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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N卷軸屏的高度調(diào)整方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，所述方法應用于電子設備，所述電子設備包括第一本體和第二本體，所述第一本體和第二本體通過轉(zhuǎn)軸連接，所述卷軸屏設置于第一本體上；所述方法包括：獲取電子設備第一本體和第二本體的開合角...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于SVF格式測試輸入文件的并行邊界掃描測試系統(tǒng)，利用單片機或微控制器承擔邊界掃描測試執(zhí)行器，讀取SVF格式測試輸入文件所描述的測試指令與測試激勵向量，在邊界掃描測試執(zhí)行器的4個IO引腳上分別生成TDI/TMS/TCK/TR...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N項目測試方法、裝置、電子設備和存儲介質(zhì)，該方法應用于軟件測試領域，該方法包括：獲取針對待測項目的用戶使用數(shù)據(jù)集合；在用戶使用數(shù)據(jù)集合中分別獲取各用戶使用數(shù)據(jù)在待測項目中所對應的功能模塊，功能模塊存在多個，進而基于各功能模塊的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于改進移動最小二乘法與圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的時間地圖構(gòu)建方法，包括以下步驟：構(gòu)建交通出行時空數(shù)據(jù)集并進行數(shù)據(jù)預處理；進行控制點相對于中心點的坐標變換，得到控制點新坐標；使用引入KD樹改進的移動最小二乘法求解仿射變換矩陣，從而基于控...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種關于性能問題的知識圖譜構(gòu)建方法、裝置及電子設備，該方法包括：獲取關于解決電子設備性能問題的多個源數(shù)據(jù)；從每個源數(shù)據(jù)中提取多種類型的實體節(jié)點，以及多種類型的實體節(jié)點之間的關聯(lián)關系；多種類型的實體節(jié)點包括性能問題描述、場景、性能...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種數(shù)據(jù)獲取方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領域，通過基于預先配置的第一網(wǎng)頁地址，爬取得到與第一網(wǎng)頁地址相關的多個第二網(wǎng)頁地址；從多個第二網(wǎng)頁地址中選取滿足預設條件的目標網(wǎng)頁地址；基于目標網(wǎng)頁地址，獲取目標網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于用戶行為分析的熱點指標推送方法，包括：獲取未訪問用戶的基本信息確定共享權(quán)限等級以及可共享用戶，獲取每個可共享用戶在歷史時段的歷史行為信息，根據(jù)歷史行為信息確定規(guī)律指標、規(guī)律指標的目標時間間隔、無規(guī)律指標以及無規(guī)律指標的目標應...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多級分解與跨域增廣的風機功率預測方法，包括：首先，獲取風機功率數(shù)據(jù)集和當?shù)氐奶鞖鈹?shù)據(jù)集，篩選相關特征數(shù)據(jù)，進行預處理后將數(shù)據(jù)劃分為訓練集和測試集。其次，構(gòu)建用于風機功率預測的TAformer模型。接著，利用風機的功率與環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于情感分析領域，具體為一種情感分析方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質(zhì)，其中一種情感分析方法，包括：響應啟動指令開始采集用戶的原始狀態(tài)數(shù)據(jù)，并確認原始狀態(tài)數(shù)據(jù)采集的時間窗口；對原始狀態(tài)數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，得到清洗數(shù)據(jù)；基于清洗數(shù)據(jù)分類提取關鍵特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于信任域擴展的操作系統(tǒng)內(nèi)核設計方法及裝置，所述方法包括：獲取基于Rust語言構(gòu)建的Rust?TPM庫和Rust?IMA庫，利用Rust自身的安全屬性，減少安全漏洞且提高代碼的可靠性；基于Rust?TPM庫和Rust?IMA...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N數(shù)據(jù)標注方法、模型調(diào)整方法，文本質(zhì)控裝置以及計算機存儲介質(zhì)。所述數(shù)據(jù)標注方法包括：獲取待標注文本數(shù)據(jù)，以及所述待標注文本數(shù)據(jù)所在領域的專業(yè)知識庫；將所述待標注文本數(shù)據(jù)與所述專業(yè)知識庫進行匹配，獲取匹配成功的專業(yè)文本數(shù)據(jù)；基于所...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于大模型的知識智能體構(gòu)建方法及系統(tǒng)，包括如下步驟：S1.構(gòu)建時序知識圖譜；實時采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)并構(gòu)建時序知識圖譜；S2.進行信息融合；采用跨模態(tài)注意力機制實現(xiàn)信息融合：S3.構(gòu)建自適應學習以及信息驗證架構(gòu)。本申請從時間維度上，構(gòu)建知識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種電力供需平衡綜合風險辨識和防控方法，包括建立電力供需平衡綜合風險辨識體系、預測電源保供能力、動態(tài)調(diào)整用戶側(cè)負荷優(yōu)先級等步驟。通過獲取實時電源供給、負荷需求和天氣變化等數(shù)據(jù)，構(gòu)建風險指標體系，運用大數(shù)據(jù)分析與機器學習算法，預測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電力供需平衡綜合風險辨識和防控系統(tǒng)，包含電力供需平衡綜合風險辨識模塊、電源保供能力預測模塊、電網(wǎng)保供風險防控模塊、負荷優(yōu)化及控制模塊以及數(shù)據(jù)庫模塊。通過電力供需平衡風險指標體系，系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)測和識別潛在風險；電源保供能力預...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種印刷包裝箱的排產(chǎn)管控系統(tǒng)，包括：生產(chǎn)設備監(jiān)測模塊，用于進行生產(chǎn)設備的監(jiān)測，獲取生產(chǎn)設備信息；環(huán)境監(jiān)測模塊，用于進行生產(chǎn)環(huán)境的監(jiān)測，獲取到生產(chǎn)環(huán)境信息；產(chǎn)品監(jiān)測模塊，用于進行產(chǎn)品監(jiān)測，獲取到產(chǎn)品監(jiān)測信息；人員監(jiān)測模塊，用于進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于機器學習的資產(chǎn)故障預警系統(tǒng)，包括：獲取模塊，用于獲取歷史故障日志，根據(jù)歷史故障日志生成對應資產(chǎn)的重要評價值；設定模塊，用于根據(jù)重要評價值設定每個資產(chǎn)的相鄰采集時間節(jié)點的時間間隔并獲取歷史狀態(tài)參數(shù)；確定模塊，用于將歷史狀態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域，尤其涉及一種行政事務用智能審批平臺，該平臺包括：采集模塊、判定模塊、第一確定模塊、第二確定模塊、排序模塊、預審模塊、調(diào)整模塊以及審批模塊。本發(fā)明通過多層級的篩選機制，能夠精準識別出符合特定條件的申請材料，逐步縮小...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明一種基于視覺與超聲的飛機損傷檢測方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)，屬于飛機無損檢測技術(shù)領域，所述方法包括如下步驟：獲取飛機預設區(qū)域的殼體表面圖像信息和超聲檢測信息；對飛機預設區(qū)域的殼體表面圖像信息進行優(yōu)化處理，得到優(yōu)化表面圖像信息，并使用深度學...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及環(huán)境風險監(jiān)測技術(shù)領域，公開了基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的AR動態(tài)環(huán)境感知算法的方法，包括以下流程步驟：步驟1：利用安裝在工作場景內(nèi)的多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊采集環(huán)境內(nèi)多模態(tài)數(shù)據(jù)；步驟2：通過數(shù)據(jù)處理模塊對步驟1采集的數(shù)據(jù)僅此年數(shù)據(jù)清洗、標準化、...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N目標定位模型的訓練和定位方法、相關設備及存儲介質(zhì)，所述訓練方法包括：獲取樣本圖像，所述樣本圖像包括目標定位區(qū)域；對所述目標定位區(qū)域進行特征提取，得到針對目標定位區(qū)域的特征矩陣；對所述針對目標定位區(qū)域的特征矩陣進行特征降維，得...
								
            
							
            
							
						
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