本发明公开了一种提高网页自适应布局效率的方法和系统，能够基于现有网页自适应技术，通过在布局服务器中查找匹配的 CSS 文件，直接加载重新布局，达到了提高网页布局速度的目的。本发明方法包括：获取相关网页资源参数，包括：客户端分辨率、网页 url；根据客户端分辨率、网页 url 在域名哈希表查找匹配的 CSS 文件路径，或基于网页分类技术，在同类网页数据库查找同类网页的 CSS 文件路径，直接加载 CSS 文件重新布局，并将所请求网页的 CSS 文件路径写入域名哈希表；若在域名哈希表和同类网页数据库中查找不到匹配的CSS 文件路径，则利用现有自适应技术重新布局后，保存 CSS 文件，将 CSS 文件路径写入域名哈希表和同类网页数据库中。 

本发明公开了一种自洁滤板、过滤系统及空气采样设备，涉及空气采样相关技术领域，包括过滤机构，过滤机构包括连接箱、过滤板和两个清洁刷，过滤板滑动插接在连接箱内，两个清洁刷对称设置，且清洁刷滑动安装在连接箱的内部，连接箱内安装有伸缩杆，连接箱内安装有第一弹性件，使两个清洁刷相互靠近，伸缩杆用于带动过滤板通过两个清洁刷，两个清洁刷的刷头分别接触过滤板的两个端面，将过滤板上堵塞的杂质扫除，通过伸缩杆带动过滤板在连接箱内上下滑动，向下滑动的过滤板两个端面接触清洁刷的刷头，通过清洁刷将过滤板表面堵塞滤孔的杂质扫除，防止过滤板堵塞，解决了现有空气采样设备内的滤板依赖物理截留，颗粒物持续累积会堵塞微孔的问题。

本发明公开一种基于深度学习的多目标抓取方法及系统，属于计算机视觉与机器人控制技术领域，方法包括获取待抓取目标的图像以及深度信息，基于目标抓取检测模型得到抓取点的坐标，输入机械臂生成抓取指令抓取至少一个目标；其中，通过相机标定算法建立映射模型，改进YOLOv5网络和GRCNN网络构建目标检测模型和抓取点预测模型；目标抓取检测模型的数据处理方法包括将待抓取目标的图像以及深度信息，输入目标检测模型检测目标和抓取点预测模型确定抓取点，得到图像采集设备坐标系下的抓取点坐标，并基于映射模型转换为机械臂坐标系下的抓取点坐标。本发明解决了现有技术中存在的目标识别精度不足、抓取点计算不准确以及缺乏实时性的问题。

本发明公开了一种基于Mamba架构的遥感图像分割方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，其中方法包括：获取船舶遥感图像并进行预处理得到优化图像集；基于优化图像集对分割模型训练得到训练好的分割模型；获取待处理图像依次输入至训练好的分割模型中的分区层和第一卷积单元得到第一特征序列；第一特征序列输入至下采样单元得到第二特征序列和第三特征序列；第三特征序列输入至瓶颈单元得到第四特征序列；第二特征序列、第三特征序列和第四特征序列输入至上采样单元得到第五特征序列；第一特征序列和第五特征序列输入至第二卷积单元处理并进行线性投影得到船舶分割结果。提高了在复杂图像中小目标船舶的分割提取精度。

本发明属于航空技术领域的飞行控制装置，涉及一种后缘襟翼高频角度偏转的机械减振系统，该系统由后缘襟翼，滑轨，滑块，连接杆，传动杆，偏心轮，光轴，齿轮组，伺服电机，深沟球轴承，推力球轴承，直线轴承，卡簧，机构固定底座，以及紧定螺钉其他部分组成。伺服电机根据需求在不同频率下驱动齿轮组转动，带动偏心轮旋转；偏心轮通过由连接杆和传动杆组成的连杆机构将旋转运动转换为往复运动；随后，该往复运动经由滑块与滑轨构成的直线导轨机构传递，补偿后缘襟翼的上下位移，最终实现后缘襟翼以设定频率进行往复角度偏转，改变局部升力和力矩分布。由于采用伺服电机驱动纯机械结构执行动作，故可以实现高频动态调节，抵消周期性气动载荷波动，降低机身振动。

本发明公开了一种工业窑炉替代燃料高效减污降碳系统，包括回转窑和气化炉，在气化炉的进料口设有替代燃料预处理组件，利用替代燃料预处理组件对替代燃料进行预处理，预处理之后的替代燃料，极大的提高了替代燃料的燃烧效率，减少污染物排放，降低生产成本，进而提高了替代燃料的利用率；同时设置二氧化碳捕集装置，利用二氧化碳捕集装置捕集二氧化碳，将高温烟气当中的二氧化碳捕捉分离出来，使得沿烟囱排出的烟气当中二氧化碳的含量大幅降低，进而使得烟气中剩余的二氧化碳的浓度达到排放标准。解决了现有技术中的替代燃料未经预处理，利用率低下，并且忽视了碳氧化合物的有效处理，导致资源浪费和环境污染的技术问题。

本发明公开了一种基于 FPGA 的 POWERLINK 从站帧缓存管理 系统，在 FPGA 内部实现数据数据帧类型检测模块、数据数据帧缓存 管理模块，使用 FPGA 内部块 RAM 作为帧缓存区，在数据帧接收过 程中由数据帧类型检测模块对帧类型进行识别，并将结果传递给缓存 管理模块，缓存管理模块动态安排存储结构，使不同类型的帧存放在 RAM 中的不同区域，互不干扰。

产品详细介绍1.1 产品简介 嵌入式录播追踪一体机是实现对图像信号进行采集、预处理、自动追踪导播和录制，并进行输出的前端设备。可支持4路1080P视频信号和两路音频信号的采集，并提供多种画面合成方式供用户选择。嵌入式录播一体机结合了硬件系统的高性能，软件系统的灵活性和兼容性的优势，支持全高清视频的采集、编码，实现多屏合一的方案。能够在复杂的环境下高效运行，适应不同直播录制场合，可广泛应用于教育行业、远程医疗、监控及可视电话、政府部门、军事应用等。 集成的追踪自动导播切换功能与录播共用相同的视频源，无需增加额外的摄像头，采用先进的机器学习，图像智能分析等算法，使得设备即装即用无需调试。既降低了录播系统的成本，又大简化了设备的安装调试过程。 1.2 产品优势  全芯片嵌入式架构     硬件集成、嵌入式操作系统，保证长时间工作稳定，有效防止病毒和网络攻击，确录制资料安全。  高品质音效     支持双声道高清音频（AAC-LC）编码，支持标准CD格式的44.1K采样，完美音质享受。  超强图像性能     采用领先的核心视音频处理技术，卓越的信号处理能力，自如应对多达2路1080P@60fps或者4路1080P@30fps全高清视频编码。  丰富的接口设计，自由接入任意信号源     系统提供多组HDMI（DVI-I）、HD-SDI、YPbPr及VGA信号接口，高清视频分辨率支持1080P@60，能够自由接入任意信号源，全面满足各类需求。  高低码流同步录制     录制过程支持高低不同速率的录制码流，同时生成点播服务的MP4文件。  集成追踪自动导播切换     录播和追踪集成于一体，可自动导播切换。  导播策略可配置     导播策略支持在线配置。 1.3 产品功能  视频输入     嵌入式多媒体高清录播机可精准检测4路视频信号和1路音频信号，优良的兼容多种品牌的型号和摄像机的模拟信号，可适应复杂的采集场景。对采集到的信号源编号处理，对接相应的物理接口，便于用户了解信号源对应的设备。自动识别和匹配各种分辨率，能支持1080@60的高清信号，配置灵活。  画面合成     将采集到的摄像机信号、PC屏幕信号、摄像头信号任意组合，多种画面合成方式适用于多场合的使用需求。  视频输出     配置HDMI和VGA两个输出接口。可自动检测出输出口所接显示设备的分辨率和刷新率。对于输出参数支持灵活的自动匹配和人性化的手动设置，在摒弃以往繁琐操作的同时，也可提供用户更舒适的视觉享受。  多协议支持     采用主流的H.264视频编码和AAC音频编码，采用RTMP，RTSP，RTP传输协议，为系统提供良好的适用性。可编码输出高低不同的视频质量，用户可根据网络环境选择合适的视频质量。  存储     以标准MP4格式进行文件存储，普适于各类播放终端，灵活易管理。

PanoSim自动驾驶仿真测试软件介绍 PanoSim是一款面向汽车自动驾驶技术与产品研发的一体化仿真与测试平台，包括高精度车辆动力学模型、高逼真汽车行驶环境与交通模型、车载环境传感器模型和丰富的测试场景等，以及面向汽车自动驾驶软硬件开发的场景及交通流构建、车辆建模、环境传感器构建、虚拟实验台、动画与绘图等系列工具链，具有很强的开放性与拓展性，支持第三方的二次定制化开发，操作简便友好。 （1）支持MIL/SIL/HIL/DIL/VIL多物理体在环仿真：提供各类I/O接口可便捷地接入各类实时处理器、控制器、传感器、驾驶模拟器，以及包括车辆及其底盘和动力执行机构在内的各类软硬件系统，以满足自动驾驶研发在不同阶段、不同环节的实时仿真需求；             （2）支持ADAS/V2X和自动驾驶仿真开发与测试：支持包括汽车自适应巡航（ACC）、自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）、自动泊车（AP）、交通拥堵辅助（TJP）等在内的高级驾驶辅助系统（ADAS），以及其它自动驾驶技术与产品的仿真开发与测试；  （3）支持驾驶模拟体验、人机交互与人机共驾：支持高逼真度的驾驶体验，包括不同道路、交通和天气环境下的驾驶体验，ADAS功能和自动驾驶系统体验，支持人机交互与人机共驾系统的研发与测试等； （4）支持自动驾驶感知/决策/规划/控制算法开发：集高逼真度道路与环境模型、交通流与智能体模型、传感器模型、车辆动力学模型等于一体，支持自动驾驶感知与决策、规划与控制等算法开发、模型训练和测试要求； （5）支持多节点、分布式实时仿真：通过高逼真实时环境渲染、高精度传感器模型、分布式实时仿真架构、高算力、真实数据接口模拟等支持车辆真实EE架构下包括相机、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等在内的多传感器分布式机群模拟，以及数据处理器、运动控制器、驾驶模拟器等在环的自动驾驶算法开发与测试； （6）支持数字孪生测试与高并发云仿真: 支持虚拟环境下的道路、交通与气象模型，环境传感器模型等与真实世界车辆和车载软硬件系统的数字孪生测试；支持基于云平台的人-车-路-环境信息融合、云端一体高并发实时仿真；支持云平台下的实时在线学习与模型训练、自动驾驶算法的高效迭代与仿真测试等（以上系统功能见图3）。