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								      本發(fā)明涉及鐵路施工監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體地說(shuō)，涉及一種跨營(yíng)運(yùn)鐵路施工期間的營(yíng)運(yùn)線監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)。該監(jiān)測(cè)方法包括：于營(yíng)運(yùn)線兩側(cè)處設(shè)置多個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，基于所述多個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的當(dāng)前三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)及所述多個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)，獲取每一監(jiān)測(cè)點(diǎn)處的垂直變化量、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種運(yùn)動(dòng)體軌跡規(guī)劃方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及軌跡規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，其中，所述方法包括：對(duì)運(yùn)動(dòng)體進(jìn)行幾何邊界擴(kuò)展和最小距離檢測(cè)得到運(yùn)動(dòng)體起點(diǎn)和終點(diǎn)的環(huán)境復(fù)雜度，基于雙向搜索策略的混合A*算法得到初始軌跡并構(gòu)建運(yùn)動(dòng)學(xué)約束...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于激光燒蝕及等離子體光譜檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種激光燒蝕產(chǎn)生的等離子體光譜檢測(cè)方法及系統(tǒng)。等離子體光譜檢測(cè)方法包括：采集等離子體光譜信號(hào)；基于等離子體光譜信號(hào)隨機(jī)生成N個(gè)等離子體溫度，N為等離子體溫度的種群數(shù)；將N個(gè)等離子體溫度作為父...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于橫縱向?qū)Ρ鹊腉IS斷路器局部放電缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于GIS斷路器狀態(tài)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明方法方法，包括：采集所述GIS斷路器的特高頻信號(hào)；對(duì)所述特高頻信號(hào)中同一時(shí)刻特高頻信號(hào)的波形進(jìn)行空間橫向?qū)Ρ龋诳臻g橫向?qū)Ρ冉Y(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      方法包括計(jì)算與電流鏡電路的主控晶體管相關(guān)的輸入電流和與電流鏡電路的第二晶體管相關(guān)的第二電流之間的不匹配值，將不匹配值與預(yù)設(shè)的不匹配閾值進(jìn)行比較，并產(chǎn)生指定不匹配值是否超過(guò)預(yù)設(shè)不匹配閾值的比較結(jié)果。當(dāng)不匹配值超過(guò)預(yù)設(shè)不匹配閾值時(shí)，修改與第一晶...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種汽車中控檢測(cè)儀，涉及汽車中控生產(chǎn)質(zhì)量檢測(cè)設(shè)備的技術(shù)領(lǐng)域，包括：檢測(cè)底座、保護(hù)載座、第一支柱、第二支柱、承載側(cè)柱、承載框架和遮擋載框；所述檢測(cè)底座頂部設(shè)置有檢測(cè)載座；所述保護(hù)載座設(shè)置于裝配頂槽內(nèi)側(cè)；所述第一支柱設(shè)置于檢測(cè)底座一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種可穿戴式靜音語(yǔ)音設(shè)備，包括多個(gè)傳感器，用于測(cè)量用戶面部、頭部或頸部的信號(hào)，這些信號(hào)能夠體現(xiàn)用戶當(dāng)下的動(dòng)作相關(guān)的面部活動(dòng)；信號(hào)分析組件，用于分析所述信號(hào)并響應(yīng)于信號(hào)分析的結(jié)果生成激活信號(hào)；控制組件，用于響應(yīng)于所述激活信號(hào)從而激...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N控制方法、裝置和車輛，該方法包括：控制顯示裝置顯示第一界面，所述第一界面包括車輛模型座艙外的多個(gè)部件；響應(yīng)于對(duì)所述車輛模型的輸入，基于座艙內(nèi)用戶的信息，控制所述顯示裝置從顯示所述第一界面切換為顯示第二界面，所述第二界面包括所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種模型部署方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：加載目標(biāo)模型的權(quán)重?cái)?shù)據(jù)；權(quán)重?cái)?shù)據(jù)在當(dāng)前計(jì)算設(shè)備中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)精度類型為整數(shù)類型；基于第一浮點(diǎn)數(shù)類型對(duì)權(quán)重?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行反量化，得到反量化后的權(quán)重?cái)?shù)據(jù)；基于反量化后的權(quán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種緩存訪問(wèn)請(qǐng)求的處理方法以及系統(tǒng)，其中方法包括：接收多個(gè)緩存訪問(wèn)請(qǐng)求，并從多個(gè)緩存訪問(wèn)請(qǐng)求中確定第一訪問(wèn)請(qǐng)求以及第二訪問(wèn)請(qǐng)求；從緩存空間中獲取第一訪問(wèn)請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的響應(yīng)數(shù)據(jù)；向預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的所有緩存訪問(wèn)請(qǐng)求返回響應(yīng)數(shù)據(jù)，并在確定所有緩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種電力系統(tǒng)中指令執(zhí)行鏈異常檢測(cè)方法及裝置，屬于電力系統(tǒng)監(jiān)控領(lǐng)域。該方法包括：獲取電力系統(tǒng)中的待檢測(cè)源代碼；提取待檢測(cè)源代碼中所包括的指令執(zhí)行鏈中各指令語(yǔ)義的特征信息；將每條指令執(zhí)行鏈中各指令語(yǔ)義的特征信息輸入到預(yù)先構(gòu)建的判斷模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種俚語(yǔ)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)的實(shí)時(shí)語(yǔ)音翻譯方法，包括：創(chuàng)建俚語(yǔ)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)詞庫(kù)，在俚語(yǔ)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)詞庫(kù)中儲(chǔ)存詞語(yǔ)或短語(yǔ)，對(duì)俚語(yǔ)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)詞庫(kù)中每一詞語(yǔ)或短語(yǔ)標(biāo)記對(duì)應(yīng)俚語(yǔ)，同步基于俚語(yǔ)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)詞庫(kù)中儲(chǔ)存的各詞語(yǔ)或短語(yǔ)標(biāo)記內(nèi)容，對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種智能Agent記憶領(lǐng)域知識(shí)沖突檢測(cè)方法，包括以下步驟：對(duì)用戶輸入信息進(jìn)行判定，當(dāng)為問(wèn)題時(shí)則直接回答，否則視為需要記憶的領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)，進(jìn)行下一步處理；當(dāng)視為領(lǐng)域知識(shí)時(shí)，在記憶中查找與當(dāng)前輸入相似的過(guò)往知識(shí)，如找到則判定過(guò)往知識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N礦山大模型行業(yè)認(rèn)知能力測(cè)試數(shù)據(jù)的合成方法，包括：獲取與目標(biāo)行業(yè)相關(guān)的目標(biāo)文本；其中，目標(biāo)文本具有用于衡量目標(biāo)對(duì)象對(duì)目標(biāo)行業(yè)的認(rèn)知能力的知識(shí)點(diǎn)；對(duì)目標(biāo)文本中的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行提取，得到目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)；基于目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)以及與目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)匹配的目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)推送領(lǐng)域，具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)推送方法及系統(tǒng)，具體包括有以下步驟：數(shù)據(jù)庫(kù)的建立，其具體內(nèi)容包括有娛樂(lè)明星類、社會(huì)環(huán)境類、人文歷史類、軍事發(fā)展類和美食類；用戶信息的收集，通過(guò)子數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)用戶的當(dāng)天瀏覽內(nèi)容進(jìn)行收集分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種具備遠(yuǎn)程消殺的可視化白蟻監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取待消殺區(qū)域的圖像及相應(yīng)區(qū)域的環(huán)境信息，對(duì)所述圖像進(jìn)行去噪處理，生成去噪后的圖像，其中，所述環(huán)境信息包括：溫度和濕度；設(shè)置白蟻活動(dòng)強(qiáng)度評(píng)估模型，根據(jù)去噪后的圖像計(jì)算白蟻的活...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與AI驅(qū)動(dòng)的智能裝飾設(shè)計(jì)系統(tǒng)，涉及裝飾設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集模塊、特征提取模塊、模態(tài)融合模塊、聯(lián)合表示學(xué)習(xí)模塊、設(shè)計(jì)生成模塊、交互反饋模塊。該基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與AI驅(qū)動(dòng)的智能裝飾設(shè)計(jì)系統(tǒng)，針對(duì)不同模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種未來(lái)變化環(huán)境下水庫(kù)入庫(kù)流量及壩下水資源變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，包括：基于GCM氣候模式獲取未來(lái)逐月降水?dāng)?shù)據(jù)、未來(lái)逐月氣溫?cái)?shù)據(jù)、未來(lái)逐月蒸散發(fā)數(shù)據(jù)以及未來(lái)土地利用數(shù)據(jù)；結(jié)合RCCC?WBM模型模擬得到水庫(kù)控制斷面的未來(lái)徑流過(guò)程；基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于深度學(xué)習(xí)的區(qū)域性口語(yǔ)智能翻譯方法，包括：選定目標(biāo)區(qū)域，在目標(biāo)區(qū)域中采集口語(yǔ)音頻，對(duì)采集到的口語(yǔ)音頻進(jìn)行清洗，對(duì)完成清洗的口語(yǔ)音頻標(biāo)注譯文，創(chuàng)建口語(yǔ)譯文庫(kù)，將完成清洗并標(biāo)注有譯文的口語(yǔ)音頻放置于口語(yǔ)譯文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于不可靠網(wǎng)絡(luò)的多智能體系統(tǒng)動(dòng)態(tài)事件觸發(fā)納什均衡搜尋方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，基于不可靠網(wǎng)絡(luò)的多智能體系統(tǒng)動(dòng)態(tài)事件觸發(fā)納什均衡搜尋方法，包括：通過(guò)定義每個(gè)使用者的收益函數(shù)，基于梯度下降模型和領(lǐng)導(dǎo)跟隨者一致性模型以及動(dòng)態(tài)事件...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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