本發(fā)明提供一種基于機器學(xué)習(xí)的混合調(diào)控可重構(gòu)FSS智能設(shè)計方法。通過對混合調(diào)控可重構(gòu)FSS結(jié)構(gòu)進(jìn)行物理建模與數(shù)學(xué)建模，采用結(jié)構(gòu)矩陣與電磁特性的方式，將混合調(diào)控可重構(gòu)FSS的結(jié)構(gòu)和物理特性抽象為可供機器學(xué)習(xí)輸入的內(nèi)容，進(jìn)行電磁仿真后，采用基...

本發(fā)明公開了一種基于情感融合與特征權(quán)重引導(dǎo)的幽默風(fēng)格圖像描述方法，首先采用多層卷積與池化操作對輸入圖像提取其幽默特征向量；同時給定具有人類情感信息的情感圖像，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建情感標(biāo)志向量；將幽默特征向量與情感標(biāo)志向量實施特征融合組成...

本發(fā)明公開了一種用于心血管疾病診斷的雙參數(shù)調(diào)節(jié)自適應(yīng)增強方法，屬于集成算法和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，所述方法包括將獲取的診斷樣本數(shù)據(jù)輸入預(yù)先獲取的自適應(yīng)增強模型的最優(yōu)分類器中，獲取診斷參考信息；其中所述最優(yōu)分類器的獲取方法，包括：基于獲取的訓(xùn)練數(shù)...

本發(fā)明公開了基于多源模態(tài)融合深度學(xué)習(xí)的高分辨雨情分析生成方法，方法包括：基于與雨情相關(guān)的多源數(shù)據(jù)集，得到多物理量數(shù)據(jù)集，并建立無量綱化的多模態(tài)特征因子庫；對損失函數(shù)進(jìn)行多維度非等權(quán)處理，構(gòu)建多尺度空間轉(zhuǎn)換模型MF?ST?Unet；模型訓(xùn)...

本發(fā)明公開了一種十字路口街道無線傳播信道建模方法，包括：根據(jù)現(xiàn)實中十字街道尺寸構(gòu)建的十字路口幾何信道模型，將幾何模型劃分為若干個散射體，在發(fā)射端和接收端上配置均勻線性天線陣列，利用十字街道中發(fā)射端、接收端和散射體的幾何關(guān)系，得到模型的時...

本發(fā)明公開了一種視頻質(zhì)量評價方法及系統(tǒng)，涉及視頻質(zhì)量評價技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取UGC視頻以及UGC視頻對應(yīng)的文本描述，將UGC視頻分別輸入至預(yù)先建立的Conv2Former模型和SlowFast模型內(nèi)，輸出得到空間特征和時間特征，將空...

本發(fā)明公開了基于力反饋的巡線機器人夾持行走機構(gòu)及其控制方法。包括末端相互嵌入的上導(dǎo)軌豎桿和下導(dǎo)軌豎桿，上導(dǎo)軌豎桿和下導(dǎo)軌豎桿的自由端分別垂直焊接上支撐橫桿、下支撐橫桿，上支撐橫桿末端固定在主驅(qū)動電機，主驅(qū)動電機用于驅(qū)動大輪轂，下支撐橫桿...

本發(fā)明提供了基于隱式自回歸時空通道聚合策略的衛(wèi)星云圖預(yù)測方法，本發(fā)明引入一種隱式自回歸編解碼器，利用隱式自回歸結(jié)構(gòu)為模型賦予一定的遞歸特性以捕獲序列中的時空關(guān)聯(lián)信息，再用掩碼與真實映射模塊減少遞歸帶來的誤差累積，增強模型魯棒性；針對云運...

本發(fā)明提供了一種動態(tài)多節(jié)點平臺的機會陣?yán)走_(dá)方向圖重構(gòu)方法，包括：初始化任務(wù)目標(biāo)及約束條件參數(shù)；根據(jù)需求選取模糊數(shù)并建立動態(tài)多節(jié)點機會陣?yán)走_(dá)方向圖重構(gòu)的模糊機會約束規(guī)劃模型；采用多面陣逼近的矩陣束方法結(jié)合模糊模擬對模型進(jìn)行求解。本發(fā)明利用...

本發(fā)明提供了一種多功能鋼瓶監(jiān)護系統(tǒng)，包括底板，所述底板的頂面四個拐角處皆固設(shè)有固定板，每個所述固定板上皆均勻固設(shè)有若干個固定連塊，每個所述固定連塊遠(yuǎn)離對應(yīng)的固定板的一側(cè)皆固設(shè)有弧形固定板，每個所述固定板的一側(cè)皆設(shè)置有放置底座，每個所述放...

本發(fā)明公開了一種適用于會計金融管理的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，涉及金融數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，通過與用戶端進(jìn)行通信連接，獲取會計金融管理需求任務(wù)，根據(jù)實時數(shù)據(jù)流與會計金融管理需求任務(wù)之間的關(guān)聯(lián)匹配信息，對實時數(shù)據(jù)流進(jìn)行篩選，得到任務(wù)一級數(shù)據(jù)；檢索會計金融...

本發(fā)明公開了一種基于時序DEM的流域徑流含沙量空間分布計算方法，涉及土壤學(xué)與水土保持科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，采用質(zhì)量守恒原理約束下的多流向算法對泥沙輸移路徑進(jìn)行模擬，計算輸沙率空間分布，采用多流向算法計算徑流量空間分布，最終計算得到流域含沙量空間...

本發(fā)明提供了一種城市多種大氣污染物濃度和空氣質(zhì)量指數(shù)的預(yù)報方法，利用歷史GFS氣象數(shù)據(jù)和地面污染物實測數(shù)據(jù)訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型，并將預(yù)報獲取的每個時次的6種大氣污染物（PM<subgt;2.5</subgt;、PM<sub...

本發(fā)明公開了一種抗干擾的無人機隊形滑模控制方法，包括：考慮外部未知干擾，建立無人機狀態(tài)方程，給出虛擬領(lǐng)導(dǎo)者的軌跡方程，給出無人機的編隊隊形；依據(jù)編隊隊形確定編隊函數(shù)，確定各無人機的編隊函數(shù)；依據(jù)虛擬領(lǐng)導(dǎo)者的位置信息與編隊函數(shù)，給出各無人...

本發(fā)明公開了一種面向邊緣部署的光流模型輕量化剪裁方法，包括以下步驟：（1）獲取數(shù)據(jù)集Flying?Chairs作為訓(xùn)練集和驗證集并進(jìn)行預(yù)處理；（2）將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集輸入到全局匹配光流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即GMFlow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練；（3）對G...

本發(fā)明涉及微生物技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種耐高溫巨大芽孢桿菌及其應(yīng)用，所述耐高溫巨大芽孢桿菌命名為LYGW?R2，保藏編號為：CCTCC?NO：M2024962。本發(fā)明在野外試驗田中采集土壤，通過富集培養(yǎng)和剛果紅染色以及苯胺藍(lán)褪色篩選獲得，...

本發(fā)明公開了固體氧化物電解池材料技術(shù)領(lǐng)域的一種對稱固體氧化物電解池電極材料及其制備方法和應(yīng)用，所述對稱固體氧化物電解池電極材料的分子式為Pr<subgt;0.5</subgt;Ba<subgt;0.5</subg...

本發(fā)明涉及微生物技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種耐高溫的阿氏芽孢桿菌及其應(yīng)用，阿氏芽孢桿菌命名為LYGW?K2，保藏編號為CCTCC?NO：M2024963。在野外試驗田中采集土壤，通過富集培養(yǎng)和剛果紅染色以及苯胺藍(lán)褪色初篩得到木質(zhì)纖維素降解菌，...

本發(fā)明屬于車輛網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于車輛網(wǎng)絡(luò)的移動感知聚類半異步聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法，包括以下步驟：將車聯(lián)網(wǎng)劃分為多層網(wǎng)絡(luò)，每一層中的車輛根據(jù)模型訓(xùn)練時間和車輛上傳時間進(jìn)行聚類，所有車輛都被聚類到相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)層中參與聯(lián)邦訓(xùn)練；根據(jù)不同...

本發(fā)明公開了一種表情機器人的眼球繩驅(qū)裝置及其工作方法，涉及表情機器人技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括基座，所述基座的中心位置固定連接有支撐柱，所述支撐柱的頂端安裝有轉(zhuǎn)動軸組件，所述轉(zhuǎn)動軸組件的頂部安裝有仿真眼球組件，所述轉(zhuǎn)動軸組件用于在仿真眼球組件...