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								      本申請屬于注塑技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及螺桿最小位置與止逆環(huán)失效的預(yù)測方法及預(yù)測系統(tǒng)。螺桿最小位置預(yù)測方法包括：獲取歷史注塑參數(shù)集，所述歷史注塑參數(shù)集中包括至少一個(gè)歷史注塑參數(shù)子集，同一個(gè)注塑周期內(nèi)的至少一個(gè)注塑參數(shù)作為一個(gè)所述歷史注塑參數(shù)子集；確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于PINNs在無量綱控制方程下的橋梁阻尼比識(shí)別方法，涉及橋梁阻尼比識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，所述橋梁阻尼比識(shí)別方法，包括以下步驟：輸入變量經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射得到輸出位移；輸出位移經(jīng)過自動(dòng)微分得到各微分項(xiàng)；無量綱處理各參數(shù)與微分項(xiàng)，構(gòu)建含未知阻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及飼料智能倉儲(chǔ)與質(zhì)量監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及飼料異常動(dòng)態(tài)檢測方法及系統(tǒng)，所述方法包括：基于飼料類型劃分子圖網(wǎng)絡(luò)并提取關(guān)鍵異常特征向量；量化評(píng)估各類飼料子圖網(wǎng)絡(luò)與當(dāng)前倉儲(chǔ)實(shí)際狀態(tài)的匹配程度，基于匹配結(jié)果選定當(dāng)前時(shí)刻圖網(wǎng)絡(luò)，并提取倉儲(chǔ)環(huán)境...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明記載了一種基于自適應(yīng)譜峭度解卷積的復(fù)合故障信號(hào)分離方法，包括：S1，降噪處理原始復(fù)合故障信號(hào)；S2，通過希爾伯特包絡(luò)解調(diào)對降噪后復(fù)合故障信號(hào)進(jìn)行分離；S3，通過貝葉斯目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化低通濾波器和高通濾波器，構(gòu)造帶通濾波器和帶阻濾波器；S4...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于知識(shí)圖譜增強(qiáng)關(guān)系圖卷積網(wǎng)絡(luò)的潛在供應(yīng)商推薦方法，涉及卷積網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，包括先采集供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，經(jīng)預(yù)處理、規(guī)則匹配篩選實(shí)體及關(guān)系并標(biāo)準(zhǔn)化，構(gòu)建供應(yīng)鏈知識(shí)圖譜；再用關(guān)系圖卷積網(wǎng)絡(luò)處理知識(shí)圖譜，得到增強(qiáng)模型；隨后訓(xùn)練模型并預(yù)測供應(yīng)商...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于知識(shí)圖譜的多模態(tài)數(shù)據(jù)抽取方法與系統(tǒng)，該方法包括：基于源數(shù)據(jù)格式判斷是否滿足抽取條件，基于目標(biāo)源數(shù)據(jù)格式確定相應(yīng)處理策略，確定每一數(shù)據(jù)與目標(biāo)源數(shù)據(jù)特征的關(guān)聯(lián)相似度，基于關(guān)聯(lián)相似度確定第一抽取結(jié)果，基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于無監(jiān)督特征工程的壁畫圖像檢索方法及系統(tǒng)，屬于圖像檢索技術(shù)領(lǐng)域；包括：獲取壁畫圖像，構(gòu)建壁畫圖像數(shù)據(jù)庫；遍歷壁畫圖像數(shù)據(jù)庫中的每張圖像，并基于特征工程提取每張圖像的特征，構(gòu)建特征數(shù)據(jù)庫；獲取查詢目標(biāo)，基于特征工程提取查詢目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多智能體協(xié)作的智能寫作方法，步驟如下：接收用戶上傳多種格式文檔，提取文本與圖像資源，用多模態(tài)大語言模型理解圖像生成描述文本；利用大型語言模型構(gòu)造提示詞模板，處理三類輸入文件提取關(guān)鍵信息構(gòu)建知識(shí)模型；接受用戶輸入構(gòu)造增強(qiáng)型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)失效的解決方法及裝置，涉及電子政務(wù)數(shù)據(jù)治理技術(shù)領(lǐng)域；包括：步驟1：使用UUIDv4格式建立與標(biāo)準(zhǔn)的12位行政區(qū)劃編碼兼容的冗余編碼體系，根據(jù)需求建立冗余編碼與標(biāo)準(zhǔn)編碼的動(dòng)態(tài)映射關(guān)系，為每個(gè)行政區(qū)劃分配行政區(qū)劃編碼和唯一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于spark的聯(lián)邦數(shù)據(jù)連接方法及裝置名稱，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。基于spark的聯(lián)邦數(shù)據(jù)連接方法，包括：根據(jù)spark處理需求，對多端數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)任務(wù)對應(yīng)的待連接數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)，以生成子連接數(shù)據(jù)和子連接數(shù)據(jù)對應(yīng)的目標(biāo)分區(qū)；根據(jù)sp...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種對qcow2文件是否存在游離數(shù)據(jù)進(jìn)行快速檢查的方法，包括以下步驟：步驟一：建立一個(gè)空的雙向鏈表；步驟二：解析qcow2文件，循環(huán)獲取所有二級(jí)表的表項(xiàng)記錄；步驟三：為每個(gè)二級(jí)表的表項(xiàng)建立一個(gè)鏈表節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)包含開始位置和結(jié)束位置信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供針對hadoop集群數(shù)據(jù)快速恢復(fù)方法，涉及糾刪碼技術(shù)領(lǐng)域，包括通過計(jì)算待恢復(fù)數(shù)據(jù)塊的重要性得分，基于非線性副本數(shù)調(diào)整函數(shù)確定目標(biāo)副本數(shù)，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔⒂?jì)算負(fù)載權(quán)重選擇候選節(jié)點(diǎn)，利用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測節(jié)點(diǎn)故障概率，并基于重要性得分...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實(shí)施例公開了一種訪問張量數(shù)據(jù)的方法、寫入梯度數(shù)據(jù)的方法、電子設(shè)備與存儲(chǔ)介質(zhì)。該訪問張量數(shù)據(jù)的方法包括：獲取所述張量數(shù)據(jù)的起始元素所在的第一起始地址以及所述張量數(shù)據(jù)所在的內(nèi)存塊的第二起始地址；確定所述第一起始地址和所述第二起始地址存在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于處理器技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種向量處理器的寄存器重命名方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)。向量處理器的寄存器重命名系統(tǒng)的取指單元用于從存儲(chǔ)器中指令，并將指令發(fā)送至譯碼單元；譯碼單元用于對接收到的指令進(jìn)行譯碼；重命名單元用于將譯碼后的標(biāo)量指令和向...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及人工智能芯片技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、芯片和計(jì)算機(jī)設(shè)備，在該方法中，首先，根據(jù)源張量數(shù)據(jù)的訪存粒度、數(shù)據(jù)傳輸方式和數(shù)據(jù)排布方式判斷低精度數(shù)據(jù)塊在內(nèi)存中的地址是否連續(xù)；若地址不連續(xù)，則通過視圖轉(zhuǎn)換機(jī)制將低精度數(shù)據(jù)塊描述...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種代碼語句的推測方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)、電子設(shè)備及程序。該方法的一具體實(shí)施方式包括：響應(yīng)于獲取到當(dāng)前先驗(yàn)詞元序列，對當(dāng)前先驗(yàn)詞元序列執(zhí)行推測解碼，生成用于連接當(dāng)前先驗(yàn)詞元序列的多個(gè)候選詞元序列；驗(yàn)證每個(gè)候選詞元序列是否有效；響應(yīng)于...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及電池節(jié)能管理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及5G平板電腦智能電池管理節(jié)能處理方法及系統(tǒng)，該方法包括：對觸控事件次數(shù)以及應(yīng)用切換次數(shù)進(jìn)行分析，結(jié)合預(yù)測算法，對用戶操作概率進(jìn)行預(yù)測；對線性加速度以及網(wǎng)絡(luò)延遲數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)合模糊邏輯算法，得到解模糊...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供一種基于多時(shí)鐘源的寬頻信號(hào)動(dòng)態(tài)生成方法及系統(tǒng)，所述方法包括：通過現(xiàn)場可編程門陣列實(shí)時(shí)監(jiān)測目標(biāo)頻率，并基于目標(biāo)頻率的所屬頻段自動(dòng)切換至對應(yīng)的目標(biāo)時(shí)鐘源；在所述目標(biāo)時(shí)鐘源發(fā)生切換時(shí)通過相位補(bǔ)償寄存器修正新舊目標(biāo)時(shí)鐘源對應(yīng)的相位差...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開公開了一種云臺(tái)動(dòng)態(tài)控制方法及裝置，該方法包括：獲取目標(biāo)物體在顯示平面上的二維像素坐標(biāo)，通過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換算法將二維像素坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為物理空間坐標(biāo)，得到目標(biāo)物體相對于云臺(tái)中心的像素偏移量；基于像素偏移量和像素密度參數(shù)，利用三角函數(shù)計(jì)算模塊進(jìn)行角度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多無人機(jī)高速動(dòng)態(tài)飛行編隊(duì)控制方法、系統(tǒng)及設(shè)備，涉及多機(jī)協(xié)同編隊(duì)控制技術(shù)領(lǐng)域，本方法對多無人機(jī)編隊(duì)隊(duì)形進(jìn)行分析并設(shè)置合理的飛行安全距離，通過鄰接矩陣和偏移量構(gòu)建編隊(duì)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；設(shè)計(jì)領(lǐng)導(dǎo)者目標(biāo)驅(qū)動(dòng)與跟隨者協(xié)同相結(jié)合的分布式控制模型...
								
            
							
            
							
						
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