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          • 本發(fā)明涉及圓頂智能控制技術(shù)領(lǐng)域,具體提供一種敞開式圓頂?shù)闹悄芸刂品椒捌淇刂葡到y(tǒng),智能控制系統(tǒng)依據(jù)氣象數(shù)據(jù)的安全閾值、告警閾值以及當(dāng)前時(shí)刻太陽俯仰角和望遠(yuǎn)鏡夜間觀測最大太陽俯仰角,控制敞開式圓頂?shù)膱A頂保護(hù)罩打開或關(guān)閉,當(dāng)圓頂保護(hù)罩處于關(guān)閉狀...
          • 本發(fā)明屬于電致變色器件技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種利用高聚物制備電致變色薄膜的方法和電致變色薄膜在電致變色器件中的應(yīng)用。用于制備電致變色薄膜的材料,包括阿拉伯樹膠粉、P2W18和去離子水,三者的質(zhì)量比為...
          • 本申請涉及一種面向原子鐘組變化的彈性時(shí)間尺度生成方法、系統(tǒng)及設(shè)備。所述方法包括:構(gòu)建時(shí)間尺度生成的彈性因子圖模型,生成主、備兩條一致的時(shí)間尺度,并利用原子鐘組變化進(jìn)行主、備時(shí)間尺度的時(shí)差變化累計(jì),補(bǔ)償時(shí)間尺度在鐘組變化下的時(shí)差和頻率偏差跳變...
          • 本發(fā)明屬于無人戰(zhàn)斗機(jī)對抗技術(shù)領(lǐng)域,提出基于狀態(tài)機(jī)?大模型的多智能體空戰(zhàn)協(xié)同控制方法及裝置。系統(tǒng)包括:空中對抗環(huán)境、無人戰(zhàn)斗機(jī)智能體、動(dòng)作有限狀態(tài)機(jī)、隊(duì)伍戰(zhàn)術(shù)狀態(tài)機(jī)及語言大模型決策模塊。無人戰(zhàn)斗機(jī)的行為由動(dòng)作狀態(tài)機(jī)(含起飛、戰(zhàn)斗、整備三態(tài))與...
          • 本發(fā)明涉及船舶航海作業(yè)技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種水下航行器的礙航物規(guī)避方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及產(chǎn)品,方法包括:實(shí)時(shí)獲取水下航行器導(dǎo)航定位信息、靜態(tài)礙航物信息和動(dòng)態(tài)礙航物信息;計(jì)算各靜態(tài)礙航物與水下航行器之間的三維正橫距離;判斷是否存在安全隱患;計(jì)算...
          • 本發(fā)明涉及無人機(jī)故障檢測技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及了基于深度匹配網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)飛控系統(tǒng)異常溯源方法。通過預(yù)處理后的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)構(gòu)建含實(shí)體及語義關(guān)系的異常知識圖譜,通過圖譜編碼器將異常誘因映射為誘因標(biāo)簽向量;通過深度時(shí)序特征提取網(wǎng)絡(luò)生成飛控狀態(tài)異常表征...
          • 本申請公開了一種云臺控制方法、系統(tǒng)、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及云臺技術(shù)領(lǐng)域,包括:在檢測到目標(biāo)云臺發(fā)生外力偏移時(shí),確定目標(biāo)云臺的云臺停留狀態(tài);若云臺停留狀態(tài)為等待觸發(fā)停留狀態(tài),則確定目標(biāo)云臺中電機(jī)當(dāng)前位置與外力觸發(fā)前的原目標(biāo)位置之間的位...
          • 本發(fā)明涉及集成電路設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,具體公開一種跟隨負(fù)載電流變化的class?AB輸出級偏置電路和方法,該電路包括:IBOOSTP灌電流源,兩端與確定class?AB的輸出NMOS管靜態(tài)電流的柵極偏置電路中連接電源的PMOS管的源漏極并聯(lián),大小...
          • 本申請實(shí)施例提供了一種通用閃存存儲的垃圾回收策略的驗(yàn)證方法、平臺、設(shè)備及存儲介質(zhì),屬于存儲器技術(shù)領(lǐng)域;方法包括:根據(jù)垃圾回收基本單位對目標(biāo)UFS進(jìn)行等分分區(qū),得到多個(gè)目標(biāo)存儲區(qū)域;獲取單筆寫數(shù)據(jù)并將各個(gè)目標(biāo)存儲區(qū)域的起始地址作為目標(biāo)寫入地址...
          • 本申請公開了基于負(fù)載預(yù)測的固態(tài)硬盤功耗優(yōu)化方法及系統(tǒng),具體涉及固態(tài)硬盤技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括以下步驟:S1.數(shù)據(jù)采集;S2.負(fù)載預(yù)測模型構(gòu)建與訓(xùn)練;S3.負(fù)載預(yù)測;S4.功耗優(yōu)化:根據(jù)負(fù)載預(yù)測結(jié)果,采用多目標(biāo)優(yōu)化的動(dòng)態(tài)功耗調(diào)節(jié)算法對固態(tài)硬盤的...
          • 本發(fā)明公開了一種需求提交過程智能質(zhì)量閥實(shí)現(xiàn)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及金融科技中需求過程質(zhì)量評審場景領(lǐng)域,該方法包括獲取需求描述并上傳至創(chuàng)建的大模型智能平臺,基于與已有同類需求的比對進(jìn)行文檔擴(kuò)寫,并進(jìn)行規(guī)范化處理以補(bǔ)齊缺失要素,生成需求文檔...
          • 本發(fā)明公開了一種多模態(tài)模型與深度學(xué)習(xí)快速生成GUI代碼方法及系統(tǒng),涉及圖形用戶界面設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:接收多模態(tài)輸入,并進(jìn)行特征提取獲得多模態(tài)特征;采用多模態(tài)融合注意力網(wǎng)絡(luò)對多模態(tài)特征進(jìn)行融合獲得融合特征;采用基于Transform...
          • 本發(fā)明提供一個(gè)基于大模型的微服務(wù)故障診斷與自愈系統(tǒng),屬于軟件工程與人工智能技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過數(shù)據(jù)采集層采集微服務(wù)架構(gòu)下各服務(wù)實(shí)例的多維度運(yùn)行數(shù)據(jù),并對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以適應(yīng)大模型的輸入要求。隨后,大模型分析層基于預(yù)訓(xùn)練的故障診斷大模...
          • 本發(fā)明公開了一種嵌入式系統(tǒng)及其調(diào)試方法,對每個(gè)業(yè)務(wù)模塊需要監(jiān)測的程序部分均具有預(yù)設(shè)輸出級別,可以根據(jù)不同程序的重要程度設(shè)置不同的輸出級別,以多輸出需要重點(diǎn)監(jiān)測的部分程序;通過調(diào)試設(shè)置模塊可以根據(jù)需求設(shè)置需要獲取調(diào)試信息的待調(diào)試業(yè)務(wù)模塊,以僅...
          • 本發(fā)明公開了一種測試方法、電子設(shè)備和介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,包括一種測試方法,所述測試方法包括:獲取多個(gè)被測代碼段和多個(gè)測試用例之間的初始映射關(guān)系,其中,所述測代碼段和所述測試用例均為所述初始映射關(guān)系的對象;在確定出所述初始映射關(guān)系已被破...
          • 本申請公開了一種對支付系統(tǒng)進(jìn)行測試的方法、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì),生成與業(yè)務(wù)流程中資金處理節(jié)點(diǎn)一一對應(yīng)的多個(gè)頂點(diǎn)并根據(jù)節(jié)點(diǎn)之間的調(diào)用關(guān)系在各頂點(diǎn)之間添加跨節(jié)點(diǎn)有向邊,獲得該業(yè)務(wù)流程對應(yīng)的業(yè)務(wù)圖模型;為各頂點(diǎn)和各跨節(jié)點(diǎn)有向邊添加業(yè)務(wù)線標(biāo)簽及...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于引用驗(yàn)證與相似度約束的問答生成方法、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,方法包括:獲取與用戶輸入的問題相關(guān)的文檔內(nèi)容;利用生成模型從文檔內(nèi)容中提取的原文片段生成引用列表并不允許改寫原文片段;對引用列表中的每一引用內(nèi)容進(jìn)行一致性驗(yàn)證,若任...
          • 本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域,提出了一種基于增強(qiáng)大模型的心理醫(yī)療圖譜檢索方法,包括:針對用戶輸入問題,采用大語言模型抽取主題實(shí)體;采用輕量大模型獲取用戶意圖標(biāo)簽;基于用戶意圖標(biāo)簽控制知識圖譜的關(guān)系篩選與路徑擴(kuò)展過程,構(gòu)建語義路徑集合;判斷...
          • 本發(fā)明涉及一種基于注意力和條件概率分布的電動(dòng)汽車充電數(shù)據(jù)生成方法、設(shè)備、存儲介質(zhì),包括如下步驟:構(gòu)建電動(dòng)汽車充電行為的特征空間,分別針對連續(xù)值特征、時(shí)間相關(guān)特征和離散值特征,進(jìn)行特征級的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)的條件概率建模,得到基于特征注意力和殘...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,提供一種基于融合模型的工程問題求解方法及系統(tǒng),該方法包括:通過物理約束噪聲擾動(dòng)對真實(shí)樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng),得到增強(qiáng)樣本集;根據(jù)所述增強(qiáng)樣本集,對物理本構(gòu)模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,得到最優(yōu)本構(gòu)模型參數(shù);通過所述最優(yōu)本構(gòu)模型參數(shù)優(yōu)化...
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