本文章公开了一种移载式相位光检测设备，涉及玻璃产品视觉检测技术领域，包括短边检测工站，所述短边检测工站右侧活动安装有正反面检测工站，所述正反面检测工站右侧活动安装有长边检测工站，还包括:短边检相位光成像模组，所述短边检相位光成像模组活动安装在短边检测工站内腔顶端中部；该移载式相位光检测设备，通过采用相光成像模组检测，检测全面准确，机构设计巧妙，多轴联动检测机构配合，能实现对产品缺陷快速拍照，完全适应2D、2.5D、3D玻璃产品的覆盖，使得检测效率大大提升，实现工位同时检测，提高工作效率，整体结构紧凑，布局合理，在对工件的外观检测过程中，无需人工操作，提高了自动化程度和检测精度。

 本技术公开了一种给水流量异步调节的燃煤机组主蒸汽压力的控制方法。首先，计算得到单位给水流量变化的高压加热器、除氧器和低压加热器的抽汽流量变化量，从而获得汽轮机内各级组通流量和各连接管道内的流量的变化量，结合计算得到的给水流量变化时主蒸汽流量变化量，推导得到汽轮机内各级抽汽的压力变化预测值，最终得到单位给水流量变化时主蒸汽压力的变化预测值。采用给水流量异步调节控制主蒸汽压力，可明显改善主蒸汽压力的控制效果，对于燃煤机组快速变负荷能力提升具有重要意义。

本文章提供了一种一体式水下探测装置，其中包括浮台和数据处理组件，安装在浮台侧面上的驱动组件，贯穿浮台的探测管以及安装在浮台顶部的支撑柱；所述探测管上活动安装有资产盘点组件。本实用新型将数据处理组件和资产盘点组件均设置在浮台上，资产盘点组件到数据处理组件之间不需要进行长距离铺设有缆数据传输线，只需要将浮台下方的数据处理组件与浮台上方的数据处理组件进行连接即可，工作人员对游览数据传输线检修的工作量减小，便于工作人员进行检修，且降低了有缆数据传输线铺设的成本。

 本技术公开了一种考虑亚像元信息的湿地景观格局监测方法，通过对具有高空间分辨率的第一遥感影像和具有高时间分辨率的第二遥感影像融合为融合影像，并对融合影像中的混合像元分解为亚像元，并基于对混合像元的分解结果，在亚像元层面，通过对融合影像计算景观格局指数、景观格局空间动态度、景观格局时序变化特征，实现了对遥感影像的景观格局变化的细颗粒度的精准监测。

 本技术提供了一种翼身融合布局无人机设计指标优化方法，首先针对初始设计指标，制定初始设计方案；之后依据初始设计方案，选定优化变量及各自优化区间；最后以选定的优化变量调整设计方案，并通过仿真模型得到性能参数，再基于性能参数计算综合竞争力；最终将综合竞争力最大的设计方案所对应的性能参数，作为优化后的设计指标。本发明翼身融合布局无人机设计指标优化方法，可改善原有的凭借经验确定总体需求的主观性，使得设计指标的制定更加合理全面，进而指引设计方案朝着更具竞争力的方向前进。

 本技术涉及一种基于机器学习的建筑能耗预测方法及装置，其中，方法包括:步骤S1：获取基准建筑能耗模型，其中，基准建筑能耗模型基于现有的标准规范并参考典型办公建筑案例建立，用于基于各关键参数的取值得到逐月能源消耗；步骤S2：采用拉丁超立方抽样方法对各关键参数进行采样得到多个第一样本，基于基准建筑能耗模型根据各第一样本得到对应的逐月能源消耗，并将各第一样本和对应的逐月能源消耗组合，生成第二样本；步骤S3：利用第二样本训练建筑能耗预测模型；步骤S4：基于训练好的建筑能耗预测模型进行能耗预测。与现有技术相比，本发明具有在提高建筑能耗预测准确率的同时，减小计算量等优点。

 本技术涉及一种考虑强度退化效应的结构疲劳寿命预测方法及相应的系统，设备寿命预测技术领域；该预测方法包括:获取结构在至少一个工况下的应变‑时间数据；将应变‑时间数据转换为应力谱；利用考虑强度退化效应的非线性累积损伤模型处理所述应力谱，得到结构的剩余损伤；根据所述剩余损伤计算结构的疲劳寿命。本发明通过引入应力比以及强度退化系数来对模型进行修正，可以较好地体现出材料的退化性能，且模型形式简单，无需引入额外物理参数，能较好的应用于工程实际之中；并且该模型可应用于多级载荷加载下的疲劳寿命的预测，大大提高了结构疲劳寿命预测精度。

 随着数字媒体的快速传播，其版权保护成为了一个日益突出的问题。为了有效保护数字图像的版权，本技术公开了一种基于能量聚集特性的可逆矩阵彩色图像盲水印方法，该方法在频域中利用可逆矩阵的特性，通过先左乘后右乘的操作，实现矩阵的高能量聚集，通过量化高能量聚集系数来完成数字水印的嵌入，提高了水印方法的鲁棒性和不可见性，简化了运算过程，降低了计算复杂度。本发明具有较好的鲁棒性和不可见性，有效解决彩色图像数字水印运行速度慢的难题，适用于安全、高效进行数字媒体版权保护的场合。

 本技术公开了一种基于虚拟现实的劳动教育实践引导方法及平台，涉及智慧教育技术领域，包括建立存储有虚拟仿真素材、学生数据、家长数据以及教职工数据的数据库；若接收到教职工用户发起的劳动教育课程任务，则查找数据库，确定匹配的课程引导数据以及学生数据，并将课程引导数据分发至对应的学生数据的用户；基于预设的分组规则对学生数据所对应的用户进行分组，产生组类一和组类二；若接收到某个学生用户发起的互助问询信息，则定义该用户为发起人，并向发起人所在的组别内的其他用户发送互助问询信息并接收反馈；若问询反馈为同意，则标记该学生用户并执行互助流程一。本文能够提高劳动实践课程的时间利用率，从而改善实践效果。

 本技术涉及基于拉曼光谱时序分析与机器学习结合的复合菌种检测方法，包括:采集复合菌种的拉曼光谱数据；利用小波变换将所述复合菌种的拉曼光谱数据转化为时序数据；使用LSTM模型对所述时序数据进行时序分析，初步将复合菌种分离为不同的单菌种；利用预设的SNG‑DBSCAN算法，对分离后的单菌种进行分类，获取菌种类别。