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          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于物聯(lián)網(wǎng)的閥門智能管控平臺,基于物聯(lián)網(wǎng)的閥門智能管控平臺包括數(shù)據(jù)采集模塊、邊緣計算模塊、物聯(lián)網(wǎng)通信模塊、云平臺管理模塊、智能診斷模塊以及自適應(yīng)控制模塊,涉及工業(yè)自動化控制技術(shù)領(lǐng)域,其中,通過多源傳感器數(shù)據(jù)采集、邊緣計算與云...
          • 本發(fā)明公開了一種面向高效切削的數(shù)控機床動態(tài)特性匹配與加工路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng),涉及智能制造與數(shù)控加工路徑優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括以下步驟:基于加工零件的CAD三維圖紙,將CAD三維圖紙導入CAM軟件中,確定零件的加工面與非加工面,結(jié)合圖紙參數(shù)...
          • 本發(fā)明涉及位置控制技術(shù)領(lǐng)域,具體為伺服閉環(huán)全自動插拔視覺控制方法及系統(tǒng),包括以下步驟:獲取插拔接口靜止方向與姿態(tài)角,構(gòu)建基準構(gòu)型,計算當前姿態(tài)偏差與傾斜角生成偏移構(gòu)型,提取偏移角對比容差并調(diào)整伺服執(zhí)行器,監(jiān)測擾動信號生成偏移向量組,分析擾動...
          • 本發(fā)明涉及自動化涂覆技術(shù)領(lǐng)域,具體為建筑涂覆機器人的路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng),包括:根據(jù)涂覆任務(wù)信息,生成涂覆路徑;采用構(gòu)建的路徑優(yōu)化模型,對生成的涂覆路徑,進行路徑優(yōu)化,包括:以生成的涂覆路徑為基礎(chǔ),進行不同方式的拓展,生成若干涂覆路徑的個體方...
          • 本發(fā)明公開了一種基于無人機的森林巡查方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì),涉及森林資源管理技術(shù)領(lǐng)域,通過控制搭載激光雷達和圖像采集設(shè)備的無人機按照預(yù)設(shè)飛行路線,采集初始激光雷達數(shù)據(jù)和初始圖像數(shù)據(jù),實現(xiàn)了對森林復雜三維環(huán)境的立體感知,有效捕捉隱蔽性異常...
          • 本發(fā)明涉及變電站智能輔控技術(shù)領(lǐng)域,具體地說,涉及基于邊緣物聯(lián)網(wǎng)的變電站智能輔控系統(tǒng)及實時調(diào)控方法。包括物聯(lián)網(wǎng)連接單元、外觀溫濕度分析單元、干擾數(shù)值分析單元、干擾數(shù)值提取單元以及溫濕度調(diào)整單元;所述物聯(lián)網(wǎng)連接單元用于通過邊緣物理網(wǎng)獲取每個戶外...
          • 本發(fā)明涉及一種計算機顯卡平躺安裝支架、方法及計算機主機,包括支撐板,支撐板的一端的下表面固定連接有安裝座,支撐板的另一端固定連接有插接座,支撐板的上表面的中部設(shè)置有容納顯卡的風扇的凹型槽,凹型槽的底面設(shè)置有散熱開槽;安裝座與計算機主板可拆卸...
          • 以核心硬件開關(guān)實現(xiàn)功耗調(diào)適的處理器及處理器控制方法。處理器的目標核心具有一功耗調(diào)適硬件。該功耗調(diào)適硬件在一第一功耗模式啟動,且在一第二功耗模式至少局部關(guān)閉。核心傳感器耦接該目標核心,產(chǎn)生該目標核心的感測信息。性能控制單元耦接該核心傳感器,以...
          • 本發(fā)明涉及電器設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,公開了按鍵設(shè)置方法、裝置、電器設(shè)備及介質(zhì),本發(fā)明使用戶可自主根據(jù)語音提示選擇每個功能按鍵在按鍵區(qū)域的設(shè)置位置,通過建立功能按鍵和對應(yīng)設(shè)置位置的關(guān)聯(lián)關(guān)系實現(xiàn)按鍵位置的自定義設(shè)計,并在按鍵位置設(shè)置完成后使用戶可自主根...
          • 本發(fā)明公開了一種模型管理資源池動態(tài)調(diào)配方法、裝置、服務(wù)器及介質(zhì),屬于大模型領(lǐng)域,包括:計算得到待訓練模型的多個子任務(wù),獲取每個子任務(wù)的參數(shù);根據(jù)子任務(wù)的參數(shù)確定每種預(yù)設(shè)容器的時長適配性;根據(jù)每種預(yù)設(shè)容器的時長適配性和每個子任務(wù)的參數(shù),計算得...
          • 本發(fā)明公開了一種基于OOB增強映射表的小系統(tǒng)快速文件恢復方法,所述方法包括:數(shù)據(jù)寫入空閑物理頁時,擴展該物理頁OOB區(qū)域的映射增強字段;映射關(guān)系更新時,將日志記錄寫入日志頁;映射頁臟化時,記錄映射頁頁號及其關(guān)聯(lián)日志頁的最新位置信息;定期生成...
          • 一種基于協(xié)同智能分析的平臺運行性能評估方法及系統(tǒng),涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,該方法包括:根據(jù)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系建立有向數(shù)據(jù)依賴圖,將運行性能數(shù)據(jù)按時間順序排列形成性能波動序列;計算有向數(shù)據(jù)依賴圖中監(jiān)控對象的關(guān)聯(lián)重要度,分析性能波動序列,計算超出預(yù)設(shè)...
          • 本發(fā)明公開了一種用于Python環(huán)境的庫實體依賴沖突識別方法,屬于依賴沖突識別技術(shù)領(lǐng)域,包括:根據(jù)監(jiān)控得到的函數(shù)調(diào)用流數(shù)據(jù)、資源占用時序序列、異常事件集,預(yù)處理得到調(diào)用頻次矩陣、資源特征序列及編碼異常集;根據(jù)各Python庫實體設(shè)置圖節(jié)點,...
          • 本申請實施例提供一種FPGA高速數(shù)據(jù)傳輸?shù)腜CIe接口實現(xiàn)方法及裝置,通過創(chuàng)新性地設(shè)計直接存儲器訪問機制,通過物理連續(xù)緩存區(qū)注冊和描述符隊列管理,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全高效傳輸。構(gòu)建基于時間戳的數(shù)據(jù)塊組織策略,結(jié)合突發(fā)傳輸通道和狀態(tài)跟蹤器,建立可靠...
          • 本發(fā)明提供一種用于關(guān)系型內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)處理方法及裝置。所述方法包括:獲取關(guān)系型內(nèi)存數(shù)據(jù)庫中內(nèi)存表空間對應(yīng)的兩組檢查點文件和初始化變量;根據(jù)所述兩組檢查點文件和所述初始化變量,得到活動文件組和靜態(tài)文件組;根據(jù)所述初始化變量,將關(guān)系型內(nèi)存數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明涉及銅管質(zhì)量檢測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種銅管質(zhì)量追溯數(shù)據(jù)存證方法及系統(tǒng),方法包括:將銅管生產(chǎn)流程按照流程工藝節(jié)點劃分為若干加工工藝階段,并組成為工藝階段序列;對應(yīng)采集各加工工藝階段的銅管生產(chǎn)參數(shù),并轉(zhuǎn)化為唯一識別的追溯憑證;基于工藝階段...
          • 本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)庫讀寫分離實現(xiàn)方法、裝置、終端及存儲介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)庫讀寫處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取數(shù)據(jù)包,數(shù)據(jù)包包含有數(shù)據(jù)讀和/或?qū)懙闹甘拘畔ⅲ粚?shù)據(jù)包進行解析獲得表征數(shù)據(jù)讀狀態(tài)和/或?qū)憼顟B(tài)的狀態(tài)對象句柄;根據(jù)數(shù)據(jù)包的對象生成一個或多...
          • 本申請涉及數(shù)據(jù)庫技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于大模型的數(shù)據(jù)庫映射文件轉(zhuǎn)換方法及系統(tǒng),方法包括:遞歸遍歷目標項目路徑下的文件,得到文件路徑列表;按照文件路徑列表中的路徑順序,循環(huán)執(zhí)行以下步驟S1?S5;S1:讀取第N個待轉(zhuǎn)換文件的待轉(zhuǎn)換文件內(nèi)容;...
          • 本發(fā)明屬于面試題自動生成技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于自蒸餾和行業(yè)知識庫的高精度AI面試題生成方法。該發(fā)明通過動態(tài)調(diào)整題目難度,能夠更為精準地反映面試者的實際能力,提升面試過程的效率與準確性,同時,基于自蒸餾和行業(yè)知識庫的面試題生成,確保面試題目與...
          • 本發(fā)明涉及一種基于自適應(yīng)權(quán)重融合的實體抽取方法和裝置,包括:獲取待抽取工業(yè)文本;將待抽取工業(yè)文本輸入到預(yù)先訓練好的實體抽取模型中進行實體抽取,得到待抽取工業(yè)文本的實體抽取結(jié)果;其中,實體抽取模型包括輸入預(yù)處理層、文本編碼層、特征提取層和分類...
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