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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種一體機(jī)智能控制系統(tǒng)、方法及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該一體機(jī)智能控制系統(tǒng)，包括：即時(shí)響應(yīng)干擾評(píng)估模塊、即時(shí)響應(yīng)準(zhǔn)確性評(píng)估模塊、控制穩(wěn)定性評(píng)估模塊和顯示流暢性評(píng)估模塊。本發(fā)明通過(guò)進(jìn)行一體機(jī)即時(shí)響應(yīng)干擾評(píng)估并判斷是否...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，提出一種圖形編輯撤銷(xiāo)與重做方法及系統(tǒng)，包括：基于圖層對(duì)象創(chuàng)建撤銷(xiāo)棧和重做棧；通過(guò)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)圖層對(duì)象，基于自增ID作為圖層對(duì)象對(duì)應(yīng)的主鍵ID；撤銷(xiāo)棧與重做棧用于保存操作記錄，并在接受到撤銷(xiāo)指令或重做指令時(shí)對(duì)應(yīng)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種數(shù)據(jù)源管理方法和設(shè)備，可用于靈活、高效地實(shí)現(xiàn)Tr ino中數(shù)據(jù)源的管理，避免數(shù)據(jù)源注冊(cè)過(guò)程中正在執(zhí)行的查詢(xún)?nèi)蝿?wù)中斷的問(wèn)題。該數(shù)據(jù)源管理方法應(yīng)用于服務(wù)器集群中的協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)，協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)與數(shù)據(jù)庫(kù)連接。該數(shù)據(jù)源管理方法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于智能問(wèn)答領(lǐng)域，具體公開(kāi)一種醫(yī)療領(lǐng)域模擬問(wèn)答結(jié)果評(píng)分方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)，構(gòu)建醫(yī)療知識(shí)圖譜并周期性更新；使用最新的醫(yī)療知識(shí)圖譜構(gòu)建答題庫(kù)中各個(gè)問(wèn)答案例的標(biāo)準(zhǔn)診斷路徑；獲取用戶(hù)提交的問(wèn)答答案文本，并從問(wèn)答答案文本中提取醫(yī)學(xué)實(shí)體及操作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于時(shí)空雙分支融合模型的驟旱識(shí)別方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取氣象數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；對(duì)得到的數(shù)據(jù)計(jì)算復(fù)合驟旱指標(biāo)；對(duì)得到的數(shù)據(jù)通過(guò)奇異值分解SVD進(jìn)行數(shù)據(jù)降維；采用深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建時(shí)間分支模型，采用圖注意力網(wǎng)絡(luò)GAT構(gòu)建空間分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種考慮安全加密傳輸?shù)脑\斷任務(wù)調(diào)度方法及系統(tǒng)，方法包括：通過(guò)手持終端設(shè)備采集電力系統(tǒng)各設(shè)備參數(shù)；將設(shè)備參數(shù)輸入至故障檢測(cè)模型，獲取故障信息和診斷任務(wù)，將診斷任務(wù)拆分為多個(gè)診斷子任務(wù)，并匹配不同的加解密算法；根據(jù)故障信息和加解密算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種高寒地區(qū)鐵路輔助辦公建筑室內(nèi)熱風(fēng)補(bǔ)償?shù)脑O(shè)計(jì)方法。在鐵路輔助辦公建筑的冬季采暖的時(shí)候，主要是通過(guò)鍋爐房來(lái)提供地暖。本發(fā)明包括辦公建筑太陽(yáng)能集熱空間的構(gòu)造設(shè)計(jì)與散熱量計(jì)算；辦公建筑熱負(fù)荷空間與太陽(yáng)能集熱空間面積的匹配計(jì)算；辦公建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及光伏廠房加固技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種光伏廠房加固方法，包括：基于歷史數(shù)據(jù)以及光伏廠房結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，生成光伏廠房的一級(jí)加固節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)集；基于一級(jí)加固節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)集構(gòu)建節(jié)點(diǎn)狀態(tài)評(píng)價(jià)模型，生成一級(jí)加固節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)評(píng)價(jià)值；基于一級(jí)加固節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)評(píng)價(jià)值執(zhí)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種太陽(yáng)能富集地區(qū)鐵路站房候車(chē)廳室內(nèi)熱補(bǔ)償?shù)脑O(shè)計(jì)方法。太陽(yáng)能富集地區(qū)往往冬季氣候寒冷，而太陽(yáng)能資源豐富。本發(fā)明包括(1)鐵路站房站前廣場(chǎng)下沉式集熱空間、換熱器、儲(chǔ)熱水箱設(shè)計(jì)；(2)太陽(yáng)能集熱空間的熱量計(jì)算方法；(3)蓄熱水箱容積...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及無(wú)人機(jī)著船裝置的時(shí)空特征安全性評(píng)估方法及系統(tǒng)，該方法包括：構(gòu)建無(wú)人機(jī)著船過(guò)程的多體動(dòng)力學(xué)模型；選擇不同的橫搖角和橫搖周期組合，形成覆蓋不同環(huán)境條件的若干基礎(chǔ)工況，進(jìn)而劃分橫搖相位和著船位置的時(shí)空特征組合；利用構(gòu)建的多體動(dòng)力學(xué)模型對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于噪聲控制技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種居住小區(qū)內(nèi)部交通噪聲暴露水平的預(yù)測(cè)優(yōu)化方法，主要用于解決無(wú)法從居住小區(qū)的規(guī)劃設(shè)計(jì)層面出發(fā)為居住小區(qū)內(nèi)部的交通噪聲暴露水平進(jìn)行預(yù)測(cè)優(yōu)化的問(wèn)題。本發(fā)明通過(guò)建立聲環(huán)境模擬模型，對(duì)現(xiàn)有居住小區(qū)的形態(tài)因子與基于城...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及倉(cāng)儲(chǔ)物流技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種倉(cāng)儲(chǔ)物流智慧化管理方法、產(chǎn)品、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：構(gòu)建倉(cāng)庫(kù)的全局地圖，實(shí)時(shí)獲取倉(cāng)庫(kù)內(nèi)的動(dòng)態(tài)信息，并將動(dòng)態(tài)信息映射在全局地圖上，動(dòng)態(tài)信息包括正在運(yùn)輸物料的小車(chē)；當(dāng)接收到物料訂單時(shí)，根據(jù)物料訂單包含的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種煤電機(jī)組改造效果評(píng)價(jià)裝置，該裝置包括：獲取模塊根據(jù)若干個(gè)煤電機(jī)組參數(shù)，構(gòu)建煤電機(jī)組的一級(jí)指標(biāo)和二級(jí)指標(biāo)，其中，二級(jí)指標(biāo)歸屬于一級(jí)指標(biāo)，賦權(quán)模塊分別基于層次分析法和熵值法對(duì)一級(jí)指標(biāo)和二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，并確定二級(jí)指標(biāo)的第一權(quán)重和第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種智能課程設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)，采集課程教材和習(xí)題冊(cè)的內(nèi)容，對(duì)所述內(nèi)容進(jìn)行預(yù)處理，生成題庫(kù)信息數(shù)據(jù)，采集學(xué)生歷史答題數(shù)據(jù)；對(duì)所述歷史答題數(shù)據(jù)進(jìn)行第一處理，生成作答結(jié)果，對(duì)所述作答結(jié)果和所述歷史答題數(shù)據(jù)進(jìn)行第二處理，得到試題難度分級(jí)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，揭露一種多視圖牙冠修復(fù)模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：根據(jù)3D牙齒模型的正交投影數(shù)據(jù)計(jì)算多視圖深度圖像；利用預(yù)構(gòu)建的多視圖生成模型對(duì)多視圖深度圖像進(jìn)行初始修復(fù)，得到修復(fù)深度圖像；根據(jù)修復(fù)深度圖像計(jì)算多...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于X線圖像生成的脊柱異常篩查方法及裝置，所述方法包括：獲取任一對(duì)象的脊柱可視圖像；獲取預(yù)訓(xùn)練的X線圖像生成模型；將脊柱可視圖像輸入X線圖像生成模型，得到對(duì)應(yīng)的脊柱X線圖像；將脊柱X線圖像輸入脊柱異常篩查模型，得到脊柱篩查結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)一種結(jié)石識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域的醫(yī)學(xué)影像，并基于所述醫(yī)學(xué)影像確定所述目標(biāo)區(qū)域中的參考結(jié)石區(qū)域；對(duì)所述參考結(jié)石區(qū)域進(jìn)行處理，確定所述參考結(jié)石區(qū)域中包含的生理組織區(qū)域；將參考結(jié)石區(qū)域中的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)一種結(jié)石體積識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域的醫(yī)學(xué)影像，并基于所述醫(yī)學(xué)影像確定所述目標(biāo)區(qū)域中的參考結(jié)石區(qū)域；對(duì)所述參考結(jié)石區(qū)域進(jìn)行像素密度修正處理，得到目標(biāo)結(jié)石區(qū)域；基于所述目標(biāo)結(jié)石區(qū)域，確定結(jié)石體...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種對(duì)象識(shí)別方法、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取可見(jiàn)光圖像；對(duì)可見(jiàn)光圖像進(jìn)行光暈識(shí)別，得到光暈識(shí)別結(jié)果；基于光暈識(shí)別結(jié)果，確定可見(jiàn)光圖像的太陽(yáng)識(shí)別結(jié)果。上述方案，能夠?qū)崿F(xiàn)可見(jiàn)光圖像中太陽(yáng)的識(shí)別。
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種無(wú)人機(jī)激光除銹視覺(jué)輔助銹層RTK定位方法，包括以下步驟：在待拍攝位置正確安裝RTK移動(dòng)基站，根據(jù)RTK定位方法及其工作原理，獲取區(qū)域內(nèi)不同方位圖片的位置信息，得到含位置信息圖片集；通過(guò)深度學(xué)習(xí)方法，構(gòu)建深度學(xué)習(xí)視覺(jué)識(shí)別模型，并...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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