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        武漢大學(xué)專利技術(shù)

        武漢大學(xué)共有27288項專利

        • 本發(fā)明公開一種基于大模型先驗的可控點云補(bǔ)全方法及系統(tǒng),包括殘缺點云正射深度投影;基于圖像生成模型的點云深度投影重繪;基于多視角擴(kuò)散模型和前饋式高斯濺射生成模型的三維表示引導(dǎo);基于三平面表達(dá)的特征級融合控制與結(jié)果采樣。本發(fā)明在點云補(bǔ)全框架...
        • 本發(fā)明公開一種基于GNSS/MEMS?IMU/磁力計組合的風(fēng)力發(fā)電塔位姿監(jiān)測方法,包括:基于GNSS/MEMS?IMU組合,利用誤差狀態(tài)卡爾曼濾波對包含位置、速度、姿態(tài)誤差及傳感器零偏、比例因子誤差的狀態(tài)向量進(jìn)行估計,并通過桿臂效應(yīng)改正...
        • 本發(fā)明涉及材料科學(xué)的技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種用于地聚物材料自修復(fù)的微膠囊、其制備方法及應(yīng)用,微膠囊包括脲醛樹脂作為壁材和環(huán)氧樹脂作為芯材,在300?800℃下,脲醛樹脂外殼融化,內(nèi)部環(huán)氧樹脂芯材釋放并擴(kuò)散,與混合在基體中的固化劑接觸,形成...
        • 本發(fā)明提供基于擴(kuò)散模型的高效通用病理圖像去模糊方法及設(shè)備,包括獲取待處理的失焦模糊病理圖像;將所述圖像輸入預(yù)訓(xùn)練去模糊模型,輸出聚焦清晰的病理圖像;其中,所述預(yù)訓(xùn)練去模糊模型包括特征提取網(wǎng)絡(luò)、DTransformer模型及擴(kuò)散模型;所述...
        • 本發(fā)明公開一種基于角反的高精度毫米波雷達(dá)?相機(jī)標(biāo)定方法及系統(tǒng),屬于傳感器標(biāo)定技術(shù)領(lǐng)域,包括:將毫米波雷達(dá)和相機(jī)安裝在移動載體上,采集角反的點云數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù);計算角反到毫米波雷達(dá)的距離,得到角反點云坐標(biāo);基于角反圖像數(shù)據(jù),從角反中心點開...
        • 本發(fā)明提供了一種基于多功能傳感技術(shù)的氣體檢測系統(tǒng)及其應(yīng)用,屬于傳感技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的氣體檢測系統(tǒng)包括氣體采集處理模塊、傳感檢測模塊以及信號處理分析模塊,其中,所述傳感檢測模塊包括金屬氧化物半導(dǎo)體傳感器單元、黑磷材料改性晶體管單元和空芯光...
        • 本發(fā)明公開了一種制備合金復(fù)合涂層的方法,包括以下步驟:將陶瓷粉末與合金粉末混合,形成混合粉末,陶瓷粉末包括至少兩種過渡族金屬元素、非金屬元素,且各金屬元素原子比相等;將混合粉末進(jìn)行激光熔覆技術(shù)處理,在基體表面形成合金復(fù)合涂層。由此,本發(fā)...
        • 本發(fā)明公開了一種確保高階復(fù)雜動態(tài)網(wǎng)絡(luò)成功拓?fù)浔孀R的方法,包括如下步驟:建立含高階結(jié)構(gòu)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)模型;生成預(yù)設(shè)矩陣;生成預(yù)設(shè)信號;建立預(yù)設(shè)演化軌跡的孤立單元輔助網(wǎng)絡(luò);構(gòu)建拓?fù)鋮?shù)估計器;構(gòu)建自適應(yīng)控制器。隨著網(wǎng)絡(luò)的演化,被辨識網(wǎng)絡(luò)和...
        • 本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)頻率控制技術(shù),具體涉及一種基于顯式模型預(yù)測控制的互聯(lián)電網(wǎng)調(diào)控方法及系統(tǒng),該方法包括構(gòu)建電解鋁負(fù)荷與自備火電機(jī)組二次調(diào)頻共同參與的并網(wǎng)型工業(yè)電網(wǎng)系統(tǒng)頻率波動與互聯(lián)電網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率波動的控制模型;建立模型預(yù)測控制器,構(gòu)建并網(wǎng)...
        • 本發(fā)明公開一種基于聚類分析的水稻智能灌溉排水決策方法,包括:根據(jù)歷史稻田灌溉排水資料建立經(jīng)驗數(shù)據(jù)集,采集目標(biāo)樣本稻田群的樣本數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù),標(biāo)準(zhǔn)化處理所有數(shù)據(jù);構(gòu)建層次聚類分析模型,基于樣本數(shù)據(jù)對目標(biāo)樣本稻田群分類生成多個組別稻田;計算...
        • 本發(fā)明公開一種基于小波變換和差分滑窗特征提取的超分重建方法,首先將輸入圖像進(jìn)行預(yù)處理,得到標(biāo)準(zhǔn)化的圖像數(shù)據(jù);接著將圖像輸入差模圖像生成器提取反向原始圖像,正向和反向原始圖像構(gòu)成一組差模圖像數(shù)據(jù);然后對其進(jìn)行二維離散小波變換;隨后將得到四...
        • 本發(fā)明公開了一種抽水蓄能機(jī)組可靠性等級預(yù)測方法及系統(tǒng),涉及電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取抽水蓄能機(jī)組的調(diào)節(jié)強(qiáng)度指標(biāo)和可靠性分?jǐn)?shù)數(shù)據(jù)集;根據(jù)可靠性分?jǐn)?shù)進(jìn)行抽水蓄能機(jī)組可靠性等級劃分;以調(diào)節(jié)強(qiáng)度指標(biāo)作為輸入,以抽水蓄能機(jī)組可靠性等...
        • 本發(fā)明公開了花粉特異表達(dá)基因OsSYP71b及其在水稻發(fā)育過程中的功能,屬于植物學(xué)及基因工程領(lǐng)域。本發(fā)明基于表達(dá)模式分析和CRISPR/Cas9系統(tǒng)敲除水稻OsSYP71b,發(fā)現(xiàn)水稻OsSYP71b在花粉中特異性表達(dá),且Ossyp71b...
        • 本發(fā)明公開了一種無機(jī)金屬氧化物納米顆粒鈍化修飾的鈣鈦礦太陽能電池及其制備方法,屬于鈣鈦礦太陽能電池技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明將氧化鎂、氧化鋁、氧化硅、氧化鋯等多種無納米顆粒應(yīng)用于鈣鈦礦吸光層與電極層的界面修飾。其相對應(yīng)的無機(jī)金屬氧化物層通過化學(xué)鈍...
        • 本發(fā)明公開了一種基于智能體的檔案智能編研方法及系統(tǒng),屬于檔案數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,通過對檔案數(shù)據(jù)的關(guān)鍵詞進(jìn)行提取,然后以提取的關(guān)鍵詞為基礎(chǔ),生成檔案數(shù)據(jù)對應(yīng)的摘要,最后再根據(jù)檔案數(shù)據(jù)對應(yīng)的關(guān)鍵詞以及摘要,采用智能體實現(xiàn)檔案智能編研,可以大幅...
        • 本發(fā)明提出了一種增材制造實時缺陷檢測與自適應(yīng)修復(fù)方法,屬于增材制造技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:捕捉粉末床鋪粉后的圖像;識別每一層鋪粉后的圖像中的鋪粉缺陷,根據(jù)鋪粉缺陷的類別和位置信息擬合邊界框;將當(dāng)前層的切片對應(yīng)的輪廓邊界內(nèi)部作為關(guān)鍵打印區(qū)...
        • 公開了一種災(zāi)害救援系統(tǒng)和災(zāi)害救援方法,屬于災(zāi)害救援技術(shù)領(lǐng)域,該災(zāi)害救援系統(tǒng)包括依次連接的多源數(shù)據(jù)采集單元、數(shù)據(jù)處理單元和人機(jī)交互單元,多源數(shù)據(jù)采集單元用于采集災(zāi)害現(xiàn)場的多模態(tài)數(shù)據(jù),多模態(tài)數(shù)據(jù)包括雷達(dá)數(shù)據(jù)、紅外圖像數(shù)據(jù)、聲音數(shù)據(jù)、氣體數(shù)據(jù)...
        • 本發(fā)明公開了一種極地海冰密集度預(yù)測方法及裝置,屬于氣候科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過歷史全年每日極地高時空分辨率圖集獲取到海冰密集度的頻譜信息,基于海冰密集度的頻譜信息,構(gòu)建海冰密集度預(yù)測模型,預(yù)測模型僅基于全年高時空分辨率圖集進(jìn)行構(gòu)建,樣本...
        • 本發(fā)明公開了一種超短激光脈沖按波長分束裝置及方法,包括沿光路依次排列的:超短脈沖激光器,用于產(chǎn)生超短激光脈沖;第一光柵,用于將超短激光脈沖空間色散為多束不同波長的光;第一凸透鏡,用于將多束不同波長的光按照平行趨勢傳播;第一凸透鏡陣列,用...
        • 本發(fā)明公開了一種甲基轉(zhuǎn)移酶突變體和脫氨酶在DNA甲基化單堿基分辨率測序中的應(yīng)用,涉及基因測序技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明基于甲基轉(zhuǎn)移酶突變體M.MedI?N377K能夠特異性識別DNA中CG位點的胞嘧啶,并將羧基?S?腺苷?L?甲硫氨酸(caSAM...
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