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								      本申請(qǐng)一些實(shí)施例提供一種服務(wù)器、顯示設(shè)備和語(yǔ)音回復(fù)方法。顯示設(shè)備將語(yǔ)音指令和用戶(hù)的多模態(tài)生理數(shù)據(jù)發(fā)送至服務(wù)器，服務(wù)器對(duì)多模態(tài)生理數(shù)據(jù)執(zhí)行情感分析處理，以獲取多模態(tài)情感數(shù)據(jù)并生成待分析數(shù)據(jù)。服務(wù)器通過(guò)情感意圖解析大模型對(duì)待分析數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)容分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于腦電信號(hào)分類(lèi)技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種微弱非對(duì)稱(chēng)性視覺(jué)刺激的腦電信號(hào)分類(lèi)模型的訓(xùn)練方法及應(yīng)用。訓(xùn)練方法包括：基于原始信號(hào)獲取頻域正頻率信號(hào)數(shù)據(jù)集并劃分為訓(xùn)練集、測(cè)試集和驗(yàn)證集；構(gòu)建腦電信號(hào)分類(lèi)模型，初始化可傳播梯度的模態(tài)分解矩陣；對(duì)模型的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N烹飪提示方法、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，應(yīng)用于烹飪場(chǎng)景，該方法包括：獲取臺(tái)面溫場(chǎng)圖像數(shù)據(jù)和臺(tái)面溫度矩陣數(shù)據(jù)；并分別對(duì)臺(tái)面溫場(chǎng)圖像數(shù)據(jù)和臺(tái)面溫度矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到食材特征信息和溫場(chǎng)特征信息；將烹飪...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的無(wú)線(xiàn)信號(hào)自動(dòng)調(diào)制識(shí)別方法；該方法包括：首先，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行初步特征提取，生成多尺度的特征表示；隨后，通過(guò)自注意力SA機(jī)制對(duì)提取的特征進(jìn)行動(dòng)態(tài)權(quán)重分配，增強(qiáng)信號(hào)的全局特征表示能力；然后，利用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了火電機(jī)組干濕態(tài)轉(zhuǎn)換點(diǎn)的判別方法，通過(guò)火電機(jī)組現(xiàn)有的運(yùn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練深度嵌入聚類(lèi)模型和機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)特征預(yù)測(cè)模型，其中深度嵌入聚類(lèi)模型可以通過(guò)機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)判斷干濕態(tài)轉(zhuǎn)換點(diǎn)，而機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)特征預(yù)測(cè)模型可以依據(jù)現(xiàn)有機(jī)組的運(yùn)行數(shù)據(jù)和歷史運(yùn)行數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種大數(shù)據(jù)信息采集分析方法及裝置。方法包括：用分布式爬蟲(chóng)從異構(gòu)數(shù)據(jù)源采集多模態(tài)數(shù)據(jù)流并提取元信息；對(duì)原始數(shù)據(jù)流動(dòng)態(tài)預(yù)處理，含自適應(yīng)滑動(dòng)窗口處理、小波變換去噪和缺失值填充；構(gòu)建多維度特征提取模型，結(jié)合深度稀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種任務(wù)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取待處理保險(xiǎn)中若干標(biāo)的物，并將每一所述標(biāo)的物進(jìn)行抽象化處理，得到對(duì)應(yīng)的待處理任務(wù)；響應(yīng)于接收到任務(wù)處理請(qǐng)求，對(duì)所述待處理任務(wù)進(jìn)行分片處理，得到待執(zhí)行任務(wù)片段；將所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的數(shù)據(jù)排序方法、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，該數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)包括第一硬件和第二硬件，第一硬件的并行處理能力大于第二硬件的并行處理能力，該方法包括：響應(yīng)于接收到的待排序數(shù)據(jù)的待排序數(shù)據(jù)量與第二硬件...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了結(jié)合信息回憶技術(shù)的自注意力機(jī)制的雷達(dá)回波外推方法，本發(fā)明針對(duì)雷達(dá)回波圖像序列，基于時(shí)空自注意力機(jī)制，構(gòu)建特征提取模塊；引入時(shí)間更新門(mén)和空間更新門(mén)融合時(shí)空特征，構(gòu)建數(shù)據(jù)融合模塊；構(gòu)建數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模塊，輸出預(yù)測(cè)的雷達(dá)回波圖像；本發(fā)明結(jié)合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于Karenbauer變換和物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的T型輸電線(xiàn)路參數(shù)辨識(shí)及故障定位方法，包括：得到T型輸電線(xiàn)路正常運(yùn)行狀態(tài)下的1模和0模等效電路以及發(fā)生不對(duì)稱(chēng)接地故障時(shí)的1模和0模等效電路；建立以正序參數(shù)為系數(shù)的微分方程，并通過(guò)P...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電流采樣技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開(kāi)了一種電流采樣芯片電路、PCB板及電流采樣裝置，包括采樣輸入模塊、運(yùn)算放大模塊和采樣輸出模塊；所述采樣輸入模塊用于采樣主電路電流；所述運(yùn)算放大模塊用于放大采樣電流；所述采樣輸出模塊用于輸出采樣電流信號(hào)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種臭氧發(fā)生器供氣濃度的快速測(cè)定方法，包括：進(jìn)行驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，確立在一定濃度范圍內(nèi)，染料溶液濃度與臭氧曝氣脫色時(shí)間呈正比；在適當(dāng)染料濃度下，繪制脫色時(shí)間倒數(shù)與曝氣臭氧濃度的標(biāo)準(zhǔn)曲線(xiàn)，以供現(xiàn)場(chǎng)快速測(cè)試之用，適當(dāng)染料濃度是指可保證脫色時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于空芯光纖的氣體檢測(cè)裝置及方法，涉及氣體檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，裝置包括激光器，用于發(fā)射波長(zhǎng)與待測(cè)氣體吸收光譜特征波長(zhǎng)相對(duì)應(yīng)的激光束；分束器，和激光器連接，用于將激光束分成第一激光束和第二激光束；空芯光纖，設(shè)于分束器一側(cè)，用于承載待...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種多腔道氣體檢測(cè)裝置及方法，涉及氣體檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，裝置包括光聲池，包含若干耦合的聲學(xué)諧振腔，用于承載待測(cè)氣體；多波段激光器輸出單元，設(shè)置于光聲池一側(cè)，用于發(fā)出若干種特定波長(zhǎng)的激光；傳感器，用于檢測(cè)對(duì)應(yīng)聲學(xué)諧振腔內(nèi)的光聲信號(hào)；函...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及環(huán)境及巖土工程領(lǐng)域，尤其是一種聯(lián)合測(cè)試土工膜豎向屏障搭接處滲漏量與膨脹應(yīng)力裝置及其測(cè)試方法，裝置包括容器、蓋板、數(shù)據(jù)采集傳輸系統(tǒng)、應(yīng)力傳感器等，該測(cè)試裝置可以測(cè)定不同搭接密封材料、污染液種類(lèi)、水壓力以及搭接密封材料自愈合能力對(duì)土工...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及新能源電池領(lǐng)域，具體涉及一種鋰離子電池漿料分散性能的評(píng)價(jià)方法，所述評(píng)價(jià)方法包括以下步驟：S1、對(duì)所述鋰離子電池漿料進(jìn)行第一攪拌處理得到第一物料；S2、對(duì)所述第一物料進(jìn)行至少3次性能測(cè)試；S3、根據(jù)所述性能測(cè)試的變化率，判定所述鋰離...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種標(biāo)準(zhǔn)貫入試驗(yàn)自動(dòng)化數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)設(shè)備及監(jiān)測(cè)方法，涉及壓力測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，其中監(jiān)測(cè)設(shè)備部分包括實(shí)驗(yàn)臺(tái)、貫入套筒、動(dòng)力機(jī)構(gòu)和貫入機(jī)構(gòu)，所述實(shí)驗(yàn)臺(tái)的一端底部一體化成型有中心柱，所述中心柱的底部用于嵌入到土壤下方，實(shí)驗(yàn)臺(tái)的另一端底部插裝有移動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種巖石樣品的飽水裝置和飽水方法，涉及巖石飽水技術(shù)領(lǐng)域，其中，巖石樣品的飽水裝置包括柔性飽水罩、供水組件和加壓組件；其中，柔性飽水罩內(nèi)形成有密封的飽水腔，飽水腔用于收容巖石樣品；供水組件包括供水管和計(jì)量?jī)?chǔ)水罐，計(jì)量?jī)?chǔ)水罐內(nèi)形成有...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及葉片監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種長(zhǎng)柔葉片實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與故障預(yù)警方法，該方法包括：采集長(zhǎng)柔葉片在運(yùn)行狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)，所述振動(dòng)信號(hào)受氣動(dòng)載荷、重力及離心力多因素耦合作用；基于葉片動(dòng)力學(xué)模型構(gòu)建包含多源激勵(lì)特征的超定方程組；采用稀疏分解算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種太陽(yáng)能跨季節(jié)儲(chǔ)熱系統(tǒng)，其蓄熱水箱具有呈柱形的主箱體和設(shè)置在主箱體底部呈倒錐體結(jié)構(gòu)的副箱體，蓄熱水箱底部具有一定傾斜角度的錐壁面會(huì)阻礙流體流動(dòng)，能夠減少蓄熱水箱底部的低溫水和蓄熱水箱中上部高溫水之間的對(duì)流混合，削弱內(nèi)部的...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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