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          • 本發(fā)明提供了一種基于動態(tài)控制障礙函數(shù)代價的模型預測軌跡積分器,其中動態(tài)環(huán)境感知與全局路徑規(guī)劃單元基于激光雷達實時構(gòu)建深度圖像,識別靜態(tài)障礙物信息;基于靜態(tài)障礙物信息規(guī)劃全局路徑并預測動態(tài)障礙物信息;軌跡生成單元基于軌跡評估單元生成的上一周期...
          • 發(fā)明提供一種有向符號圖下不確定MIMO多智能體系統(tǒng)的自適應(yīng)二分一致性方法,包括以下步驟:為N個智能體節(jié)點組成的多智能體系統(tǒng)建立包括不確定性參數(shù)的MIMO動力學模型和有向符號圖,其中有向符號圖中的正值邊表示智能體間的合作關(guān)系,負值邊表示智能體...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N溶解器負壓控制方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),涉及溶解器負壓控制領(lǐng)域,根據(jù)本申請的方法包括:基于預設(shè)的溫度獲取機制,實時獲取溶解器溫度數(shù)據(jù),采用預設(shè)的壓力預測機制根據(jù)所述溫度數(shù)據(jù)預測溶解器內(nèi)的壓力變化;根據(jù)所述預測壓力變化采用預設(shè)的...
          • 本發(fā)明提供了一種面向組合優(yōu)化問題的結(jié)構(gòu)可感知的代碼生成方法及系統(tǒng),方法包括步驟S1:使用訓練完畢的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取求解問題的特征結(jié)構(gòu);步驟S2:將所述特征結(jié)構(gòu)與自然語言提示共同生成優(yōu)化代碼,以生成結(jié)構(gòu)可感知的代碼;步驟S3:對代碼進行迭代優(yōu)化...
          • 本發(fā)明提供了一種雙CPU通信控制系統(tǒng),涉及CPU通信技術(shù)領(lǐng)域,該系統(tǒng)通過引入雙向任務(wù)請求機制和多優(yōu)先級任務(wù)隊列,實現(xiàn)了主副CPU之間的對等任務(wù)交互與異步執(zhí)行。系統(tǒng)啟動時初始化任務(wù)隊列,并通過任務(wù)發(fā)送與接收服務(wù)實現(xiàn)任務(wù)的高效傳遞。任務(wù)隊列支持...
          • 本申請?zhí)峁┮环N內(nèi)存控制方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì),本申請中的內(nèi)存控制方法包括:響應(yīng)內(nèi)存控制請求,利用目標采集頻率采集目標運行進程的內(nèi)存占用數(shù)據(jù);根據(jù)所述內(nèi)存占用數(shù)據(jù)和預設(shè)內(nèi)存使用閾值確定所述目標運行進程的內(nèi)存狀態(tài)參數(shù);根據(jù)所述內(nèi)存狀態(tài)參數(shù)和...
          • 本發(fā)明提供了一種基于文件系統(tǒng)操作日志的增量備份方法及系統(tǒng),包括:判斷當前是否為第一次備份;全目錄掃描備份目標,讀取目標文件的內(nèi)容并且基于內(nèi)容的可變長度分塊目標的數(shù)據(jù),進行哈希去重,將所得的分塊數(shù)據(jù)和索引信息存儲至存儲設(shè)備,結(jié)束操作;讀取前序...
          • 本發(fā)明公開了一種線上助殘關(guān)鍵詞搜索綜合服務(wù)提供方法及系統(tǒng),用于智能服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:基于多模態(tài)無障礙交互模式,獲取用戶的輸入查詢信息;利用助殘領(lǐng)域?qū)S迷~典,對查詢信息進行預處理,得到主題備選詞匯,基于主題備選詞匯構(gòu)建動態(tài)加權(quán)的主題...
          • 本發(fā)明提供了一種幾何形狀擬合算法精度評價指標體系的構(gòu)建方法,其特征在于,包括以下步驟:輸入幾何形狀的離散坐標點集,輸出表征各幾何形狀的一組擬合特征參數(shù);對輸入的離散坐標點集,使用對應(yīng)形狀的標準擬合程序進行處理,輸出表征該形狀的一組參考特征參...
          • 本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度變換低秩張量恢復的北斗時空數(shù)據(jù)填補方法,涉及時空大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明將基于迭代優(yōu)化算法的變換低秩張量恢復步驟進行簡化和提取,借鑒深度展開網(wǎng)絡(luò)的思想,將迭代優(yōu)化過程展開成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)層,并通過...
          • 本發(fā)明涉及訪問控制技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種云環(huán)境下大數(shù)據(jù)隱私保護系統(tǒng);包括數(shù)據(jù)輸入接口單元、自適應(yīng)加密存儲單元、智能訪問控制單元、協(xié)同隱私計算單元,其中:數(shù)據(jù)輸入接口單元:用于負責多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的標準化接入,并通過規(guī)則引擎實時脫敏和差分隱私噪聲注...
          • 本發(fā)明提供一種基于MIC復雜機電管綜的施工方法,屬于建筑機電安裝技術(shù)領(lǐng)域,包括S1.前期準備與BIM深化設(shè)計;(1)圖紙準備與現(xiàn)場勘察;(2)分析機電設(shè)備與管線;初步確定機電設(shè)備與管線的選型與數(shù)量;(3)機械通風需求分析;初步確定機械通風設(shè)...
          • 本申請涉及一種復合切割裝置混氣嘴的自動優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。該方法通過對切割頭氣路模型的流體分析,形成流場模型,再結(jié)合模擬輸入計算輸出的方式來確定混氣配比的結(jié)果,從而以兩次輸入氣壓差異下混氣配比的差異最小為目標來自動調(diào)整混氣嘴尺寸和相...
          • 本發(fā)明屬于結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域,其公開了一種多向等截面特征并行驅(qū)動的三維結(jié)構(gòu)拓撲優(yōu)化方法,步驟為:(1)針對待優(yōu)化結(jié)構(gòu)的各個等截面拉伸或掃略方向,在對應(yīng)的二維截面內(nèi)定義均勻分布的單向設(shè)計變量,單向設(shè)計變量依次經(jīng)分組降維圓柱濾波器進行密度...
          • 本發(fā)明公開了一種動葉可調(diào)式軸流風機喘振預警方法及系統(tǒng),屬于風機喘振預警技術(shù)領(lǐng)域,用于解決目前的喘振預警方法的前瞻性較弱,對工作人員經(jīng)驗的依賴較高,無法適應(yīng)當前科技高速發(fā)展環(huán)境下大型工廠的全智能化、全自動化需求的技術(shù)問題。方法包括:構(gòu)建動葉可...
          • 本發(fā)明屬于自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于大模型的文本結(jié)構(gòu)化信息生成方法;該方法包括:準備數(shù)據(jù)集并對第一大模型進行微調(diào),生成結(jié)構(gòu)化模式;準備數(shù)據(jù)集的方式包括人機結(jié)合方式與大模型反向生成文本方式;引入RAG機制對第一大模型生成的結(jié)構(gòu)化模...
          • 本發(fā)明公開了一種融合空間和頻率特征的數(shù)字單詞脈沖編碼方法(DWSFE)及系統(tǒng),用于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)的文本信息處理。該方法包括:基于神經(jīng)科學大腦皮層語義分區(qū)原理構(gòu)建間隔語義劃分向量編碼(SSPE)和連續(xù)語義劃分向量編碼(CSPE)兩種詞...
          • 本申請公開了一種ArUco二維碼角點識別方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及二維碼角點識別領(lǐng)域,該方法包括:構(gòu)建多個預設(shè)卷積核尺寸下的L型卷積算子集合;L型卷積算子集合包括一個基礎(chǔ)L型卷積算子以及多個變形L型卷積算子;所述基礎(chǔ)L型卷積算子為算...
          • 本發(fā)明公開了一種基于IMSSA?NARX的養(yǎng)殖水質(zhì)預測方法。采集養(yǎng)殖水質(zhì)參數(shù),建立數(shù)據(jù)集,完成預處理;通過在原始Tent的混沌方程上引入多位控制參數(shù),實現(xiàn)改進Tent的混沌映射;通過將樽海鞘群算法與改進Tent混沌映射進行結(jié)合,實現(xiàn)改進樽海...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多源數(shù)據(jù)挖掘與閾值效應(yīng)的綜合性城市韌性調(diào)控方法,包括:通過搜集的城市韌性影響因素數(shù)據(jù),完成城市韌性評估,分析得出城市韌性不均衡分布發(fā)展的薄弱地區(qū);通過分析城市基本調(diào)控要素的內(nèi)在特性,構(gòu)建一種測算城市韌性關(guān)鍵影響因素的方法...
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