本發(fā)明涉及基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)算法的慣性傳感器敏感結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法，包括：定義慣性傳感器敏感結(jié)構(gòu)的幾何參數(shù)和材料參數(shù)，生成關(guān)于慣性傳感器敏感結(jié)構(gòu)的三維幾何構(gòu)型；對(duì)三維幾何構(gòu)型進(jìn)行有限元仿真，得到包含性能指標(biāo)的仿真結(jié)果；對(duì)幾何參數(shù)和材料參數(shù)進(jìn)行若...

本發(fā)明涉及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)插值算法的慣性傳感器敏感結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法，包括：定義慣性傳感器敏感結(jié)構(gòu)的幾何參數(shù)和材料參數(shù)，生成關(guān)于慣性傳感器敏感結(jié)構(gòu)的三維幾何構(gòu)型；對(duì)三維幾何構(gòu)型進(jìn)行有限元仿真，得到包含性能指標(biāo)的仿真結(jié)果；對(duì)幾何參數(shù)和材料參數(shù)進(jìn)行若...

本發(fā)明提供了一種汽車(chē)內(nèi)飾件金屬表面高分辨率成像及缺陷在線檢測(cè)系統(tǒng)與方法，具體包括以下步驟：首先，由大視場(chǎng)高分辨率成像子系統(tǒng)對(duì)待測(cè)金屬表面進(jìn)行推掃成像；然后，所獲取的圖像數(shù)據(jù)被傳遞給缺陷在線檢測(cè)子系統(tǒng)，該系統(tǒng)將模型預(yù)測(cè)結(jié)果轉(zhuǎn)化為缺陷的位置...

本發(fā)明涉及一種增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)多人協(xié)作交互評(píng)價(jià)系統(tǒng)和方法，通過(guò)設(shè)置評(píng)價(jià)指標(biāo)建立模塊以在提取指標(biāo)的同時(shí)獲得一級(jí)指標(biāo)和各一級(jí)指標(biāo)下的所有二級(jí)指標(biāo)，從而避免了單個(gè)指標(biāo)的結(jié)果不同造成的評(píng)價(jià)歧義，彌補(bǔ)了不同系統(tǒng)間使用現(xiàn)有評(píng)價(jià)方法難以綜合對(duì)比的缺陷。通過(guò)設(shè)...

本發(fā)明涉及一種低燒結(jié)殘留的聚乙烯醇縮丁醛的制備方法，包括步驟：制備聚乙烯醇溶液；向聚乙烯醇溶液中加入正丁醛和非離子型大分子乳化劑；再向其中加入有機(jī)酸催化劑，各組分進(jìn)行反應(yīng)；繼續(xù)加入有機(jī)堿猝滅劑來(lái)調(diào)節(jié)反應(yīng)后溶液的pH值；對(duì)得到的反應(yīng)液進(jìn)行...

本發(fā)明公開(kāi)了一種空心玻璃微珠摻雜硅膠基的仿生柔性胸鰭及其制備方法和應(yīng)用，涉及深海柔性浮力材料技術(shù)領(lǐng)域。所述仿生柔性胸鰭原料采用以下質(zhì)量分?jǐn)?shù)的組分：空心玻璃微珠5~20%，硅膠80~91%。本發(fā)明將空心玻璃微珠摻雜于硅膠基中，制備出輕質(zhì)高...

本發(fā)明涉及一種光譜偏振多模式復(fù)合成像系統(tǒng)和方法，通過(guò)設(shè)置數(shù)字微鏡芯片、色散元件、光譜?偏振調(diào)節(jié)器、光電探測(cè)器和操控設(shè)備，數(shù)字微鏡芯片包含由多個(gè)微鏡構(gòu)成的微鏡矩陣，微鏡矩陣中每個(gè)微鏡均有通光與遮光這兩種狀態(tài)，每個(gè)微鏡的狀態(tài)被操控設(shè)備單獨(dú)操...

本發(fā)明提出了一種基于自適應(yīng)增強(qiáng)算法的汽車(chē)內(nèi)飾件金屬表面缺陷檢測(cè)方法，首先對(duì)已有的金屬產(chǎn)品表面圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，人工標(biāo)注并制成數(shù)據(jù)集；然后從數(shù)據(jù)集中隨機(jī)抽取若干個(gè)樣本訓(xùn)練第一個(gè)基模型；接著用第一個(gè)基模型對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行自檢，定位存在漏檢和誤...

本發(fā)明涉及一種應(yīng)用于航天測(cè)控資源調(diào)度的遞歸沖突消減方法和系統(tǒng)，通過(guò)可用弧段靈活度最小最先分配規(guī)則的啟發(fā)式算法，根據(jù)當(dāng)前每顆衛(wèi)星與地面站設(shè)備間的可通信時(shí)間段集合對(duì)每顆衛(wèi)星當(dāng)前的工作任務(wù)進(jìn)行地面站設(shè)備分配，形成解空間，對(duì)于存在未分配到地面站...

本發(fā)明公開(kāi)了面向早期老年癡呆癥患者的交互式音樂(lè)認(rèn)知訓(xùn)練系統(tǒng)，涉及音樂(lè)認(rèn)知訓(xùn)練技術(shù)領(lǐng)域，包括：多模態(tài)交互訓(xùn)練模塊被設(shè)置為：執(zhí)行音樂(lè)訓(xùn)練任務(wù)；采集多模態(tài)交互數(shù)據(jù)；智能化評(píng)估模塊被設(shè)置為：對(duì)多模態(tài)交互數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取；采用時(shí)間序列分析模型對(duì)時(shí)...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于像元陣列的光譜偏振成像三維重建方法、裝置及介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，主要包括步驟：采集各像元固定獲取各自對(duì)應(yīng)光譜波段與偏振角度的原始圖像；按像元位置提取各光譜波段及偏振角度下的子圖像信息，堆疊生成四維數(shù)據(jù)體；根據(jù)四...

本發(fā)明公開(kāi)了基于音樂(lè)的阿爾茲海默癥認(rèn)知改善評(píng)估系統(tǒng)及方法，涉及認(rèn)知改善評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，其中系統(tǒng)包括：待評(píng)估數(shù)據(jù)獲取模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、認(rèn)知改善評(píng)估模塊。本申請(qǐng)通過(guò)對(duì)多通道腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)域特征提取、頻域特征提取、非線性動(dòng)力學(xué)特征提取，得到音...

本發(fā)明涉及一種雙光路寬波段多光譜光學(xué)成像系統(tǒng)，通過(guò)將寬波段多光譜照明和成像分離成可見(jiàn)光波段成像光路和近紅外波段成像光路，從而降低了可見(jiàn)光波段成像光路和近紅外波段成像光路的光譜寬度，也有助于降低寬波段多光譜光學(xué)成像系統(tǒng)中色差的矯正難度，獲...

本申請(qǐng)涉及游戲交互的技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)一種解謎游戲的音效控制方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括獲取在目標(biāo)游戲場(chǎng)景中玩家當(dāng)前的第一空間狀態(tài)信息及多個(gè)音源的第二空間狀態(tài)信息；根據(jù)第一空間狀態(tài)信息及第二空間狀態(tài)信息，確定玩家距離音源的目標(biāo)距...

本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于聯(lián)合仿真的仿生航行器柔性鋰電池結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)優(yōu)化方法，具體涉及水下能源系統(tǒng)的領(lǐng)域。包括：設(shè)置柔性鋰電池的固定結(jié)構(gòu)參數(shù)，及待優(yōu)化結(jié)構(gòu)參數(shù)的優(yōu)化范圍和迭代間隔；其中，柔性鋰電池的形狀為波形；建立柔性鋰電池的多層塊體網(wǎng)格模型，及...

本發(fā)明涉及一種多光譜眼底成像裝置和方法，通過(guò)設(shè)置拍照裝置可攝取人眼的外周圖像，進(jìn)而獲取人眼的瞳孔位置，實(shí)現(xiàn)人眼位置確認(rèn)；通過(guò)設(shè)置激光固視光路可為人眼提供固視對(duì)象，從而緩解因眼球震顫所帶來(lái)的檢測(cè)誤差，并且，所設(shè)置的激光固視光路還輸出具有兩...

本發(fā)明提供一種固體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)點(diǎn)火裝置及固體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)，固體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)點(diǎn)火裝置包括殼體、端燃推進(jìn)劑和點(diǎn)火藥盒，殼體的內(nèi)腔分為燃燒室和噴管腔，端燃推進(jìn)劑和點(diǎn)火藥盒安裝在燃燒室內(nèi)，端燃推進(jìn)劑朝向噴管腔的一端設(shè)有凸臺(tái)，點(diǎn)火藥盒設(shè)置在燃燒室靠近噴...

本發(fā)明提出了一種基于深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)的柔順控制外骨骼方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟：獲取使用者的歷史步態(tài)周期IMU數(shù)據(jù)，并將其輸入至預(yù)先構(gòu)建好的深度學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行訓(xùn)練；實(shí)時(shí)獲取使用者當(dāng)前步態(tài)周期中的實(shí)際關(guān)節(jié)角度數(shù)據(jù)，與訓(xùn)練后的深度學(xué)習(xí)模型預(yù)...

本發(fā)明提出了一種基于數(shù)據(jù)擴(kuò)充技術(shù)的下肢生物力學(xué)數(shù)據(jù)估計(jì)方法。該方法包括：同步采集受試者運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的IMU、EMG和GRF；對(duì)IMU和GRF進(jìn)行濾波處理，對(duì)EMG進(jìn)行濾波、整流及歸一化處理；將處理后的數(shù)據(jù)通過(guò)逆向動(dòng)力學(xué)遞推出運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的下...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)分析的船舶綜合信息數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)及方法，所述系統(tǒng)包括：海洋環(huán)境感知與船舶狀態(tài)監(jiān)測(cè)模塊，用于實(shí)時(shí)采集海洋環(huán)境數(shù)據(jù)和船舶運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)；船舶波浪影響特性建模模塊，構(gòu)建船舶波浪影響特性模型；船舶航行優(yōu)化目標(biāo)設(shè)定模塊，將...