本技術(shù)公開了一種全線路控溫水族箱加熱器及水族箱，加熱器包括三層螺旋發(fā)熱線；所述三層螺旋發(fā)熱線包括柔性支撐體、螺旋纏繞在所述柔性支撐體上的發(fā)熱絲、包覆在所述發(fā)熱絲外側(cè)的易熔體、螺旋纏繞在所述易熔體外的感溫絲，以及包覆在感溫絲外側(cè)的絕緣體；...

本發(fā)明公開一種面向車聯(lián)網(wǎng)的事件流輔助的鏈路自適應(yīng)方法及系統(tǒng)，屬于車聯(lián)網(wǎng)鏈路自適應(yīng)領(lǐng)域，包括：獲取事件流數(shù)據(jù)；將事件流數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的深度估計(jì)模型，得到當(dāng)前時(shí)間步下的環(huán)境深度；基于事件流數(shù)據(jù)和當(dāng)前時(shí)間步下的環(huán)境深度，計(jì)算基站和用戶設(shè)備的距...

本申請(qǐng)公開了一種N?磺酰氟類化合物的多組分制備方法，涉及有機(jī)合成領(lǐng)域。本申請(qǐng)包括以下步驟：將胺類化合物與氯源在溶劑中反應(yīng)生成中間體，然后繼續(xù)添加二氧化硫源和氟源反應(yīng)，經(jīng)一鍋反應(yīng)后純化得到所述N?磺酰氟類化合物；所述胺類化合物的結(jié)構(gòu)通式為...

本發(fā)明涉及地理空間數(shù)據(jù)表達(dá)的地圖制圖技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種定制化大模型支持下的地圖生成方法，其中，方法包括：根據(jù)地圖制圖需求建立制圖需求語(yǔ)料集和結(jié)構(gòu)化制圖指令集，構(gòu)建地圖制圖語(yǔ)料庫(kù)；利用定制化大模型的微調(diào)機(jī)制和交叉熵?fù)p失函數(shù)對(duì)定制化大模...

本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種用于城市環(huán)境的GNSS接收機(jī)自適應(yīng)抗差矢量跟蹤方法，涉及技術(shù)領(lǐng)域?qū)Ш蕉ㄎ患夹g(shù)領(lǐng)域，該方法包括：接收多個(gè)衛(wèi)星的導(dǎo)航信號(hào)，分別生成本地信號(hào)；基于本地信號(hào)和導(dǎo)航信號(hào)之間的相位差異得到偽距測(cè)量值和偽距率測(cè)量值，計(jì)算得到偽距...

本發(fā)明提供一種基于CUDA的事件相機(jī)數(shù)據(jù)時(shí)空表征方法及系統(tǒng)，其方法包括：接收事件相機(jī)采集的事件數(shù)據(jù)，并根據(jù)圖像配置參數(shù)初始化待輸出的三維張量；構(gòu)建并初始化基于CUDA的三級(jí)并行計(jì)算架構(gòu)，并將其加載至寄存器中；根據(jù)事件數(shù)據(jù)中的時(shí)間戳計(jì)算每...

本發(fā)明公開了一種針對(duì)漢明距離判定的隱私保護(hù)屬性保持哈希方法，屬于屬性加密技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：系統(tǒng)設(shè)置方構(gòu)造屬性保持哈希參數(shù)并公布所述屬性保持哈希參數(shù)；基于所述屬性保持哈希參數(shù)，每個(gè)數(shù)據(jù)持有方計(jì)算屬性保持哈希值，并將計(jì)算出的屬性保持哈希...

本發(fā)明屬于傳輸技術(shù)領(lǐng)域，公開了多基站協(xié)同無(wú)線供能能效評(píng)估優(yōu)化方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備。本發(fā)明構(gòu)建多無(wú)線供能基站協(xié)同供能無(wú)源能量器件的無(wú)源物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)模型；根據(jù)無(wú)源物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)模型，定義無(wú)源物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)平均能量采集效率，并將統(tǒng)計(jì)平均能量采集效...

本申請(qǐng)涉及容器安全控制技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種主機(jī)的容器安全增強(qiáng)系統(tǒng)、方法和主機(jī)，其中，系統(tǒng)包括：生成模塊，在啟動(dòng)容器之前生成容器唯一安全命名空間，利用安全命名空間為容器安全策略文件命名，將建立容器命名空間與容器的命名空間信息的映射關(guān)系，...

本發(fā)明提出了一種沖突事件預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，包括：步驟1.收集與沖突事件相關(guān)的多源風(fēng)險(xiǎn)因素?cái)?shù)據(jù)；步驟2.將各多源風(fēng)險(xiǎn)因素?cái)?shù)據(jù)和沖突事件歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和時(shí)空匹配融合，從而構(gòu)建預(yù)測(cè)框架數(shù)據(jù)庫(kù)；步驟3.根據(jù)地理界限將預(yù)測(cè)框架數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)劃分...

本發(fā)明公開基于道路標(biāo)線匹配的GNSS/INS/地圖緊組合導(dǎo)航定位方法及系統(tǒng)，屬于導(dǎo)航定位技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取先驗(yàn)道路地圖數(shù)據(jù)、前視道路圖像數(shù)據(jù)、GNSS原始觀測(cè)值以及INS原始觀測(cè)值；采用語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)提取前視道路圖像數(shù)據(jù)中的道路標(biāo)線語(yǔ)義...

本發(fā)明公開一種基于生成式AI的堆石壩變形數(shù)字孿生體構(gòu)建方法，核心在于采用條件去噪擴(kuò)散概率模型，通過無(wú)分類器引導(dǎo)和連續(xù)條件向量構(gòu)建條件采樣機(jī)制，高效融合有限元仿真數(shù)據(jù)、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與運(yùn)行數(shù)據(jù)。進(jìn)一步結(jié)合殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ResNet?18與K?me...

本發(fā)明提供了一種面向基礎(chǔ)設(shè)施缺陷檢測(cè)大模型的領(lǐng)域知識(shí)增強(qiáng)方法及設(shè)備。首先構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施缺陷檢測(cè)領(lǐng)域的多模態(tài)數(shù)據(jù)集，構(gòu)建包含缺陷類型及背景信息的知識(shí)庫(kù)，并將其轉(zhuǎn)化為知識(shí)圖譜；基于所述圖譜，通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成融合領(lǐng)域知識(shí)的高維特征向量。同時(shí)，...

本發(fā)明提供一種基于迭代學(xué)習(xí)的異構(gòu)無(wú)人集群編隊(duì)控制方法、系統(tǒng)及裝置，其中，該基于迭代學(xué)習(xí)的異構(gòu)無(wú)人集群編隊(duì)控制方法包括：構(gòu)建領(lǐng)航無(wú)人車通信拓?fù)溆邢驁D和跟隨無(wú)人機(jī)通信拓?fù)溆邢驁D；分別構(gòu)建領(lǐng)航無(wú)人車和跟隨無(wú)人機(jī)的參考軌跡離散迭代模型，并確定所...

本發(fā)明提供了一種非導(dǎo)電表面制備水凝膠薄膜的方法，屬于生物材料制備技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明不依賴電極表面的水凝膠成膜方法通過在電解池中引入具有親水性的非導(dǎo)電基底，并在其兩側(cè)分別設(shè)置不同組成的溶液及施加電場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)聚電解質(zhì)分子的定向遷移且在非導(dǎo)電界面...

本發(fā)明提供一種路面污染物清掃系統(tǒng)及部署方法，包括：系統(tǒng)由遙感衛(wèi)星、路測(cè)巡檢感知終端、分布式邊緣計(jì)算模組、云端管控平臺(tái)和智能清掃無(wú)人車構(gòu)成。采用“天?地?端”三級(jí)聯(lián)動(dòng)架構(gòu)，通過智能邊緣節(jié)點(diǎn)和自主移動(dòng)平臺(tái)的多維交互，實(shí)現(xiàn)城市路面的智能感知和...

本發(fā)明提供了一種可調(diào)非對(duì)稱結(jié)構(gòu)水凝膠材料及其制備方法，屬于生物醫(yī)用材料技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明采用電場(chǎng)誘導(dǎo)鹽離子定向電泳產(chǎn)生離子濃度梯度，以實(shí)現(xiàn)聚電解質(zhì)的定向沉積，形成具有非對(duì)稱結(jié)構(gòu)的水凝膠材料，所述水凝膠材料具備良好的生物相容性及抗菌性，在生...

本申請(qǐng)?zhí)峁┝藞D像分割方法、孕周預(yù)測(cè)方法和診斷報(bào)告確定方法、裝置，屬于醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域。其中，前述圖像分割方法包括：構(gòu)建U型圖像分割網(wǎng)絡(luò)，U型圖像分割網(wǎng)絡(luò)包括編碼器與解碼器；其中，編碼器和解碼器通過跳躍連接層連接；U型圖像分割網(wǎng)絡(luò)每一跳躍...

本公開涉及一種單層二硒化鎢單晶薄膜的制備方法，該方法包括以鎢源、氯化亞鐵、硒源為原料，惰性氣體為載氣，采用化學(xué)氣相沉積法，三溫區(qū)加熱生長(zhǎng)得到二硒化鎢單晶薄膜。該方法生長(zhǎng)流程簡(jiǎn)單易操作，制備過程精準(zhǔn)可控，所得單層二硒化鎢晶體疇區(qū)取向一致、...

本發(fā)明提供了一種圖像文本描述的生成方法、電子設(shè)備以及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。本發(fā)明通過引入對(duì)象感知原型學(xué)習(xí)模塊和全局上下文特征提取模塊，有效地平衡了圖像中的細(xì)粒度信息和全局語(yǔ)義理解。視覺主干網(wǎng)絡(luò)模塊能夠提取多尺度、多層次的圖像特征，并進(jìn)行融合，從...