本發(fā)明提供一種元啟發(fā)式風(fēng)電機(jī)組控制參數(shù)自適應(yīng)優(yōu)化方法，屬于風(fēng)電機(jī)組控制技術(shù)領(lǐng)域。包括以下步驟：步驟1、建立風(fēng)機(jī)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型；步驟2、構(gòu)建有效的適應(yīng)度函數(shù)作為整定參數(shù)優(yōu)化目標(biāo)；步驟3、調(diào)用LPO算法優(yōu)化參數(shù)；步驟4、數(shù)據(jù)處理；步驟5、將...

本發(fā)明提供一種基于復(fù)合場(chǎng)投影的掃描相位測(cè)量方法，涉及掃描相位測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域，該方法根據(jù)物體運(yùn)動(dòng)特性設(shè)計(jì)了復(fù)合投影圖像；將所采集的復(fù)合場(chǎng)圖像劃分為白場(chǎng)圖像和條紋場(chǎng)圖像；基于白場(chǎng)圖像，利用光流法進(jìn)行像素匹配，得到匹配后的復(fù)合場(chǎng)圖像；利用匹配后...

本發(fā)明公開了一種阻燃環(huán)氧稀釋劑、多功能阻燃涂料及其制備方法，該阻燃環(huán)氧稀釋劑是由季戊四醇縮水甘油醚與亞磷酸二元酯進(jìn)行環(huán)氧開環(huán)反應(yīng)所得，或是由季戊四醇縮水甘油醚與亞磷酸二元酯以及DOPO進(jìn)行環(huán)氧開環(huán)反應(yīng)所得。在環(huán)氧樹脂涂料中通過添加該阻燃...

本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N提高低溫下反硝化效果的方法，屬于污水處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括在≤10℃的低溫條件下，反應(yīng)器中采用序批式活性污泥法對(duì)污水進(jìn)行反硝化處理；其中，反應(yīng)器中填充有微生物載體每個(gè)運(yùn)行周期包括依次進(jìn)行的進(jìn)水階段、反應(yīng)階段、沉淀階段、出...

本申請(qǐng)涉及一種機(jī)理?數(shù)據(jù)融合的新能源并網(wǎng)系統(tǒng)小干擾穩(wěn)定分析方法。所述方法包括：首先，獲取新能源機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)，進(jìn)行歸一化預(yù)處理；之后，構(gòu)建新能源機(jī)組阻抗特性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并進(jìn)行訓(xùn)練，基于訓(xùn)練得到的機(jī)組阻抗模型結(jié)合場(chǎng)站拓?fù)浼熬€路參數(shù)合成新能源...

本發(fā)明提出了一種基于體素優(yōu)選的單目圖像到光場(chǎng)圖像的生成方法。相較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明方法通過深度學(xué)習(xí)獲取深度圖，避免了對(duì)深度相機(jī)的依賴。針對(duì)紋理切片與體素平面分辨率不匹配的問題，所述方法提出了一種多尺度自適應(yīng)分辨率匹配算法，該算法通過自適...

本發(fā)明公開了一種基于Walsh?Hadamard(W?H)基的單像素全景成像(SPPI)方法。SPPI技術(shù)廣泛應(yīng)用于自動(dòng)駕駛、管道檢測(cè)和低空經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域，傳統(tǒng)方案雖然通過凸面鏡與成像算法結(jié)合實(shí)現(xiàn)了高效全景感知，但算法效率與精度仍需優(yōu)化。本...

本發(fā)明涉及生物醫(yī)藥技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種用于mRNA遞送的中性脂質(zhì)、二組分脂質(zhì)納米顆粒、制備方法及應(yīng)用，包括以下步驟：中性脂質(zhì)為胺、羧酸、醛、異腈化合物通過Ugi反應(yīng)得到；其中胺為聚乙二醇端基胺，羧酸為尿嘧啶羧酸衍生物，醛類為C12、C1...

本發(fā)明公開了一種磁可分反相催化劑及其制備方法和在芳香型聚酯加氫升級(jí)回收中的應(yīng)用，屬于反相催化劑及塑料回收技術(shù)領(lǐng)域。該催化劑由金屬氧化物(MOx)負(fù)載在金屬載體鎳上形成，其應(yīng)用于加氫回收芳香型聚酯并將其轉(zhuǎn)化為高附加值脂肪型聚酯，應(yīng)用過程為...

本發(fā)明公開了一種基于混合和概率機(jī)制退化流程的真實(shí)圖像超分辨率方法。主要包括以下步驟：構(gòu)建基于混合和概率機(jī)制的圖像退化流程，將高分辨率圖像作為輸入，通過構(gòu)建的圖像退化流程得到配對(duì)的高—低分辨率圖像；使用上一步驟中構(gòu)建的高—低分辨率圖像配對(duì)...

本發(fā)明公開了一種基于全局背景先驗(yàn)指導(dǎo)的雨圖像復(fù)原方法。主要包括以下步驟：構(gòu)建基于全局背景先驗(yàn)指導(dǎo)的圖像去雨模型的整體框架；構(gòu)建基于全局背景先驗(yàn)指導(dǎo)的圖像去雨模型的核心單元—全局背景先驗(yàn)指導(dǎo)單元(Global?Background?Pri...

本發(fā)明公開了一種基于全局特征融合的迭代型低劑量CT去噪方法。主要包括以下步驟：構(gòu)建基于全局特征融合的迭代型低劑量CT圖像去噪模型的整體框架，具體包括動(dòng)態(tài)特征提取融合模塊(Dynamic?Feature?Extraction?Fusion...

本發(fā)明公開了一種基于非對(duì)稱掩碼的自監(jiān)督真實(shí)去噪方法。主要包括以下步驟：構(gòu)建基于非對(duì)稱掩碼的自監(jiān)督真實(shí)去噪方法的單一掩碼訓(xùn)練框架；構(gòu)建基于非對(duì)稱掩碼的自監(jiān)督真實(shí)去噪方法的多掩碼推理框架；設(shè)計(jì)棋盤格效應(yīng)的解決方案；構(gòu)建四種基于非對(duì)稱掩碼的自...

本發(fā)明公開了一種節(jié)能、高效換熱器的控制方法及其換熱器，涉及換熱器領(lǐng)域，所述控制方法包括以下步驟：S1、生成預(yù)設(shè)的周期性流量擾動(dòng)信號(hào)；S2、采集換熱器運(yùn)行過程中主流體的總流量和總壓降數(shù)據(jù)；S3、構(gòu)建換熱器的動(dòng)態(tài)壓降響應(yīng)曲面；S4、對(duì)動(dòng)態(tài)壓...

本發(fā)明屬于酒糟再利用技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種酒糟/EVA復(fù)合發(fā)泡包裝材料及制備方法。該制備方法包括，對(duì)酒糟進(jìn)行預(yù)處理和表面改性，得到疏水性增強(qiáng)的改性酒糟粉；將EVA、改性酒糟粉、發(fā)泡劑、交聯(lián)劑、潤(rùn)滑劑和活化劑混合均勻，得到混合料；將所述混合...

本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)人工智能與計(jì)算機(jī)視覺交叉領(lǐng)域，公開了一種基于雙向信息約束擴(kuò)散模型的結(jié)腸鏡息肉圖像生成方法，構(gòu)建并訓(xùn)練基于條件掩碼約束及動(dòng)態(tài)重加權(quán)損失的噪聲預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，用于在條件掩碼的指導(dǎo)下生成質(zhì)量滿足要求的對(duì)應(yīng)息肉組織的結(jié)腸息肉鏡圖像；執(zhí)行...

本發(fā)明公開了透明藥袋內(nèi)藥丸的識(shí)別方法、裝置和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，識(shí)別方法包括：獲取透明藥袋的藥袋圖像；判斷藥袋圖像是炫光圖像或非炫光圖像；在非炫光圖像中剪裁得到每個(gè)藥丸圖像；將每個(gè)藥丸圖像置于預(yù)設(shè)規(guī)格的背景板中，避免藥丸圖像的幾何...

本發(fā)明提供了一種預(yù)測(cè)免疫年齡的試劑盒、系統(tǒng)或存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于生物檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明首次發(fā)現(xiàn)外周血初始T細(xì)胞中60個(gè)特定基因可作為生物標(biāo)志物用于免疫年齡的預(yù)測(cè)，且預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性高，從而可以實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)體免疫功能的評(píng)估，預(yù)測(cè)受檢者健康風(fēng)險(xiǎn)及疾病...

本發(fā)明公開了一種基于雙探頭微波諧振的膜厚與缺陷同步檢測(cè)方法，包括以下步驟：步驟1：獲取熱障涂層的頻率偏移信號(hào)；頻率偏移信號(hào)包括缺陷檢測(cè)探頭測(cè)量得到的信號(hào)和膜厚測(cè)量探頭測(cè)量得到的信號(hào)；步驟2：解耦得到非金屬缺陷引起的頻率偏移、膜厚變化引起...

本發(fā)明公開了一種基于算法和QKD的密鑰管理方法，涉及數(shù)據(jù)安全技術(shù)領(lǐng)域及系統(tǒng)，方法包括：密鑰管理中心KMC生成全局公共參數(shù)；KMC對(duì)全局公共參數(shù)進(jìn)行簽名后，并發(fā)布至區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)；設(shè)備節(jié)點(diǎn)和獲取抗量子身份證書和；和構(gòu)建安全通信；和根據(jù)共享密鑰...