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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺(tái)
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蜂窩移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)覆蓋的多小區(qū)聯(lián)合優(yōu)化方法及其裝置
本發(fā)明公開(kāi)了一種蜂窩移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)覆蓋的多小區(qū)聯(lián)合優(yōu)化方法及其裝置；本發(fā)明的方法包括：收集目標(biāo)區(qū)域內(nèi)各基站位置信息；對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行柵格劃分；測(cè)量各基站到各柵格點(diǎn)的傳播損耗；遍歷發(fā)射總功率、天線電參數(shù)組合，統(tǒng)計(jì)不良覆蓋比；挑選使不良覆蓋比最小的組合，饋送最優(yōu)激勵(lì)電流至各天線。本發(fā)明的裝置包括：信息收集模塊、柵格化處理模塊、傳播損耗確定模塊、遍歷求解模塊和挑選模塊。本發(fā)明通過(guò)優(yōu)化陣列天線的方向圖和發(fā)射功率來(lái)實(shí)現(xiàn)面向?qū)嶋H傳播環(huán)境的網(wǎng)絡(luò)覆蓋的多小區(qū)聯(lián)合優(yōu)化，使得整個(gè)目標(biāo)區(qū)域的不良覆蓋最少；既可用于面向?qū)嶋H傳播環(huán)境的網(wǎng)絡(luò)覆蓋的多小區(qū)聯(lián)合優(yōu)化，也可以用于對(duì)個(gè)別小區(qū)的不良覆蓋進(jìn)行單獨(dú)糾正。
浙江大學(xué)
2021-04-13
一種基于多段熱電模組構(gòu)成的柔性供電表帶
本實(shí)用新型公開(kāi)了一種基于多段熱電模組構(gòu)成的柔性供電表帶。柔性供電表帶中間至少由一段密度大且等距排布熱電模組的供電表帶，其兩側(cè)至少各由一段相同的密度小且等距排布熱電模組的供電表帶連接而成；熱電模組的供電表帶，從手腕穿戴面向外都具有依次為導(dǎo)熱層，裝有熱電模組的柔性印刷電路板和多個(gè)散熱層，柔性印刷電路板上表面熱電模組中的每個(gè)熱電對(duì)分別裝在各自表帶主體的長(zhǎng)方形通孔中，每個(gè)熱電對(duì)分別通過(guò)冷端銅導(dǎo)電片與各自的散熱層連接，散熱層均位于表帶主體外。本實(shí)用新型在保證供電表帶貼合手腕輪廓的前提下提高熱電模組中熱電對(duì)的對(duì)數(shù)，提高供電表帶的輸出驅(qū)動(dòng)能力。表帶主體采用聚二甲基硅氧烷，柔性較好，可以適合不同手臂表面。
浙江大學(xué)
2021-04-13
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一種多攝像頭自適應(yīng)的立體視覺(jué)測(cè)距裝置
本實(shí)用新型涉及雙目立體視覺(jué)測(cè)距技術(shù)，具體涉及一種多攝像頭自適應(yīng)的立體視覺(jué)測(cè)距裝置，包括 主板，固定在主板上的左一攝像頭、左二攝像頭、右一攝像頭、右二攝像頭、右三攝像頭、左數(shù)據(jù)傳輸 接口，及右數(shù)據(jù)傳輸接口，還包括外部控制板；左一攝像頭、左二攝像頭通過(guò)主板與左數(shù)據(jù)傳輸接口連 接；右一攝像頭、右二攝像頭、右三攝像頭通過(guò)主板與右數(shù)據(jù)傳輸接口連接；左數(shù)據(jù)傳輸接口、右數(shù)據(jù) 傳輸接口分別與外部控制板連接。該測(cè)距裝置結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、操作方便、成本低，具有多個(gè)攝像頭，允許根 據(jù)待測(cè)物的實(shí)際位置和實(shí)際距離選擇使用攝像頭對(duì)，具有自適應(yīng)性，可移植性強(qiáng)，能夠?qū)崿F(xiàn)雙目立體視 覺(jué)測(cè)距所需圖像數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集和傳輸。
武漢大學(xué)
2021-04-13
一種適于規(guī)則網(wǎng)格 DEM 的結(jié)構(gòu)化多尺度重構(gòu)方法
一種適于規(guī)則網(wǎng)格 DEM 的結(jié)構(gòu)化多尺度重構(gòu)方法，包括如下步驟:步驟 1，谷地匯水區(qū)域的提取 及結(jié)構(gòu)化組織;步驟 2，谷地選取與匯水區(qū)域的合并;步驟 3，基于合并后的匯水區(qū)域進(jìn)行約束內(nèi)插生 成新的、刪除次要谷地后的 DEM。其優(yōu)點(diǎn)是:通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比，傳統(tǒng)重采樣及濾波綜合方法無(wú)論谷地和 山脊大小同等程度地削減正向、負(fù)向地貌，沒(méi)有顧及地理特征的保持;而采用本發(fā)明方法綜合后，圖中 表示次要谷地的等高線彎曲呈現(xiàn)成組刪除的效果，表示主要谷地源頭的等高線彎曲保持較好，與專(zhuān)家手 工綜合的效果接近。
武漢大學(xué)
2021-04-13
一種基于多尺度梯度差分熵的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多尺度梯度差分熵的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，包括如下步驟：步驟 1，將原始圖 像和失真圖像均轉(zhuǎn)換成灰度圖像；步驟 2，基于步驟 1 的結(jié)果，計(jì)算不同尺度空間內(nèi)的梯度差分熵，并 將不同尺度空間內(nèi)的梯度差分熵進(jìn)行加權(quán)平均；步驟 3，計(jì)算原始圖像和失真圖像對(duì)應(yīng)的灰度圖像均值 的比值；步驟 4，計(jì)算原始圖像和失真圖像對(duì)應(yīng)的灰度圖像方差的比值；步驟 5，基于步驟 2，步驟 3 和步驟 4 的結(jié)果，進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。本發(fā)明引入尺度空間的基本思想，基于人在不同距離下目標(biāo)在視網(wǎng)膜 上的形成過(guò)程，通過(guò)提取尺度空間下的輪廓特征，并通過(guò)熵來(lái)反映原始圖像和失真圖像在尺度空間下輪 廓特征的差異，與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果具有較好的一致性。
武漢大學(xué)
2021-04-13
城市深層地?zé)崮茉撮_(kāi)發(fā)-水力熱多場(chǎng)耦合技術(shù)
項(xiàng)目背景：地?zé)峁I(yè)資源利用可獲取許多貴重的稀有元 素、放射性元素、稀有氣體和化合物，也可用于地?zé)岚l(fā)電、 地?zé)峁┡⒌責(zé)後t(yī)療等場(chǎng)景。目前，我國(guó)大科學(xué)計(jì)劃在探索 超熱巖發(fā)電技術(shù)、深層地?zé)衢_(kāi)發(fā)相關(guān)顛覆性技術(shù)方面，需要 支撐深層高溫鉆井和壓裂建庫(kù)等技術(shù)的研發(fā)設(shè)備平臺(tái)。因 此，研制高溫高壓巖石真三軸測(cè)試平臺(tái)等，可為后期開(kāi)發(fā)工 作提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和理論依據(jù)。本項(xiàng)目的難點(diǎn)在熱、力學(xué)熱沖 擊效應(yīng)下，高溫巖石真三軸加熱保溫材料的多場(chǎng)耦合技術(shù)， 井筒密封，高溫聲發(fā)射監(jiān)測(cè)，并能模擬現(xiàn)場(chǎng)工況等，設(shè)計(jì)實(shí) 驗(yàn)平臺(tái)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)并保證性能。
所需技術(shù)需求簡(jiǎn)要描述：關(guān)鍵技術(shù)；巖樣尺寸（方形）： 200mm（250MPa）、300mm（400℃）主要試樣、600mm（ 400℃ ）。 真三軸試驗(yàn)力：10000kN×3、精度 0.5% ，剛性加載，位移、 變形、力三種控制。巖樣最高溫度：400℃，程序升溫，升 溫梯度 5-20℃/min，溫度精度±1℃。水力壓裂注入壓力： 120MPa/攜沙，壓力、流量控制，精度 0.5%，壓力控制 0.001MPa；升學(xué)監(jiān)測(cè)：16 通道，波導(dǎo)桿和直接測(cè)量。暫堵裝 置：流量 1000L/min，壓力 30MPa。
對(duì)技術(shù)提供方的要求:在深層地?zé)豳Y源開(kāi)發(fā)領(lǐng)域，擁有 一定的研發(fā)基礎(chǔ)和實(shí)驗(yàn)平臺(tái)制造經(jīng)驗(yàn)，相關(guān)研究成果處于國(guó) 內(nèi)領(lǐng)先水平。
青島乾坤興智能科技有限公司
2021-09-13
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一種實(shí)現(xiàn) TD-LTE-Advanced 中多流波束賦形的方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種實(shí)現(xiàn) TD-LTE-Advanced 中多流波束賦形的方法，包括：從 TD-LTE-Advanced 基站的上行探測(cè)參考信號(hào)獲取 4×8的信道矩陣，將信道矩陣 A1進(jìn)行分解，以得到兩個(gè) 4×4子信道矩陣，對(duì)每個(gè)子信道矩陣進(jìn)行 Household 變換，以生成上Hessenberg 矩陣，對(duì)上 Hessenberg 矩陣 J(1)進(jìn)行 Givens 旋轉(zhuǎn)，以將該矩陣 J(1)變換成對(duì)角矩陣，重復(fù)上述運(yùn)算達(dá)至少 5 次，其中上一次計(jì)算得到的矩陣又會(huì)作為下一次計(jì)算中所使用的Hessenberg 矩陣，將得到的右乘 Household 變換矩陣和得到的右乘Givens 矩陣疊乘，以得到一個(gè) 4*4 的矩陣。利用最大比傳輸算法對(duì)生成的矩陣 V 的每一列進(jìn)行加權(quán)處理，以生成最終的波束賦形權(quán)矢量。本發(fā)明能夠克服現(xiàn)有 EBB 算法的不足，準(zhǔn)確地計(jì)算多流波束賦形權(quán)矢量，并有效降低誤碼率。
華中科技大學(xué)
2021-04-11
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多電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)新型離散滑模跟蹤控制方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)
本發(fā)明公開(kāi)一種多電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)新型離散滑模跟蹤控制方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)。屬于多電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)控制技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明依據(jù)特征建模理論，建立針對(duì)位置跟蹤控制的多電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)特征模型，該模型比常規(guī)動(dòng)力學(xué)模型階次更低且參數(shù)更少；采用帶遺忘因子的遞推最小二乘法對(duì)特征模型參數(shù)進(jìn)行在線辨識(shí)，并投影到參數(shù)范圍集合；設(shè)計(jì)一種多冪次二階滑模面，以加快跟蹤誤差在不同誤差帶內(nèi)的收斂速度；設(shè)計(jì)多電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)新型離散滑模跟蹤控制方法，實(shí)現(xiàn)高精度跟蹤控制，同時(shí)減小滑模抖振。
南京工程學(xué)院
2021-01-12
旦大學(xué).jpg){kind=logo}
一種基于劃分的多區(qū)穿越向量近似檢索方法和系統(tǒng)
本發(fā)明涉及一種基于劃分的多區(qū)穿越向量近似檢索方法和系統(tǒng)，方法包括：獲取待搜索的數(shù)據(jù)集，對(duì)數(shù)據(jù)集以采樣比λ采樣一部分向量作為路由向量，對(duì)數(shù)據(jù)集中未被采樣的向量隨機(jī)劃分為m個(gè)分區(qū)，將路由向量作為各個(gè)分區(qū)的共享向量；對(duì)m個(gè)分區(qū)分別構(gòu)建稀疏近似近鄰圖；接收查詢(xún)信息，以第一候選集隊(duì)列長(zhǎng)度進(jìn)行第一階段搜索，逼近到查詢(xún)信息附近的區(qū)域；在逼近的區(qū)域中以第二候選集隊(duì)列長(zhǎng)度進(jìn)行第二階段搜索，若搜索過(guò)程中擴(kuò)展到路由向量，則將該路由向量在所有分區(qū)中的副本加入到候選集隊(duì)列中，進(jìn)行跨分區(qū)的動(dòng)態(tài)搜索。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明在各類(lèi)圖算法的測(cè)試中，幾乎在所有精度要求下均能實(shí)現(xiàn)1.5倍至2倍的查詢(xún)效率提升。
復(fù)旦大學(xué)
2021-01-12
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基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和多信息融合的煤炭生產(chǎn)計(jì)量監(jiān)控系統(tǒng)
本技術(shù)整合了土地復(fù)墾學(xué)、土壤學(xué)、生物學(xué)、地質(zhì)學(xué)、化學(xué)和信息技術(shù)科學(xué)等相關(guān)學(xué)科，采用物理模擬實(shí)驗(yàn)與數(shù)學(xué)模型相結(jié)合、理論分析與實(shí)際觀測(cè)相結(jié)合的研究方法，通過(guò)模型建立、GIS 完全結(jié)合和系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，實(shí)現(xiàn)不同重構(gòu)措施下的不同年限的復(fù)墾農(nóng)田作物動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)，揭示重構(gòu)措施-復(fù)墾年限-復(fù)墾質(zhì)量（作物產(chǎn)量）的動(dòng)態(tài)響應(yīng)機(jī)制，為礦山土地資源可持續(xù)利用提供技術(shù)支撐。
（1）建立復(fù)墾土壤水氮運(yùn)移和作物生長(zhǎng)聯(lián)合模型。聯(lián)合模型包括作物生長(zhǎng)發(fā)育、土壤水分運(yùn)移、土壤氮素運(yùn)移三個(gè)子模塊；
（2）在 GIS 的基礎(chǔ)上進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，確定數(shù)據(jù)庫(kù)管理的結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)調(diào)運(yùn)和追加的程序，編寫(xiě)用計(jì)算機(jī)程序。開(kāi)發(fā)能與 GIS 完全結(jié)合的水氮運(yùn)移和作物生長(zhǎng)模擬聯(lián)合模型組件及其配套的數(shù)據(jù)庫(kù)，構(gòu)建基于 GIS 和模型的復(fù)墾農(nóng)田土壤作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)系統(tǒng)；
（3）采用智能化土壤作物系統(tǒng)模型和 GIS 結(jié)合的耦合模型，實(shí)現(xiàn)不同重構(gòu)措施下的不同年限的復(fù)墾農(nóng)田作物動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)，揭示重構(gòu)措施-復(fù)墾年限-復(fù)墾質(zhì)量（作物產(chǎn)量）的動(dòng)態(tài)響應(yīng)機(jī)制。
安徽理工大學(xué)
2021-04-13