一种电动公交车无人自动充电装置

    公开(公告)号:CN109532528B

    公开(公告)日:2020-11-10

    申请号:CN201811397920.6

    申请日:2018-11-22

    Abstract: 本发明公开了一种电动公交车无人自动充电装置,涉及新能源汽车技术领域,包括防雨棚、充电桩、以及充电组件,所述充电桩安装于防雨棚的一侧,所述充电组件安装于防雨棚的底面,所述充电组件包括充电电极、充电座、横向电机、丝杠、丝杠螺母、定位板以及收纳腔,本发明结构简单,可操作性强,充电稳定性好,采用可移动式的充电组件,可以根据不同工况的需要及时调整充电电极所处的位置,同时,在不使用时,也能收至收纳腔内,减少外界环境对其造成的影响,同时也能减少触电危险。

    一种千安级重载连接器
    13.
    发明授权

    公开(公告)号:CN109638507B

    公开(公告)日:2020-06-02

    申请号:CN201811385463.9

    申请日:2018-11-20

    Abstract: 本发明公开了一种千安级重载连接器,涉及大电流传输领域,包括外壳、子头连接件和母头连接件,母头连接件设于外壳的内部,外壳的顶部设有敞开口,母头连接件包括“U”字形的连接头和软铁,软铁设于连接头的底部中心处,并与外壳连接,子头连接件包括“山”字形的连接组件和散热组件,连接组件包括设于中间的导电柱以及设于导电柱两侧的连接片一和连接片二,散热组件设于连接片一和连接片二的内侧面,外壳的底部设有套接于软铁外侧的电缆线圈,连接组件的底部内嵌有铁块,连接头的底面与外壳之间的空隙中填充有弹性件,该种千安级重载连接器,接触紧配合,散热及时,确保工作稳定,接触面为斜面,抽插简便。

    一种处理动态图卷积神经网络的硬件加速装置

    公开(公告)号:CN119808857A

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202411953012.6

    申请日:2024-12-27

    Abstract: 本发明公开了一种处理动态图卷积神经网络的硬件加速装置,包括:FPGA并行加速系统,包含多种用于处理不同类型的计算任务的加速模块;动态数据流控制系统,用于根据动态图卷积神经网络的数据处理任务,调用加速模块进行数据计算,并对调用的加速模块之间的数据传输和状态进行管理;内存管理与数据调度系统,用于为加速模块分配内存空间,以及存储执行该数据处理任务时所需的输入数据、执行该数据处理任务时得到的中间计算结果,以及执行该数据处理任务之后得到的输出数据。本发明提供了一种针对动态图卷积神经网络的低延迟、高吞吐量和高能效比的硬件加速方案。

    一种张量运算加速器、方法及存储介质

    公开(公告)号:CN119806837A

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202411953039.5

    申请日:2024-12-27

    Abstract: 本发明涉及计算机技术领域,具体涉及一种张量运算加速器、方法及存储介质,通过数据流处理模块在接收到数据直接管理单元发送的待处理数据流时,对待处理数据流进行数据映射操作后发送至张量运算模块,调度模块在周期性接收待执行指令后,确定针对张量运算模块的调度指令,并发送指示所述张量运算模块进行张量运算操作的调度指令以及待执行指令至量运算模块,使得张量运算模块根据调度指令和待执行指令,对接收到的待处理数据流进行张量运算,得到张量运算结果,并发送至数据流处理模块,最后,数据流处理模块对张量运算结果进行激活处理,得到目标张量运算结果,从而解决资源受限的问题。

    线性调频信号的预失真补偿方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115494464B

    公开(公告)日:2024-06-11

    申请号:CN202211067975.7

    申请日:2022-09-01

    Abstract: 本发明公开了线性调频信号的预失真补偿方法、电子设备及存储介质,其中的方法包括:获取待补偿线性调频信号,以及待补偿线性调频信号的第一发射反馈信号和第二发射反馈信号;分别获取待补偿线性调频信号、第一发射反馈信号和第二发射反馈信号的脉冲位置信息;分别计算得到待补偿脉宽信号、第一脉宽信号和第二脉宽信号的幅度和相位;根据第一脉宽信号和第二脉宽信号的幅度计算得到待补偿脉宽信号的幅度预失真量;根据第一脉宽信号和第二脉宽信号的相角计算得到待补偿脉宽信号的相角预失真量;根据幅度预失真量和相角预失真量分别对补偿脉宽信号的幅度和相角进行补偿,得到补偿后的线性调频信号。本发明中的方法,能够减少预失真补偿的计算量。

    硬件XGBoost模型的构建方法及基于硬件XGBoost模型的数据预测方法

    公开(公告)号:CN117195682A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202310922799.9

    申请日:2023-07-24

    Abstract: 本发明公开了硬件XGBoost模型的构建方法及基于硬件XGBoost模型的数据预测方法,其中的硬件XGBoost模型的构建方法,包括如下步骤:根据待构建XGBoost决策树的深度和硬件处理器内硬件子模块可执行的最大判断节点层数,确定参与决策树构建的硬件子模块的数量以及每个硬件子模块对应的子决策树中的判断节点层数;构建各个硬件子模块内的子决策树;构建各个硬件子模块之间的信号传递链路,以使各个硬件子模块依次通过使能信号传递特征向量直至最后一个硬件子模块,完成XGBoost决策树的构建;最后一个硬件子模块中的子决策树为具有最大判断节点层数且包含所有枝干和叶子节点的通用树。通过执行本发明中的方法,能够得到计算效率较高,通用性较好的XGBoost模型。

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