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          • 本發(fā)明涉及電子設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種電子設(shè)備側(cè)邊欄投影鍵盤的方法及系統(tǒng),包括以下步驟:在電子設(shè)備側(cè)邊設(shè)計集成紅外投影模塊,并連接至處理器;集成紅外投影模塊與接收模塊,捕捉手指動作并轉(zhuǎn)換為電信號;設(shè)置電子設(shè)備操作系統(tǒng),提供投影鍵盤的使用選...
          • 本申請?zhí)峁┝藬?shù)據(jù)存儲方法、數(shù)據(jù)讀取方法、設(shè)備及介質(zhì),存儲方法包括將原始數(shù)據(jù)取反,根據(jù)存儲空間和可靠性要求確定原始數(shù)據(jù)的數(shù)量和取反數(shù)據(jù)的數(shù)量,將原始數(shù)據(jù)和取反數(shù)據(jù)寫入閃存中有相同特性的區(qū)域;讀取方法包括從閃存讀取原始數(shù)據(jù)和取反數(shù)據(jù);將取反數(shù)據(jù)...
          • 本申請涉及區(qū)塊鏈技術(shù)領(lǐng)域,提出一種智能合約字節(jié)碼函數(shù)入口識別方法、裝置、電子設(shè)備和計算機(jī)程序產(chǎn)品。該方法包括:獲取待識別的智能合約字節(jié)碼;對智能合約字節(jié)碼進(jìn)行反匯編處理,得到對應(yīng)的指令序列;將指令序列按照跳轉(zhuǎn)指令進(jìn)行分割,得到若干個指令基本...
          • 本發(fā)明涉及信息技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種算力平臺的算力資源整合方法及裝置,該方法包括:確定算力平臺的算力支持覆蓋范圍內(nèi)對應(yīng)的至少一個算力應(yīng)用節(jié)點(diǎn),算力平臺包括至少一個算力資源,算力應(yīng)用節(jié)點(diǎn)用于表示算力資源的應(yīng)用節(jié)點(diǎn);根據(jù)所有算力應(yīng)用節(jié)點(diǎn),確定算力...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)查詢技術(shù)領(lǐng)域,具體提供一種基于Spark SQL向量化引擎的數(shù)據(jù)查詢方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),包括:獲取初始查詢語句;通過語義識別技術(shù)識別所述初始查詢語句的意圖,確定所述意圖包含復(fù)雜查詢?nèi)蝿?wù);利用預(yù)訓(xùn)練模型將所述復(fù)雜查詢?nèi)蝿?wù)拆解...
          • 本發(fā)明公開了一種殘差向量加權(quán)聚合的無人機(jī)影像檢索方法及系統(tǒng),包括:基于尺度不變特征轉(zhuǎn)換算法對無人機(jī)影像進(jìn)行特征提取和描述,生成預(yù)設(shè)尺度的局部特征;基于特征聚合算法,利用殘差向量加權(quán)策略對殘差向量進(jìn)行加權(quán)處理,得到殘差向量加權(quán)聚合后的全局特征...
          • 本公開提供了一種圖片資源的處理方法、裝置及電子設(shè)備,獲取預(yù)設(shè)的業(yè)務(wù)項目中的多個圖片;圖片用于:形成業(yè)務(wù)項目的顯示界面;圖片具有對應(yīng)的資源引用參數(shù);資源引用參數(shù)用于指示:圖片在業(yè)務(wù)項目中的應(yīng)用位置;確定多個圖片的圖像特征,基于多個圖片的圖像特...
          • 本發(fā)明涉及信息處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于AI和人臉識別實時信息過濾方法及電子設(shè)備,包括以下步驟:持續(xù)運(yùn)行信息獲取程序,利用人臉識別技術(shù)結(jié)合AI分析、聲音和樣貌特征,定期判斷當(dāng)前用戶是否為成年人;若檢測到用戶未成年,自動調(diào)整信息推送限制,...
          • 本申請?zhí)峁┮环N城市擴(kuò)展模擬方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。涉及城市模擬技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:基于鄰域配置來選擇交互目標(biāo);對交互目標(biāo)進(jìn)行特征提取得到交互目標(biāo)的特征;基于交互目標(biāo)的特征構(gòu)建圖結(jié)構(gòu);基于圖結(jié)構(gòu),構(gòu)建高階圖注意力網(wǎng)絡(luò);將矢量元胞自動機(jī)集...
          • 本發(fā)明公開了一種三角形網(wǎng)格六邊體轂節(jié)點(diǎn)雙曲鋼結(jié)構(gòu)網(wǎng)架拼裝方法;包括以下步驟:步驟一,利用軟件建立異形網(wǎng)架三維模型,并將模型中的異形網(wǎng)架劃分為若干個區(qū)間單元片;每個所述區(qū)間單元片由若干個三角形單元片構(gòu)建;所述三角形單元片以轂節(jié)點(diǎn)為角點(diǎn),檁條為...
          • 本發(fā)明公開了一種等離子電弧與熔池雙向耦合的數(shù)值模擬方法,包括以下步驟:S1、建立等離子體熔融爐內(nèi)熔池與等離子電弧之間反復(fù)交叉迭代的數(shù)值模型;S2、基于數(shù)值模型通過順序迭代實現(xiàn)等離子電弧與熔池的雙向耦合求解;S3、結(jié)束;本發(fā)明建立等離子體熔融...
          • 本發(fā)明公開一種PDN仿真流程的自動化實現(xiàn)方法及裝置,包括:解析預(yù)設(shè)格式的標(biāo)準(zhǔn)化疊層信息表格,生成包含疊層結(jié)構(gòu)及材料屬性的XML網(wǎng)表文件;調(diào)用PDN仿真軟件API接口,加載XML網(wǎng)表及PCB設(shè)計文件,自動配置疊層屬性與端口設(shè)置,基于輸入頻率范...
          • 本發(fā)明涉及大語言模型算法技術(shù)領(lǐng)域,揭露了一種基于上下文記憶嵌入的文本生成方法和系統(tǒng),該方法包括:利用預(yù)設(shè)的大語言模型對上下文文本進(jìn)行文本記憶壓縮,得到文本壓縮特征;利用所述大語言模型對所述文本壓縮特征進(jìn)行特征嵌入轉(zhuǎn)換,得到記憶嵌入特征;根據(jù)...
          • 本申請?zhí)岢隽艘环N基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的知識圖譜構(gòu)建方法,涉及知識圖譜技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取農(nóng)業(yè)多模態(tài)數(shù)據(jù);分別基于各類模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)設(shè)的特征提取模型對各類模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,得到多模態(tài)特征向量;基于預(yù)設(shè)的多模態(tài)特征融合模型對多模態(tài)特征向量進(jìn)行...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多模型融合的未來肉豬群體估重方法及系統(tǒng),通過獲取肉豬飼養(yǎng)全周期的歷史結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集,采用領(lǐng)域先驗知識加權(quán)評估、數(shù)據(jù)驅(qū)動特征重要性計算及自動化代碼分析工具的多模態(tài)融合評估方法,提取影響肉豬重量的關(guān)鍵因素集合,然后基于所述歷史...
          • 本發(fā)明公開了一種基于生命周期評價的渣土固化利用碳排放核算方法,包括S1:基于工程流程確定渣土固化資源化利用的生命周期碳排放量核算邊界;S2:基于步驟S1得到的碳排放量核算邊界為工程流程每個環(huán)節(jié)配置計算公式、碳排放因子及相關(guān)參數(shù),計算渣土固化...
          • 本申請公開了一種車輛調(diào)度方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:基于用車需求篩選出在用車需求對應(yīng)的預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi),滿足用車需求的多個待調(diào)度車輛;基于預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的交通路線和用車位置對每一待調(diào)度車輛進(jìn)行路徑規(guī)劃,得到每一待調(diào)度車輛對應(yīng)的至少一條行駛路徑...
          • 本發(fā)明提供一種聯(lián)名卡的使用方法、智能終端和交易系統(tǒng),該方法包括從NFC模塊獲取聯(lián)名卡的標(biāo)識文件,對標(biāo)識文件進(jìn)行解析得到交易應(yīng)用程序鏈接信息和銀行卡賬號信息;根據(jù)交易應(yīng)用程序鏈接信息打開交易應(yīng)用程序的主界面,發(fā)送認(rèn)證指令至聯(lián)名卡;接收聯(lián)名卡使...
          • 本申請實施例提供一種旅行服務(wù)置換方法、裝置及程序,其中方法應(yīng)用于旅行服務(wù)平臺,方法包括:確定配置旅行服務(wù)置換權(quán)限的用戶;為所述用戶的已購旅行服務(wù),監(jiān)測用于置換所述已購旅行服務(wù)的推薦旅行服務(wù)方案,所述推薦旅行服務(wù)方案在推薦特征維度上優(yōu)于所述已...
          • 本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦積水影像學(xué)特征的檢測方法及電子設(shè)備和存儲介質(zhì),包括收集并標(biāo)記正常壓力腦積水患者的腦部影像數(shù)據(jù),進(jìn)行預(yù)處理;利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)厚層腦部影像數(shù)據(jù)中腦室區(qū)域的分割,生成二值圖像序列;通過薄層腦部影像數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個用于插...
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