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        華中科技大學(xué)專利技術(shù)

        華中科技大學(xué)共有34346項(xiàng)專利

        • 本申請(qǐng)涉及一種垃圾儲(chǔ)坑智能管理系統(tǒng)及方法,涉及垃圾焚燒發(fā)電廠智能化管理技術(shù)領(lǐng)域,一種垃圾儲(chǔ)坑智能管理系統(tǒng)包括三維建模模塊、分區(qū)管理模塊、任務(wù)生成模塊、智能調(diào)度模塊及起重機(jī)控制模塊,三維建模模塊生成并更新垃圾堆體的三維點(diǎn)云模型;分區(qū)管理模...
        • 本發(fā)明屬于建筑信息模型流式預(yù)加載技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于用戶瀏覽行為預(yù)測(cè)的建筑信息模型流式預(yù)加載方法,包括:基于路橋隧BIM模型構(gòu)建BIM語義圖譜;將從用戶歷史瀏覽行為數(shù)據(jù)中提取的構(gòu)件的BIM操作語義特征以及從所述BIM語義圖譜中提取的...
        • 本發(fā)明屬于輻射探測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于薄膜場(chǎng)效應(yīng)晶體管的互補(bǔ)型輻射探測(cè)器,包含至少一對(duì)極性相反的薄膜場(chǎng)效應(yīng)晶體管;器件結(jié)構(gòu)為:包含有源極和漏極的薄膜半導(dǎo)體溝道層、絕緣柵介質(zhì)層(301)、具有高電阻特性的半導(dǎo)體襯底層(201)和底部電...
        • 本發(fā)明屬于但不限于燃料電池技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種質(zhì)子交換膜燃料電池雙極板,由陽極單板與陰極單板組合而成,陽極單板外側(cè)設(shè)有陽極流場(chǎng),陰極單板外側(cè)設(shè)有陰極流場(chǎng),二者之間的空間構(gòu)成冷卻劑流場(chǎng)。所述陽極分配區(qū)由空腔與導(dǎo)流結(jié)構(gòu)組成,陰極分配區(qū)由空腔...
        • 本發(fā)明屬于溫度傳感檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種高采樣速率溫度監(jiān)測(cè)裝置、方法及用于超導(dǎo)磁體的高采樣速率溫度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。該裝置包括信號(hào)采集模塊、信號(hào)預(yù)處理模塊和溫度補(bǔ)償模塊;信號(hào)采集模塊包括溫度傳感器、模數(shù)轉(zhuǎn)換單元和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元,溫度傳感器用于采...
        • 本發(fā)明屬于激光加工領(lǐng)域,公開了一種視軸中心快速二次調(diào)整系統(tǒng)、方法和設(shè)備。該系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)輸入模塊;數(shù)據(jù)生成模塊;數(shù)據(jù)處理模塊包括:面型方程構(gòu)建模塊,用于根據(jù)微透鏡形狀參數(shù)構(gòu)建微透鏡的各切割步驟的切割軌跡面型方程;坐標(biāo)變換模塊,用于將各切...
        • 本發(fā)明公開了一種基于邊帶諧波激勵(lì)的雙單元電機(jī)模態(tài)參數(shù)辨識(shí)方法,屬于電機(jī)領(lǐng)域。該方法包括選擇預(yù)設(shè)頻率的邊帶諧波電流作為振動(dòng)激勵(lì)源;選取邊帶諧波電流最大時(shí)的轉(zhuǎn)速作為測(cè)試轉(zhuǎn)速;對(duì)待測(cè)雙單元電機(jī)進(jìn)行開關(guān)頻率掃頻,得到各測(cè)試點(diǎn)的振動(dòng)加速度數(shù)據(jù);采...
        • 本發(fā)明公開一種雙面散熱的共漏極模塊封裝結(jié)構(gòu),屬于功率半導(dǎo)體器件封裝技術(shù)領(lǐng)域。該模塊包括共漏極上銅層、兩個(gè)漏極銅端子、兩個(gè)功率芯片、兩個(gè)源極銅塊、兩個(gè)L形源極下銅層、兩個(gè)驅(qū)動(dòng)?xùn)艠O銅端子、兩個(gè)驅(qū)動(dòng)源極銅端子及鍵合線。兩個(gè)功率芯片的漏極焊接于...
        • 本發(fā)明提供涉及計(jì)算機(jī)視覺及情感計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域,更具體地,涉及一種基于面部表情的情緒實(shí)時(shí)識(shí)別及長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)方法。該方法通過識(shí)別高清面部圖像得到情緒識(shí)別結(jié)果,將情緒識(shí)別結(jié)果、環(huán)境信息及生理狀態(tài)數(shù)據(jù)融合得到時(shí)空對(duì)齊的多模態(tài)數(shù)據(jù);基于多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行情...
        • 本發(fā)明屬于深海裝備行業(yè)領(lǐng)域,具體涉及一種深海壓力補(bǔ)償器,包括殼體、快插接頭、活塞裙帶、彈簧;所述殼體包括上殼體與下殼體;所述上殼體上設(shè)置所述快插接頭;所述活塞裙帶以及彈簧位于所述殼體內(nèi)部;活塞裙帶的兩端分別與所述殼體的兩側(cè)壁接觸,以將所...
        • 本申請(qǐng)公開了一種商用車分級(jí)振動(dòng)控制系統(tǒng)、方法及計(jì)算機(jī)設(shè)備。包括:建立包含座椅質(zhì)量、駕駛室質(zhì)量、車架質(zhì)量和車輪質(zhì)量的四自由度車輛模型;分析所述四自由度車輛模型的模態(tài)特性及頻域響應(yīng)關(guān)系;建立控制策略評(píng)估模型與雙維度指標(biāo)體系;基于所述雙維度指...
        • 本申請(qǐng)公開了一種面向多視角視頻動(dòng)態(tài)神經(jīng)高斯編碼的壓縮渲染方法及裝置,屬于視頻壓縮技術(shù)領(lǐng)域。包括:提取多視角視頻不同視角的第一幀圖像進(jìn)行處理得到點(diǎn)云數(shù)據(jù),基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)構(gòu)建體素空間,將體素空間中各個(gè)錨點(diǎn)的靜態(tài)特征和觀察視角輸入到靜態(tài)MLP網(wǎng)...
        • 本申請(qǐng)公開了一種錫液滴縱向同步補(bǔ)償方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及時(shí)鐘同步領(lǐng)域,該方法包括獲取上探測(cè)信號(hào)和下探測(cè)信號(hào);根據(jù)上探測(cè)點(diǎn)和下探測(cè)點(diǎn)之間的間隔液滴個(gè)數(shù)確定時(shí)間計(jì)數(shù)器;所述上探測(cè)點(diǎn)和下探測(cè)點(diǎn)之間的間隔液滴個(gè)數(shù)為三個(gè);根據(jù)第一距離...
        • 本發(fā)明公開一種功率器件主動(dòng)散熱電路一體化集成結(jié)構(gòu),包括熱電制冷器、導(dǎo)電金屬柱、含通孔結(jié)構(gòu)的三維陶瓷基板、功率芯片、鍵合引線和功率端子。熱電制冷器包含熱端陶瓷基板、冷端陶瓷基板及交替排列的P型與N型半導(dǎo)體;三維陶瓷基板與熱電制冷器冷端基板...
        • 本發(fā)明公開了一種通溝污泥處置車輛及應(yīng)用方法,涉及污泥處理技術(shù)領(lǐng)域。通溝污泥處置車輛包括真空吸泥單元、破碎單元、初級(jí)洗滌分級(jí)單元、旋流分級(jí)單元、離心脫水單元;破碎單元的進(jìn)料口通過管道與真空吸泥單元的出料口連通;初級(jí)洗滌分級(jí)單元的進(jìn)料口通過...
        • 本發(fā)明屬于光存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于納米尖陣列的超分辨光硬盤(HORD)裝置,本發(fā)明超分辨記錄:近場(chǎng)光點(diǎn)尺寸由納米尖與盤片的間距決定(而非激光波長(zhǎng)),典型尺寸可達(dá)10?50nm,較傳統(tǒng)光存儲(chǔ)(≥200nm)提升5?10倍分辨率,單盤...
        • 本發(fā)明公開了一種基于SM9的分布式密鑰生成方法、裝置和系統(tǒng),屬于密碼學(xué)技術(shù)領(lǐng)域,首先,所述分布式密鑰生成方法結(jié)合SM9算法的身份密碼特性與分布式協(xié)同機(jī)制,提升密鑰生成過程的安全性與去中心化程度。其次,多節(jié)點(diǎn)協(xié)同參與的分布式密鑰生成系統(tǒng)架...
        • 本發(fā)明公開了一種基于動(dòng)態(tài)logits調(diào)整的弱模型到強(qiáng)模型的知識(shí)遷移方法,包括以下步驟:1)獲取具有同構(gòu)架構(gòu)、共享詞匯表的大模型LLM和小模型SLM;2)根據(jù)任務(wù)場(chǎng)景對(duì)小模型進(jìn)行微調(diào)后進(jìn)行知識(shí)轉(zhuǎn)移。本發(fā)明提出一種基于動(dòng)態(tài)logits調(diào)整的...
        • 本發(fā)明公開了大直徑泥水盾構(gòu)掘進(jìn)性能預(yù)測(cè)及優(yōu)化設(shè)計(jì)方法及設(shè)備,所述方法包括:將傾覆力矩、超欠挖量與推進(jìn)速度作為掘進(jìn)性能優(yōu)化目標(biāo);通過LGBM重要性分析與皮爾遜相關(guān)性分析確定施工參數(shù)的關(guān)鍵影響因素;利用基于BiLSTM?KAN的預(yù)測(cè)模型捕捉...
        • 本發(fā)明公開了一種腦卒中病灶檢測(cè)方法及系統(tǒng),屬于醫(yī)學(xué)圖像檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。提取得到腦部圖像的融合特征圖;針對(duì)每一個(gè)區(qū)域類型,獲取類原型集合中與融合特征圖中的每一個(gè)像素點(diǎn)位置處的特征相似度最高的攜帶對(duì)應(yīng)區(qū)域類型標(biāo)簽的代表性特征,進(jìn)而確定融合特征...