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        關于龍圖騰

        
        
        
        
        
        
    
          
    
          
        
        
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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于四端口非易失性器件的Crossbar架構(gòu)及其工作方法，包括若干個構(gòu)成n行×n列陣列的四端口非易失性器件，所述四端口非易失性器件結(jié)構(gòu)的前柵極與字線WL相連，漏極與數(shù)據(jù)線DL相連，源極與輸出線SL相連，背柵極與襯底線BL相連...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于深度學習的鋼琴演奏糾錯方法、裝置及存儲介質(zhì)。其中的方法獲取用戶音頻特征文件與標準音頻特征文件后，將兩種特征文件輸入訓練完成的深度學習模型，得到最終的糾錯結(jié)果；其中，深度學習模型的訓練過程包括：獲取標準音頻特征文件、擾動音頻...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開關于一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，該方法通過對視覺內(nèi)容和問題文本分別進行特征表示以得到視覺特征和文本特征，并根據(jù)視覺特征確定視覺模態(tài)的視覺基向量，根據(jù)文本特征確定文本模態(tài)的文本基向量，進而基于視覺基向量對文本特征進行視覺...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于指部生物特征識別的全視角手指形狀分割方法，采集待識別手指多個方向的圖像，并拼接成全視角指靜脈圖像；將全視角指靜脈圖像輸入至輕量化分割網(wǎng)絡模型；所述分割網(wǎng)絡模型從全視角指靜脈圖像中分割出手指輪廓圖像；分割網(wǎng)絡模型包括依次連...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于異步模板更新的RGBT目標跟蹤方法及裝置，涉及計算機視覺技術(shù)領域。方法包括：本發(fā)明采用了一種單流網(wǎng)絡架構(gòu)進行RGB和TIR模態(tài)特征的聯(lián)合處理，通過單流網(wǎng)絡架構(gòu)實現(xiàn)高效的跨模態(tài)特征提取，同時引入異步模板更新策略以充分利用時間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種智能鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)數(shù)字化治理服務平臺，屬于數(shù)字化治理領域，通過三層架構(gòu)體系：基礎設施感知層、數(shù)據(jù)治理中樞層、服務應用層及多終端交互系統(tǒng)，實現(xiàn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)全鏈條的智能化管理與服務。平臺集成5G/衛(wèi)星雙模通信、區(qū)塊鏈存證、數(shù)字孿生仿真等技術(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種科技評估指標體系交互式構(gòu)建系統(tǒng)、方法、電子設備及存儲介質(zhì)，本發(fā)明通過UI交互層獲取目標對象的交互操作以調(diào)用業(yè)務邏輯層；通過業(yè)務邏輯層響應于交互操作調(diào)用各個模塊完成定制化指標體系的構(gòu)建；其中，業(yè)務邏輯層包括身份認證模塊、新建指...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于模型三重自適應聚合的個性化聯(lián)邦學習方法及系統(tǒng)，方法如下：S1、服務器初始化全局模型并根據(jù)客戶端總數(shù)設置相似性矩陣，將全局模型分發(fā)給每個客戶端；S2、客戶端利用全局模型初始化本地模型，利用本地私有數(shù)據(jù)進行訓練；S3、客戶端保存...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種大模型的推理加速方法、設備及存儲介質(zhì)，方法包括：將提示信息分別輸入至多個不同的小模型中，分別得到每個小模型輸出的草稿詞元序列；獲取每個小模型對應的序列選取數(shù)量，分別從每個小模型輸出的草稿詞元序列中篩選出序列選取數(shù)量個草稿詞元...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于大模型的計算樹邏輯規(guī)范表達式生成方法和裝置。其中該方法包括：基于預設的大語言模型和提示詞模板獲取自然語言NL到計算樹邏輯CTL的映射數(shù)據(jù)集；所述映射數(shù)據(jù)集包括多個自然語言與計算樹邏輯的數(shù)據(jù)對；基于所述映射數(shù)據(jù)集對預設的文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電子元件的搜索裝配方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)，其中，該方法獲取裝配策略表和電子元件的裝配傳感數(shù)據(jù)；對所述裝配傳感數(shù)據(jù)進行裝配驗證，得到裝配驗證信息；根據(jù)所述裝配驗證信息，對所述裝配策略表進行策略選擇，得到目標裝配策略；根據(jù)所述目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了基于機器學習的多層頻率選擇表面濾波器逆向設計方法，該方法將拓撲建模和參數(shù)建模相結(jié)合，包括：多層頻率選擇表面微波濾波器結(jié)構(gòu)構(gòu)建步驟，構(gòu)建包括金屬諧振貼片和關鍵物理參數(shù)的濾波器結(jié)構(gòu)；訓練數(shù)據(jù)集構(gòu)建步驟，構(gòu)建包括輸入輸出數(shù)據(jù)集的訓練數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種非參數(shù)化模型的自由曲面圓角特征抑制方法，包括以下步驟：根據(jù)圓角面的幾何特性以及拓撲連接計算與圓角特征相鄰曲面的延伸長度和延伸方向，并基于該長度和方向?qū)︵徑用孢M行延伸操作；根據(jù)原始鄰接面的邊特性與多個延伸面進行布爾并集運算，對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多尺度特征融合的多源時間序列信號分類方法及設備。所述方法包括以下步驟：采集多源傳感器時間序列信號，構(gòu)建數(shù)據(jù)集；構(gòu)建多源時間序列信號分類模型；利用數(shù)據(jù)集對多源時間序列信號分類模型進行訓練，得到訓練后的多源時間序列信號分類模型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種分布式光纖傳感信號識別模型的訓練方法、系統(tǒng)、介質(zhì)和程序產(chǎn)品，包括：獲取多種已識別的樣本信號；對樣本信號進行特征提取，并將提取的特征組合形成數(shù)據(jù)集；將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和驗證集；構(gòu)建LGBM模型；利用訓練集對LGBM模型進行訓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種交流電網(wǎng)潮流N?k故障校核方法及系統(tǒng)，包括：獲取電網(wǎng)N?k斷線的歷史故障數(shù)據(jù)，并對歷史故障數(shù)據(jù)進行降維處理；將降維后的數(shù)據(jù)輸入第一寬度學習模型進行訓練得到第一預測模型，基于第一預測模型獲取其預測結(jié)果與訓練數(shù)據(jù)的殘差；以預測結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于軌跡的長期動力學預測方法，包括：采集狀態(tài)?動作序列數(shù)據(jù)；將采集到的數(shù)據(jù)劃分為多個子軌跡，并構(gòu)建訓練數(shù)據(jù)集；設計軌跡預測模型，該模型以初始狀態(tài)、控制參數(shù)和顯示的未來時間序列作為輸入，直接預測未來時間序列的狀態(tài)；訓練軌跡預測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品，分別從各個生產(chǎn)流程獲取對應的能量流數(shù)據(jù)、物質(zhì)流數(shù)據(jù)以及信息流數(shù)據(jù)；對獲取的能量流數(shù)據(jù)、物質(zhì)流數(shù)據(jù)以及信息流數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預處理，得到待整理數(shù)據(jù)集；對待整理數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)進行歸一化處理，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種光譜數(shù)據(jù)自動預處理方法，在構(gòu)建由采用平滑算法進行處理、采用基線矯正算法進行處理、采用散射矯正算法進行處理、采用數(shù)據(jù)中心化算法進行處理和采用數(shù)據(jù)標準化算法進行處理這五個步驟構(gòu)成的預處理過程后，采用遺傳算法對預處理過程進行優(yōu)化尋...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及可降水量分析技術(shù)領域，公開了一種流域可降水量時空演變特征及發(fā)展趨勢的分析方法，包括在目標流域內(nèi)選取多個地面氣象站點的降水量數(shù)據(jù)和地基激光雷達水汽數(shù)據(jù)，并分別與可降水量數(shù)據(jù)參數(shù)做逐月相關性分析，分析最近N年的四季可降水量隨年份變化趨...
								
            
							
            
							
						
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