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								      本發(fā)明提供一種基于機器學習的煤炭膠質層指數預測方法及系統(tǒng)，涉及煤炭檢測技術領域，包括：步驟S1，采集煤樣，對煤樣進行參數測定得到多種煤樣特征；步驟S2，通過特征篩選從各煤樣特征中選出與煤炭膠質層指數相關的強相關煤樣特征；步驟S3，將各強相關...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種基于DPU的virtio?vsock卸載方法、裝置、設備及介質。其中，基于DPU的virtio?vsock卸載方法應用于主機，主機上插接有DPU，當DPU插接在主機上時，主機上呈現(xiàn)有第一PCIE設備，DPU上呈現(xiàn)有第二PCIE...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種針對代碼變更的影響面分析方法和裝置，方法包括：將待測項目的源代碼編譯為抽象語法樹；基于所述抽象語法樹，建立各抽象節(jié)點的依賴圖；建立針對所述源代碼中代碼變更范圍的圖搜索結構；基于各抽象節(jié)點的依賴圖和代碼變更范圍的圖搜索結構，對代...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于耐久性檢測調控技術領域，具體涉及一種鋼筋混凝土結構的耐久性試驗調控方法及系統(tǒng)。本發(fā)明的試驗方法包括以下內容：設置封閉式的試驗區(qū)域；在所述試驗區(qū)域內布置環(huán)境監(jiān)測模塊；設置結構狀態(tài)監(jiān)測模塊；構建環(huán)境監(jiān)測模塊與智能控制模塊、結構狀態(tài)監(jiān)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種窗簾自調節(jié)方法、裝置、窗簾設備及計算機可讀介質。該方法包括：根據目標房間的光照數據與溫度數據判斷是否執(zhí)行窗簾調節(jié)機制；執(zhí)行窗簾調節(jié)機制時檢測太陽直射角度，根據太陽直射角度確定目標房間窗戶是否受到太陽光線直射；當目標房間窗戶受到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及熱交換裝置技術領域，提出了一種冶金用換熱器結構，包括：換熱筒和第二蓋倉頂端分別固定連通有第一傳動框和第二傳動框，多個換熱管外側共同設置有阻流組件，第一傳動框與第二傳動框之間設置有外壁清潔機構，在換熱管內部熱流排進第二蓋倉內部的過程...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N流量精準可控的多級閘閥，涉及閘閥技術領域。一種流量精準可控的多級閘閥包括多個閘閥本體，多個所述閘閥本體之間串聯(lián)；多個閥體的橫向通道內同軸設置有多個主耗能機構，多個所述主耗能機構分別和多個所述閥體內的兩個密封圈間隔設置；所述主耗...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種車載模組表框類橢圓球凸臺嵌合結構優(yōu)化方法，其采用一種安裝結構，包括主框，主框的側端設置有卡接孔，卡接孔呈橢圓形；主模組，主模組的左右兩端設置有安裝槽，主模組位于主框的內部，安裝槽的內部固定連接有U型安裝框，U型安裝框的后內壁...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI的電力調度智能體識別方法及系統(tǒng)，涉及電力調度技術領域，包括以下步驟，選取試點地區(qū)；收集所述試點地區(qū)的歷史運行樣本；搭建電網仿真環(huán)境；在電網仿真環(huán)境中模擬實際運行場景，最后形成規(guī)模化的應用方案。本發(fā)明通過取具備完整且良...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于深度學習的萬古霉素清除率預測方法及裝置，涉及數據處理技術領域，包括獲取待評估用戶的目標維度的多維特征信息，多維特征信息的數據源包括人體體征信息、當前住院及手術信息、當前血液生化檢驗信息中的至少一種；目標維度是以萬古霉素清除...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數據分析技術領域，具體涉及智能內科患者監(jiān)護與健康數據分析系統(tǒng)，包括：生理參數監(jiān)控模塊：實時監(jiān)控內科患者的生理參數；生理數據交叉分析模塊：接收來自生理參數動態(tài)監(jiān)控模塊的實時數據，構建疾病特異性模型，針對不同內科疾病建立數據之間的關聯(lián)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的無人機航拍圖三維巡檢電力線智能提取方法，首先通過人工干預在圖像上繪制采樣區(qū)域，采用LSD直線段檢測算法作為電力線提取的基礎算法，并根據電力線自身梯度對稱性特征，結合直線法，建立適合無人機巡檢圖像電力線提取的方法；然后基于航拍圖像電力...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的無人機擺掃大視場紅外掃描儀智能空三方法，首先計算得到掃描儀的相機安裝誤差和POS系統(tǒng)安裝誤差參數，建立大視場紅外掃描儀的成像模型，在此基礎上，基于掃描儀的成像模型及誤差來源、擺掃條帶內部誤差規(guī)律，建立自適應的定向片內插模型；然后，通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的投影面測量拼接多視點全景圖三維重建方法，通過平行拼接獲得無縫的多視點全景圖像二維重現(xiàn)形式，二維平行拼接生成的多視點全景圖像為一幅長廊形二維圖像，完整涵蓋街道兩側景物信息，支持用戶對景觀的連續(xù)瀏覽，并具有低數據量，簡單的數據結構以及方...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的人眼局部視覺敏感性差異圖像質量評估方法，對參照圖像和畸變圖像進行衰減波異變并引入高頻方位差異量，考量準確度和計算復雜度兩方面的平衡，分別對參照圖像和畸變圖像進行四級衰減波異變。一是突出基底元和差異量的重要性；二是計算高頻分量的BEA...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及機械設備健康管理技術領域，具體涉及一種基于物聯(lián)網的火電廠旋轉機械健康管理方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1：用于同步采集振動聲發(fā)射信號、潤滑油介電常數和金屬表面微應變場數據；S2：計算軸承合金晶界腐蝕速率，同時通過微應變場數據反演材料...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的城市地震災情風險度及損失大數據評估平臺，從地震致災因子危險性、承災體易損性以及城市地震災情響應能力三個方面進行建模,采用基于多指標決策的大數據分析方法對地震多發(fā)城市的地震風險度進行評估，融入GIS技術與基于歷史大數據的震害損失矩陣評...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種基于地基云圖的光伏發(fā)電功率預測方法及相關設備。該方法包括：獲取地基云圖和歷史光伏發(fā)電功率數據；對所述地基云圖進行預處理得到中間云圖；對所述中間云圖和所述歷史光伏發(fā)電功率數據進行時序特征提取，得到云圖時序特征和歷史發(fā)電功率時序特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種面向圖像去噪任務的卷積神經網絡加速器設計及網絡輕量化方法，屬于圖像處理與深度學習硬件加速技術領域。針對傳統(tǒng)CNN模型計算復雜度高、參數量大、難以在移動端實時處理的問題，本發(fā)明提出了一種基于動態(tài)數據流架構的硬件加速器設計，包括三...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明具體涉及一種基于位串行乘法器的列暫存數據陣列，充分復用了從內存中讀取的權重值，一定程度上減少了對外部存儲器的訪問，屬于神經網絡的硬件加速技術領域。在人工智能芯片領域中，卷積運算占據整個卷積神經網絡模型的計算量的百分之九十以上，本發(fā)明為...
								
            
							
            
							
						
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