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          • 本申請(qǐng)涉及一種數(shù)據(jù)庫(kù)清洗方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括:獲取待清洗數(shù)據(jù)庫(kù),待清洗數(shù)據(jù)庫(kù)中包括不同目標(biāo)物種的全基因組序列,對(duì)各目標(biāo)物種的全基因組序列進(jìn)行預(yù)處理,得到各目標(biāo)物種的短序列片段集,預(yù)處理至少包括拆分和去重,將各目標(biāo)物種的...
          • 本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N車輛診斷數(shù)據(jù)讀取方法及相關(guān)裝置,方法包括:車輛診斷系統(tǒng)的操作設(shè)備構(gòu)建與電子控制單元的通信連接并進(jìn)行初始化操作,初始化操作包括更新存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù),包括靜態(tài)存儲(chǔ)區(qū)和動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)區(qū);接收用戶輸入的第一數(shù)據(jù)讀取指令;基于第一數(shù)據(jù)讀取指...
          • 本發(fā)明提供一種基于AI語(yǔ)音交互的商用車智能使用說(shuō)明系統(tǒng)及方法,所述基于AI語(yǔ)音交互的商用車智能使用說(shuō)明系統(tǒng)包括AI語(yǔ)音問(wèn)答模塊、知識(shí)聯(lián)想模塊、場(chǎng)景卡片模塊、車輛模型分類模塊、結(jié)果評(píng)價(jià)模塊;所述基于AI語(yǔ)音交互的商用車智能使用說(shuō)明方法包括以下...
          • 本公開(kāi)涉及一種冷凍電鏡數(shù)據(jù)智能自動(dòng)處理方法和裝置,將冷凍電鏡數(shù)據(jù)處理任務(wù)的目標(biāo)任務(wù)信息輸入大語(yǔ)言模型,通過(guò)大語(yǔ)言模型基于其中的基本參數(shù)信息和本地知識(shí)庫(kù)生成用于實(shí)現(xiàn)任務(wù)目標(biāo)的操作信息。將操作信息發(fā)送至主智能體,以迭代的方式依次控制工作智能體基...
          • 本發(fā)明是一種快速定位和抽取證券市場(chǎng)公告文件關(guān)鍵信息的方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備,包括以下步驟:S1基于公告類型下載目標(biāo)公告文件,并解析其自帶目錄結(jié)構(gòu),生成一四級(jí)目錄標(biāo)題標(biāo)注集;S2通過(guò)預(yù)定義的正則規(guī)則適配每類公告的一級(jí)目錄,形成通用一級(jí)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于多領(lǐng)域的業(yè)務(wù)運(yùn)維大數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘方法,屬于數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:獲取企業(yè)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)流,并進(jìn)行實(shí)時(shí)分類識(shí)別,自動(dòng)劃分業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)類型和安全等級(jí);根據(jù)分類識(shí)別的結(jié)果實(shí)施動(dòng)態(tài)安全防護(hù)處理,建立分級(jí)訪問(wèn)控制體系,同時(shí)在安全邊界內(nèi)構(gòu)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種多源信息智能集成分析系統(tǒng)及方法,該系統(tǒng)在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié),電子警察搭載微波傳感器,精準(zhǔn)測(cè)量車輛速度、加速度等關(guān)鍵數(shù)據(jù);天網(wǎng)監(jiān)控運(yùn)用環(huán)境自適應(yīng)圖像增強(qiáng)技術(shù),即使在低光照、惡劣天氣等復(fù)雜環(huán)境下,也能獲取清晰圖像,保障數(shù)據(jù)采集的全面性...
          • 本申請(qǐng)涉及一種光伏組件的清潔運(yùn)維方法、裝置、設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括:獲取光伏組件的可見(jiàn)光圖像和紅外圖像,并獲取光伏組件在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的工作電壓和工作電流;基于工作電壓和工作電流構(gòu)建電流電壓曲線,并根據(jù)電流電壓曲線和參考曲...
          • 本發(fā)明提供了一種基于多尺度特征融合網(wǎng)絡(luò)的無(wú)人機(jī)射頻信號(hào)檢測(cè)識(shí)別方法;主要提升小樣本情況下無(wú)人機(jī)的識(shí)別率;本發(fā)明的方法包括1D?ResAlex?FusionNet網(wǎng)絡(luò);1D?ResAlex?FusionNet網(wǎng)絡(luò)包括CNN?ResNet模塊、...
          • 本發(fā)明提出一種衛(wèi)星結(jié)構(gòu)有限元模型批量建立剛性連接單元的方法,建立結(jié)構(gòu)模型后包括建立剛性連接件數(shù)據(jù)庫(kù)S1、建立節(jié)點(diǎn)信息數(shù)據(jù)庫(kù)S2、生成剛性單元從節(jié)點(diǎn)表S3、建立剛性連接單元S4等步驟。極大的提升設(shè)計(jì)師的工作效率,降低出錯(cuò)概率,從而更好的發(fā)揮有...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于AIGC和專家經(jīng)驗(yàn)的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法,包括如下步驟:輸入原始控制系統(tǒng)技術(shù)要求通過(guò)多模態(tài)解析引擎獲取設(shè)計(jì)需求參數(shù);基于所述設(shè)計(jì)需求參數(shù)通過(guò)AIGC模型、與專家規(guī)則庫(kù)對(duì)比、專家復(fù)核獲取包含設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)表和第一專家意見(jiàn);基于所述設(shè)計(jì)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于雙分支神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的天然氣泄漏量化方法,包括:S1、加載原始監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),提取基礎(chǔ)特征,基于基礎(chǔ)特征和衍生特征構(gòu)建時(shí)序特征,對(duì)時(shí)序特征標(biāo)準(zhǔn)化處理;S2、以泄漏流量0.1m3/h為閾值將時(shí)序特征分為小流量和常規(guī)流量數(shù)據(jù)并劃分為訓(xùn)練...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环NFPGA器件的邏輯綜合方法和裝置,該方法包括:從目標(biāo)FPGA器件的邏輯設(shè)計(jì)文件中識(shí)別目標(biāo)FPGA器件對(duì)應(yīng)的多個(gè)存儲(chǔ)器結(jié)構(gòu);每個(gè)存儲(chǔ)器結(jié)構(gòu)至少包括:容量信息;根據(jù)容量信息以及目標(biāo)FPGA器件支持的各類型存儲(chǔ)資源數(shù)量,對(duì)多個(gè)存儲(chǔ)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種量子計(jì)算任務(wù)調(diào)度方法、調(diào)度系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備,包括:獲得對(duì)應(yīng)調(diào)度任務(wù)的編碼信息;基于編碼信息,篩選出滿足第一預(yù)設(shè)優(yōu)先級(jí)的第一計(jì)算任務(wù),并基于計(jì)算集群的計(jì)算節(jié)點(diǎn)狀態(tài),對(duì)第一計(jì)算任務(wù)按照時(shí)序進(jìn)行分級(jí)處理;基于編碼信息,篩選...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種面向城市更新的智慧建造管理平臺(tái),涉及礦產(chǎn)篩分技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)接口協(xié)議,確保平臺(tái)內(nèi)不同系統(tǒng)、部門和企業(yè)的數(shù)據(jù)能夠進(jìn)行無(wú)縫對(duì)接。本發(fā)明通過(guò)統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和接口協(xié)議,實(shí)現(xiàn)不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享,提高了項(xiàng)目...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多方協(xié)同的集裝箱智能調(diào)度管理方法及系統(tǒng),涉及集裝箱智能調(diào)度管理技術(shù)領(lǐng)域,包括采用動(dòng)態(tài)協(xié)同優(yōu)化算法對(duì)各參與方的利益進(jìn)行建模,輸入各參與方的信息,并輸出得到全局最優(yōu)解;采用區(qū)塊鏈技術(shù)對(duì)關(guān)鍵文件進(jìn)行處理,利用智能合約自動(dòng)執(zhí)行協(xié)...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了信息交互方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品,該方法包括:顯示第一訂單頁(yè)面,第一訂單頁(yè)面包括目標(biāo)商品的訂單信息塊,訂單信息塊包括目標(biāo)文本框,目標(biāo)文本框內(nèi)顯示有針對(duì)目標(biāo)商品的問(wèn)題內(nèi)容;響應(yīng)于針對(duì)目標(biāo)文本框的觸發(fā)操作,調(diào)用字符...
          • 本申請(qǐng)涉及一種基于連續(xù)自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架的超聲醫(yī)學(xué)圖像分析方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),通過(guò)連續(xù)自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架的可變形掩碼預(yù)測(cè)模塊生成超聲圖像有效的二值掩碼;基于二值掩碼,通過(guò)連續(xù)自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架的特征提取模塊提取圖像特征并進(jìn)行重建,基于重建...
          • 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種景觀燈故障檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:采集景觀燈在無(wú)故障狀態(tài)下的圖像,且將該圖像作為基準(zhǔn)圖像;采集景觀燈使用時(shí)的待檢測(cè)圖像;將基準(zhǔn)圖像對(duì)應(yīng)的第一灰度圖像和待檢測(cè)圖像對(duì)應(yīng)的第二灰度圖...
          • 本發(fā)明提供基于密集點(diǎn)云的建筑特征線提取方法,屬于建筑特征線提取技術(shù)領(lǐng)域,方法如下,對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,預(yù)處理好的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行邊緣檢測(cè)和拐角檢測(cè),對(duì)特征檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行直線段檢測(cè)和曲線段檢測(cè),對(duì)線段檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行線段連接與去除處理,建立優(yōu)化數(shù)...
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