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          • 本說明書實施例公開了一種混合場景下無人車的物流任務(wù)管控方法、設(shè)備及介質(zhì),涉及智慧物流技術(shù)領(lǐng)域,用于解決現(xiàn)有無人車物流管控不合理的問題。方法包括:基于預置設(shè)備對當前物流空間進行掃描建模,分別獲得當前物流空間所對應(yīng)的靜態(tài)層模型與動態(tài)層模型;對齊...
          • 本發(fā)明實施例提供一種污水處理系統(tǒng)、方法及介質(zhì),屬于污水處理技術(shù)領(lǐng)域。所述系統(tǒng)包括:調(diào)度模塊,被配置為根據(jù)污水處理點的污水處理運行數(shù)據(jù)預測未來污水量,并基于所預測的未來污水量生成調(diào)度指令,其中所述調(diào)度指令用于指示污水處理點的最優(yōu)調(diào)度水量,以使...
          • 本發(fā)明主要依據(jù)電網(wǎng)突發(fā)應(yīng)急事件所需人員、車輛、物資裝備的的資源屬性量化分析,并結(jié)合應(yīng)急事件本身的特征因素,應(yīng)用多層感知機網(wǎng)絡(luò)模型解決所需資源種類和數(shù)量的預測問題。本發(fā)明采用多層感知機模型,采用了更有效的模型訓練和優(yōu)化方法,由于多層感知機模型...
          • 本申請適用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種接單等待時長預測方法、裝置、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品,該方法包括:在第一車輛駛?cè)肽繕藚^(qū)域時,獲取所述目標區(qū)域內(nèi)的當前空車數(shù)量和第一時間段內(nèi)已產(chǎn)生訂單數(shù)量,所述第一時間段為當前時刻所在時間段,所述第一車輛為用...
          • 本申請公開了一種車輛出行的智能預約方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)。所述方法包括:用戶客戶端接收駕駛用戶輸入的出行計劃語句,并將識別到的出行需求發(fā)送給車聯(lián)網(wǎng)平臺;車聯(lián)網(wǎng)平臺從目標車輛獲取車輛狀態(tài),并結(jié)合出行需求輸入至指令預測模型,預測得到包含多個...
          • 本發(fā)明提供一種迭代生成式多模態(tài)思維鏈推理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取初始輸入數(shù)據(jù),并通過多模態(tài)大語言模型對初始輸入數(shù)據(jù)進行推理,得到文本推理結(jié)果和中間推理提示;利用多模態(tài)大語言模型對文本推理結(jié)果和中間...
          • 本公開的實施例公開了一種動態(tài)融合的多模態(tài)知識圖譜表示學習方法。該方法的一具體實施方式包括:通過圖注意力網(wǎng)絡(luò)層,分別提取特征交互圖中文本特征向量的文本注意力系數(shù)與圖像注意力系數(shù)集;將特征交互圖、文本注意力系數(shù)與圖像注意力系數(shù)集輸入至相關(guān)聯(lián)的門...
          • 本發(fā)明提供一種基于挖掘機關(guān)節(jié)摩擦力矩的動力學參數(shù)分級標定方法,涉及工程機械領(lǐng)域,基于挖掘機模型,建立動臂、斗桿、鏟斗關(guān)節(jié)角度與驅(qū)動力臂長度關(guān)系方程和各關(guān)節(jié)驅(qū)動力矩方程,通過挖掘機動力學方程得到各關(guān)節(jié)摩擦力矩,并擬合得到各關(guān)節(jié)的摩擦力矩曲線;...
          • 本發(fā)明公開了一種大機動飛行器的遙測距離仿真系統(tǒng),應(yīng)用于航區(qū)地理環(huán)境復雜、遙測站跟蹤范圍計算與遙測站布站方案制定。系統(tǒng)建立數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)庫中包含飛行數(shù)據(jù),地面站數(shù)據(jù)以及飛行器及地面站天線參數(shù),并將數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)處理方便后續(xù)的查表操作。計算系統(tǒng)包含...
          • 本發(fā)明涉及邊坡災(zāi)害防護技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于強度?延性控制的高性能環(huán)形網(wǎng)的設(shè)計方法,其環(huán)形網(wǎng)由網(wǎng)環(huán)相互嵌套形成,網(wǎng)環(huán)由鋼絲編制而成,鋼絲的抗拉強度和斷后延伸率材性參數(shù)落在不規(guī)則多邊形ABCDEF所構(gòu)成的區(qū)域內(nèi);本發(fā)明明確提供了高性能環(huán)形網(wǎng)...
          • 本發(fā)明涉及軟件漏洞檢測技術(shù)領(lǐng)域,公開一種基于多模態(tài)混合專家模型的軟件漏洞檢測方法與裝置。該方法包括:構(gòu)建多模態(tài)混合專家網(wǎng)絡(luò)并進行訓練,獲得多模態(tài)混合專家模型;將目標軟件代碼轉(zhuǎn)換為不同模態(tài)表征并輸入到多模態(tài)混合專家模型,得到目標軟件漏洞的漏洞...
          • 本發(fā)明公開了一種基于量子加密終端虛擬化的可信認證系統(tǒng)及方法;包括硬件可信根模塊、虛擬可信根管理模塊、容器環(huán)境模塊、容器鏡像管理模塊、容器監(jiān)控模塊和信任鏈管理模塊;通過構(gòu)建安全可信的容器運行環(huán)境,建立基于量子隨機數(shù)的可信認證機制,逐級驗證操作...
          • 本申請?zhí)峁┝塑浖r灧椒ā⑾到y(tǒng)及可讀存儲介質(zhì)。所述方法,包括:獲取軟件升級包,軟件升級包包括包頭信息和軟件鏡像內(nèi)容,包頭信息包括第一簽名信息,第一簽名信息是基于第一軟件鏡像摘要生成的,第一軟件鏡像摘要是對軟件鏡像內(nèi)容進行計算獲得的;對包頭...
          • 本發(fā)明公開了一種泵站運行異常智能監(jiān)測方法與系統(tǒng),本發(fā)明涉及泵站監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,解決了難以快速處理復雜參數(shù)數(shù)據(jù),易出現(xiàn)漏判、誤判情況,對故障原因?qū)?yīng)的潛在風險進行全面、準確的分析較為困難的技術(shù)問題,本發(fā)明通過在工作異常信號出現(xiàn)后,可深入分析異常...
          • 本申請實施例公開了一種出行鏈的識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域,能夠提高識別用戶的出行鏈的準確性。包括:獲取和目標用戶的移動軌跡相關(guān)的多個基站中的目標用戶數(shù)據(jù),根據(jù)目標用戶數(shù)據(jù),確定基站的關(guān)系圖;將關(guān)系圖輸入訓練后的...
          • 本發(fā)明屬于卷繞電芯技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種卷繞電芯R角區(qū)域削薄值計算方法、削薄方法及電芯;其中,計算卷繞電芯R角區(qū)域結(jié)構(gòu)削薄值的方法為:首先,確定正極極片與負極極片在卷繞電芯中R角區(qū)的幾何位置關(guān)系,基于這些關(guān)系建立相應(yīng)的正極曲線方程和負極曲線...
          • 本公開涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其是提供一種運動員狀態(tài)信息展示方法、設(shè)備、介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。上述運動員狀態(tài)信息展示方法包括:在檢測到當前比賽畫面為特寫畫面的情況下,獲取特寫畫面中運動員的歷史比賽數(shù)據(jù),以及在本場比賽中的實時比賽數(shù)據(jù);歷史比...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于多智能體的空氣動力學任務(wù)處理方法及裝置,涉及飛行器仿真設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取用戶輸入的任務(wù)目標和工況參數(shù);基于多智能體系統(tǒng)中每個智能體分組的能力,基于所述任務(wù)目標生成多個子任務(wù);將所述多個子任務(wù)分配給所述多智能體系...
          • 本申請公開了一種軟件代碼與需求追蹤關(guān)系的建立方法及系統(tǒng),涉及計算機、軟件工程技術(shù),包括:將中文需求與代碼注釋翻譯為英文,并基于指定規(guī)則分離代碼邏輯與注釋文本;將預處理后的中文需求、代碼邏輯以及注釋文本進行詞嵌入,以獲得嵌入的語義向量表示;基...
          • 本申請實施例提供的通信方法、電路及集成電路芯片,該方法包括:接收第一設(shè)備通過cJTAG接口發(fā)送的第一數(shù)據(jù)信號和第一時鐘信號;第一數(shù)據(jù)信號和第一時鐘信號均為具有cJTAG協(xié)議格式的信號;基于與第一設(shè)備之間的同步時鐘信號,對第一數(shù)據(jù)信號和第一時...
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