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          • 本公開提供了一種顯示面板以及顯示裝置,屬于顯示技術(shù)領(lǐng)域,顯示面板包括所述顯示面板包括:襯底基板;發(fā)光結(jié)構(gòu),位于所述襯底基板的一側(cè),包括多個(gè)發(fā)光元件,所述發(fā)光元件包括第一電極、第二電極以及位于第一電極和第二電極之間的發(fā)光材料層;其中,所述發(fā)光...
          • 本發(fā)明公開了一種Huffman編碼方法、編碼裝置、芯片及存儲(chǔ)介質(zhì)。Huffman編碼方法包括:獲取待編碼字符串以及相關(guān)聯(lián)的編碼信息,所述編碼信息包括待編碼字符串的長度、所屬的字母表和所要編碼的限制碼長;基于預(yù)設(shè)的掃描長度掃描字符串的符號(hào),統(tǒng)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多模諧振器的濾波F類功率放大器;主要解決濾波器與放大器共同設(shè)計(jì)而造成的尺寸偏大、效率偏低的問題;系統(tǒng)包括輸入匹配網(wǎng)絡(luò)、柵極直流饋電網(wǎng)絡(luò)、漏極直流饋電網(wǎng)絡(luò)、晶體管和諧波抑制網(wǎng)絡(luò)和濾波匹配網(wǎng)絡(luò),其中輸入匹配網(wǎng)絡(luò)利用π形電路,...
          • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)負(fù)荷長期預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),涉及配電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:從經(jīng)過預(yù)處理的配電網(wǎng)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)中提取用戶用電特征數(shù)據(jù)和變化趨勢(shì)數(shù)據(jù);基于用戶用電特征數(shù)據(jù),構(gòu)建用戶用電特征長期預(yù)測(cè)模型;基于變化趨勢(shì)數(shù)據(jù),構(gòu)建...
          • 本發(fā)明涉及基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的傳染病患者后遺癥風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng),通過數(shù)據(jù)獲取模塊采集用戶的多模態(tài)數(shù)據(jù),并通過特征提取模塊對(duì)所述多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取得到當(dāng)前特征數(shù)據(jù),之后通過相似度計(jì)算模塊基于所述當(dāng)前特征數(shù)據(jù)與預(yù)置數(shù)據(jù)庫中樣本傳染病患者病歷所關(guān)聯(lián)的...
          • 本發(fā)明涉及可見光圖像和紅外圖像配準(zhǔn)方法、裝置及嵌入式程序產(chǎn)品,屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,通過圖像采集、縮放、提取邊緣圖和平移遍歷的處理步驟,實(shí)現(xiàn)可見光圖像與紅外圖像配準(zhǔn),在配準(zhǔn)過程中提出了依據(jù)縮放因子對(duì)可見光圖像進(jìn)行尺度縮放的處理策略、并對(duì)邊緣...
          • 本發(fā)明涉及一種基于改進(jìn)的YOLOv10模型的芯片表面缺陷檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備以及介質(zhì),其方法包括:構(gòu)建層級(jí)檢測(cè)模型;將芯片表面圖像輸入至特征提取網(wǎng)絡(luò)得到初始特征圖;在特征融合網(wǎng)絡(luò)的預(yù)定節(jié)點(diǎn)嵌入坐標(biāo)注意力模塊,對(duì)初始特征圖進(jìn)行正交方向卷積編碼...
          • 本發(fā)明公開了一種自助售貨機(jī)線上下單系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:用戶端、服務(wù)器端和售貨機(jī);用戶端包含商品展示模塊、下單模塊、訂單支付模塊、取貨碼生成模塊和取貨碼展示模塊;服務(wù)器端包含接收模塊、庫存管理模塊、訂單管理模塊和驗(yàn)證模塊;售貨機(jī)端包含身份驗(yàn)證...
          • 本發(fā)明提供了一種醫(yī)療資產(chǎn)故障智能巡檢系統(tǒng)、方法、設(shè)備及介質(zhì),屬于醫(yī)療設(shè)備管理技術(shù)領(lǐng)域。所述系統(tǒng)包括:智能感知與數(shù)據(jù)采集模塊,通過傳感器監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行參數(shù),結(jié)合電子標(biāo)簽實(shí)現(xiàn)設(shè)備識(shí)別與定位,利用邊緣計(jì)算對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和篩選,生成標(biāo)準(zhǔn)化醫(yī)療資...
          • 本發(fā)明公開了一種基于區(qū)塊鏈的多能系統(tǒng)碳排放核算方法及系統(tǒng),方法包括:獲取多能源負(fù)荷數(shù)據(jù),根據(jù)多能源負(fù)荷數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)多能源系統(tǒng)框架;基于多能源系統(tǒng)框架,設(shè)計(jì)用戶側(cè)不同能源碳排放的排放模型和物理模型,獲取用戶側(cè)不同能源的碳排放數(shù)據(jù);引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)對(duì)...
          • 本發(fā)明提供一種ONNX模型的優(yōu)化方法及裝置,屬于深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,其中,ONNX模型的優(yōu)化方法包括:對(duì)ONNX模型進(jìn)行形狀推理,獲取ONNX模型中各中間節(jié)點(diǎn)的形狀;獲取進(jìn)行形狀推理后的ONNX模型的第一模型狀態(tài);對(duì)進(jìn)行形狀推理后的O...
          • 本發(fā)明公開了一種基于智能壓實(shí)技術(shù)的道路施工方法,包括以下步驟:S1、施工準(zhǔn)備階段:利用地理信息系統(tǒng)軟件根據(jù)施工前的激光掃描地形,確定道路地形和施工邊界尺寸大小,選擇智能壓實(shí)設(shè)備和安裝傳感器;S2、數(shù)據(jù)采集與實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)階段:通過安裝在智能壓實(shí)設(shè)...
          • 本發(fā)明公開了一種考慮實(shí)戰(zhàn)環(huán)境的無人裝備可靠性仿真驗(yàn)證方法,通過模塊化智能體設(shè)計(jì)與動(dòng)態(tài)環(huán)境建模,以有效表征無人裝備作戰(zhàn)環(huán)境的復(fù)雜多樣特征,并結(jié)合地理環(huán)境、氣象環(huán)境與對(duì)抗環(huán)境對(duì)無人裝備可靠性的影響分析,實(shí)現(xiàn)考慮實(shí)戰(zhàn)環(huán)境的無人裝備可靠性評(píng)估驗(yàn)證。...
          • 本發(fā)明提供了一種基于安全多方計(jì)算的金融數(shù)據(jù)隱私保護(hù)方法及系統(tǒng),該方法通過分別獲取收入數(shù)據(jù)、貸款違約數(shù)據(jù)以及消費(fèi)行為數(shù)據(jù),并進(jìn)行預(yù)處理;使用秘密分享算法將預(yù)處理結(jié)果拆分成預(yù)設(shè)份額,分發(fā)至各金融機(jī)構(gòu),并使用同態(tài)加密算法將對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)份額進(jìn)行加密,...
          • 本發(fā)明涉及直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)與控制技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于多尺度圖注意力的最大加權(quán)獨(dú)立集求解方法及系統(tǒng),通過多尺度圖注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)提取多層次鄰域范圍內(nèi)的拓?fù)涮卣鳎每捎?xùn)練相似度函數(shù)解析節(jié)點(diǎn)間非線性關(guān)聯(lián);融合圖結(jié)構(gòu)嵌入與原始節(jié)點(diǎn)效用生成拓?fù)涓兄?..
          • 本發(fā)明涉及一種風(fēng)電低出力事件生成式有差訓(xùn)練方法和預(yù)測(cè)方法,訓(xùn)練方法包括:獲取至少一個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)和同一時(shí)段至少一個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù);根據(jù)運(yùn)行數(shù)據(jù)和數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)構(gòu)建第一訓(xùn)練集;第一訓(xùn)練集是指風(fēng)電低出力事件相關(guān)的真實(shí)數(shù)據(jù)集;根據(jù)...
          • 本發(fā)明提供一種基于貝葉斯模型平均的組合模型徑流預(yù)報(bào)方法,包括收集預(yù)報(bào)斷面所在流域上游區(qū)域的歷史實(shí)測(cè)氣象和水文數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理;對(duì)處理后的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)報(bào)因子識(shí)別,并分析各預(yù)報(bào)因子的影響滯時(shí);以確定影響滯時(shí)的預(yù)報(bào)因子作為模型輸入,以預(yù)報(bào)斷面徑流...
          • 本發(fā)明公開了一種基于主客觀數(shù)據(jù)融合的乘坐舒適性精準(zhǔn)評(píng)價(jià)方法,包括以下步驟:步驟1,實(shí)時(shí)同步采集乘客舒適性評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)和車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)數(shù)據(jù);步驟2,對(duì)步驟1得到的乘客舒適性評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)和車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,刪除主觀評(píng)分為0的乘客舒適性評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)及其時(shí)...
          • 本發(fā)明公開了一種文學(xué)作品智能推薦方法及系統(tǒng),該方法包括:獲取用戶的歷史閱讀數(shù)據(jù),對(duì)歷史閱讀數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,輸出歷史閱讀作品集;將歷史閱讀作品集導(dǎo)入預(yù)設(shè)的分類器中,確定歷史閱讀作品集中每個(gè)歷史閱讀作品的作品類型;獲取每個(gè)歷史閱讀作品的閱讀過程...
          • 本發(fā)明屬于建筑信息數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種基于圖譜數(shù)據(jù)方式配置數(shù)據(jù)的方法和裝置,其中,方法包括以下步驟:獲取待配置數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)配置指令,并對(duì)待配置數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;將待配置數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)到預(yù)設(shè)的圖譜中,并創(chuàng)建實(shí)體節(jié)點(diǎn)和關(guān)系邊;將待配置數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)...
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