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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了無(wú)人機(jī)相機(jī)遠(yuǎn)程控制方法、無(wú)人機(jī)系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，該無(wú)人機(jī)相機(jī)遠(yuǎn)程控制方法包括：響應(yīng)于無(wú)人機(jī)控制板通過(guò)無(wú)線通訊模塊接收到由無(wú)線移動(dòng)設(shè)備發(fā)送的目標(biāo)指令，則控制相機(jī)控制模塊緩存目標(biāo)指令，并且，響應(yīng)于相機(jī)控制模塊判斷到目標(biāo)指令為用于控制相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于電動(dòng)汽車(chē)集群的虛擬電廠精準(zhǔn)聚合建模方法及裝置，包括：對(duì)電量?jī)?yōu)化模型求解，得到電壓節(jié)點(diǎn)處的電壓層級(jí)的下一級(jí)電壓層級(jí)向上聚合至電壓節(jié)點(diǎn)處的電壓層級(jí)的等效負(fù)荷；基于電壓節(jié)點(diǎn)處的電壓層級(jí)的下一級(jí)電壓層級(jí)向上聚合至電壓節(jié)點(diǎn)處的電壓層級(jí)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了直播違禁詞實(shí)時(shí)消音替換方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備。方法包括：獲取用戶(hù)選擇的直播平臺(tái)所屬的行業(yè)；根據(jù)行業(yè)加載對(duì)應(yīng)的違禁詞庫(kù)；獲取用戶(hù)自定義的防護(hù)敏感度以及嚴(yán)格程度，以得到防護(hù)力度信息；獲取直播內(nèi)容，并將直播內(nèi)容轉(zhuǎn)換為文本流；根據(jù)防護(hù)力...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種語(yǔ)音識(shí)別方法及裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及智能家居技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：采集包括目標(biāo)對(duì)象的圖像信息；響應(yīng)于所述圖像信息中包括所述目標(biāo)對(duì)象的預(yù)設(shè)姿態(tài)，通過(guò)麥克風(fēng)陣列采集音頻信息；所述音頻信息中包括所述目標(biāo)對(duì)象的語(yǔ)音...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能車(chē)機(jī)系統(tǒng)領(lǐng)域，提供一種車(chē)機(jī)語(yǔ)音交互方法、裝置、車(chē)輛、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：對(duì)用戶(hù)的語(yǔ)音指令進(jìn)行語(yǔ)義分析和意圖識(shí)別，基于意圖識(shí)別結(jié)果確定所述語(yǔ)音指令的指令類(lèi)型；將指令類(lèi)型為基礎(chǔ)車(chē)控的語(yǔ)音指令發(fā)送至車(chē)控執(zhí)行模塊，將指令類(lèi)型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種噪聲魯棒性的語(yǔ)音指令識(shí)別方法和系統(tǒng)，包括以下步驟：步驟S1：構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；步驟S2：構(gòu)建噪聲魯棒性語(yǔ)音指令識(shí)別模型并對(duì)該模型進(jìn)行訓(xùn)練，步驟S3：利用步驟S2訓(xùn)練好的噪聲魯棒性語(yǔ)音指令識(shí)別模型對(duì)實(shí)際帶噪語(yǔ)音進(jìn)行處理以執(zhí)行指令...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種通行行為監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括：接收消息隊(duì)列集群推送的目標(biāo)門(mén)禁閘機(jī)的當(dāng)前通行行為監(jiān)測(cè)任務(wù)；在緩存集群中，獲取當(dāng)前通行行為監(jiān)測(cè)任務(wù)對(duì)應(yīng)的第一視頻流數(shù)據(jù)和第二視頻流數(shù)據(jù)；對(duì)第一視頻流數(shù)據(jù)中的尾隨行為進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及廣告生成技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的跨境電商個(gè)性化廣告生成系統(tǒng)。本發(fā)明中包括：S1、通過(guò)采集模塊實(shí)時(shí)采集用戶(hù)輸入的第一信息；S2、通過(guò)多模態(tài)生成模塊基于所述第一信息輸出第一結(jié)果；S3、通過(guò)多維度判別模塊對(duì)所述第一結(jié)果進(jìn)行至...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種用于績(jī)效管理平臺(tái)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)及方法，涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，本方法包括以下步驟：步驟1、用戶(hù)通過(guò)文本或選項(xiàng)輸入評(píng)價(jià)內(nèi)容，構(gòu)建選項(xiàng)輸入與文本輸入的映射關(guān)系；步驟2、對(duì)比用戶(hù)與待考核人員輸入的選項(xiàng)，通過(guò)權(quán)重分配加權(quán)計(jì)算偏離度；步...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大模型的電力資源智能調(diào)度系統(tǒng)及方法，其中方法包括：根據(jù)地理坐標(biāo)和電網(wǎng)拓?fù)潢P(guān)系將調(diào)度區(qū)域劃分為若干網(wǎng)格并計(jì)算網(wǎng)格權(quán)重，根據(jù)網(wǎng)格權(quán)重標(biāo)記調(diào)度單元，得到若干調(diào)度單元；根據(jù)氣象數(shù)據(jù)和設(shè)備狀態(tài)，預(yù)測(cè)未來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)間間隔內(nèi)的設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了水資源調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域的一種基于多源補(bǔ)淡的復(fù)雜河口壓咸閾值優(yōu)化方法，包括以下步驟：利用地理信息系統(tǒng)平臺(tái)確定多水源與多口門(mén)的空間拓?fù)潢P(guān)系，基于時(shí)滯回歸分析計(jì)算出分流比例數(shù)據(jù)；獲取多水源與多口門(mén)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。本發(fā)明通過(guò)多口門(mén)鹽度預(yù)測(cè)模型，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種在智能眼鏡上的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，包括：多級(jí)記憶模塊，用于存儲(chǔ)用戶(hù)各方面數(shù)據(jù)記憶并按面向?qū)ο蠛头秶诸?lèi)；混合數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，與多級(jí)記憶模塊連接，存儲(chǔ)各方面數(shù)據(jù)并提供檢索；自適應(yīng)學(xué)習(xí)模塊，與用戶(hù)交互且與多級(jí)記憶模塊相連，依交互歷史淘汰...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于人工智能的實(shí)心球測(cè)試糾正方法，包括以下步驟，基于實(shí)心球軌跡數(shù)據(jù)，模擬實(shí)心球與空氣的相互作用和軌跡，生成實(shí)心球軌跡空氣動(dòng)力特性。本發(fā)明中，通過(guò)模擬實(shí)心球軌跡與空氣動(dòng)力特性，識(shí)別導(dǎo)致投擲偏差的關(guān)鍵因素，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)深度學(xué)習(xí)的高效跨流態(tài)氣動(dòng)力熱效應(yīng)預(yù)測(cè)與數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建方法，涉及氣動(dòng)力熱效應(yīng)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：通過(guò)高精度CFD模擬與實(shí)驗(yàn)，采集流場(chǎng)中各區(qū)域的氣動(dòng)力與熱效應(yīng)數(shù)據(jù)；本發(fā)明中，通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)深度學(xué)習(xí)與動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種船橋碰撞實(shí)驗(yàn)的縮模方法，包括以下步驟：進(jìn)行船橋碰撞模型簡(jiǎn)化；建立船橋碰撞動(dòng)力學(xué)相似性模型；基于建立的力學(xué)相似性模型，進(jìn)行船橋碰撞縮模驗(yàn)證；基于縮模驗(yàn)證結(jié)果，進(jìn)行縮模模型優(yōu)化迭代；得到優(yōu)化后的縮模模型。本發(fā)明基于幾何相似、材料...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于UWB雙節(jié)點(diǎn)權(quán)重融合的手臂運(yùn)動(dòng)感知系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集單元、信號(hào)處理單元及權(quán)重融合學(xué)習(xí)分類(lèi)單元，其中數(shù)據(jù)采集單元用于在含有多個(gè)無(wú)源目標(biāo)的場(chǎng)景下，設(shè)置兩個(gè)具有信號(hào)收發(fā)合置功能的UWB節(jié)點(diǎn)，由兩個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)射出的信號(hào)經(jīng)過(guò)目標(biāo)反射構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種基于昇騰平臺(tái)的模型訓(xùn)練框架適配方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。獲取當(dāng)前模型訓(xùn)練框架與昇騰平臺(tái)中Mode l Li nk訓(xùn)練框架的待適配內(nèi)容，并對(duì)當(dāng)前模型訓(xùn)練框架進(jìn)行調(diào)整及遷移，獲得初始模型訓(xùn)練框架...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供一種基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)的患者特征提取方法、裝置及電子設(shè)備，所述方法包括：獲取呼吸道疾病患者的樣本數(shù)據(jù)，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換處理得到數(shù)據(jù)矩陣；基于數(shù)據(jù)矩陣中的指標(biāo)特征確定特征向量和目標(biāo)關(guān)系矩陣，基于特征向量和目標(biāo)關(guān)系矩陣構(gòu)建關(guān)系圖；將特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于人工智能的籃球?qū)鼓芰y(cè)試方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：基于穿戴設(shè)備的收集數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)籃球運(yùn)動(dòng)員的生理活動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，優(yōu)化信息的完整性和可訪問(wèn)性，生成運(yùn)動(dòng)員生理數(shù)據(jù)集。本發(fā)明中，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控籃球運(yùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種端到端的基于Mamba塊的非完備信息下高速導(dǎo)彈意圖預(yù)測(cè)方法，包括如下步驟：步驟1、數(shù)據(jù)預(yù)處理并構(gòu)建時(shí)間序列矩陣；步驟2、根據(jù)步驟1中的時(shí)間序列矩陣，基于SMA?GRU進(jìn)行非完備數(shù)據(jù)處理；步驟3、基于Mamba塊的雙通道特征編...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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