摘要：本发明提供五恒智能飘窗及其安装方法，包括飘窗外框和飘窗安装框，飘窗外框设置在飘窗墙体内，飘窗安装框与飘窗安装框通过连接件可拆卸地相连，飘窗外框内设有恒温恒湿装置。本发明的有益效果是：本发明首先完成飘窗的结构功能，其次实现飘窗范围内所有使用功能的集成；再次实现飘窗部品的标准化、通用化，最终实现整体/集成飘窗部品的接口标准化的系统实施方案。

摘要：一种海底油气管线水平向运动时所受土体阻力测定装置，试验槽内设置有在驱动装置的推动下在土体里水平移动的实验管线，驱动装置位于试验槽的外部，包括有一侧贯穿试验槽的侧壁连接位于试验槽内的实验管线的拉力架，以及通过刚性杆连接在拉力架另一侧的驱动机构，还设置有动静态应变分析仪、与静态应变分析仪输出端相连接的计算机和用于摄取实验管线移动图像的摄像机，刚性杆上设置有通过电缆与动静态应变分析仪的输入端相连的拉压力传感器，拉力架上连接有通过电缆与动静态应变分析仪的输入端相连的拉线式位移传感器。本发明可以精确模拟多种因素对于土体抗力的影响，可以完整精确的记录试验过程和所需的试验数据，了解土体抗力的变化趋势及原因。

摘要：一种油气管线在海床上横向大变形时所受土体抗力测定装置，在试验槽内设置有埋在土体内水平移动的实验管线，实验管线的两端通过钢丝绳连接位于试验槽外部一侧的驱动装置，实验管线的中部连接设置于试验槽外部远离驱动装置一侧的拉线式位移传感器，驱动装置包括有拉力驱动机构和通过连接线与拉力驱动机构相连的拉力传动机构，连接线上设置有拉压力传感器，还设置有动静态应变分析仪、与静态应变分析仪输出端相连接的计算机和用于摄取实验管线移动图像的摄像机，拉压力传感器和拉线式位移传感器分别通过电缆与动静态应变分析仪的输入端相连。本发明可以模拟油气管线在海床上发生横向大变形时管线运动的真实路径，并研究多种因素作用下管线所受到的土体抗力大小。

摘要：本发明提供了一种广告机，涉及广告装置技术领域，本发明提供的广告机包括显示屏、支撑机构、移动机构和控制机构，显示屏安装于支撑机构，移动机构与支撑机构传动连接；控制机构设于支撑机构，并分别与显示屏和移动机构电连接，控制机构用于控制显示屏显示广告的时间和内容，和控制移动机构的移动位置。本发明提供的广告机缓解了相关技术中广告机位置固定，移动时需要托运或者搬运的技术问题。

摘要：本发明提供了一种三维数据的获取方法、装置以及电子设备，涉及图像处理技术领域，三维数据的获取方法包括：根据图像通过区域阈值法提取目标物体的区域图像；通过线性迭代聚类SLIC法对所述区域图像进行超像素分割，得到目标物体的超像素图像；根据所述超像素图像通过立体视觉法得到目标物体的三维数据，解决了现有技术中存在的图像处理速度较慢影响到图像处理效率的技术问题。

摘要：本发明提出一种自约束视频活动预测方法和系统。包括：提取待预测视频中每帧的该视觉特征F＝{F1，F2，...，Fo}，并通过第一特征聚合模型处理该视觉特征F，得到最后观测时刻o的特征表示ho；获取指定的预测帧数a，根据视觉特征F和ho迭代预测下一时刻的特征表示，直到预测第o+a帧的特征表示，保存第o+1帧到第o+a帧的特征表示作为该待预测视频的预测结果。本发明通过迭代预测提高了活动预测的准确性。

摘要：本申请公开了视频文本组合检索方法、装置、电子设备及存储介质，涉及视频检索技术领域。通过获取原始视频和检索文本，对原始视频帧进行编码得到高层视觉特征和中层视觉特征，并对检索文本进行编码得到检索文本特征。设置高层分支根据时序信息提取高层视觉中的高级保留特征以及检索文本特征中的高级差异特征，融合得到高层融合特征。设置中层分支利用注意力机制根据中层保留特征和中层差异特征提取更细粒度的时空特征，融合得到中层融合特征。最后根据对各个特征进行层级多融合得到目标融合特征，从而对预设视频库进行检索得到目标视频。由此从不同粒度描述了用户的视觉需求，有效提高了视频检索的准确性，准确查找满足用户需求的目标视频。

摘要：本申请涉及一种光储电站防逆流防过载方法、装置和系统，包括基于气象数据、当地各时段电价方案和预设强度得到第一发电时段、第二发电时段和光伏输出功率；预测负载功率和储能允许充电功率；控制电网在第一发电时段内给储能装置充电，控制光伏发电装置和电网在第二发电时段内给储能装置充电；对比防逆流功率阈值和电网输出功率，调节光伏输出功率和储能输出功率；设置最大需量限值、需量控制裕度值和降功率裕度值，并调整储能装置的储能允许充电功率。本申请有效地保证了光储电站在充分利用光伏发电装置的电能的情况下防逆流及防过载，降低了电站运行的成本，保证电站电能自发自用稳定循环。

摘要：本申请实施例提供了一种视觉文本预训练模型的训练方法、装置、设备及介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：将获取到的样本视频和样本文本输入至初始多模态处理模型中，对样本视频进行分割处理得到多个初始视频帧，并从样本文本中提取得到文本特征；对每一初始视频帧中的各个初始像素块进行时空重要性评估得到时空信息；基于时空信息确定遮掩视频帧，并基于文本特征对遮掩视频帧中处于遮掩状态下的部分进行特征重建处理，得到样本重建结果；根据样本重建结果计算损失值，并根据损失值对初始多模态处理模型的模型参数进行调整，得到训练后的目标多模态处理模型。本申请能够提高训练得到的多模态处理模型对多模态信息的理解能力。

摘要：本发明提出了一种物体运动轨迹的预测方法和设备，属于计算机视觉与图像处理技术领域，该方法包括：对获取的目标物体的多视角时序二维图像序列重建，得到原始粒子点云序列，采样后生成稀疏关键点云序列；基于该序列中每一时刻的关键点空间位置构建粒子图序列，以及空间语义补全；对补全后关键点特征序列进行对象级动态时空聚合得到聚合关键点特征，并输入至粒子图转换器，通过该转换器输出经长程力传播建模后的关键点更新特征；基于该更新特征解码预测未来时刻的关键点位移，并根据关键点位移生成目标物体的未来运动轨迹。基于该方法，还提出了一种物体运动轨迹的预测设备。本发明能够同时对物体的精细外观和稳定、准确的运动轨迹进行预测。