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          • 本發(fā)明提供了一種靶向FASN基因的siRNA、復(fù)合物及其應(yīng)用,屬于基因治療藥物技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明提供的靶向FASN基因的siRNA的有義鏈和反義鏈具有如SEQ ID No.1和SEQ ID No.2所示的序列;或者具有如SEQ ID No.3...
          • 本發(fā)明公開了一種智能優(yōu)化的輻射供冷系統(tǒng)變水溫防結(jié)露控制方法,本發(fā)明涉及輻射供冷系統(tǒng)控制技術(shù)領(lǐng)域。該智能優(yōu)化的輻射供冷系統(tǒng)變水溫防結(jié)露控制方法,通過多參數(shù)綜合監(jiān)測和智能預(yù)測模型,能夠提前預(yù)知結(jié)露風(fēng)險(xiǎn)并進(jìn)行調(diào)整,響應(yīng)速度快,避免了現(xiàn)有算法的滯后...
          • 本發(fā)明公開了一種基于X射線的高壓電纜緩沖層燒蝕缺陷檢測方法及裝置,屬于電纜缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域。該裝置包括:包括:X射線源、探測器、旋轉(zhuǎn)檢測環(huán)、電纜固定及支撐裝置、控制及數(shù)據(jù)處理平臺以及移動裝置,X射線源和探測器分別固定于旋轉(zhuǎn)檢測環(huán)上并相對間隔...
          • 本發(fā)明涉及基于DEM流域分割的InSAR對流層延遲校正方法及系統(tǒng),其方法包括:對DEM數(shù)據(jù)、精密軌道數(shù)據(jù)以及時(shí)序SAR圖像進(jìn)行處理得到未去除對流層延遲影響的形變速率;對研究區(qū)域進(jìn)行垂直和水平兩個(gè)維度的子塊分割;對各個(gè)子塊區(qū)域進(jìn)行對流層延遲建...
          • 本發(fā)明公開了一種擬牛頓法求解的輻射源星載快速定位方法,涉及衛(wèi)星導(dǎo)航與輻射源定位領(lǐng)域。首先,根據(jù)衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)和初始軌道參數(shù)對輻射源進(jìn)行位置粗估計(jì),獲取輻射源位置的初始估計(jì)值;其次,構(gòu)造多普勒頻移測量誤差的平方和作為目標(biāo)函數(shù),在初始估計(jì)值處對目...
          • 本公開涉及按鍵領(lǐng)域,更具體地,本公開涉及一種按鍵的滑動位置修正方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。所述按鍵設(shè)置有雙通道壓力傳感器,所述方法包括:獲取所述雙通道壓力傳感器的傳感器數(shù)據(jù);根據(jù)所述傳感器數(shù)據(jù),確定用戶在所述按鍵上的滑動位置和滑動方向;...
          • 本申請實(shí)施例公開了一種基于企業(yè)級操作系統(tǒng)的服裝數(shù)據(jù)處理方法及設(shè)備,屬于服裝數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,解決服裝行業(yè)數(shù)據(jù)錄入環(huán)節(jié),由于人工操作出現(xiàn)錯(cuò)誤率較高,影響行業(yè)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性與完整性的問題。通過預(yù)置多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型對服裝基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)體數(shù)據(jù)識別與格式...
          • 本發(fā)明公開了一種基于canal實(shí)現(xiàn)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步方法,涉及網(wǎng)約車領(lǐng)域,包括以下步驟:步驟一:使用dump操作從源數(shù)據(jù)庫的binary log中提取數(shù)據(jù),通過canal實(shí)例連接到數(shù)據(jù)庫,監(jiān)聽binary log變更事件的變化。本發(fā)明通過啟用M...
          • 本發(fā)明屬于建筑信息數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種基于圖譜數(shù)據(jù)方式配置數(shù)據(jù)的方法和裝置,其中,方法包括以下步驟:獲取待配置數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)配置指令,并對待配置數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;將待配置數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)到預(yù)設(shè)的圖譜中,并創(chuàng)建實(shí)體節(jié)點(diǎn)和關(guān)系邊;將待配置數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)...
          • 本發(fā)明公開了一種文學(xué)作品智能推薦方法及系統(tǒng),該方法包括:獲取用戶的歷史閱讀數(shù)據(jù),對歷史閱讀數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,輸出歷史閱讀作品集;將歷史閱讀作品集導(dǎo)入預(yù)設(shè)的分類器中,確定歷史閱讀作品集中每個(gè)歷史閱讀作品的作品類型;獲取每個(gè)歷史閱讀作品的閱讀過程...
          • 本發(fā)明公開了一種基于主客觀數(shù)據(jù)融合的乘坐舒適性精準(zhǔn)評價(jià)方法,包括以下步驟:步驟1,實(shí)時(shí)同步采集乘客舒適性評價(jià)數(shù)據(jù)和車輛運(yùn)動學(xué)數(shù)據(jù);步驟2,對步驟1得到的乘客舒適性評價(jià)數(shù)據(jù)和車輛運(yùn)動學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,刪除主觀評分為0的乘客舒適性評價(jià)數(shù)據(jù)及其時(shí)...
          • 本發(fā)明提供一種基于貝葉斯模型平均的組合模型徑流預(yù)報(bào)方法,包括收集預(yù)報(bào)斷面所在流域上游區(qū)域的歷史實(shí)測氣象和水文數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理;對處理后的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)報(bào)因子識別,并分析各預(yù)報(bào)因子的影響滯時(shí);以確定影響滯時(shí)的預(yù)報(bào)因子作為模型輸入,以預(yù)報(bào)斷面徑流...
          • 本發(fā)明涉及一種風(fēng)電低出力事件生成式有差訓(xùn)練方法和預(yù)測方法,訓(xùn)練方法包括:獲取至少一個(gè)風(fēng)電場的運(yùn)行數(shù)據(jù)和同一時(shí)段至少一個(gè)風(fēng)電場的數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù);根據(jù)運(yùn)行數(shù)據(jù)和數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)構(gòu)建第一訓(xùn)練集;第一訓(xùn)練集是指風(fēng)電低出力事件相關(guān)的真實(shí)數(shù)據(jù)集;根據(jù)...
          • 本發(fā)明涉及直流電機(jī)驅(qū)動與控制技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于多尺度圖注意力的最大加權(quán)獨(dú)立集求解方法及系統(tǒng),通過多尺度圖注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)提取多層次鄰域范圍內(nèi)的拓?fù)涮卣?,利用可?xùn)練相似度函數(shù)解析節(jié)點(diǎn)間非線性關(guān)聯(lián);融合圖結(jié)構(gòu)嵌入與原始節(jié)點(diǎn)效用生成拓?fù)涓兄?..
          • 本發(fā)明提供了一種基于安全多方計(jì)算的金融數(shù)據(jù)隱私保護(hù)方法及系統(tǒng),該方法通過分別獲取收入數(shù)據(jù)、貸款違約數(shù)據(jù)以及消費(fèi)行為數(shù)據(jù),并進(jìn)行預(yù)處理;使用秘密分享算法將預(yù)處理結(jié)果拆分成預(yù)設(shè)份額,分發(fā)至各金融機(jī)構(gòu),并使用同態(tài)加密算法將對應(yīng)的數(shù)據(jù)份額進(jìn)行加密,...
          • 本發(fā)明公開了一種考慮實(shí)戰(zhàn)環(huán)境的無人裝備可靠性仿真驗(yàn)證方法,通過模塊化智能體設(shè)計(jì)與動態(tài)環(huán)境建模,以有效表征無人裝備作戰(zhàn)環(huán)境的復(fù)雜多樣特征,并結(jié)合地理環(huán)境、氣象環(huán)境與對抗環(huán)境對無人裝備可靠性的影響分析,實(shí)現(xiàn)考慮實(shí)戰(zhàn)環(huán)境的無人裝備可靠性評估驗(yàn)證。...
          • 本發(fā)明公開了一種基于智能壓實(shí)技術(shù)的道路施工方法,包括以下步驟:S1、施工準(zhǔn)備階段:利用地理信息系統(tǒng)軟件根據(jù)施工前的激光掃描地形,確定道路地形和施工邊界尺寸大小,選擇智能壓實(shí)設(shè)備和安裝傳感器;S2、數(shù)據(jù)采集與實(shí)時(shí)監(jiān)測階段:通過安裝在智能壓實(shí)設(shè)...
          • 本發(fā)明提供一種ONNX模型的優(yōu)化方法及裝置,屬于深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,其中,ONNX模型的優(yōu)化方法包括:對ONNX模型進(jìn)行形狀推理,獲取ONNX模型中各中間節(jié)點(diǎn)的形狀;獲取進(jìn)行形狀推理后的ONNX模型的第一模型狀態(tài);對進(jìn)行形狀推理后的O...
          • 本發(fā)明公開了一種基于區(qū)塊鏈的多能系統(tǒng)碳排放核算方法及系統(tǒng),方法包括:獲取多能源負(fù)荷數(shù)據(jù),根據(jù)多能源負(fù)荷數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)多能源系統(tǒng)框架;基于多能源系統(tǒng)框架,設(shè)計(jì)用戶側(cè)不同能源碳排放的排放模型和物理模型,獲取用戶側(cè)不同能源的碳排放數(shù)據(jù);引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)對...
          • 本發(fā)明提供了一種醫(yī)療資產(chǎn)故障智能巡檢系統(tǒng)、方法、設(shè)備及介質(zhì),屬于醫(yī)療設(shè)備管理技術(shù)領(lǐng)域。所述系統(tǒng)包括:智能感知與數(shù)據(jù)采集模塊,通過傳感器監(jiān)測設(shè)備運(yùn)行參數(shù),結(jié)合電子標(biāo)簽實(shí)現(xiàn)設(shè)備識別與定位,利用邊緣計(jì)算對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和篩選,生成標(biāo)準(zhǔn)化醫(yī)療資...
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