本發(fā)明涉及基于統(tǒng)一搜索及大數(shù)據(jù)處理的分布式計(jì)算引擎，包括：統(tǒng)一接口模塊、分布式執(zhí)行模塊和存儲(chǔ)管理模塊；統(tǒng)一接口模塊用于接收計(jì)算任務(wù)，并進(jìn)行任務(wù)解析，以根據(jù)任務(wù)解析得到的任務(wù)類型啟動(dòng)對(duì)應(yīng)的計(jì)算引擎；分布式執(zhí)行模塊包括搜索計(jì)算引擎、圖計(jì)算引...

本發(fā)明涉及一種分布式搜索計(jì)算引擎，包括：包括索引存儲(chǔ)管理模塊和搜索計(jì)算模塊，其中：索引存儲(chǔ)管理模塊用于基于文檔數(shù)據(jù)創(chuàng)建索引，將索引分為多個(gè)索引分片分散存儲(chǔ)在多個(gè)物理分片上，物理分片上還存儲(chǔ)有該索引分片對(duì)應(yīng)的文檔數(shù)據(jù)；物理分片的數(shù)量基于搜...

本發(fā)明涉及種一種分布式流處理任務(wù)調(diào)度方法及設(shè)備，該方法包括：基于流處理任務(wù)中的多個(gè)待執(zhí)行的任務(wù)信息，通過(guò)控制模塊生成有向無(wú)環(huán)圖；并將待執(zhí)行的任務(wù)按照有向無(wú)環(huán)圖中的對(duì)應(yīng)關(guān)系下發(fā)到對(duì)應(yīng)的物理計(jì)算節(jié)點(diǎn)；獲取各個(gè)物理計(jì)算節(jié)點(diǎn)的資源使用率，并基于...

本發(fā)明涉及一種基于嵌入式Soc的視頻解碼及FC視頻發(fā)送系統(tǒng)，屬多媒體領(lǐng)域，解決了光纖通道系統(tǒng)中H.264/H.265格式壓縮視頻的需顯示終端本地解碼顯示高能耗高成本的問(wèn)題。包括：FC視頻解碼單元基于服務(wù)調(diào)用命令從網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)中獲取壓縮視頻...

本技術(shù)涉及一種用于發(fā)動(dòng)機(jī)的數(shù)據(jù)采集裝置，屬于發(fā)動(dòng)機(jī)管理技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)采集不穩(wěn)定、成本高的問(wèn)題。氣缸溫度采集裝置的采集端放置于發(fā)動(dòng)機(jī)氣缸位置處，排氣溫度采集裝置的采集端放置于發(fā)動(dòng)機(jī)排氣管位置處，油量采集裝置的采集...

本發(fā)明涉及一種基于FC協(xié)議的視頻解碼及原幀視頻網(wǎng)絡(luò)化顯示方法，屬多媒體領(lǐng)域，解決了FC系統(tǒng)中H.264/H.265壓縮視頻需顯示單元本地解碼顯示高能耗高成本的問(wèn)題。包括基于服務(wù)調(diào)用命令，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)獲取壓縮視頻流；對(duì)壓縮視頻流的視頻格...

本技術(shù)涉及一種用于發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速信號(hào)的采集裝置，屬于發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中發(fā)動(dòng)機(jī)在低速和高速時(shí)轉(zhuǎn)速信號(hào)采集誤差大的問(wèn)題。所述采集裝置包括可變電阻電路、反饋電路和遲滯比較電路；所述可變電阻電路的第一輸入端作為所述采集裝置的輸入...

本發(fā)明涉及一種微型機(jī)器人車輛的越障方法，屬于運(yùn)載車輛技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中機(jī)器人車越障能力有限的問(wèn)題。本發(fā)明的越障方法包括：步驟1：車輛行駛時(shí)，通過(guò)探測(cè)模塊實(shí)時(shí)探測(cè)路況；步驟2：控制模塊根據(jù)路況信息和障礙物信息判斷是否跳躍，并向車輛...

本發(fā)明提供一種基于輕量化類腦目標(biāo)檢測(cè)模型的目標(biāo)檢測(cè)方法及設(shè)備，該方法包括：構(gòu)建并訓(xùn)練得到類腦目標(biāo)檢測(cè)模型；對(duì)所述類腦目標(biāo)檢測(cè)模型的卷積層及其相鄰層構(gòu)建耦合關(guān)系矩陣；基于所述耦合關(guān)系矩陣，對(duì)所述卷積層及其相鄰層通過(guò)參數(shù)組進(jìn)行剪枝以實(shí)現(xiàn)層間...

本發(fā)明涉及一種目標(biāo)人員識(shí)別方法和裝置，屬于圖像處理與識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，解決體型識(shí)別的不確定性、目標(biāo)人臉丟失以及微小型無(wú)人機(jī)無(wú)法承載現(xiàn)有計(jì)算平臺(tái)等問(wèn)題。該方法包括：采用無(wú)人機(jī)上的視覺(jué)傳感器獲取實(shí)時(shí)圖像；將實(shí)時(shí)圖像輸入目標(biāo)識(shí)別模型識(shí)別出待識(shí)別人...

本技術(shù)涉及一種無(wú)人設(shè)備的可分離式遙控終端，包括，終端主體、第一手柄和第二手柄；終端主體包括殼體、主體電路板和顯示觸屏；第一手柄和第二手柄，第一手柄和第二手柄的殼體內(nèi)部均設(shè)置手柄電路板，殼體的正面上側(cè)均設(shè)置用于安裝按鍵和微型搖桿的通孔，按...

本發(fā)明涉及一種基于零樣本重放的增量學(xué)習(xí)方法，屬于機(jī)器學(xué)習(xí)方法領(lǐng)域。該方法包括以下步驟：獲取物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)；構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控模型，利用所述物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控模型對(duì)所述監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)得到預(yù)測(cè)后的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)；利用完善的標(biāo)簽體系對(duì)預(yù)測(cè)后的監(jiān)控?cái)?shù)...

本發(fā)明涉及一種基于標(biāo)簽體系的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)增量學(xué)習(xí)方法，屬于自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域。該方法包括以下步驟：建立初始標(biāo)簽體系，基于所述初始標(biāo)簽體系對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集進(jìn)行人工標(biāo)注，構(gòu)建第一訓(xùn)練樣本集；構(gòu)建Bert模型，基于第一訓(xùn)練樣本集對(duì)Bert模型進(jìn)行訓(xùn)...

本公開(kāi)實(shí)施例公開(kāi)一種腦電信號(hào)偽跡去除

本公開(kāi)實(shí)施例公開(kāi)一種腦電信號(hào)分類方法

本發(fā)明提供一種基于多級(jí)仿初級(jí)視覺(jué)皮層模塊的目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：仿初級(jí)視覺(jué)網(wǎng)絡(luò)模塊，用于獲取待檢測(cè)圖像的多個(gè)不同尺寸的仿初級(jí)視覺(jué)特征圖及對(duì)應(yīng)的仿初級(jí)視覺(jué)感興趣特征圖；骨干網(wǎng)絡(luò)模塊，用于基于多個(gè)不同尺寸的仿初級(jí)視覺(jué)特征圖，通過(guò)通道聚合...

本公開(kāi)涉及一種腦電信號(hào)的檢測(cè)裝置，屬于腦機(jī)接口設(shè)備的技術(shù)領(lǐng)域，該裝置控制電路；至少一個(gè)通道電極電路，通道電極電路的第一端與控制電路電連接，通道電極電路的第二端為用于連接被測(cè)對(duì)象的一端，至少一個(gè)通道電極電路的控制端與控制電路的控制端連接；...

本公開(kāi)涉及一種腦電信號(hào)的檢測(cè)方法

一種延長(zhǎng)集群操控任務(wù)操控時(shí)間的賦能系統(tǒng)，包括生理信息采集裝置，用于采集操控人員執(zhí)行不同規(guī)模的集群操控任務(wù)時(shí)的生理信息數(shù)據(jù)；將生理信息數(shù)據(jù)發(fā)送至數(shù)據(jù)服務(wù)器；數(shù)據(jù)服務(wù)器，用于根據(jù)生理信息數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練得到疲勞檢測(cè)模型；基于疲勞檢測(cè)模型根據(jù)...

本實(shí)用新型涉及無(wú)人機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，且公開(kāi)了一種無(wú)人機(jī)防振框架，解決了目前無(wú)人機(jī)與地面碰撞時(shí)容易發(fā)生損壞的問(wèn)題，其包括無(wú)人機(jī)本體，所述無(wú)人機(jī)本體的底部安裝有緩沖機(jī)構(gòu)，緩沖機(jī)構(gòu)上安裝有安裝機(jī)構(gòu)，緩沖機(jī)構(gòu)包括位于無(wú)人機(jī)本體下方的支架，支架的頂部中...