本發(fā)明涉及一種融合激光雷達、視覺與慣性信息的高光譜三維重建方法，主要用于解決使用高光譜深度傳感器結(jié)合高光譜信息與深度數(shù)據(jù)，融合配準(zhǔn)缺少同步機制，難以實現(xiàn)時空對齊，實時性與通用性差，并且無法在設(shè)備運動狀態(tài)下進行數(shù)據(jù)采集的技術(shù)問題。本發(fā)明一...

一種兼具高容量和循環(huán)穩(wěn)定性的輔助絡(luò)合劑制備富鋰錳基正極材料的方法，將鋰的乙酸鹽、鎳的乙酸鹽、鈷的乙酸鹽和錳的乙酸鹽加入去離子水中混合均勻，形成金屬鹽溶液，加入輔助絡(luò)合劑乙二胺四乙酸，同時加入一水合檸檬酸絡(luò)合劑，攪拌均勻，得到乙二胺四乙酸...

本發(fā)明公開了一種SAR圖像飛機目標(biāo)檢測方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，屬于SAR圖像中的飛機目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域；包括以下步驟：獲取SAR圖像；通過預(yù)訓(xùn)練后的SAR圖像飛機目標(biāo)檢測模型對未檢測的SAR圖像進行檢測，獲得包含飛機類別、置信度、邊界框的檢測結(jié)...

本申請?zhí)峁┮环N基于VAE?ALSTM的橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)異常檢測方法及系統(tǒng)，該方法通過對振動監(jiān)測數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與滑窗切分，利用變分自編碼器提取潛在特征，并結(jié)合注意力增強長短期記憶網(wǎng)絡(luò)進行時序預(yù)測與重構(gòu)，融合預(yù)測誤差與重構(gòu)誤差生成異常評分；采用四分...

本發(fā)明屬于車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種任務(wù)驅(qū)動的車輛計算卸載方法。所述方法包括以下步驟：首先訓(xùn)練精度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)估模型；接著建立車輛目標(biāo)檢測任務(wù)不同卸載模式下的時延模型和計算成本模型；其次根據(jù)預(yù)估模型，預(yù)估車端和路端獲取圖像的精度，根據(jù)時...

本發(fā)明屬于微納光子學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，并公開了一種超構(gòu)透鏡版圖設(shè)計文件數(shù)據(jù)壓縮方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取用于產(chǎn)生超構(gòu)透鏡版圖設(shè)計文件的單元結(jié)構(gòu)參數(shù)；根據(jù)超構(gòu)透鏡的設(shè)計要求，將超構(gòu)透鏡的口徑劃分為多個不同半徑的圓環(huán)區(qū)域；基于所述單元結(jié)構(gòu)參...

本發(fā)明提出一種基于對抗補丁生成的紅外圖像目標(biāo)檢測算法對抗攻擊方法，首先針對對抗攻擊損失函數(shù)，在目標(biāo)隱藏、結(jié)構(gòu)相似度、像素值等方面進行了多種優(yōu)化，以更好地評估生成對抗補丁的質(zhì)量和效果，引導(dǎo)算法生成更有效的補丁圖案；其次設(shè)計了伯努利隨機丟棄...

本發(fā)明涉及合金鋼表面強化技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種合金鋼及其表面強化的加工方法和應(yīng)用，對合金鋼進行調(diào)質(zhì)處理，得到調(diào)質(zhì)后合金鋼，將調(diào)質(zhì)后合金鋼加工成試樣，將試樣進行感應(yīng)淬火，經(jīng)過感應(yīng)淬火后放入水基淬火液中冷卻至室溫，得到表面硬化層強化試樣；截...

本申請?zhí)峁┮环N基于深度強化學(xué)習(xí)的多智能體漩渦編隊控制方法及系統(tǒng)；該方法采集個體相對位置、速度與航向角等信息構(gòu)建狀態(tài)向量，并在設(shè)定感知半徑內(nèi)按角度扇區(qū)約束篩選鄰居；結(jié)合慣性、距離與狀態(tài)一致性控制項，以及目標(biāo)吸引?旋轉(zhuǎn)?徑向調(diào)節(jié)力，生成協(xié)同...

本發(fā)明涉及一種鋰離子電池正極片及其改性方法。所述方法包括：由羧甲基纖維素鈉與含硼添加劑溶于去離子水后經(jīng)攪拌得到正極粘結(jié)劑；粘結(jié)劑、導(dǎo)電劑和正極活性材料制成原始正極片；原始正極片經(jīng)焦耳熱脈沖改性后制備得到。本發(fā)明除了能夠有效提升電極的充放...

本發(fā)明涉及三維數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于局部鄰域特征的點云去噪方法。該方法通過逐點計算多尺度鄰域密集度和邊緣平滑度，快速區(qū)分并濾除噪聲點云，包括稀疏離群噪聲、稠密離群噪聲及目標(biāo)表面漂移噪聲。首先構(gòu)建點云的KD樹結(jié)構(gòu)，自適應(yīng)選擇...

本發(fā)明涉及一種人形機器人仿生復(fù)合足裝備。其采用的技術(shù)方案包括足底，足底內(nèi)依次布設(shè)連接的伸縮爪機構(gòu)、復(fù)合足弓和點陣足跟，伸縮爪機構(gòu)包括若干個伸縮爪；若干個伸縮爪并列設(shè)置于固定軸上；相鄰兩個伸縮爪之間的固定軸上分別設(shè)置有棘輪，固定軸上還設(shè)置...

本發(fā)明公開了一種硅基相與金屬相復(fù)合硅基復(fù)合材料及其制備方法與在高溫鋰離子電池中的應(yīng)用，涉及鋰離子電池負極材料技術(shù)領(lǐng)域，通過感應(yīng)熔煉，真空快淬結(jié)合砂磨破碎的手段，原位在Si顆粒內(nèi)部構(gòu)筑了導(dǎo)電滲流網(wǎng)絡(luò)，得到納米晶微米顆粒基本結(jié)構(gòu)的硅基相和金...

本發(fā)明涉及體育訓(xùn)練設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種自適應(yīng)籃球訓(xùn)練輔助裝置，包括發(fā)球箱，所述發(fā)球箱的內(nèi)部開設(shè)有連通的發(fā)球腔，所述發(fā)球腔的內(nèi)側(cè)壁與引導(dǎo)管的外壁固定連接，所述發(fā)球腔的內(nèi)底壁與引導(dǎo)塊的底部固定連接，所述發(fā)球箱靠近腰部的左側(cè)與固定板的右側(cè)...

基于動態(tài)切換的目標(biāo)點云高效識別方法，涉及計算機圖形學(xué)和三維點云目標(biāo)識別領(lǐng)域，解決現(xiàn)有目標(biāo)點識別單一方法穩(wěn)定性不足的問題。本發(fā)明方法通過分塊識別、準(zhǔn)確率判斷、二次識別的組合，對激光雷達所成目標(biāo)點云通過DGCNN深度學(xué)習(xí)部位分割方法進行一次...

本發(fā)明提出了多無人機分布式容錯控制方法、無人機控制方法及系統(tǒng)，屬于無人機技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過引入Nussbaum函數(shù)，并分別結(jié)合多無人機位置環(huán)虛擬控制律、多無人姿態(tài)環(huán)虛擬控制律構(gòu)建位置環(huán)分布式容錯控制器和姿態(tài)環(huán)分布式容錯控制器，通過位置...

本發(fā)明屬天文領(lǐng)域，涉及一種基于注意力機制的天文稀有瞬變事件早期預(yù)警與監(jiān)測方法。步驟如下：將少量真實觀測數(shù)據(jù)輸入ChatGPT?4o，分析數(shù)據(jù)模式與特征規(guī)律并進行仿真；采用滑動窗口切分仿真數(shù)據(jù)為觀測片段并選擇其中部分用來制作訓(xùn)練樣本，對這...

一種基于狀態(tài)空間模型的點云分類方法，涉及深度學(xué)習(xí)和三維點云目標(biāo)分類領(lǐng)域，解決現(xiàn)有點云深度學(xué)習(xí)模型局部幾何特征和全局特征提取不足的問題。本發(fā)明方法通過幾何特征耦合和交叉路徑特征協(xié)調(diào)增強器對點云目標(biāo)進行分類。利用具有幾何特征耦合機制的局部幾...

本技術(shù)涉及無線充電領(lǐng)域，尤其涉及一種多發(fā)射源無線充電裝置，它的原邊為n個發(fā)射端，副邊為一個接收端，每個發(fā)射端均包括直流源模塊、全橋逆變器、移相型開關(guān)電容和發(fā)射端耦合線圈，接收端包括接收端耦合線圈、串聯(lián)補償電路、整流濾波電路和負載，接收端...

本發(fā)明適用于機械臂控制技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種具有感知反饋調(diào)節(jié)的機械臂自動化控制方法，所述方法包括：獲取針對一批處于尚未完全解凍狀態(tài)但按照加工常規(guī)需要進行抓取作業(yè)的、按預(yù)設(shè)批次數(shù)進行處理的目標(biāo)產(chǎn)品中，前預(yù)設(shè)數(shù)量批次的機械臂抓取數(shù)據(jù)。本發(fā)明通...