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          • 本申請公開了一種文件管理方法和電子設(shè)備,涉及電子設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域。存儲器包括第一存儲區(qū)域和第二存儲區(qū)域,第二存儲區(qū)域用于存儲多個數(shù)據(jù),第一存儲區(qū)域包括多個元數(shù)據(jù)頁面,多個元數(shù)據(jù)頁面按照第一順序依次寫入多個數(shù)據(jù)對應(yīng)的多個索引信息,一個索引信息對應(yīng)...
          • 本發(fā)明公開了基于代碼大模型的代碼異味自動重構(gòu)方法及裝置,特點是包括:預(yù)處理數(shù)據(jù)集;利用SonarQube工具檢測數(shù)據(jù)集中存在的代碼異味;運用代碼大模型逐一重構(gòu)每一種代碼異味,經(jīng)過多輪重構(gòu)優(yōu)化得到新數(shù)據(jù)集;將優(yōu)化后的新數(shù)據(jù)集輸入SonarQu...
          • 本發(fā)明提供一種全周期調(diào)度指令管理系統(tǒng)。該全周期調(diào)度指令管理系統(tǒng),包括,調(diào)度控制模塊,用于根據(jù)任務(wù)的優(yōu)先級、資源情況和緊急性生成調(diào)度方案,指令生成模塊,用于根據(jù)調(diào)度方案生成具體的操作指令,指令管理模塊,用于統(tǒng)一管理、存儲、調(diào)度和分發(fā)指令,執(zhí)行...
          • 本發(fā)明公開了一種新型接口的毫米波天線與應(yīng)用裝置設(shè)計,包括毫米波天線,所述毫米波天線具有espi轉(zhuǎn)AXI接口,其通過天線內(nèi)部可編程邏輯實現(xiàn)espi與AXI接口的轉(zhuǎn)換,實現(xiàn)CPU直接對天線內(nèi)部邏輯寄存的訪問,從而直接控制天線工作,獲取天線狀態(tài),...
          • 本發(fā)明具體涉及一種有機磷酸酯毒理學(xué)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)檢索與管理系統(tǒng),包括:用戶模塊,用于實現(xiàn)用戶授權(quán)管理及用戶動態(tài)管理;信息檢索模塊,用于檢索用戶輸入的有機磷酸酯毒理學(xué)關(guān)鍵詞,得到有機磷酸酯毒理學(xué)查詢結(jié)果;生態(tài)風(fēng)險閾值推導(dǎo)模塊,一方面處理用戶上傳的有...
          • 本發(fā)明公開一種基于殘差加權(quán)動態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的人格檢測方法,包括:獲取用戶文本節(jié)點特征,將用戶的個性化屬性信息和通過預(yù)訓(xùn)練模型(如BERT)提取的文本語義特征作為節(jié)點初始化特征;構(gòu)建動態(tài)圖結(jié)構(gòu),利用殘差加權(quán)機制動態(tài)優(yōu)化節(jié)點特征傳播,增強模型對用...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生的空調(diào)故障預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。所述方法包括:根據(jù)空調(diào)器的組成部分與連接方式通過預(yù)設(shè)構(gòu)建方法構(gòu)建初始數(shù)字孿生模型;根據(jù)空調(diào)配置參數(shù)與空調(diào)運行數(shù)據(jù)將所述初始數(shù)字孿生模型中的模型參數(shù)進行賦值與校準(zhǔn),獲取目標(biāo)數(shù)字...
          • 本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的冠心病風(fēng)險預(yù)測模型的構(gòu)建方法,包括如下步驟:S1、獲取醫(yī)院記錄病人的檢查數(shù)據(jù),根據(jù)冠脈造影檢查結(jié)果分別獲取冠心病患者和非冠心病患者HL7格式的12導(dǎo)聯(lián)心電圖數(shù)據(jù);S2、對獲取的心電圖數(shù)據(jù)進行預(yù)處理;S3、將預(yù)處...
          • 本發(fā)明提供了一種基于殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冠心病風(fēng)險預(yù)測模型的構(gòu)建方法,包括如下步驟:S1、獲取醫(yī)院記錄病人的檢查數(shù)據(jù),基于檢查數(shù)據(jù)和風(fēng)險因素形成臨床數(shù)據(jù);S2、對獲取的臨床數(shù)據(jù)進行預(yù)處理;S3、將預(yù)處理后的臨床數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集、驗證集以及測試集,通...
          • 本申請?zhí)峁┮环N車輛檢測方法和相關(guān)裝置,包括:獲取目標(biāo)車輛的駕駛艙的車身底板對應(yīng)的進水檢測數(shù)據(jù),車身底板包括底板內(nèi)側(cè)區(qū)域和底板外側(cè)區(qū)域;根據(jù)進水檢測數(shù)據(jù),確定底板內(nèi)側(cè)區(qū)域?qū)?yīng)的內(nèi)側(cè)進水面積和底板外側(cè)區(qū)域?qū)?yīng)的外側(cè)進水面積;若內(nèi)側(cè)進水面積滿足第...
          • 本申請涉及核電廠技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種針對蒸汽發(fā)生器的管件支撐板堵塞診斷方法及其相關(guān)裝置。根據(jù)本申請實施例的針對蒸汽發(fā)生器的管件支撐板堵塞診斷方法,需要先獲取蒸汽發(fā)生器結(jié)構(gòu)參數(shù)和實時的蒸汽發(fā)生器運行數(shù)據(jù);對蒸汽發(fā)生器的多個管件支撐板進行泥...
          • 本發(fā)明公開了一種考慮摩擦系數(shù)差異的磨損預(yù)測方法,該方法包括以下步驟:首先,通過不同載荷、頻率的摩擦磨損試驗獲取穩(wěn)定摩擦系數(shù)及演化規(guī)律;其次,建立普適摩擦系數(shù)模型,包括穩(wěn)定摩擦系數(shù)模型和摩擦系數(shù)隨循環(huán)數(shù)的演化模型;接著,基于能量方法,結(jié)合摩擦...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生和關(guān)聯(lián)挖掘的配微協(xié)同低電壓診斷方法及系統(tǒng),方法包括:構(gòu)建配微協(xié)同配電網(wǎng)的數(shù)字孿生體模型;分析低電壓時空分布特征并篩選治理區(qū)域,使用數(shù)字孿生體模型對治理區(qū)域進行仿真,并挖掘低電壓成因后選擇對應(yīng)的治理策略來調(diào)整數(shù)字孿...
          • 本發(fā)明公開一種基于大語言模型的多智能體強化學(xué)習(xí)環(huán)境自動構(gòu)建方法及系統(tǒng),屬于人工智能領(lǐng)域。所述方法包括:解析多智能體強化學(xué)習(xí)環(huán)境構(gòu)建的任務(wù)描述,獲取所述任務(wù)描述中的關(guān)鍵信息和高質(zhì)量配置示例;基于所述任務(wù)描述中的關(guān)鍵信息和高質(zhì)量配置示例,構(gòu)建用...
          • 本發(fā)明公開了一種基于AIoT的配電網(wǎng)線路故障智能巡檢與實時預(yù)警系統(tǒng)及方法,涉及配電線路巡檢領(lǐng)域。系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、故障判別預(yù)警模塊、中心控制模塊以及手持端。數(shù)據(jù)采集模塊收集配電網(wǎng)實時監(jiān)測信息及手持端上傳信息;故障判別預(yù)警模塊含多數(shù)據(jù)融合...
          • 本發(fā)明涉及軌道列車運行技術(shù)領(lǐng)域,具體為紊亂場景下貨運空軌列車群多目標(biāo)調(diào)整方法,構(gòu)建紊亂場景下的優(yōu)化調(diào)整目標(biāo),利用差分進化算法求解,避免列車群調(diào)整時長累積,為運營維護者提供可選的調(diào)整方案,有效保障運輸計劃兌現(xiàn)率,包括如下步驟:運營開始;接受列...
          • 本發(fā)明公開了一種電氣綜合能源系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度方法,涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域;包括以下步驟:數(shù)據(jù)收集與系統(tǒng)建模:全面收集能源生產(chǎn)、負(fù)荷、設(shè)備參數(shù)、市場等相關(guān)數(shù)據(jù),并構(gòu)建能源生產(chǎn)、轉(zhuǎn)換、存儲及負(fù)荷的數(shù)學(xué)模型以精準(zhǔn)描述系統(tǒng)特性;目標(biāo)設(shè)定:根據(jù)需求確定經(jīng)...
          • 本發(fā)明提供的一種機器人科學(xué)實驗室流程異常檢測方法,首先使用第一大模型對自動化實驗流程的每個步驟進行解析,推斷各步驟的前置條件及完成狀態(tài);然后,利用具有React機制和工具調(diào)用能力的智能體分別對用于驗證前置條件和完成狀態(tài)是否滿足所采用的視覺檢...
          • 本申請涉及一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、計算機設(shè)備、計算機可讀存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。所述方法包括:獲取點云數(shù)據(jù)集和慣導(dǎo)數(shù)據(jù)集;根據(jù)點云數(shù)據(jù)集和慣導(dǎo)數(shù)據(jù)集確定慣導(dǎo)角振動值和相機振動偏移值;慣導(dǎo)角振動值和相機振動偏移值是基于反仿射變換和點云數(shù)據(jù)集...
          • 本申請公開了一種兩階段漸進式模態(tài)增強機制的RGB?T目標(biāo)跟蹤方法及裝置,涉及目標(biāo)跟蹤技術(shù)領(lǐng)域,包括:將多模態(tài)視頻圖像序列通過補丁嵌入以令牌的形式傳入Transformer編碼器,對初始輸入進行兩階段模態(tài)提升:令牌級模態(tài)提升階段將兩個模態(tài)的模...
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