摘要：本发明公开了一种基于FPGA的数据采集系统，包括数据采集模块、标准化数据因素确认系统和辅助信息采集模块，所述标准化数据因素确认系统的输出端与辅助信息采集模块的输入端连接，所述标准化数据因素确认系统包括查询模块、微处理器、辅助信息采集方案生成模块和备份模块，所述查询模块的输出端与微处理器的输入端连接，本发明涉及数据采集技术领域。该基于FPGA的数据采集系统，能够对采集的数据和影响的周围环境数据进行采集，然后通过模糊神经网络进行模糊化处理后得出一个数值，相比较直接通过数据采集模块得到的数值更加准确，提高了数据采集的准确性，提供的数值具有实际的参考意义，增加了整体的适用范围，便于使用者进行操作。

摘要：本发明涉及一种考虑水流延时连续变化的梯级水电站日优化调度方法，包括以下步骤：1)采用水流延时和下泄流量之间的非线性函数描述水流延时连续化的特征；2)建立考虑水流延时的梯级水电站群日优化调度数学模型；3)采用逐步优化算法结合混合整数规划法对考虑水流延时的梯级水电站群日优化调度数学模型进行求解；4)获得梯级水电系统日优化调度的发电和水库运行调度方案。与现有技术相比，本发明具有水流延时描述细致、模型精确、收敛效果好、实用性强等优点。

摘要：本发明提供一种自动调节合适高度的智能拐杖。它包括拐杖本体，控制器，三轴加速度倾斜角度传感器，定位装置，电机齿条组，高度固定装置，通信模块。拐杖主体分为上下两部分，可通过电机齿条组调节两部分相对位置以调节拐杖高度，合适的高度通过传入到控制器的使用者运动视频信息得到，调节至合适高度后以卡扣保持，保证拐杖稳定；控制器通过三轴加速度倾斜角度传感器记录拐杖摆动信息得到使用者运动信息，检测到拐杖倾倒时通过对比前后运动信息判断拐杖使用者是否摔倒，是则向通信模块中存储的紧急联系人发出警报。该发明对比现有的智能拐杖，解决了部分人群难以选择合适高度的拐杖与部分情况下智能拐杖对使用者是否摔倒出现误判的问题。

摘要：本发明公开了一种智能一体化房建屋顶抹灰施工装置，涉及房建施工抹灰技术领域，包括：底座、抹灰板和两个托料板；驱动部件能带动着抹灰板进行转动切换，并在切换后具有震动的形式；在传动机构的作用下，能带动托料板进行向下弯折并对其进行震动。本发明具备了能通过与屋面墙壁接触抵压的作用下形成相对运动关系，进而能使得抹灰板进行自动的切换，使得抹灰板朝向着屋顶末端处进行倾斜，进而能大幅度的减小抹灰死角和抹灰不均匀的情况出现，且能对屋顶进行边喷浆边抹灰，还具有对掉落的灰浆进行集中收集、集中卸料和再利用的形式，因此整体的抹灰作业具有智能化一体化的效果，较为符合房建屋顶进行抹灰，具有实用性更佳的效果。

摘要：本发明公开一种基于边缘感知的多分支高分辨率遥感图像语义分割方法及系统，对高分辨率遥感图像进行裁剪后进行数据平衡，将总样本按照8:2划分为训练样本和验证样本，并对训练样本进行了数据增强，设计了多分支并行的高分辨率遥感语义分割算法，其中包括特征提取漏斗模块、信息聚合模块和特征细化模块，通过将多头自注意力与SE注意力融合，减少细节信息丢失，同时将提出的边缘感知损失与带标签平滑的交叉熵损失和Generalised Dice Loss结合，确保网络高精度和轻量化地提取遥感图像多类别的特征。本发明有效缓解了遥感图像由于分辨率高带来的诸多问题，具有适用性广且准确率高的优点。

摘要：本发明涉及开关加工设备技术领域，尤其是一种开关结构加工设备，包括加工台，所述加工台上设置有载物盘，且加工台内设置有驱动载物盘旋转的旋转机构，所述加工台上还设有与所述载物盘相配合的打磨结构，所述加工台上还设有对开关进行运输的转运机构；所述转运机构包括固定设置于所述加工台上的升降气缸，所述升降气缸的输出轴固定连接有安装板，所述安装板上设置有旋转台，所述旋转台上设置有取料臂以及上料臂，所述取料臂以及上料臂上均设置有用于夹取开关的夹持机构，通过设置转运机构，为加工设备进行供料和下料，提高效率的同时更加精准，并且供料和下料同步运行，更加精准高效，通过旋转机构控制载物盘旋转将待打磨的开关输送至打磨区域。

摘要：本发明公开了一种基于条件掩码增强遥感图像道路连通性的方法及系统，将原始语义分割网络的遥感道路预测图像作为额外监督。通过精准的道路骨干提取模块以及标签图像条件性掩码策略，为网络提供带有道路深层属性的语义信息。本发明设计了通道融合层，旨在高效地融合原始输入图像与预测标签图像的语义信息，自适应地拟合原始网络特征提取方式。此外，提出区域连续性损失函数。该损失函数为断点部分赋予较高的权重值，促使模型关注预测中道路断连的像素点，从而优化道路连通性。本发明能够在仅增加少量参数和计算量的情况下增强网络在遥感图像道路语义分割任务中的性能。

摘要：本申请公开了一种基于LSTM模型的创伤性脑损伤患者颅内压连续预测方法，属于医疗监护技术领域。包括通过侵入式颅内压监护仪实时采集患者颅内压数据，采样率为100Hz；对采集数据进行预处理，设定合理范围为‑5至50mmHg，采用滑动窗口平滑处理和异常值检测，并进行归一化处理；使用预处理后的数据训练LSTM模型，初始训练集为每例患者前30分钟数据；利用训练好的LSTM模型每10分钟输出未来10分钟的颅内压预测值；基于预测值进行高低颅内压事件分类，当10个预测值中不少于6个超过20mmHg时判定为高颅内压事件；根据新采集数据更新LSTM模型实现自适应优化。本发明适用于创伤性脑损伤患者的实时监护，通过连续预测提供颅内压动态趋势，为临床决策提供支持。

摘要：本申请公开了一种具有趋势预测功能的颅内压监护仪，属于医疗监护设备领域。该监护仪解决了现有颅内压监护设备缺乏前瞻性预测能力、无法提前预警颅内压异常变化的问题。包括：采集处理模块实时采集颅内压时序数据并进行滤波去噪处理；趋势预测模块基于颅内压时序数据，通过嵌入式智能算法预测未来预设时间窗口内的颅内压变化趋势；界面显示模块显式输出颅内压变化趋势的预测结果。趋势预测模块采用轻量化预测模型，通过长短期记忆网络、门控循环单元、定点量化后的梯度提升树模型等算法实现本地推理，输出升高、平稳或下降的趋势类别。该监护仪能够在颅内压值未超出临床阈值时提供前瞻性预警，提高神经重症患者监护的安全性和有效性。

摘要：风道模块及空调器，涉及空调技术领域。风道模块包括前蜗壳及后蜗壳，扇叶电机，离心扇叶，出风口。前蜗壳与所述后蜗壳对接构成蜗壳，扇叶电机固定在蜗壳上，离心扇叶固定在扇叶电机的轴上且位于蜗壳内。蜗壳具有与离心扇叶的轴线平行的四个相互平行的外侧壁，至少一个外侧壁是用于与相邻的另一风道模块的外侧壁固定连接的连接壁。空调器的风道由二个以上的风道模块构成。具有节约模具，减少零部件的型号种类，提高产生效率的优点。