摘要：本发明提供了一种网络搜索方法，包括：终端从第一网络脱网或尚未注册至所述第一网络，并驻留在第二网络；当所述终端在所述第二网络下的信噪比和/或信干比的变化量大于或等于预设变化量时，所述终端执行对所述第一网络的搜索操作。本发明还提出相应的网络搜索装置和终端。通过本发明的技术方案，可以根据终端的位置变化情况，既能够控制终端的网络搜索频度和/或次数，避免频繁的盲目搜网导致终端功耗的浪费，又能够帮助终端尽快接入特定网络，有助于提升用户体验。

摘要：本发明提供了一种网络搜索方法，包括：终端从第一网络脱网或尚未注册至所述第一网络，并驻留在第二网络；当所述终端在所述第二网络下的误码率和/或误块率的变化量大于或等于预设变化量时，所述终端执行对所述第一网络的搜索操作。本发明还提出相应的网络搜索装置和终端。通过本发明的技术方案，可以根据终端的位置变化情况，既能够控制终端的网络搜索频度和/或次数，避免频繁的盲目搜网导致终端功耗的浪费，又能够帮助终端尽快接入特定网络，有助于提升用户体验。

摘要：本发明的目的在于针对现有DBC板在均流设计中的不足提供一种新型电力电子模块，该电力电子模块为陶瓷-金属复合板结构，该结构包括上铜层、陶瓷层、二极管芯片、功率器件芯片、母排端子，其特征在于所述模块还包括并联的3个或3个以上的功率器件芯片，母排端子放置在所有以上并联的芯片的中心位置。使得各支路回路的分布电感一致，极大程度上实现了拓扑的并联一致性，提高模块的可靠性。消除了并联电路的支路电感不均匀的情况，很好的实现了支路均匀性，利于高频化、高功率化下的并联均流，极大程度上缓解了散热压力，提高模块的可靠性。

摘要：本发明公开了一种基于P300脑电模式的无阀值脑开关方法，所述方法包括以下步骤：系统初始化及脑电刺激界面启动；采集脑电训练数据；离线训练；在线实时处理。该应用首先通过全新的脑电刺激界面给使用者视觉上的刺激，然后由电极帽和脑电放大器组成的脑电采集硬件系统采集使用者的脑电信号，接着通过基于P300脑电模式的无阀值脑开关方法，将脑电信号转化为控制外部设备“开/关”的命令。该方法利用两层SVM分类器，先对开/关键进行有无P300的检验，再对由4个分值构成的新的特征进行是否为控制态的检验，最后直接通过两个SVM的分值进行决策，不需要设定任何阈值，同时保证空闲态的低假阳性率和控制状态的高真阳性率。

摘要：本发明公开了一种基于EOG的异步字符输入方法及装置，方法包括步骤：在显示器上显示的虚拟键盘，共有N个键，虚拟键盘一轮一轮进行闪烁，在每一轮中，所有N个键随机闪烁一次；拼写时用户跟着目标键的闪烁进行眨眼，实时采集用户的眼电信号，从采集到的眼电信号中截取一个按键闪亮后一段时间之内的眼电数据作为该闪烁键的原始特征向量，每一轮就产生N个原始特征向量，调用眼电识别方法对上述N个原始特征向量进行识别，输出0‑N中的某一个结果，0表示不满足字符输入的条件，1‑N对应虚拟键盘上的N个按键。本发明在保证眨眼被正常检测的同时

摘要：本发明公开了一种基于EOG的开关装置及开关键实现方法，该开关装置包括依次连接的EOG开关界面、眼电采集模块、信号检测模块以及控制反馈模块，其中，EOG开关界面包括一个以一定形式随机闪亮On/Off键；眼电采集模块用于采集用户通过眨眼发送开关命令时的眼电信号并将信号输入所述信号检测模块；信号检测模块在每一次On/Off键闪烁后进行一次检测，用于确定用户是否发送开关命令至所述控制反馈模块；控制反馈模块用于开关命令的视觉反馈或者动作反馈。该发明降低了EOG开关控制信号误报率。同时，在控制状态下，只要看到On/O

摘要：本发明公开了一种置物龙头安装结构，包括设置在墙面的预埋接头，位于置物龙头内设置有锁紧垫块，所述锁紧垫块上开设有与预埋接头相配合的通孔，所述通孔的孔径大于预埋接头的外径，所述预埋接头伸入置物龙头一端连接有一锁紧螺母，所述锁紧螺母朝向锁紧垫块一端设置有第一球面，位于通孔处的锁紧垫块一端面上设置有与第一球面相配合的第二球面，该结构在安装置物龙头时，不需要调节长度、深度距离，墙面不需要另外钻孔固定，不会破坏墙面，即使预埋接头预埋时与墙面不垂直也能保证置物龙头的水平及贴墙安装，保证了安装的方便，及安装后的美观。

摘要：本发明涉及一种适用于PCB板人工智能检测的数据库构建方法，其特征在于，包括如下步骤：①、训练图片和标签制作，将用于训练的缺陷PCB板制作成标注图片，形成训练图片集，并按照一个训练图片不少于一个标签进行标注，在进行标签标注时，按照缺陷的类别进行分类，并形成训练数据库；②、从训练数据库中选取对应标准的缺陷数据，构成人工智能检测的模型训练集；③、将模型训练集传给人工智能模型进行训练，并生成该标准的模型，存入模型数据库以供调用；训练数据库由多个训练数据组构成，在使用时，可以选择任意数量的训练数据组进行模型训练集的构建，如此可以适用不同厂家不同标准的人工智能检测，降低检测数据库构建的工作量。

摘要：本发明涉及一种PCB板缺陷的检测方法，包括如下步骤：第一步，初步检测，通过AOI或AVI对PCB板进行拍照取像，并进行样本图片对比分析检测，按照规则性缺陷和非规性缺陷等方式输出检测结果，并将输出检测缺陷结果按照坐标进行定位，之后将规则性缺陷图片信息传输到复检系统；第二步，将标定的非规则性缺陷部分的图片传输给AI人工智能复判，人工智能对AOI或AVI检测输出缺陷图片进行比对，判断真假缺陷及缺陷类型，然后将真缺陷的信息传输到复检系统；第三步，复检系统接收到规则性缺陷信息和非规则性真缺陷信息后安排人工复检核对；能够消除掉AOI或AVI检测假缺陷的影响，降低人工核实工作量，提高检测效率和准确性。

摘要：本发明涉及一种适用于PCB板真假缺陷判定的人工智能检测方法，包括如下步骤：①、构建AI模型，通过人工智能深度学习的方法构建按照缺陷进行分类的AI模型；②、人工智能检测，将AOI或AVI检测的缺陷图片传输到已训练好的AI模型，根据已训练好的AI模型计算传输过来的缺陷图片数据，判断真假缺陷及缺陷类型，并且将判断的真缺陷进行归类；③、结果反馈，将归类后的真缺陷进行统计，并且以信息反馈的方式输出表达出来，并反馈到客户端；客户端可针对统计报表内容优化对应前制程产品制程和品质，并可根据不同料号对应报表内容形成可追溯数据及分类问题图片，从而达成品质问题数据化可追溯。