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								      本發(fā)明提供一種全周期調(diào)度指令管理系統(tǒng)。該全周期調(diào)度指令管理系統(tǒng)，包括，調(diào)度控制模塊，用于根據(jù)任務(wù)的優(yōu)先級(jí)、資源情況和緊急性生成調(diào)度方案，指令生成模塊，用于根據(jù)調(diào)度方案生成具體的操作指令，指令管理模塊，用于統(tǒng)一管理、存儲(chǔ)、調(diào)度和分發(fā)指令，執(zhí)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種新型接口的毫米波天線與應(yīng)用裝置設(shè)計(jì)，包括毫米波天線，所述毫米波天線具有espi轉(zhuǎn)AXI接口，其通過(guò)天線內(nèi)部可編程邏輯實(shí)現(xiàn)espi與AXI接口的轉(zhuǎn)換，實(shí)現(xiàn)CPU直接對(duì)天線內(nèi)部邏輯寄存的訪問(wèn)，從而直接控制天線工作，獲取天線狀態(tài)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明具體涉及一種有機(jī)磷酸酯毒理學(xué)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)檢索與管理系統(tǒng)，包括：用戶模塊，用于實(shí)現(xiàn)用戶授權(quán)管理及用戶動(dòng)態(tài)管理；信息檢索模塊，用于檢索用戶輸入的有機(jī)磷酸酯毒理學(xué)關(guān)鍵詞，得到有機(jī)磷酸酯毒理學(xué)查詢結(jié)果；生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)閾值推導(dǎo)模塊，一方面處理用戶上傳的有...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于殘差加權(quán)動(dòng)態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的人格檢測(cè)方法，包括：獲取用戶文本節(jié)點(diǎn)特征，將用戶的個(gè)性化屬性信息和通過(guò)預(yù)訓(xùn)練模型(如BERT)提取的文本語(yǔ)義特征作為節(jié)點(diǎn)初始化特征；構(gòu)建動(dòng)態(tài)圖結(jié)構(gòu)，利用殘差加權(quán)機(jī)制動(dòng)態(tài)優(yōu)化節(jié)點(diǎn)特征傳播，增強(qiáng)模型對(duì)用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)字孿生的空調(diào)故障預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。所述方法包括：根據(jù)空調(diào)器的組成部分與連接方式通過(guò)預(yù)設(shè)構(gòu)建方法構(gòu)建初始數(shù)字孿生模型；根據(jù)空調(diào)配置參數(shù)與空調(diào)運(yùn)行數(shù)據(jù)將所述初始數(shù)字孿生模型中的模型參數(shù)進(jìn)行賦值與校準(zhǔn)，獲取目標(biāo)數(shù)字...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的冠心病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建方法，包括如下步驟：S1、獲取醫(yī)院記錄病人的檢查數(shù)據(jù)，根據(jù)冠脈造影檢查結(jié)果分別獲取冠心病患者和非冠心病患者HL7格式的12導(dǎo)聯(lián)心電圖數(shù)據(jù)；S2、對(duì)獲取的心電圖數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；S3、將預(yù)處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冠心病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建方法，包括如下步驟：S1、獲取醫(yī)院記錄病人的檢查數(shù)據(jù)，基于檢查數(shù)據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)因素形成臨床數(shù)據(jù)；S2、對(duì)獲取的臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；S3、將預(yù)處理后的臨床數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集以及測(cè)試集，通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N車(chē)輛檢測(cè)方法和相關(guān)裝置，包括：獲取目標(biāo)車(chē)輛的駕駛艙的車(chē)身底板對(duì)應(yīng)的進(jìn)水檢測(cè)數(shù)據(jù)，車(chē)身底板包括底板內(nèi)側(cè)區(qū)域和底板外側(cè)區(qū)域；根據(jù)進(jìn)水檢測(cè)數(shù)據(jù)，確定底板內(nèi)側(cè)區(qū)域?qū)?yīng)的內(nèi)側(cè)進(jìn)水面積和底板外側(cè)區(qū)域?qū)?yīng)的外側(cè)進(jìn)水面積；若內(nèi)側(cè)進(jìn)水面積滿足第...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及核電廠技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種針對(duì)蒸汽發(fā)生器的管件支撐板堵塞診斷方法及其相關(guān)裝置。根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的針對(duì)蒸汽發(fā)生器的管件支撐板堵塞診斷方法，需要先獲取蒸汽發(fā)生器結(jié)構(gòu)參數(shù)和實(shí)時(shí)的蒸汽發(fā)生器運(yùn)行數(shù)據(jù)；對(duì)蒸汽發(fā)生器的多個(gè)管件支撐板進(jìn)行泥...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種考慮摩擦系數(shù)差異的磨損預(yù)測(cè)方法，該方法包括以下步驟：首先，通過(guò)不同載荷、頻率的摩擦磨損試驗(yàn)獲取穩(wěn)定摩擦系數(shù)及演化規(guī)律；其次，建立普適摩擦系數(shù)模型，包括穩(wěn)定摩擦系數(shù)模型和摩擦系數(shù)隨循環(huán)數(shù)的演化模型；接著，基于能量方法，結(jié)合摩擦...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)字孿生和關(guān)聯(lián)挖掘的配微協(xié)同低電壓診斷方法及系統(tǒng)，方法包括：構(gòu)建配微協(xié)同配電網(wǎng)的數(shù)字孿生體模型；分析低電壓時(shí)空分布特征并篩選治理區(qū)域，使用數(shù)字孿生體模型對(duì)治理區(qū)域進(jìn)行仿真，并挖掘低電壓成因后選擇對(duì)應(yīng)的治理策略來(lái)調(diào)整數(shù)字孿...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于大語(yǔ)言模型的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境自動(dòng)構(gòu)建方法及系統(tǒng)，屬于人工智能領(lǐng)域。所述方法包括：解析多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境構(gòu)建的任務(wù)描述，獲取所述任務(wù)描述中的關(guān)鍵信息和高質(zhì)量配置示例；基于所述任務(wù)描述中的關(guān)鍵信息和高質(zhì)量配置示例，構(gòu)建用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AIoT的配電網(wǎng)線路故障智能巡檢與實(shí)時(shí)預(yù)警系統(tǒng)及方法，涉及配電線路巡檢領(lǐng)域。系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、故障判別預(yù)警模塊、中心控制模塊以及手持端。數(shù)據(jù)采集模塊收集配電網(wǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)信息及手持端上傳信息；故障判別預(yù)警模塊含多數(shù)據(jù)融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及軌道列車(chē)運(yùn)行技術(shù)領(lǐng)域，具體為紊亂場(chǎng)景下貨運(yùn)空軌列車(chē)群多目標(biāo)調(diào)整方法，構(gòu)建紊亂場(chǎng)景下的優(yōu)化調(diào)整目標(biāo)，利用差分進(jìn)化算法求解，避免列車(chē)群調(diào)整時(shí)長(zhǎng)累積，為運(yùn)營(yíng)維護(hù)者提供可選的調(diào)整方案，有效保障運(yùn)輸計(jì)劃兌現(xiàn)率，包括如下步驟：運(yùn)營(yíng)開(kāi)始；接受列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種電氣綜合能源系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度方法，涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域；包括以下步驟：數(shù)據(jù)收集與系統(tǒng)建模：全面收集能源生產(chǎn)、負(fù)荷、設(shè)備參數(shù)、市場(chǎng)等相關(guān)數(shù)據(jù)，并構(gòu)建能源生產(chǎn)、轉(zhuǎn)換、存儲(chǔ)及負(fù)荷的數(shù)學(xué)模型以精準(zhǔn)描述系統(tǒng)特性；目標(biāo)設(shè)定：根據(jù)需求確定經(jīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種機(jī)器人科學(xué)實(shí)驗(yàn)室流程異常檢測(cè)方法，首先使用第一大模型對(duì)自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)流程的每個(gè)步驟進(jìn)行解析，推斷各步驟的前置條件及完成狀態(tài)；然后，利用具有React機(jī)制和工具調(diào)用能力的智能體分別對(duì)用于驗(yàn)證前置條件和完成狀態(tài)是否滿足所采用的視覺(jué)檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)集和慣導(dǎo)數(shù)據(jù)集；根據(jù)點(diǎn)云數(shù)據(jù)集和慣導(dǎo)數(shù)據(jù)集確定慣導(dǎo)角振動(dòng)值和相機(jī)振動(dòng)偏移值；慣導(dǎo)角振動(dòng)值和相機(jī)振動(dòng)偏移值是基于反仿射變換和點(diǎn)云數(shù)據(jù)集...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種兩階段漸進(jìn)式模態(tài)增強(qiáng)機(jī)制的RGB?T目標(biāo)跟蹤方法及裝置，涉及目標(biāo)跟蹤技術(shù)領(lǐng)域，包括：將多模態(tài)視頻圖像序列通過(guò)補(bǔ)丁嵌入以令牌的形式傳入Transformer編碼器,對(duì)初始輸入進(jìn)行兩階段模態(tài)提升：令牌級(jí)模態(tài)提升階段將兩個(gè)模態(tài)的模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了虛擬形象展示方法，包括：獲取自車(chē)周?chē)哪繕?biāo)車(chē)輛的車(chē)輛特征數(shù)據(jù)；根據(jù)車(chē)輛特征數(shù)據(jù)對(duì)目標(biāo)車(chē)輛的第一用戶進(jìn)行身份屬性識(shí)別，根據(jù)身份屬性識(shí)別結(jié)果確定第一用戶與自車(chē)的第二用戶之間的目標(biāo)社交關(guān)系屬性；根據(jù)目標(biāo)社交關(guān)系屬性以及預(yù)設(shè)的第一映射關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)一種場(chǎng)景數(shù)據(jù)集生成方法及相關(guān)設(shè)備，涉及自動(dòng)駕駛技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括基于目標(biāo)擴(kuò)散模型中的編碼器對(duì)初始場(chǎng)景數(shù)據(jù)集進(jìn)行編碼，生成表征車(chē)道線的第一特征向量和表征目標(biāo)物的第二特征向量；將第一特征向量和第二特征向量輸入至目標(biāo)擴(kuò)散模型中的解碼器...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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