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								      本發(fā)明涉及一種基于兩級(jí)任務(wù)分配算法的無(wú)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(wú)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?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(qǐng)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(duì)第一處...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種代碼檢測(cè)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(guò)從代碼從代碼審查平臺(tái)上獲取待審核的代碼，對(duì)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(cè)診斷模塊；所述...
								
            
							
            
							
						
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								      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(duì)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(duì)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了面向復(fù)雜工業(yè)場(chǎng)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(duì)工業(yè)設(shè)備的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行可信度評(píng)估與自修復(fù)處理；對(duì)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(yǔ)言模型推理方法和系統(tǒng)，用于對(duì)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(guò)記錄Decode操作時(shí)間與TPOT時(shí)間的差值(即TPOT松弛)，當(dāng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)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(cè)模型中，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多級(jí)模糊評(píng)價(jià)模型的電力客戶價(jià)值評(píng)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(píng)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(píng)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)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(guò)目標(biāo)規(guī)劃算法生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種病變圖像自動(dòng)化測(cè)量方法、系統(tǒng)及裝置，涉及病變圖像測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域，方法主要包括：基于被測(cè)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(duì)所述基準(zhǔn)進(jìn)行邊界...
								
            
							
            
							
						
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								      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(cè)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(duì)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(cè)策...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種端對(duì)端的跨模態(tài)變化檢測(cè)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(cè)問題。提出了一種名為跨模態(tài)補(bǔ)丁對(duì)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(cè)的不同模態(tài)之間的差距，使用經(jīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      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(duì)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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								      本發(fā)明公開了小包裝潤(rùn)滑油貼紙型號(hào)檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理技術(shù)領(lǐng)域；包括以下步驟：通過(guò)光電傳感器和攝像頭協(xié)同工作，獲取待檢測(cè)油桶的圖像；對(duì)待檢測(cè)油桶的圖像進(jìn)行處理，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的型號(hào)檢測(cè)區(qū)域，提取油桶貼紙區(qū)域的有效圖像信息，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于云邊端協(xié)同的屏柜視覺檢查方法及系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)的技術(shù)領(lǐng)域。該屏柜視覺檢查方法包括通過(guò)設(shè)備端側(cè)采集并預(yù)處理當(dāng)前場(chǎng)景下的待檢測(cè)屏柜的原始視覺信息，以得到視覺數(shù)據(jù)信息；通過(guò)邊緣端側(cè)處理視覺數(shù)據(jù)信息，以得到待檢測(cè)屏柜的識(shí)別信息；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提出了一種具有微流道散熱結(jié)構(gòu)的FDSOI器件，包括：SOI襯底、前柵單元和散熱單元。SOI襯底，包括埋氧層；頂硅層，形成在埋氧層上，頂硅層的一部分形成為前柵單元的溝道層；散熱單元，形成在埋氧層上與頂硅層向背的一側(cè)，包括多個(gè)在平行于埋氧...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電池領(lǐng)域，具體涉及一種復(fù)合負(fù)極材料及其制備方法和電池，所述復(fù)合負(fù)極材料包括石墨顆粒和包覆于所述石墨顆粒表面的包覆層；所述石墨顆粒包括酸化石墨顆粒，所述酸化石墨顆粒包括包含含氧官能團(tuán)的石墨顆粒；所述包覆層包括鈮酸鋰晶體；所述鈮酸鋰晶...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及鋰電池的卷芯組裝裝置，包括設(shè)置在機(jī)架上的卷芯組件和用于對(duì)卷芯組件進(jìn)行供料的隔膜輸送輥和極片輸送臺(tái)，所述隔膜輸送輥和極片輸送臺(tái)均設(shè)置有兩個(gè)，且兩個(gè)極片輸送臺(tái)分別設(shè)置于兩個(gè)隔膜輸送輥的左側(cè)，且右端朝向隔膜輸送輥的上方；本發(fā)明涉及卷芯組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種帶電快速更換轉(zhuǎn)角塔絕緣子裝置，屬于電力工具技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中絕緣子更換耗時(shí)耗力的問題，解決該問題的技術(shù)方案主要包括至少兩組絕緣子，兩組所述絕緣子的一端分別連接至導(dǎo)線的聯(lián)板兩側(cè)，兩組所述絕緣子的另一端連接至轉(zhuǎn)角塔的橫擔(dān)，...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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