本發(fā)明公開(kāi)了一種利用卡爾曼濾波精確校正土壤侵蝕理論值的方法及系統(tǒng)，收集得到月降雨量等數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)遙感影像進(jìn)行解譯、對(duì)DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行提取獲得各土壤侵蝕因子具體值，利用中國(guó)土壤侵蝕方程(CSLE)計(jì)算得到土壤侵蝕理論值，并收集獲取野外站點(diǎn)實(shí)...

本發(fā)明涉及一種二苯并二氮卓衍生物及其制備方法和應(yīng)用，所述二苯并二氮卓衍生物的合成方法簡(jiǎn)單，且基于本發(fā)明的三氟甲基取代的二苯并二氮卓衍生物普遍具有抗癌活性，后續(xù)通過(guò)簡(jiǎn)單的衍生反應(yīng)，就可以合成出一系列其他具有良好抗癌活性的苯二氮卓藥物分子。...

本發(fā)明涉及一種苯并咪唑衍生物及其合成方法，基于本發(fā)明的苯并咪唑衍生物，式I中2號(hào)位為炔烴、烯烴或4

本申請(qǐng)公開(kāi)了一種頭部姿態(tài)檢測(cè)方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備，該方法包括獲取待檢測(cè)對(duì)象活動(dòng)過(guò)程中的事件時(shí)序信號(hào)和RGB視頻數(shù)據(jù)；分別從事件時(shí)序信號(hào)和RGB視頻數(shù)據(jù)中篩選出待檢測(cè)對(duì)象的頭部姿態(tài)變化時(shí)刻的事件數(shù)據(jù)流和關(guān)鍵RGB視頻流并進(jìn)行分幀處理，得...

本發(fā)明屬于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的教學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域，提供一種基于AI助手的虛擬教學(xué)系統(tǒng)的工作方法，包括（1）教學(xué)場(chǎng)景數(shù)據(jù)集的構(gòu)建；（2）智能化虛擬化身的生成；（3）基于AI助手的虛擬教學(xué)。本發(fā)明采集教室環(huán)境和教學(xué)活動(dòng)的視頻，采用多元化標(biāo)簽，構(gòu)建教學(xué)場(chǎng)...

本申請(qǐng)公開(kāi)了用于去除市政污泥抗生素抗性基因的制劑組合及其應(yīng)用。該制劑組合包括臭氧和酸化零價(jià)鐵；所述臭氧為氣態(tài)形式，用于促使抗性基因分解；酸化零價(jià)鐵為固體顆粒，用于催化臭氧對(duì)所述抗性基因的分解作用。酸化零價(jià)鐵為表面連接有酸根基團(tuán)的零價(jià)鐵顆...

本發(fā)明公開(kāi)了一種產(chǎn)生具有區(qū)分特征的任意角度圓錐體光柱的方法，包括：S1、構(gòu)建一條高度h和寬度w的拋物線，將該拋物線放在直角坐標(biāo)系中，坐標(biāo)軸原點(diǎn)在拋物線頂點(diǎn)處，得到拋物線函數(shù)表達(dá)式；S2、由該拋物線繞它的對(duì)稱軸旋轉(zhuǎn)180度得到具有反射特性...

本發(fā)明涉及一種中自旋鐵單原子催化劑及其制備方法和應(yīng)用，S1、在ZIF

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人體動(dòng)作識(shí)別的風(fēng)險(xiǎn)行為監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)。該方法包括步驟：分別采集待識(shí)別對(duì)象的紅外圖像數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)光圖像數(shù)據(jù)；將所述紅外圖像數(shù)據(jù)和所述結(jié)構(gòu)光圖像數(shù)據(jù)融合后輸入到訓(xùn)練后的人體檢測(cè)器，輸出人體剪裁圖像；將所述人體剪裁圖像輸入到...

本發(fā)明提供了一種1,5

本發(fā)明涉及醫(yī)藥技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種新型哌啶酮系化合物以及衍生物及其制備方法、藥物組合物、新型哌啶酮系化合物在制備用于治療癌癥的藥物以及防治植物病原真菌中的應(yīng)用。所述新型哌啶酮系化合物為式I所示化合物或式I所示化合物的對(duì)映異構(gòu)體、非對(duì)映異...

本發(fā)明提供一種高效低毒性DNA及RNA脂質(zhì)遞送載體。為了豐富核酸藥物遞送載體的種類以及提高核酸藥物體內(nèi)遞送和表達(dá)效果，降低毒副作用，本發(fā)明提供一種新的特殊結(jié)構(gòu)的可離子化脂質(zhì)化合物，其與帶負(fù)電荷的核酸的結(jié)合效果好，有效防止核酸在細(xì)胞內(nèi)過(guò)早...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于符號(hào)挖掘的動(dòng)態(tài)鍵盤生成方法及系統(tǒng)。該方法包括步驟：獲取試題數(shù)據(jù)，提取所述試題數(shù)據(jù)的試題向量；將所述試題向量輸入到訓(xùn)練后的情景模式識(shí)別模型，輸出所述試題數(shù)據(jù)包含的情景模式，獲取所述試題數(shù)據(jù)包含的情景模式對(duì)應(yīng)的符號(hào)集合，...

本發(fā)明提供了一種基于行為數(shù)據(jù)的特定群體自控力數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)及方法，包括以下步驟：通過(guò)待評(píng)估的特定群體的一卡通刷卡數(shù)據(jù)獲取該特定群體的人工特征向量；所述人工特征向量用于反映與特定群體自控力相關(guān)的行為數(shù)據(jù)；通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征提取模塊提取該特...

本發(fā)明屬于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的教學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域，提供一種基于全息成像的增強(qiáng)教學(xué)環(huán)境中臨場(chǎng)感生成方法，包括：S1，增強(qiáng)教學(xué)環(huán)境生成；S2，多模態(tài)交互控制；S3，臨場(chǎng)感生成。本發(fā)明基于全息成像的增強(qiáng)教學(xué)環(huán)境中臨場(chǎng)感生成方法，為增強(qiáng)教學(xué)環(huán)境中臨場(chǎng)感的營(yíng)...

本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的情緒原因識(shí)別方法及系統(tǒng)，首先，將一段文本D中的情緒d

本發(fā)明公開(kāi)了一種車載機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)中基于預(yù)測(cè)與相遇歷史信息的地理位置路由方法，包括：S1、車載機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)車輛節(jié)點(diǎn)周期性的廣播自己的地理位置信息，判斷其自身是否處于交叉路口路段；S2、當(dāng)節(jié)點(diǎn)收到來(lái)自路口節(jié)點(diǎn)的信標(biāo)包時(shí)，說(shuō)明節(jié)點(diǎn)運(yùn)行在路口附...

本發(fā)明涉及信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種自動(dòng)增益控制電路、裝置及信號(hào)幅值確定方法。本發(fā)明先通過(guò)信號(hào)延遲模塊對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行延遲處理，獲得延遲后的信號(hào)，同時(shí)通過(guò)增益調(diào)整模塊根據(jù)輸入信號(hào)的信號(hào)強(qiáng)度確定增益調(diào)節(jié)信號(hào)，然后通過(guò)可變?cè)鲆娣糯笃髂K根據(jù)增...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于遷移學(xué)習(xí)的農(nóng)作物智能遙感提取方法及系統(tǒng)。基于地理空間自相關(guān)性，采用分區(qū)遷移學(xué)習(xí)的策略，對(duì)目標(biāo)影像進(jìn)行以地理子區(qū)的形式進(jìn)行分塊，確保每塊地理子區(qū)影像的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練樣本來(lái)自于相鄰一塊影像的分類結(jié)果，在小范圍內(nèi)進(jìn)行分...

一種基于深度學(xué)習(xí)的對(duì)話質(zhì)量評(píng)估方法，其特征在于：首先，構(gòu)建對(duì)話語(yǔ)料，該語(yǔ)料包括用戶對(duì)話D，多個(gè)候選回復(fù)R；然后，用對(duì)話語(yǔ)料訓(xùn)練對(duì)話質(zhì)量評(píng)估深度學(xué)習(xí)模型M，所述深度學(xué)習(xí)模型從回復(fù)的通順度、回復(fù)與用戶對(duì)話D的語(yǔ)義相關(guān)性、回復(fù)對(duì)用戶對(duì)話D的正...