本發(fā)明公開了機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域的一種抗標(biāo)簽噪聲的無噪聲原型引導(dǎo)的表征校準(zhǔn)方法，該表征校準(zhǔn)方法包括以下步驟：階段1：表征增強(qiáng)階段，通過無監(jiān)督對比學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練獲取增強(qiáng)后的深度表征；階段2：表征校準(zhǔn)階段，利用第一階段獲得的噪聲無關(guān)且固...

本申請屬于無人機(jī)協(xié)同穿越技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種多無人機(jī)協(xié)同穿越方法和裝置。方法包括：獲取多無人機(jī)協(xié)同穿越的場景信息，得到數(shù)據(jù)集、穿越框的模型以及每個(gè)無人機(jī)的動力學(xué)模型；根據(jù)每個(gè)無人機(jī)的動力學(xué)模型，構(gòu)建每個(gè)無人機(jī)的模型預(yù)測控制框架；獲取每個(gè)無...

本申請公開了一種調(diào)制信號的對抗樣本防御方法及系統(tǒng)，涉及信號對抗，包括：利用快速梯度符號法對調(diào)制信號數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理，生成FGSM對抗樣本數(shù)據(jù)集；合并原始調(diào)制信號數(shù)據(jù)集與對應(yīng)的FGSM對抗樣本數(shù)據(jù)集，生成FGSM對抗訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；構(gòu)建基于神經(jīng)...

基于量子?經(jīng)典聯(lián)合結(jié)構(gòu)的transformer模型及訓(xùn)練方法，基于變分量子線路的Transformer模型構(gòu)建，在傳統(tǒng)Transformer的基礎(chǔ)上，引入基于變分量子線路的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，結(jié)合經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊構(gòu)建連接求和結(jié)構(gòu)，形成一種...

本申請公開了一種適用炸藥多海拔沖擊波超壓補(bǔ)償?shù)挠?jì)算方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，其中，方法包括：根據(jù)海平面的大氣參數(shù)，確定指定海拔的大氣參數(shù)；計(jì)算指定海拔的氣壓與海平面的氣壓之間的比值，將比值確定為沖擊波超壓比例系數(shù)；根據(jù)沖擊波超壓比例系數(shù)、海平面...

本發(fā)明公開了一種多模式和可編程的非互易機(jī)械超材料及設(shè)計(jì)方法，首先在微結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)域布局自接觸切口，劃分多個(gè)四邊形網(wǎng)格，每個(gè)網(wǎng)格設(shè)定密度變量；同時(shí)，為設(shè)計(jì)域施加周期性邊界條件約束并設(shè)置位移條件；基于密度變量，確定超彈性材料模型參數(shù)與密度變量的...

本申請涉及一種繩網(wǎng)系統(tǒng)發(fā)射參數(shù)優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)。所述方法針對繩網(wǎng)發(fā)射參數(shù)存在非線性耦合關(guān)系導(dǎo)致優(yōu)化維度高的問題，采用正交實(shí)驗(yàn)靈敏度分析方法，選取高靈敏度的發(fā)射參數(shù)，降低后續(xù)優(yōu)化、實(shí)驗(yàn)成本。隨后，引入多項(xiàng)式混沌展開建立參...

一種基于腦電分析的認(rèn)知狀態(tài)評估方法與可視化反饋系統(tǒng)，其中認(rèn)知狀態(tài)評估方法包括采集腦電信號，并對腦電信號進(jìn)行預(yù)處理；采用滑動窗口的方式對預(yù)處理后的腦電信號進(jìn)行分析，并提取腦電信號中各種波在不同頻段的頻段總能量，分別取平均值，得到各種波的頻...

本發(fā)明公開了一種雙波長鎖模激光產(chǎn)生裝置及雙波長鎖模激光產(chǎn)生方法，屬于光通信技術(shù)領(lǐng)域，包括泵浦源、光學(xué)集成模塊、增益光纖、可飽和吸收體、雙波長脈沖的獨(dú)立偏振模線性耦合調(diào)控結(jié)構(gòu)，利用偏振控制器加保偏光纖的結(jié)構(gòu)獨(dú)立調(diào)控兩波長脈沖中正交偏振分量...

本發(fā)明一種基于優(yōu)勢函數(shù)引導(dǎo)注意力機(jī)制的機(jī)器人運(yùn)動控制方法及系統(tǒng)，該方法步驟包括：S1.從離線數(shù)據(jù)集中提取多條歷史運(yùn)動軌跡數(shù)據(jù)構(gòu)成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，輸入至轉(zhuǎn)換器中進(jìn)行訓(xùn)練；S2.根據(jù)生成的動作集合以及狀態(tài)集合構(gòu)建雙狀態(tài)動作值網(wǎng)絡(luò)與價(jià)值網(wǎng)絡(luò)，通過...

本發(fā)明的一種海洋內(nèi)孤立波非能動消能裝置及方法，裝置包括管式蜂窩緩沖體、三個(gè)V型角板陣列以及楔形板外殼；所述管式蜂窩緩沖體采用均勻六邊形蜂窩拓?fù)潢嚵校嚵袉卧辛粲型ǖ拦﹥?nèi)孤立波通過；所述V型角板陣列結(jié)構(gòu)內(nèi)用螺桿套嵌彈簧貫穿V型角板，二者...

為了克服現(xiàn)有載荷搜索方法精度與存儲效率的問題，本發(fā)明提出一種網(wǎng)絡(luò)流量載荷搜索方法、裝置及設(shè)備，包括利用流量分層與流量載荷分塊，生成位圖索引結(jié)構(gòu)：將待處理的流按尺寸分層級；每一層級差異化配置索引參數(shù)；利用索引參數(shù)對流量載荷進(jìn)行分塊；填充流...

本發(fā)明屬于太陽翼領(lǐng)域，具體涉及到一種超低軌環(huán)境下太陽翼氣動減阻外形及減阻方法。其中減阻外形包括太陽翼平板和減阻結(jié)構(gòu)；太陽翼平板上設(shè)置有平行于星體前后方向的條形間隔，減阻結(jié)構(gòu)包括兩塊呈銳角布置的傾斜板，其中一塊傾斜板背離銳角一側(cè)連接條形間...

本申請涉及自適應(yīng)掩碼時(shí)空對齊GPR定位方法、裝置和設(shè)備，通過采用自適應(yīng)對齊和動態(tài)時(shí)間規(guī)整策略，依次解決GPR序列中的通道和時(shí)間維度錯(cuò)位問題，隨后對查詢序列進(jìn)行校準(zhǔn)。此外，多級離散小波變換可增強(qiáng)GPR低頻特征，同時(shí)通道維度自適應(yīng)對齊可優(yōu)化...

本申請涉及一種結(jié)合極化旋轉(zhuǎn)域特征的森林高度估測方法，所述方法包括：利用極化雷達(dá)獲取特定成像幾何條件下的極化散射矩陣；對極化散射矩陣?yán)@雷達(dá)視線進(jìn)行旋轉(zhuǎn)處理，將極化散射矩陣擴(kuò)展到繞雷達(dá)視線的極化旋轉(zhuǎn)域；計(jì)算極化旋轉(zhuǎn)域的振蕩特征和極化相關(guān)特征...

本申請涉及一種結(jié)合極化雷達(dá)和星載激光雷達(dá)的森林生物量估測方法。所述方法包括：對離散足跡點(diǎn)數(shù)據(jù)和極化SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到地理位置信息和極化SAR后向散射系數(shù)；根據(jù)隨機(jī)森林插值算法結(jié)合地理位置信息和極化SAR后向散射系數(shù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)...

本申請涉及一種視覺增強(qiáng)的多無人機(jī)具身搜索系統(tǒng)，系統(tǒng)包括問題分析與建模模塊和視覺增強(qiáng)的多無人機(jī)協(xié)作具身搜索模塊；視覺增強(qiáng)的多無人機(jī)協(xié)作具身搜索模塊包括控制端和無人機(jī)端；無人機(jī)端包括視覺增強(qiáng)的感知信息處理與融合模塊和基于視覺模型的目標(biāo)信息提...

本發(fā)明提供一種基于雙光柵協(xié)同反饋的窄線寬級聯(lián)拉曼光纖激光系統(tǒng)，包括泵浦模塊、拉曼增益光纖以及N階級聯(lián)拉曼光纖諧振腔結(jié)構(gòu)，N階級聯(lián)拉曼光纖諧振腔結(jié)構(gòu)包括N階拉曼光纖諧振腔，其中：第一階拉曼光纖諧振腔至第N?1階拉曼光纖諧振腔均為非對稱諧振...

本發(fā)明涉及一種無線局域網(wǎng)吞吐量預(yù)測方法及存儲介質(zhì)，無線局域網(wǎng)吞吐量預(yù)測方法：獲取網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹⑿盘枏?qiáng)度、信道接入機(jī)制、MCS與空間流數(shù)組合、PER、測試時(shí)長、AP有效傳輸序列數(shù)據(jù)。輸入初始物理模型計(jì)算初始吞吐量。線性回歸擬合初始預(yù)測與實(shí)測吞...

本發(fā)明涉及一種二級充氣減速裝置及減速方法。裝置包括：在一級減速器上設(shè)置有二級減速器，一級減速器與二級減速器為可充氣式結(jié)構(gòu)；在一級減速器上設(shè)置有驅(qū)動組件與第一姿態(tài)控制組件；通過驅(qū)動組件對二級減速器進(jìn)行展開或收攏；通過第一姿態(tài)控制組件調(diào)節(jié)二...