一种多类型线缆的连接模块、识别系统及识别方法

    公开(公告)号:CN109560417A

    公开(公告)日:2019-04-02

    申请号:CN201811300606.1

    申请日:2018-11-02

    Abstract: 本发明提供了一种多类型线缆的连接模块及多类型线缆的识别方法,所述多类型线缆的连接模块包括连接器母头、连接器公头、角度传感器,连接器母头包括固定底座、位于固定底座上的阵列的连接引脚和中空的卡环,卡环与固定底座转动连接、并与角度传感器连接,卡环设有凸出的挡块,挡块包括导电面和绝缘面,导电面与外部的充电电路电连接;连接器公头包括连接柱,连接柱设有凸出的限位块,限位块包括限位导电面和限位绝缘面;连接器母头、连接器公头配合,转动卡环,使所述限位导电面与导电面连接,所述角度传感器获取卡环旋转的角度。采用本发明的技术方案,通过角度传感器转动的不同角度值来区分不同种类的线缆,结构和方法简单,便于实施。

    一种恒压型航天器无线传能系统及其方法

    公开(公告)号:CN108565949A

    公开(公告)日:2018-09-21

    申请号:CN201810359045.6

    申请日:2018-04-20

    Abstract: 本发明公开了一种恒压型航天器无线传能系统及其方法,其中,该系统包括:太阳电池阵、电压调节单元、逻辑与控制单元,磁耦合无线传能发送端和磁耦合无线传能接收端;其中,太阳电池阵将太阳能转换为电压不稳定的电能;电压调节单元将电压不稳定的电能调节成所需电压;逻辑与控制单元将数据信号经过逻辑运算后产生驱动信号,将驱动信号进行变换后驱动电压调节单元;磁耦合无线传能发送端将电压调节单元调节后的可变母线上的直流电压转变为交流电压;磁耦合无线传能接收端将接收到的磁能转变成交流电压,然后转变为直流电压。本发明解决了无线传能的使用限制,利用太阳电池阵及其电压调节单元来满足无线传能对于输入端的电压需求,降低应用成本。

    一种卫星结构热稳定性的地面测试方法

    公开(公告)号:CN105675323B

    公开(公告)日:2018-04-10

    申请号:CN201610028706.8

    申请日:2016-01-15

    Abstract: 本发明提供一种卫星结构热稳定性的地面测试方法,其利用地面测试系统进行卫星结构热稳定性试验,该系统包括:试验平台、待测结构、立方镜、加热单元、测温单元、经纬仪、数据采集单元、程控电源、温控计算机和数据处理计算机;其试验过程为:温控计算机控制程控电源调整加热单元的加热功率,每个温度工况试验的试验温度范围分为m个温度平衡点,每个温度工况试验均从初始温度到达m个温度平衡点中温度值最高的温度平衡点后回温到初始温度,且每个温度工况试验中经纬仪的位置固定不变;在每个温度平衡点时经纬仪实时对准立方镜的反射面,根据读数求得立方镜的转动角度,并将转动角度实时送往数据处理计算机,同时记录所有测温单元的温度测量数据。

    一种无线能量传输效率测试系统

    公开(公告)号:CN106787247A

    公开(公告)日:2017-05-31

    申请号:CN201710024914.5

    申请日:2017-01-13

    Abstract: 本发明提出一种无线能量传输效率测试系统,可在不同工作频率、负载阻抗、距离、偏移量、偏移角等条件变化时进行无线能量传输效率测试,通过设置无线能量系统发送端线圈工作频率和输出端线圈负载阻抗,实时采集无线能量发送端线圈和接收端线圈的相对位置,以及发送端线圈电压、电流,接收端线圈输出电压、电流等信息,通过处理后得到在不同条件下的传输效率。一方面可以辅助设计师研究各种外部因素对于无线能量传输效率的影响,更好地开展系统设计;另一方面有助于对已有的无线能量传输装置进行标准化测试。

    事件驱动型的股价预测方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN109657851A

    公开(公告)日:2019-04-19

    申请号:CN201811514976.5

    申请日:2018-12-12

    Abstract: 本发明公开了一种事件驱动型的股价预测方法、装置、设备及存储介质,该股价预测方法包括:基于当前新闻事件,选取与该当前新闻事件相关联的股票;基于该当前新闻事件和该股票的历史金融时序数据,采用异构信息协同网络模型预测该股票的价格波动。本发明将当前新闻事件和被选股票的历史金融时序数据输入到异构信息协同网络模型中,即可得出被选股票的价格走势,从而能够对股票价格的未来走势进行预测。该异构信息协同模型结合股票的历史价量走势和新闻的利好利空特性,有利于提高股票价格预测的准确性。该方法使用方便,且效率高,适应金融市场的快速变幻。本发明可广泛应用于根据各种新闻事件选取股票并预测股票走势。

    一种基于航拍数据的实时车流检测与追踪方法

    公开(公告)号:CN108921875B

    公开(公告)日:2021-08-17

    申请号:CN201810746646.2

    申请日:2018-07-09

    Abstract: 本发明提供了一种基于航拍数据的实时车流检测与追踪方法,包括以下步骤:S1、基于弱监督学习的预训练部分,使用弱监督学习的方式训练好一个YOLO网络的预训练模型;S2、基于航拍数据的实时车流检测部分,采用全卷积神经网络以及具有先验信息的多目标框检测方法对YOLO网络的预训练模型进行改进,得到YOLO检测网络。本发明的有益效果是:基于YOLO算法进行改进,采用全卷积神经网络以及具有先验信息的多目标框检测方法,有效地利用了无人机航拍数据集多视角和多分辨率的图像特点进行训练,在不损失太多检测时间的情况下提升了算法的检测准确率,达到了准确率与时间的平衡。

    基于深度学习的用户属性预测方法及相关装置

    公开(公告)号:CN110363283B

    公开(公告)日:2021-06-22

    申请号:CN201910490035.0

    申请日:2019-06-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的用户属性预测方法及相关装置,该预测方法包括:将原始文本信息输入到第一神经网络模型中,获取全局特征的文字序列特征,该原始文本信息为用户的个人介绍信息;将该原始文本信息输入到第二神经网络模型中,获取该全局特征的单词块特征;将该原始文本信息分别输入到多个第三神经网络模型中,分别获取多个子任务特征;基于该多个子任务特征和该全局特征,预测用户属性。本发明实现了精确地预测用户属性。

    基于深度学习的用户属性预测方法及相关装置

    公开(公告)号:CN110363283A

    公开(公告)日:2019-10-22

    申请号:CN201910490035.0

    申请日:2019-06-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的用户属性预测方法及相关装置,该预测方法包括:将原始文本信息输入到第一神经网络模型中,获取全局特征的文字序列特征,该原始文本信息为用户的个人介绍信息;将该原始文本信息输入到第二神经网络模型中,获取该全局特征的单词块特征;将该原始文本信息分别输入到多个第三神经网络模型中,分别获取多个子任务特征;基于该多个子任务特征和该全局特征,预测用户属性。本发明实现了精确地预测用户属性。

    一处局部分块卷积的目标跟踪方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN109711431A

    公开(公告)日:2019-05-03

    申请号:CN201811425819.7

    申请日:2018-11-27

    Abstract: 本发明提供了一种局部分块卷积的跟踪方法、系统及存储介质,该跟踪方法包括步骤S1:给定一个带有目标的初始帧,提取候选样本;步骤S2:将候选样本送入网络进行特征提取;步骤S3:将特征图分别送入基层卷积层和M个并行的分块卷积层,对于每一个局部分块目标使用一层卷积层来计算响应输出;步骤S4:融合各个分块响应输出后与基层卷积层的响应输出叠加作为最终的响应输出;步骤S5:通过在线检测得到当前帧目标中心位置后,根据当前中心点在当前帧提取不同尺度大小的搜索块;步骤S6:对不同尺度大小的候选对象进行尺度归一化。本发明的有益效果是:本发明能更好的适应目标在运动过程中的发生的变化,具有更强的鲁棒性。

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