包括以下步驟：將工程棄土進(jìn)行粉碎，得到棄土粉末；將所述棄土粉末進(jìn)行煅燒，得到水泥...

本發(fā)明提供了一種分路徑水聲信道跟蹤方法，包括以下步驟：S1、基于收發(fā)機(jī)之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)給出分路徑的時(shí)延和多普勒因子時(shí)變狀態(tài)模型；S2、利用基于隨機(jī)有限集的概率密度假設(shè)濾波器進(jìn)行多路徑參數(shù)跟蹤，獲得分路徑信息。本發(fā)明的有益效果是：結(jié)合水聲信...