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          • 根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例提供程序塊導(dǎo)入方法和裝置,所述程序塊導(dǎo)入方法適于將程序塊導(dǎo)入至工業(yè)集成自動(dòng)化門戶平臺(tái)中,其特征在于,所述方法包括:S10創(chuàng)建第一程序模塊,所述第一程序模塊中提供自動(dòng)生成能夠被所述工業(yè)集成自動(dòng)化門戶平臺(tái)識(shí)別的XML文件的方法...
          • 本發(fā)明涉及存儲(chǔ)領(lǐng)域,具體是一種固態(tài)硬盤的多接口融合帶外管理方法及系統(tǒng)。本方法在每個(gè)命令內(nèi)部添加一個(gè)可設(shè)置的靜態(tài)順序列表,靜態(tài)順序列表內(nèi)存放每個(gè)命令優(yōu)先使用的接口序列,上電后,對系統(tǒng)支持的各個(gè)接口進(jìn)行依次握手,根據(jù)握手協(xié)商結(jié)果修正靜態(tài)順序列表...
          • 本說明書公開了一種運(yùn)行設(shè)計(jì)域ODD的檢測方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備。該方法包括:獲取駕駛設(shè)備的駕駛狀態(tài)信息,并確定駕駛狀態(tài)信息對應(yīng)的自然語言描述;其中,駕駛狀態(tài)信息包括駕駛設(shè)備的自身狀態(tài)信息以及駕駛設(shè)備所處駕駛場景的環(huán)境狀態(tài)信息;在預(yù)先構(gòu)建...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)采集技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種數(shù)據(jù)采集方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),包括:在第一應(yīng)用程序接收到數(shù)據(jù)采集任務(wù)的情況下,將所述數(shù)據(jù)采集任務(wù)與第一收集人員進(jìn)行匹配;在匹配成功的情況下,通過所述第一收集人員中的目標(biāo)收集人員進(jìn)行信息收集;在匹配...
          • 本發(fā)明提供一種基于多級特征對齊的小樣本跨域故障診斷方法,包括:采集源域與目標(biāo)域下的旋轉(zhuǎn)機(jī)械監(jiān)測數(shù)據(jù),構(gòu)建目標(biāo)域樣本稀缺的跨域小樣本故障診斷任務(wù)數(shù)據(jù)集;構(gòu)建結(jié)合多頭自注意力機(jī)制與歸一化策略的擴(kuò)散模型,生成具有目標(biāo)域特征分布的增強(qiáng)樣本;搭建融合...
          • 本發(fā)明涉及一種基于軌跡異常檢測的航空大數(shù)據(jù)智能分析方法,屬于航空數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。其中,該方法包括:獲取飛行器運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)和飛行參數(shù),提取機(jī)型氣動(dòng)參數(shù)以及對應(yīng)水平導(dǎo)航和垂直導(dǎo)航的偏差數(shù)據(jù);通過實(shí)時(shí)處理引擎將數(shù)據(jù)進(jìn)行流批一體處理并進(jìn)行時(shí)空基準(zhǔn)...
          • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及數(shù)據(jù)安全技術(shù)領(lǐng)域,公開了響應(yīng)于規(guī)則評估指令,獲取分析規(guī)則集合和解析規(guī)則集合,分析規(guī)則集合包括多個(gè)用于數(shù)據(jù)安全檢測的安全分析規(guī)則,解析規(guī)則集合包括多個(gè)用于對待檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行解析的解析...
          • 本申請屬于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)的室內(nèi)設(shè)計(jì)方法、終端設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),方法能夠確定用戶對于需要在室內(nèi)空間增添的目標(biāo)功能區(qū)域的使用時(shí)段,并確定該使用時(shí)段室內(nèi)空間中的光照分布,從而依據(jù)該光照分布來引導(dǎo)用戶進(jìn)行該目標(biāo)功能區(qū)域的位...
          • 本申請涉及汽車智能領(lǐng)域,提供了一種汽車按鍵的負(fù)載調(diào)節(jié)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括:實(shí)時(shí)采集用戶對汽車儀表盤按鍵的操作數(shù)據(jù);基于所述操作數(shù)據(jù)構(gòu)建所述用戶的操作行為特征集,并根據(jù)所述操作行為特征集進(jìn)行個(gè)性化操作分析,確定所述用戶的個(gè)...
          • 本發(fā)明涉及一種基于集中采樣區(qū)間與坐標(biāo)隨機(jī)擾動(dòng)的飛行器多精度優(yōu)化方法,屬于飛行器多模型融合近似優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域。具體過程為:在設(shè)計(jì)空間內(nèi)生成高、低精度初始樣本點(diǎn),基于飛行器多精度優(yōu)化問題目標(biāo)函數(shù)以及約束函數(shù),獲取偽最優(yōu)解xk...
          • 本發(fā)明公開了一種考慮溶脹降粘效應(yīng)的CO2驅(qū)油埋存孔隙尺度仿真方法,屬于油氣開采技術(shù)及二氧化碳封存領(lǐng)域。本發(fā)明方法通過修正傳質(zhì)速率源項(xiàng),模擬CO2溶解擴(kuò)散過程中相界面的準(zhǔn)確移動(dòng),實(shí)現(xiàn)原油體積變化,充...
          • 本說明書公開了一種任務(wù)執(zhí)行方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。所述任務(wù)執(zhí)行方法包括:獲取各用戶預(yù)先填寫的問卷數(shù)據(jù),問卷數(shù)據(jù)用于反映各用戶在不同評價(jià)指標(biāo)下對目標(biāo)業(yè)務(wù)的評價(jià);將問卷數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)的大模型,以通過大模型,基于預(yù)設(shè)的信息生成條件,對問卷數(shù)...
          • 本發(fā)明公開一種基于最大加權(quán)獨(dú)立集求解的在線異構(gòu)多智能體調(diào)度方法,具體步驟為:根據(jù)資源點(diǎn)生成加權(quán)無向圖節(jié)點(diǎn)集合;為每個(gè)智能體構(gòu)建一個(gè)隊(duì)列,進(jìn)入迭代,根據(jù)每個(gè)智能體隊(duì)列中節(jié)點(diǎn)的權(quán)重,從每個(gè)隊(duì)列中選擇前K個(gè)高權(quán)重節(jié)點(diǎn);通過迭代搜索的最大加權(quán)獨(dú)立集...
          • 本發(fā)明公開了一種危廢全流程信息化管理系統(tǒng),屬于環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域。系統(tǒng)包括:經(jīng)營管理模塊,用于產(chǎn)廢企業(yè)管理、發(fā)起調(diào)研樣申請和危廢轉(zhuǎn)運(yùn)申請;化驗(yàn)管理模塊,用于對產(chǎn)廢企業(yè)發(fā)送的調(diào)研樣進(jìn)行審批后根據(jù)調(diào)研樣化驗(yàn)結(jié)果開具市場準(zhǔn)入單、響應(yīng)進(jìn)廠危廢的取樣化驗(yàn)申...
          • 本申請?zhí)峁┑幕赗FID技術(shù)的建筑材料倉儲(chǔ)管理系統(tǒng)、方法、介質(zhì)、程序產(chǎn)品及終端,本申請結(jié)合RFID技術(shù)與智能路徑規(guī)劃算法,實(shí)現(xiàn)庫存信息化管理、智能庫容管理、智能調(diào)度以及智能盤點(diǎn),全方位優(yōu)化倉儲(chǔ)管理的流程,大幅度提高建筑材料倉儲(chǔ)管理效率;通過...
          • 本申請公開了一種郵件處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:響應(yīng)于郵件處理指令,對業(yè)務(wù)結(jié)算郵箱中的目標(biāo)郵件進(jìn)行郵件意圖解析,確定目標(biāo)郵件的意圖類型;若意圖類型表征金融機(jī)構(gòu)請求獲取歷史交易的虛擬資源轉(zhuǎn)移信息,對目標(biāo)郵件進(jìn)行郵件內(nèi)容解析...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)領(lǐng)域,具體涉及一種基于RFID編碼的藝術(shù)品溯源裝置及方法,RFID標(biāo)簽?zāi)K存儲(chǔ)該藝術(shù)品的身份信息及歷史流轉(zhuǎn)記錄;RFID讀寫器讀取RFID標(biāo)簽得到身份信息并與云端數(shù)據(jù)進(jìn)行比對,比對成功后在數(shù)據(jù)庫中獲取對應(yīng)的藝術(shù)品標(biāo)準(zhǔn)圖...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人均產(chǎn)能提升處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),為了解決傳統(tǒng)技術(shù)中生產(chǎn)單位的人均產(chǎn)能提升目標(biāo)計(jì)算的準(zhǔn)確性較低的問題,通過獲取預(yù)設(shè)子生產(chǎn)單位的預(yù)設(shè)子單位企業(yè)數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)市場宏觀數(shù)據(jù),并將所有預(yù)設(shè)子...
          • 本發(fā)明涉及金融衍生品定價(jià)領(lǐng)域,是一種基于混合次分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)和跳躍擴(kuò)散模型的歐式期權(quán)定價(jià)方法,包括:將跳躍擴(kuò)散過程引入混合分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)中,描述資產(chǎn)價(jià)格過程;根據(jù)所述資產(chǎn)價(jià)格過程求解混合分?jǐn)?shù)跳擴(kuò)散過程
          • 本發(fā)明提供一種基于參數(shù)高效微調(diào)的自監(jiān)督動(dòng)態(tài)場景單目深度估計(jì)方法,具體包括:將收集到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,采用雙編碼網(wǎng)絡(luò)并行處理輸入圖像,計(jì)算多尺度特征張量中每個(gè)張量對應(yīng)的視差估計(jì)值,從多個(gè)張量中篩選出視差波動(dòng)范圍小于閾值的最優(yōu)特征子集進(jìn)...
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