變換跳過(guò)模式和其它編解碼工具之間的交互 848     

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描述了用于視覺(jué)媒體編解碼的無(wú)損編解碼的設(shè)備、系統(tǒng)和方法。視頻處理的示例性方法包括：執(zhí)行視頻的當(dāng)前視頻塊和視頻的比特流表示之間的轉(zhuǎn)換，其中，使用量化殘差塊差分脈沖編解碼調(diào)制(QR?BDPCM)模式在比特流表示中編解碼當(dāng)前視頻塊，在QR?BDPCM中，在比特流表示中表示當(dāng)前視頻塊的幀內(nèi)預(yù)測(cè)的量化殘差和量化殘差的預(yù)測(cè)之間的差，其中，比特流表示符合格式規(guī)則，格式規(guī)則指定比特流表示中是否包括QR?BDPCM模式的側(cè)信息和/或指示變換跳過(guò)(TS)模式對(duì)當(dāng)前視頻塊的適用性的語(yǔ)法元素，并且其中，側(cè)信息包括QR?BDPCM模式的使用指示或QR?BDPCM模式的預(yù)測(cè)方向中的至少一個(gè)。

圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì) 776     

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本公開(kāi)提供了一種圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，該方法包括：獲取待處理圖像；對(duì)待處理圖像進(jìn)行棋盤(pán)格分組，得到多個(gè)像素組；從待處理圖像中提取先驗(yàn)信息；基于先驗(yàn)信息以及多個(gè)像素組的上下文信息進(jìn)行概率預(yù)測(cè)，得到每個(gè)像素組中每個(gè)像素的概率分布參數(shù)；基于每個(gè)像素組中每個(gè)像素的概率分布參數(shù)對(duì)待處理圖像進(jìn)行壓縮，得到壓縮后圖像。本公開(kāi)采用分組方式進(jìn)行概率預(yù)測(cè)，充分利用了不同像素組之間的上下文信息，這將顯著提升圖像無(wú)損壓縮的壓縮率，與此同時(shí)，多個(gè)像素組可以是并行進(jìn)行預(yù)測(cè)，這將進(jìn)一步提升壓縮時(shí)的效率。

基于FPGA的井下隨鉆數(shù)據(jù)壓縮方法和系統(tǒng) 1151     

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本發(fā)明提供了一種基于FPGA的井下隨鉆數(shù)據(jù)壓縮方法和系統(tǒng)。本發(fā)明通過(guò)將井下隨鉆數(shù)據(jù)按幀分組稱為幀組，在幀組內(nèi)計(jì)算相鄰兩幀之間的預(yù)測(cè)殘差，并對(duì)預(yù)測(cè)殘差值進(jìn)行固定概率模型的Huffman編碼。本發(fā)明包括以下優(yōu)點(diǎn)：其一，基于FPGA設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)壓縮模塊具有體積小、低功耗、易實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)，適合井下環(huán)境；其二，泥漿脈沖傳輸?shù)倪^(guò)程中會(huì)出現(xiàn)一定的誤碼，采用按幀分組，在幀組內(nèi)部進(jìn)行相鄰幀之間的預(yù)測(cè)，減少了壓縮數(shù)據(jù)之間的依賴性，提高了抗誤碼能力；其三，Huffman編碼使用固定概率模型時(shí)，可以利用尋址查表的方法實(shí)現(xiàn)無(wú)損的壓縮編碼，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，易于降低功耗和尺寸。

薄壁圓柱筒形零件的內(nèi)壁手動(dòng)夾持裝置和方法 960     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種薄壁(10-200微米)圓柱筒形零件內(nèi)壁手動(dòng)夾持裝置和方法。所述裝置包括底座1，左固定座2，硅膠墊3，微力傳感器4，移動(dòng)夾持端5，固定夾持端6，右固定座7，差動(dòng)測(cè)微頭固定座8，差動(dòng)測(cè)微頭9，支撐軸A10，支撐軸B11和頂柱12。本發(fā)明基于顯微視覺(jué)圖像和夾持反饋力信息，通過(guò)差動(dòng)測(cè)微頭完成零件夾持動(dòng)作。夾持過(guò)程中顯微視覺(jué)攝像頭安裝在移動(dòng)夾持端和固定夾持端上方，根據(jù)顯微視覺(jué)圖像控制移動(dòng)夾持端靠近零件，當(dāng)移動(dòng)夾持端和被夾持零件內(nèi)壁接觸后通過(guò)微力傳感器感知作用力，根據(jù)作用力調(diào)整移動(dòng)夾持端運(yùn)動(dòng)，以實(shí)現(xiàn)零件無(wú)損夾持的目的。

基于遷移學(xué)習(xí)的燃?xì)夤艿纼?nèi)腐蝕模式智能辨識(shí)方法 805     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種基于遷移學(xué)習(xí)的燃?xì)夤艿纼?nèi)腐蝕模式智能辨識(shí)方法，包括如下步驟：（1）采集和分類圖像；（2）建立燃?xì)夤艿纼?nèi)腐蝕圖像數(shù)據(jù)集；（3）基于遷移學(xué)習(xí)建立的燃?xì)夤艿纼?nèi)腐蝕模式辨識(shí)模型；（4）模型微調(diào)再訓(xùn)練。采用無(wú)損探測(cè)設(shè)備對(duì)燃?xì)夤艿赖膬?nèi)腐蝕缺陷進(jìn)行探測(cè)，獲得燃?xì)夤艿纼?nèi)腐蝕的原始圖像資料，根據(jù)內(nèi)腐蝕缺陷的空間分布特征，將燃?xì)夤艿纼?nèi)腐蝕劃分為五種模式；為數(shù)據(jù)集的每張圖像添加內(nèi)腐蝕模式標(biāo)簽，將數(shù)據(jù)集按比例劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，基于遷移學(xué)習(xí)方法，利用已在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集預(yù)訓(xùn)練的圖像分類模型，建立燃?xì)夤艿纼?nèi)腐蝕模式的智能辨識(shí)方法，克服對(duì)主觀經(jīng)驗(yàn)的依賴，降低對(duì)數(shù)據(jù)集規(guī)模的要求，節(jié)省模型學(xué)習(xí)的時(shí)間和算力成本。

食物口感和風(fēng)味的主觀評(píng)價(jià)與光譜數(shù)據(jù)建模方法及系統(tǒng) 884     

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本發(fā)明涉及食物口感和風(fēng)味的主觀評(píng)價(jià)及光譜數(shù)據(jù)建模方法及系統(tǒng)，其中方法包括獲取某種食物的光譜數(shù)據(jù)，獲取主觀評(píng)價(jià)參評(píng)人信息，建立對(duì)應(yīng)食物的主觀評(píng)價(jià)標(biāo)簽，大量采集以上數(shù)據(jù)，進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法建模，在已知食物光譜數(shù)據(jù)和參評(píng)人信息的情況下，預(yù)測(cè)主觀評(píng)價(jià)標(biāo)簽結(jié)果。其中系統(tǒng)包括主觀評(píng)價(jià)參評(píng)人信息收集模塊、光譜采集模塊、主觀評(píng)價(jià)標(biāo)簽輸入模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、數(shù)據(jù)處理模塊和主觀評(píng)價(jià)標(biāo)簽預(yù)測(cè)輸出模塊。本發(fā)明食物口感和風(fēng)味主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)可量化；可以進(jìn)行口感和風(fēng)味的預(yù)測(cè)；對(duì)于食物的分析，獲取光譜數(shù)據(jù)及分析過(guò)程，快速、無(wú)損；隨著數(shù)據(jù)增多，模型分類準(zhǔn)確率可以提升；可以對(duì)于特定人群，對(duì)食物進(jìn)行推薦和建議。

克隆菌株自動(dòng)篩選裝置及方法 1126     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種克隆菌株自動(dòng)篩選裝置及方法。該裝置包括放置培養(yǎng)皿且改變其空間位置的三維電控運(yùn)動(dòng)平臺(tái)，三維電控運(yùn)動(dòng)平臺(tái)的控制端與中央管理系統(tǒng)的相應(yīng)控制端連接，三維電控運(yùn)動(dòng)平臺(tái)的周圍設(shè)置有高分辨率數(shù)字?jǐn)z像機(jī)、雙目立體視覺(jué)傳感系統(tǒng)、測(cè)量特征光學(xué)投影系統(tǒng)及光學(xué)照明系統(tǒng)，測(cè)量特征光學(xué)投影系統(tǒng)的控制端與中央管理系統(tǒng)的相應(yīng)控制端連接，高分辨率數(shù)字?jǐn)z像機(jī)、雙目立體視覺(jué)傳感系統(tǒng)的控制端經(jīng)由圖像采集控制系統(tǒng)與中央管理系統(tǒng)的相應(yīng)控制端連接。該方法利用對(duì)克隆菌株生長(zhǎng)中的對(duì)數(shù)期進(jìn)行監(jiān)測(cè)來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)篩選。本發(fā)明方法通過(guò)本發(fā)明裝置實(shí)現(xiàn)了對(duì)克隆菌株實(shí)施快速、自動(dòng)篩選，篩選結(jié)果準(zhǔn)確，篩選出的克隆菌株無(wú)損。

紙漿均化裝置 1024     

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本實(shí)用新型公開(kāi)一種紙漿均化裝置，包括儲(chǔ)漿罐和向儲(chǔ)漿罐內(nèi)輸氣的輸氣裝置。該輸氣裝置包括安裝在所述儲(chǔ)漿罐內(nèi)部的送氣管和排氣管，所述送氣管沿所述儲(chǔ)漿罐的內(nèi)側(cè)壁垂直布置，其一端伸出所述儲(chǔ)漿罐外與供氣裝置連接，另一端與所述排氣管連接；所述排氣管安裝在所述儲(chǔ)漿罐的底部，具有多個(gè)排氣端口且各所述排氣端口在所述儲(chǔ)漿罐的底部均勻分布。本實(shí)用新型啟停方便快捷對(duì)設(shè)備無(wú)損害，檢修維護(hù)方便且均化效率高，并能夠使儲(chǔ)漿罐內(nèi)的各個(gè)層次及距離中心不同位置的紙漿濃度保持一致性。

一體式儀表切斷閥 737     

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本實(shí)用新型公開(kāi)了一種一體式儀表切斷閥，包括依次連通的管部連接端(1)、閥體(2)和儀表連接端(3)，閥體(2)包括閥座(7)和閥芯(8)，閥座(7)內(nèi)設(shè)有流體通道(9)，閥芯(8)能夠在閥座(7)內(nèi)運(yùn)動(dòng)從而連通或切斷流體通道(9)，管部連接端(1)、閥座(7)和儀表連接端(3)為一體成型結(jié)構(gòu)。該一體式儀表切斷閥能夠減少介質(zhì)向外部滲漏、泄露的風(fēng)險(xiǎn)，閥門(mén)密封面也不會(huì)受到現(xiàn)場(chǎng)焊接和熱處理的影響；切斷閥密封可靠，減少了閥門(mén)內(nèi)漏的風(fēng)險(xiǎn)；結(jié)構(gòu)緊湊、省去了焊接及焊縫無(wú)損檢驗(yàn)的程序，提高了生產(chǎn)效率。

立木材積獲取方法及裝置 982     

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本發(fā)明提供一種立木材積獲取方法及裝置，包括：獲取太陽(yáng)高度角，以及目標(biāo)立木在太陽(yáng)高度角下的影長(zhǎng)和本影寬度；基于投影變化模型，根據(jù)太陽(yáng)高度角、影長(zhǎng)和本影寬度，確定目標(biāo)立木的材積。本發(fā)明提供的立木材積獲取方法及裝置，利用樹(shù)干的太陽(yáng)側(cè)方投影實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)立木不同高度的直徑測(cè)定，進(jìn)而采用平均斷面積近似求積式完成對(duì)立木材積的無(wú)損測(cè)量，所需工具少且操作簡(jiǎn)單，計(jì)算精準(zhǔn)，為立木材積表的編制及特定樹(shù)種的立木材積測(cè)量提供了有效的備選方法。

重組竹強(qiáng)度特征值計(jì)算方法 818     

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本發(fā)明涉及一種重組竹強(qiáng)度特征值計(jì)算方法。該方法包括步驟：對(duì)硬度測(cè)量計(jì)進(jìn)行強(qiáng)度校準(zhǔn)，生成重組竹表面硬度與重組竹強(qiáng)度的映射表；根據(jù)重組竹強(qiáng)度計(jì)算請(qǐng)求，獲取硬度測(cè)量計(jì)測(cè)得的重組竹表面硬度；根據(jù)重組竹表面硬度與重組竹強(qiáng)度的映射表，獲取重組竹強(qiáng)度；根據(jù)重組竹強(qiáng)度的5%分位值確定重組竹強(qiáng)度特征值。本發(fā)明重組竹強(qiáng)度特征值的計(jì)算方法通過(guò)生成重組竹表面硬度與重組竹強(qiáng)度的映射表，獲取重組竹表面硬度后，根據(jù)映射表進(jìn)行差值計(jì)算，獲取重組竹強(qiáng)度，再根據(jù)重組竹強(qiáng)度的5%分位值確定重組竹強(qiáng)度特征值。其擺脫了重組竹強(qiáng)度特征值計(jì)算對(duì)破壞性力學(xué)試驗(yàn)的依賴，可實(shí)現(xiàn)重組竹強(qiáng)度特征值快速、無(wú)損的計(jì)算。

大田環(huán)境麥穗計(jì)數(shù)方法及裝置 778     

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本發(fā)明涉及一種大田環(huán)境麥穗計(jì)數(shù)方法及裝置，該方法包括獲取待測(cè)區(qū)域內(nèi)的麥穗圖像；提取所述麥穗圖像的麥穗特征信息；根據(jù)所述麥穗特征信息獲取二值化圖像；將所述二值化圖像進(jìn)行細(xì)化處理，得到麥穗骨架圖像；根據(jù)所述麥穗骨架圖像確定麥穗骨架數(shù)量及麥穗骨架拐點(diǎn)數(shù)量，并將所述麥穗骨架數(shù)量及麥穗骨架拐點(diǎn)數(shù)量之和作為麥穗數(shù)量。本發(fā)明可以實(shí)現(xiàn)小麥麥穗計(jì)數(shù)的無(wú)損測(cè)量，具有經(jīng)濟(jì)效益高、客觀、準(zhǔn)確、快速等優(yōu)點(diǎn)，對(duì)小麥長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)、產(chǎn)量估算等方面具有十分重要的意義。

燃料電池堆內(nèi)部氣體分配狀態(tài)原位表征方法及裝置 971     

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本申請(qǐng)公開(kāi)一種燃料電池堆內(nèi)部氣體分配狀態(tài)原位表征方法及裝置，其中，方法包括：在向燃料電池堆待測(cè)試電極供給惰性氣體，并向相對(duì)電極供給氫氣后，采集燃料電池堆的溫度、供氣濕度、兩側(cè)進(jìn)出口壓力數(shù)據(jù)，且待燃料電池堆的每一片燃料電池的電壓達(dá)到穩(wěn)定條件后，采集其電壓數(shù)據(jù)；獲取同等工況條件下每一片燃料電池的滲氫電流密度；基于采集的燃料電池堆的數(shù)據(jù)和每一片燃料電池的數(shù)據(jù)解析燃料電池堆的每一片燃料電池的測(cè)試電極側(cè)通過(guò)流量。本申請(qǐng)無(wú)需在燃料電池堆中植入傳感器或改造電堆，且測(cè)試過(guò)程安全無(wú)損，表征結(jié)果準(zhǔn)確可靠，有效提升燃料電池堆單片進(jìn)氣均勻性和燃料電池堆發(fā)電性能，可用于氣體流道堵塞狀態(tài)的診斷，有效判別、定位電堆故障。

過(guò)程層通信網(wǎng)絡(luò)的時(shí)延可視化分析方法及系統(tǒng) 785     

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本發(fā)明提供了一種過(guò)程層通信網(wǎng)絡(luò)的時(shí)延可視化分析方法及其系統(tǒng)，所述方法包括無(wú)損傷復(fù)制以太網(wǎng)報(bào)文并將對(duì)所述以太網(wǎng)報(bào)文進(jìn)行識(shí)別處理；判斷所述以太網(wǎng)報(bào)文是否為指定報(bào)文，輸出判斷結(jié)果，根據(jù)所述輸出結(jié)果分析所述以太網(wǎng)報(bào)文。該方法實(shí)現(xiàn)智能變電站過(guò)程層網(wǎng)絡(luò)的在線逐包時(shí)延測(cè)量和可視化分析，解決現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)測(cè)試儀只能測(cè)量單獨(dú)以太網(wǎng)交換機(jī)時(shí)延最大、最小、平均值，無(wú)法實(shí)現(xiàn)時(shí)延在線可視化逐包量化分析的問(wèn)題。

點(diǎn)煙器式車內(nèi)天然氣泄漏報(bào)警器 1138     

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本實(shí)用新型公開(kāi)了點(diǎn)煙器式車內(nèi)天然氣泄漏報(bào)警器，包括帶分子篩天然氣氣敏元件、點(diǎn)煙器電源變換系統(tǒng)、單片機(jī)處理器和蜂鳴器，其特征在于，所述單片機(jī)處理器上設(shè)有ADC處理模塊和電源模塊，單片機(jī)處理器上的ADC處理模塊與帶分子刷天然氣氣敏元件連接，帶分子刷天然氣氣敏元件與電源模塊連接，單片機(jī)處理器上的電源模塊與點(diǎn)煙器電源變換系統(tǒng)連接，單片機(jī)處理器另一側(cè)連接按鍵、蜂鳴器與數(shù)值顯示模塊，在使用天然氣燃料的小客車內(nèi)，無(wú)損安裝在小客車都配備的點(diǎn)煙器接口，在車廂內(nèi)出現(xiàn)天然氣泄漏情況時(shí)，進(jìn)行天然氣泄漏濃度值顯示、超限后聲光報(bào)警，提示司機(jī)出現(xiàn)泄漏，停車進(jìn)行檢查，確保人車安全。

全信息讀出的像素單元電路及全信息讀出方法 881     

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本發(fā)明提供一種全信息讀出的像素探測(cè)器的像素單元電路及全信息讀出方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)事例全部關(guān)鍵信息的無(wú)損探測(cè)。其中，像素單元電路包括：入射電荷探測(cè)單元，將入射電荷轉(zhuǎn)換為數(shù)字脈沖輸出，數(shù)字脈沖的底寬與入射電荷量成正比；信息分離單元，從數(shù)字脈沖分離出入射電荷的到達(dá)時(shí)間和電荷量，并生成像素的地址編碼；信息讀出單元，基于事例驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的讀出，當(dāng)像素單元有入射電荷時(shí)，根據(jù)優(yōu)先仲裁邏輯，讀出入射電荷的到達(dá)時(shí)間、電荷量、以及像素的地址編碼。

VoLTE視頻通話用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)估方法 903     

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本發(fā)明一種VoLTE視頻通話用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)估方法，屬于多媒體通信技術(shù)領(lǐng)域。本方法包括：在手機(jī)端對(duì)視頻通話過(guò)程進(jìn)行抓包，利用抓包數(shù)據(jù)恢復(fù)出通話原始視頻與退化視頻。在對(duì)視頻進(jìn)行分析處理，提取出視頻媒體參數(shù)和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，利用視頻質(zhì)量參數(shù)評(píng)估模型對(duì)視頻進(jìn)行MOS打分，并與視頻主觀打分進(jìn)行擬合，驗(yàn)證整套方法的可行性。相較于現(xiàn)有的視頻通話質(zhì)量測(cè)試，本方法完整無(wú)損提取出了視頻通話內(nèi)容，并利用網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對(duì)視頻進(jìn)行打分，提高了視頻通話質(zhì)量測(cè)試的精確性并為4G視頻通話測(cè)試提供了新的思路。

利用巖心元素判別油氣水界面的方法和識(shí)別水層的方法 1048     

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本發(fā)明涉及一種利用巖心元素判別油氣水界面的方法和識(shí)別水層的方法，屬于石油勘探開(kāi)發(fā)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的利用巖心元素判別油氣水界面的方法，包括以下步驟：1)獲取目標(biāo)井段鉆井巖心中目標(biāo)元素在各深度測(cè)量點(diǎn)處的含量數(shù)據(jù)，并確定的目標(biāo)井段的異常測(cè)量點(diǎn)；2)利用確定的異常測(cè)量點(diǎn)識(shí)別水層；3)若步驟2)能夠識(shí)別出水層，則依據(jù)該水層確定水層段的頂界面和/或底界面，進(jìn)而確定目標(biāo)井段的油氣水界面；若按照步驟2)無(wú)法識(shí)別出水層段，則目標(biāo)井段不存在油氣水界面。本發(fā)明的利用巖心元素判別油氣水界面的方法，方法簡(jiǎn)單，可以在錄井現(xiàn)場(chǎng)快速、無(wú)損、準(zhǔn)確地識(shí)別油氣水界面。

鋰電池梯次利用篩選方法 1031     

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本發(fā)明提供一種鋰電池梯次利用篩選方法，屬于無(wú)損非接觸式的篩選方法且能夠提高篩選效率。所述方法包括：獲取訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)和訓(xùn)練樣本標(biāo)簽；其中，所述訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)為用于訓(xùn)練的樣本鋰電池的CT圖像，所述訓(xùn)練樣本標(biāo)簽包括：CT圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽信息，所述標(biāo)簽信息用于標(biāo)識(shí)相應(yīng)的用于訓(xùn)練的樣本鋰電池是否能夠梯次利用；根據(jù)獲取的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)和訓(xùn)練樣本標(biāo)簽對(duì)待訓(xùn)練的分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的分類模型；獲取待測(cè)鋰電池的CT圖像，將獲取的待測(cè)鋰電池的CT圖像輸入到訓(xùn)練后的分類模型中，由訓(xùn)練后的分類模型輸出所述待測(cè)鋰電池是否能夠梯次利用。本發(fā)明涉及鋰電池循環(huán)利用技術(shù)領(lǐng)域。

基于圖像深度學(xué)習(xí)的小麥干旱識(shí)別方法 970     

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本發(fā)明涉及小麥非生物脅迫的識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其是小麥干旱識(shí)別方法。該方法識(shí)別步驟為：a)在溫室大棚采用盆栽實(shí)驗(yàn)方法進(jìn)行小麥控旱試驗(yàn)，干旱等級(jí)分為適宜，輕旱，中旱，重旱和特旱；b)使用單反相機(jī)連續(xù)獲取不同干旱等級(jí)的小麥圖像，并標(biāo)上標(biāo)簽，將數(shù)據(jù)集隨機(jī)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；c)使用在ImageNet上預(yù)訓(xùn)練好的深度卷積網(wǎng)絡(luò)模型Inception_V3、Resnet_50、Resnet_152的卷積操作提取圖像特征，并訓(xùn)練最后的分類層；d)用測(cè)試集測(cè)試已訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，分別用干旱脅迫識(shí)別準(zhǔn)確率DSI和干旱脅迫分級(jí)準(zhǔn)確率DSC來(lái)表示干旱脅迫識(shí)別和分級(jí)精度。本發(fā)明通過(guò)獲取小麥數(shù)字圖像，利用深度學(xué)習(xí)方法提取小麥表型特征，是基于承災(zāi)體對(duì)干旱脅迫進(jìn)行識(shí)別和分級(jí)，故及時(shí)、準(zhǔn)確、無(wú)損，而且得到較高的準(zhǔn)確率。

超聲多普勒診斷儀帶大觸摸屏的控制面板組件 1134     

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本實(shí)用新型提供一種超聲多普勒診斷儀帶大觸摸屏的控制面板組件，包括FPGA芯片、時(shí)鐘單元、電源單元、按鍵單元、蜂鳴器單元、AD采集單元、FLASH單元、觸摸屏單元和軌跡球單元，F(xiàn)PGA芯片分別與時(shí)鐘單元、電源單元、按鍵單元、蜂鳴器單元、AD采集單元、揚(yáng)聲器單元、觸摸屏單元和軌跡球單元相連接，本實(shí)用新型運(yùn)行穩(wěn)定，操作簡(jiǎn)單，成像效果很好，靈敏度高，成本低，經(jīng)濟(jì)實(shí)用，可重復(fù)使用并且檢查對(duì)身體無(wú)損傷。

聲帶息肉吸割器 1035     

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一種聲帶息肉吸割器,它屬于醫(yī)療衛(wèi)生器具,它包括割磨頭(1)。定位螺母(2),導(dǎo)管(3),手柄 (4),固定螺釘(5),銅網(wǎng)(6),調(diào)控壓力口(7)組成;它可以保持聲帶健康組織完整無(wú)損,可 以用于治療聲帶息肉,也適用于對(duì)喉部乳頭狀瘤的功除及喉咽部各種肉芽,新生物的活檢。

MINI超站儀無(wú)需材積表確定任意樹(shù)種材積的方法 900     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種MINI超站儀無(wú)需材積表確定任意樹(shù)種材積的方法。本發(fā)明是關(guān)于森林資源調(diào)查的方法，它屬于一種無(wú)伐倒無(wú)損樹(shù)干的材積測(cè)算方法。其特征在于：以MINI超站儀為工具測(cè)量立木樹(shù)高H及1/2H處樹(shù)徑d，最后通過(guò)臺(tái)柱法求得目標(biāo)樹(shù)的材積。本方法充分利用了MINI超站儀精度高、靈活以及低成本的特點(diǎn)，降低了外業(yè)調(diào)查的成本，提高了立木材積測(cè)量外業(yè)操作和內(nèi)業(yè)處理的效率。實(shí)驗(yàn)證明，本方法完全可以替代伐倒木區(qū)分求積。

電機(jī)充水式立式潛水泵 906     

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電機(jī)充水式立式潛水泵,屬于工業(yè)泵領(lǐng)域,其特征在于,軸(8)上端頭部位轉(zhuǎn)動(dòng),采用滑動(dòng)軸承結(jié)構(gòu),下部位轉(zhuǎn)動(dòng)采用滾動(dòng)軸承帶骨架油封結(jié)構(gòu),下端頭部位采用機(jī)械密封帶骨架油封結(jié)構(gòu),電機(jī)外殼(9)及上端座(3)腔內(nèi)充水;有益之處在于:整體結(jié)構(gòu)密封性發(fā),牢固可靠,充水與潛水泵輸送介質(zhì)基本相同,因此,即使有外部少量水滲入,電機(jī)仍能無(wú)損運(yùn)行,保證潛水泵正常工作;能延長(zhǎng)轉(zhuǎn)動(dòng)部件使用壽命,同時(shí),結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)便易行。維護(hù)檢修拆裝方便。

農(nóng)場(chǎng)無(wú)人自動(dòng)化巡田方法 855     

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本申請(qǐng)公開(kāi)了一種農(nóng)場(chǎng)無(wú)人自動(dòng)化巡田方法，所述巡田方法包括如下步驟：農(nóng)場(chǎng)基礎(chǔ)測(cè)繪，在需要巡視的農(nóng)田上通過(guò)測(cè)繪設(shè)備測(cè)量農(nóng)田的地勢(shì)，通過(guò)計(jì)算機(jī)建立農(nóng)田的地勢(shì)模型；確定農(nóng)田地塊邊界信息，確定無(wú)人機(jī)機(jī)庫(kù)的位置，安裝調(diào)試無(wú)人機(jī)機(jī)庫(kù)，在所述步驟3上選擇的預(yù)選定的位置上安裝無(wú)人機(jī)機(jī)庫(kù)，然后對(duì)無(wú)人機(jī)機(jī)庫(kù)內(nèi)部無(wú)人機(jī)進(jìn)行調(diào)試；設(shè)置巡田策略，根據(jù)農(nóng)田的環(huán)境條件設(shè)置巡田的時(shí)間以及路線；搭載農(nóng)情載荷進(jìn)農(nóng)情遙感采集數(shù)據(jù)，通過(guò)無(wú)人機(jī)上搭載的農(nóng)情載荷進(jìn)行農(nóng)田數(shù)據(jù)的收集；數(shù)據(jù)上傳計(jì)算機(jī)終端；農(nóng)情數(shù)據(jù)一、二次分析或展示。與現(xiàn)有方案相比，本發(fā)明技術(shù)方案具備高效性、無(wú)人化、完備性、無(wú)損性、準(zhǔn)確性的優(yōu)點(diǎn)。

便攜式復(fù)合絕緣子護(hù)套切割裝置 841     

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本實(shí)用新型屬于切割設(shè)備領(lǐng)域，特別涉及一種便攜式復(fù)合絕緣子護(hù)套切割裝置。該裝置由固定裝置、螺旋測(cè)微裝置和切割單元三部分組成；固定裝置由兩個(gè)半圓形板片組成圓筒結(jié)構(gòu)，在固定裝置的一個(gè)橫截面上均勻設(shè)置4個(gè)螺孔；螺旋測(cè)微裝置共有4個(gè)，分別安裝在固定裝置的螺孔處；切割單元安裝在固定裝置的上端面處；切割單元具有可進(jìn)給的刀片。該裝置采用四點(diǎn)確定圓心的方法，并使用螺旋測(cè)微結(jié)構(gòu)，保證切割裝置與被切割物品同軸，最小誤差可達(dá)0.1mm；采用帶螺旋測(cè)微結(jié)構(gòu)的刀片，實(shí)現(xiàn)切割厚度可控并保證切割的精度；實(shí)現(xiàn)了復(fù)合絕緣子護(hù)套的無(wú)損切割。

光纖活動(dòng)連接器防塵帽專用鉗 777     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種光纖活動(dòng)連接器防塵帽專用鉗，屬鉗子技術(shù)領(lǐng)域。其特征在于：包括相對(duì)稱的左鉗體和右鉗體；所述左鉗體和右鉗體在中部鉸連接，在左鉗體和右鉗體的鉗口部分別設(shè)有對(duì)稱的弧形面夾口，所述弧形面夾口的內(nèi)壁與光纖活動(dòng)連接器防塵帽的外周面相適配，在所述弧形面夾口的下部?jī)?nèi)壁設(shè)有托底凸臺(tái)。在所述左鉗體的鉗把內(nèi)側(cè)面和右鉗體的鉗把內(nèi)側(cè)面分別設(shè)有對(duì)稱的限位凸臺(tái)，所述限位凸臺(tái)位于左鉗體和右鉗體的鉸接處的下面。該專用鉗在使用時(shí)，可使操作者容易掌握鉗子的插入深度和夾緊力度，其弧形面夾口的內(nèi)壁與光纖活動(dòng)連接器防塵帽的外周面相適配，托底凸臺(tái)托住防塵帽的底部，保證防塵帽完好無(wú)損，提高檢修效率。

電動(dòng)車輛運(yùn)營(yíng)安全與維保智慧管理系統(tǒng) 722     

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本發(fā)明提供了一種電動(dòng)車輛運(yùn)營(yíng)安全與維保智慧管理系統(tǒng)，其針對(duì)電動(dòng)車輛的使用與運(yùn)營(yíng)特點(diǎn)，整合了動(dòng)力電池健康狀態(tài)評(píng)估、安全風(fēng)險(xiǎn)分析、線下檢驗(yàn)和電池信息溯源管理核心功能，能夠?qū)崿F(xiàn)電動(dòng)車輛動(dòng)力電池?zé)o損診斷和評(píng)估功能，以及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常、預(yù)警提示、采取措施消除安全隱患，通過(guò)線上客戶電池溯源信息管理制度與線下售后維修維保機(jī)制有機(jī)結(jié)合，能夠促進(jìn)多方面、一體式的電動(dòng)車輛安全監(jiān)管與高效運(yùn)營(yíng)。

焊接球的加工方法 1169     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種焊接球的加工方法，包括以下步驟，首先根據(jù)圖紙?jiān)O(shè)計(jì)選好材料，并進(jìn)行下料；然后將焊接球毛坯料放在密封的烘爐里烘烤，烘烤到一定溫度后取出并用壓力機(jī)進(jìn)行液壓；其次，將毛坯料進(jìn)行修正切割，并上車床車破口；然后在兩個(gè)半球內(nèi)各對(duì)接一個(gè)單肋或雙肋，并進(jìn)行焊接；再次在兩個(gè)半球的單肋或雙肋之間焊接加強(qiáng)元盤(pán)；然后將兩個(gè)半球?qū)涌酆煤簏c(diǎn)焊固定后，用焊接機(jī)焊接；最后檢查外觀，并做無(wú)損探傷。本發(fā)明的有益效果：通過(guò)本發(fā)明的加工方法可避免直徑變小的情況出現(xiàn)，進(jìn)而有效避免了節(jié)點(diǎn)偏心的現(xiàn)象；同時(shí)采用本發(fā)明制作的焊接球在保證質(zhì)量的情況下，大大縮短了加工時(shí)間，增加了工作效率，進(jìn)而達(dá)到節(jié)約成本的效果。

超聲多普勒診斷設(shè)備的控制面板組件 789     

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本發(fā)明提供一種超聲多普勒診斷設(shè)備的控制面板組件，包括FPGA處理單元、ARM處理單元、電源單元和系統(tǒng)總線，ARM芯片單元連接系統(tǒng)總線，系統(tǒng)總線連接FPGA芯片單元，電源單元用來(lái)給整個(gè)面板組件供電，所述的ARM處理單元包括ARM處理芯片、鍵盤(pán)單元、FLASH單元、蜂鳴器單元、時(shí)鐘單元、USB接口、RS232串口和SD卡接口，ARM處理芯片分別與鍵盤(pán)單元、FLASH單元、蜂鳴器單元、時(shí)鐘單元、USB接口、RS232串口和SD卡接口相連接，本發(fā)明運(yùn)行穩(wěn)定，操作簡(jiǎn)單，功耗低，體積小，成本低，重量輕，智能化程度高，成像效果很好，靈敏度高，成本低，經(jīng)濟(jì)實(shí)用，可重復(fù)使用并且檢查對(duì)身體無(wú)損傷。