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								      本發(fā)明公開了一種儲能系統(tǒng)的調(diào)試信息傳輸方法及儲能系統(tǒng)，該方法由主控制器執(zhí)行，該方法包括：若確定滿足調(diào)試模式開啟條件，則向從控制器的寄存器寫入第一數(shù)值，以指示從控制器確定至少一種調(diào)試類型匹配的調(diào)試信息，并生成調(diào)試信息報(bào)文；其中，所述調(diào)試類型包...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種可行駛區(qū)域與垃圾的多任務(wù)檢測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，其目的在于解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的可行駛區(qū)域的定位精度與分割效果差的技術(shù)問題。其構(gòu)建的多任務(wù)檢測模型包括主干網(wǎng)絡(luò)、頸部網(wǎng)絡(luò)、可行駛區(qū)域分割頭、垃圾檢測頭；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于時空特征加權(quán)融合的全景占據(jù)預(yù)測方法，方法包括：輸入包含了多幀時序幀的相機(jī)數(shù)據(jù)，在相機(jī)發(fā)出的同一射線上提取到多個參考點(diǎn)，經(jīng)過圖像特征提取器得到多幀時序圖像特征；對時序圖像特征進(jìn)行加權(quán)融合，得到融合后的時空特征；對融合后的時...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向環(huán)衛(wèi)車的可行駛區(qū)域分割方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，其目的在于解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的可行駛區(qū)域分割準(zhǔn)確性差的技術(shù)問題。該可行駛區(qū)域分割模型包括第一特征提取器、第二特征提取器和解碼器；第一特征提取器包括依次設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于知識圖譜的圖像分割方法，包括獲取待分割目標(biāo)圖像；構(gòu)建改進(jìn)Mask RCNN模型，改進(jìn)Mask RCNN模型包括：構(gòu)建知識圖譜損失函數(shù)，利用知識圖譜損失函數(shù)、分類損失函數(shù)、回歸框損失函數(shù)和mask損...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于AI自動管線的營銷圖片生成方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，應(yīng)用于服務(wù)器，所述服務(wù)器中部署有生文管線、生圖管線和大模型Agent；所述方法包括：獲取用戶輸入的提示信息；響應(yīng)于所述提示信息以啟動所述生文管線進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)營銷文案的自...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于AIGC技術(shù)的產(chǎn)品推介圖生成方法、裝置及存儲介質(zhì)；方法包括：接收用戶輸入的電子產(chǎn)品圖片、模板信息及用戶需求；對電子產(chǎn)品進(jìn)行輪廓識別、光影識別及空間識別，得到識別結(jié)果；基于模板信息、用戶需求及識別結(jié)果，采用AIGC模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于血流動力學(xué)的門靜脈支架分流術(shù)內(nèi)血流占比計(jì)算方法，方法包括：獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)，所述目標(biāo)數(shù)據(jù)包括目標(biāo)患者TIPS術(shù)后的目標(biāo)臨床測量數(shù)據(jù)和目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)；基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)計(jì)算目標(biāo)邊界條件；構(gòu)建目標(biāo)模型，所述目標(biāo)模型為基于幾何離散化與CF...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于用戶畫像和AIGC的精細(xì)化運(yùn)營提效方法及系統(tǒng)，應(yīng)用于客戶端，所述方法包括：對收集的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，并基于分析結(jié)果進(jìn)行用戶畫像構(gòu)建；所述用戶畫像包括對應(yīng)的用戶特征；根據(jù)所述用戶畫像所呈現(xiàn)的用戶特征，并利用預(yù)設(shè)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N變壓器非線性電路求解方法及相關(guān)裝置，所述方法包括：對目標(biāo)變壓器進(jìn)行實(shí)驗(yàn)并建立第一等效電路模型，并進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，得到第一勵磁特性數(shù)據(jù)，并擬合得到第一擬合函數(shù)，再對第一等效電路模型進(jìn)行線性化處理，得到第二等效電路模型；根據(jù)外部條...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及航空發(fā)動機(jī)仿真分析領(lǐng)域，特別提供了一種考慮加力氣動激勵的航空發(fā)動機(jī)振動響應(yīng)仿真方法，分別建立加力燃燒室?尾噴管流體域模型和整機(jī)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)有限元模型，開展流場特性仿真分析和整機(jī)模態(tài)特性分析。以此為基礎(chǔ)，結(jié)合隨機(jī)振動和確定振動分析方法，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及壓縮空氣儲能技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種壓氣儲能人工硐室抗抬臨界埋深分析方法、系統(tǒng)及設(shè)備。該方法包括：獲取儲氣庫項(xiàng)目的硐室個數(shù)、尺寸參數(shù)和布置參數(shù)；建立塊體極限平衡力學(xué)方程和巖體破裂面的破壞準(zhǔn)則；根據(jù)硐室個數(shù)、尺寸參數(shù)和布置參數(shù)選擇對應(yīng)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書提供了一種屬性值抽取模型的訓(xùn)練方法、裝置、存儲介質(zhì)及設(shè)備。在此方法中，可以將與樣本文本相匹配的屬性，作為正樣本屬性，并將從正樣本屬性所在的經(jīng)由聚類分析所得到的屬性簇中抽取出的部分屬性，作為容易與正樣本屬性混淆的負(fù)樣本屬性，從而可以將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于軸頻電磁場信號特征的表示方法及系統(tǒng)，涉及海洋電磁信號處理領(lǐng)域，包括：根據(jù)軸頻電磁場信號的頻譜特點(diǎn)進(jìn)行取樣后，執(zhí)行變分模態(tài)分解；根據(jù)分解后得到的模態(tài)分量，計(jì)算每個所述模態(tài)分量的多樣性熵矩陣，通過獲取多尺度對稱點(diǎn)圖參數(shù)，利用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種設(shè)備能耗的統(tǒng)計(jì)方法和裝置、存儲介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及智能家居領(lǐng)域，該設(shè)備能耗的統(tǒng)計(jì)方法包括：確定第一目標(biāo)設(shè)備的第一設(shè)備型號；根據(jù)所述第一設(shè)備型號匹配第一算法模型，其中，所述第一算法模型用于對所述第一目標(biāo)設(shè)備進(jìn)行設(shè)備能耗統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及外骨骼軌跡預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于運(yùn)動意圖識別的外骨骼軌跡預(yù)測方法、系統(tǒng)及設(shè)備。該方法包括對目標(biāo)對象運(yùn)動時的肩部角度和髖關(guān)節(jié)角度初始時域數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化，得到目標(biāo)時域數(shù)據(jù)；基于肩部角度與髖關(guān)節(jié)角度間的關(guān)聯(lián)系數(shù)和間隔系數(shù)篩選目標(biāo)時域數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于RAG和LLM的商品品牌內(nèi)容生成方法、裝置及介質(zhì)；方法包括：接收用戶輸入的商品關(guān)鍵詞，收集相關(guān)網(wǎng)頁；基于相關(guān)網(wǎng)頁進(jìn)行網(wǎng)頁解析、語句塊劃分及優(yōu)化，得到多個語句塊；將向量化后的語句塊存儲至Elastic Search向...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于大語言模型的商品信息檢索方法、裝置及介質(zhì)；方法包括：接收用戶輸入的商品查詢請求；所述商品查詢請求包括商品名稱或品牌名稱；響應(yīng)于所述商品查詢請求以得到搜索結(jié)果，并從所述搜索結(jié)果從獲取排名前k個網(wǎng)頁頁面；對排名前k個網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種通用視覺目標(biāo)定位方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，其中，該通用視覺目標(biāo)定位方法包括：獲取包含待定位目標(biāo)對象的待識別圖像和用于描述待定位目標(biāo)對象的文本信息；采用特征提取模塊提取文本信息的語言特征，并基于語言特...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施例提供了一種人工智能大模型數(shù)據(jù)集管理方法及系統(tǒng)，其中，方法包括：獲取各部門上傳的數(shù)據(jù)集，對上傳的數(shù)據(jù)集根據(jù)數(shù)據(jù)治理規(guī)則模板進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，包括數(shù)據(jù)標(biāo)注、清洗和審核；將處理后的數(shù)據(jù)集及對應(yīng)的數(shù)據(jù)權(quán)限存儲至數(shù)據(jù)庫中，存儲格式包括結(jié)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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