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          • 本發(fā)明公開了一種應(yīng)用于寬度受限防洪渠的組合式景觀護(hù)岸結(jié)構(gòu)及施工方法,結(jié)構(gòu)包括自下向上成階梯式布設(shè)的生態(tài)石籠結(jié)構(gòu)、懸臂式花槽擋墻結(jié)構(gòu)、臺(tái)階型生態(tài)護(hù)坡結(jié)構(gòu)及智能灌溉控制系統(tǒng),生態(tài)石籠結(jié)構(gòu)位于渠底標(biāo)高以下由多層蜂巢網(wǎng)孔生態(tài)石籠堆疊而成;懸臂式花槽...
          • 本發(fā)明涉及移動(dòng)廁所技術(shù)領(lǐng)域,且公開了零碳移動(dòng)廁所,包括底座和頂蓋,所述頂蓋設(shè)置在底座的上方,所述底座和頂蓋相對應(yīng)一側(cè)的連接處分別環(huán)繞固定連接有封板,上方所述封板的底部設(shè)有延伸卡板,下方所述封板的內(nèi)壁開設(shè)有卡槽,兩個(gè)所述封板相對應(yīng)的一側(cè)卡接設(shè)...
          • 本發(fā)明涉及記碼裝置技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種驗(yàn)布機(jī)的記碼裝置,主要包括支撐軸、裝置本體,其中,支撐軸至少設(shè)有兩個(gè),各支撐軸上均設(shè)有若干裝置本體,各裝置本體以待記碼布料為中心對稱均勻分布,各支撐軸以待記碼布料為中心對稱分布于待記碼布料的上下兩側(cè);各...
          • 一種深度空間三維變形監(jiān)測方法、裝置及電子設(shè)備,涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。在該方法中,通過監(jiān)測陣列獲取各個(gè)監(jiān)測單元的重力加速度;根據(jù)重力加速度計(jì)算第二監(jiān)測單元相對于第一監(jiān)測單元的位移變化量;基于位移變化量確定各個(gè)監(jiān)測單元相對于預(yù)設(shè)基準(zhǔn)位置的目標(biāo)位移變...
          • 本發(fā)明提供了基于環(huán)境感知的半導(dǎo)體封裝控制參數(shù)自適應(yīng)方法與系統(tǒng),屬于半導(dǎo)體封裝技術(shù)領(lǐng)域,包括,對半導(dǎo)體封裝裝置進(jìn)行模塊與區(qū)域的配置,對周圍的區(qū)域進(jìn)行感知,獲取控制參數(shù)數(shù)組與控制信息調(diào)整表,獲取環(huán)境溫度,之后構(gòu)建領(lǐng)地,通過等分與劃分操作獲取各組...
          • 本發(fā)明屬于車輛導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域,提供了面向矢量場的機(jī)器人導(dǎo)航避障方法、系統(tǒng)及自動(dòng)駕駛車輛,其技術(shù)方案為:使用多種行進(jìn)方向的啟發(fā)式算法,有三種行進(jìn)模式:逃離模式,可直達(dá)模式,不可直達(dá)模式;逃離模式設(shè)置碰撞區(qū)間,避免了巡檢機(jī)器人進(jìn)入狹窄通道受阻同時(shí)...
          • 本發(fā)明涉及一種基于兩級(jí)任務(wù)分配算法的無人機(jī)任務(wù)執(zhí)行方法及系統(tǒng),其方法包括如下步驟:獲取多個(gè)無人機(jī)的載荷信息;根據(jù)載荷信息選擇任務(wù)分配方法;當(dāng)任務(wù)分配方法被選擇為第一級(jí)任務(wù)分配方法時(shí),采用最近鄰搜索方法與匈牙利匹配算法進(jìn)行多線程并行計(jì)算,以匹...
          • 本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:接收業(yè)務(wù)系統(tǒng)發(fā)送的多個(gè)任務(wù)創(chuàng)建請求,創(chuàng)建多個(gè)業(yè)務(wù)任務(wù);結(jié)合各業(yè)務(wù)任務(wù)的處理優(yōu)先級(jí)和關(guān)聯(lián)指數(shù),生成多個(gè)業(yè)務(wù)任務(wù)的第一處理順序;根據(jù)各業(yè)務(wù)任務(wù)的資源占用量對第一處...
          • 本公開涉及一種代碼檢測方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),將代碼審查平臺(tái)與靜態(tài)掃描相結(jié)合,通過從代碼從代碼審查平臺(tái)上獲取待審核的代碼,對代碼進(jìn)行靜態(tài)掃描,得到代碼中存在的錯(cuò)誤的信息,將代碼中存在的錯(cuò)誤的信息發(fā)送給代碼審查平臺(tái)進(jìn)行顯示,實(shí)現(xiàn)了代碼的自動(dòng)審查...
          • 本發(fā)明屬于智能設(shè)備領(lǐng)域,尤其涉及一種基于流式細(xì)胞術(shù)自動(dòng)判別白血病類型的系統(tǒng)。本發(fā)明目的是解決現(xiàn)有技術(shù)存在識(shí)別白血病準(zhǔn)確率低的問題的問題。提供了一種基于流式細(xì)胞術(shù)自動(dòng)判別白血病類型的系統(tǒng),包括:數(shù)據(jù)采集模塊、特征解析模塊以及預(yù)測診斷模塊;所述...
          • 本發(fā)明公開了一種電力系統(tǒng)遠(yuǎn)程修復(fù)數(shù)據(jù)的保護(hù)方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。該方法包括:獲取電力系統(tǒng)中嵌入式設(shè)備發(fā)送的加密狀態(tài)數(shù)據(jù),并對加密狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行解密得到解密狀態(tài)數(shù)據(jù);使用差分隱私算法對解密狀態(tài)數(shù)據(jù)中的待保護(hù)數(shù)據(jù)加入噪聲,得到噪聲狀態(tài)數(shù)據(jù);將噪...
          • 本發(fā)明公開了面向復(fù)雜工業(yè)場景的多維數(shù)據(jù)融合監(jiān)控方法及系統(tǒng),屬于工業(yè)自動(dòng)化與數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,包括對工業(yè)設(shè)備的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行可信度評估與自修復(fù)處理;對修復(fù)后的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行跨模態(tài)時(shí)序?qū)R,并強(qiáng)化時(shí)序?qū)R精度;基于設(shè)備實(shí)時(shí)工況動(dòng)態(tài)調(diào)整多源異...
          • 本發(fā)明涉及一種基于服務(wù)指標(biāo)感知復(fù)用的分離式大語言模型推理方法和系統(tǒng),用于對多個(gè)工作節(jié)點(diǎn)進(jìn)行調(diào)度,在同一工作節(jié)點(diǎn)以SLO感知的方式協(xié)同調(diào)度Prefill和Decode任務(wù),通過記錄Decode操作時(shí)間與TPOT時(shí)間的差值(即TPOT松弛),當(dāng)...
          • 本申請涉及一種基于多源數(shù)據(jù)的園區(qū)碳排放用電優(yōu)化方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。所述方法包括:獲取企業(yè)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)和園區(qū)開發(fā)強(qiáng)度數(shù)據(jù);基于企業(yè)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)生成企業(yè)碳排放用電特征數(shù)據(jù);將企業(yè)碳排放用電特征數(shù)據(jù)和園區(qū)開發(fā)強(qiáng)度數(shù)據(jù)輸入至企業(yè)發(fā)展預(yù)測模型中,...
          • 本發(fā)明公開了基于多級(jí)模糊評價(jià)模型的電力客戶價(jià)值評估的方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),屬于智能數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,包括:確定電力客戶價(jià)值評價(jià)指標(biāo),基于決策樹訓(xùn)練客戶價(jià)值分類模型,提取評價(jià)指標(biāo)的分類閾值,根據(jù)分類閾值動(dòng)態(tài)調(diào)整隸屬度函數(shù),基于優(yōu)化后的隸屬度...
          • 本申請涉及一種酒體勾調(diào)方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。主要技術(shù)方案包括:獲取多種半成品酒體的理化指標(biāo)數(shù)據(jù);基于目標(biāo)酒體的質(zhì)量要求,建立包含理化指標(biāo)約束范圍的目標(biāo)酒體標(biāo)準(zhǔn)模型;根據(jù)所述目標(biāo)酒體標(biāo)準(zhǔn)模型和所述半成品酒體的理化數(shù)據(jù),通過目標(biāo)規(guī)劃算法生...
          • 本發(fā)明提供了一種病變圖像自動(dòng)化測量方法、系統(tǒng)及裝置,涉及病變圖像測量技術(shù)領(lǐng)域,方法主要包括:基于被測器官的醫(yī)學(xué)分割圖像,包括根據(jù)醫(yī)學(xué)原始圖像獲得的病變分割及組織分割;將病變分割作為目標(biāo),選擇所述目標(biāo)相鄰的組織分割作為基準(zhǔn);對所述基準(zhǔn)進(jìn)行邊界...
          • 本發(fā)明提供了一種病變圖像自動(dòng)化分割方法、系統(tǒng)及裝置,涉及病變圖像分割技術(shù)領(lǐng)域,方法主要包括:采集被測器官的三維圖像;從所述三維圖像中識(shí)別器官輔助線;按照器官輔助線走向,劃分出候選區(qū)域圖像;對所述候選區(qū)域圖像進(jìn)行切割,得到三維子塊;基于預(yù)測策...
          • 本發(fā)明涉及一種端對端的跨模態(tài)變化檢測系統(tǒng),解決僅使用歷史土地利用分類數(shù)據(jù)與當(dāng)期遙感影像的土地變更調(diào)查的變化檢測問題。提出了一種名為跨模態(tài)補(bǔ)丁對齊網(wǎng)絡(luò)的新型深度學(xué)習(xí)模型,該模型彌合了地圖和圖像之間用于跨模態(tài)變化檢測的不同模態(tài)之間的差距,使用經(jīng)...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,提供一種模型加速方法、裝置及設(shè)備,該方法包括:獲取Transformer模型當(dāng)前產(chǎn)生的圖像處理任務(wù),將圖像處理任務(wù)對應(yīng)的非線性函數(shù)分解成計(jì)算圖;計(jì)算圖中的節(jié)點(diǎn)表示非線性函數(shù)中的圖像處理計(jì)算操作,邊表示圖像處理計(jì)算...
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