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          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種規(guī)劃位置路徑的方法及刀庫(kù)伺服,規(guī)劃位置路徑的方法應(yīng)用于加工裝置的刀庫(kù),包括:獲取刀庫(kù)的當(dāng)前圈的刀位信息;基于當(dāng)前圈的刀位信息,確定刀庫(kù)的上一圈的刀位信息和下一圈的刀位信息;基于上一圈的刀位信息、當(dāng)前圈的刀位信息和下一圈的刀位...
          • 本公開(kāi)提供一種無(wú)人機(jī)二維平面抗風(fēng)擾軌跡修正方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì),包括:獲取無(wú)人機(jī)對(duì)應(yīng)于當(dāng)前時(shí)刻下的風(fēng)場(chǎng)采集信息,風(fēng)場(chǎng)采集信息包括:風(fēng)速數(shù)據(jù)和風(fēng)向數(shù)據(jù);基于無(wú)人機(jī)對(duì)應(yīng)于當(dāng)前時(shí)刻下的風(fēng)場(chǎng)采集信息,確定無(wú)人機(jī)對(duì)應(yīng)于當(dāng)前時(shí)刻下的主風(fēng)場(chǎng)模式數(shù)據(jù);對(duì)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種飛行器智能自適應(yīng)容錯(cuò)控制方法。本發(fā)明設(shè)計(jì)固定時(shí)間收斂的擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器獲取包括故障影響的集總擾動(dòng),并在預(yù)設(shè)性能控制框架下完成超螺旋滑??刂破髟O(shè)計(jì),借助滑??刂破鞅旧砹己玫聂敯粜约敖Y(jié)合觀測(cè)器生成總擾動(dòng)的補(bǔ)償,有效減輕飛行器故障對(duì)...
          • 本發(fā)明涉及人工智能服務(wù)器防護(hù)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種人工智能服務(wù)器用防護(hù)設(shè)備,包括防護(hù)箱,所述防護(hù)箱的上側(cè)外壁固定連接有控制中心,所述防護(hù)箱的內(nèi)部固定連接有散熱扇,所述防護(hù)箱的內(nèi)部固定連接有支撐組件一,所述支撐組件二的內(nèi)部設(shè)置有連接組件,所述固...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N灰度策略的配置方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,能夠降低系統(tǒng)中灰度策略的冗余度。該方法包括:獲取目標(biāo)業(yè)務(wù)的灰度配置信息,灰度配置信息用于指示目標(biāo)業(yè)務(wù)的灰度配置策略?;诨叶扰渲眯畔ⅲ瑥幕叶燃赡K中確定多個(gè)目標(biāo)灰度邏輯...
          • 本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于TA系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括確定目標(biāo)回退模式,根據(jù)目標(biāo)回退模式和回退規(guī)則登記表確定待回退對(duì)象和待回退對(duì)象對(duì)應(yīng)的表類(lèi)型;目標(biāo)回退模式為系統(tǒng)使用人員確定的;待回退對(duì)象對(duì)應(yīng)回退...
          • 本發(fā)明提供一種頁(yè)面訪問(wèn)頻率確定方法、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取頁(yè)面緩沖區(qū)的數(shù)據(jù),所述頁(yè)面緩沖區(qū)位于任一所述內(nèi)存中;所述頁(yè)面緩沖區(qū)用于存儲(chǔ)被運(yùn)行在所述處理器核上的應(yīng)用訪問(wèn)過(guò)的至少部分虛擬頁(yè)面的頁(yè)面標(biāo)識(shí),根據(jù)所述至少部分虛擬頁(yè)面的頁(yè)面標(biāo)識(shí)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,能夠解決相關(guān)技術(shù)數(shù)據(jù)處理效果較差的問(wèn)題。該方法包括:獲取通信系統(tǒng)檢測(cè)業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù);對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量驗(yàn)證,確定業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中每條數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量驗(yàn)證結(jié)果;刪除業(yè)務(wù)數(shù)...
          • 本發(fā)明提供了一種文旅類(lèi)信息的處理方法,包括:構(gòu)建一文旅知識(shí)圖譜;融合所述文旅知識(shí)圖譜到一旅游路徑?jīng)Q策模型;所述旅游路徑?jīng)Q策模型獲取文旅用戶(hù)的多模態(tài)數(shù)據(jù)和/或當(dāng)前旅游地的文旅狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練;生成所述文旅用戶(hù)的實(shí)時(shí)推薦旅游信息。這樣本發(fā)明中可...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)調(diào)試終端,屬于數(shù)據(jù)調(diào)試技術(shù)領(lǐng)域,包括數(shù)據(jù)獲取層和模擬仿真層,通過(guò)在內(nèi)設(shè)置指向性強(qiáng)的數(shù)據(jù)采集模塊,根據(jù)通信協(xié)議等內(nèi)容進(jìn)行數(shù)據(jù)的定向采集,且在采集時(shí)進(jìn)行采集策略的制定,能夠大大提高數(shù)據(jù)采集的效率與效果,使得...
          • 本申請(qǐng)涉及工業(yè)控制技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于知識(shí)圖譜的工業(yè)生產(chǎn)參數(shù)智能匹配方法及系統(tǒng)。對(duì)生產(chǎn)過(guò)程中的過(guò)程數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,生成標(biāo)準(zhǔn)化的過(guò)程張量和約束向量;通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從過(guò)程張量中提取設(shè)備特征向量,對(duì)設(shè)備特征向量在雙曲空間和球面空間進(jìn)行投影...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備,該方法包括:獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)包,確定目標(biāo)數(shù)據(jù)包的五元組,根據(jù)目標(biāo)數(shù)據(jù)包的五元組,使用目標(biāo)SBC算法識(shí)別目標(biāo)數(shù)據(jù)包的類(lèi)別,目標(biāo)SBC算法包括N層目標(biāo)分類(lèi)器,N層目標(biāo)分類(lèi)器中第i層目標(biāo)分類(lèi)器的一個(gè)輸出為...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于決策邊界敏感性感知適應(yīng)的跨工況故障診斷方法及裝置,屬于故障預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括收集目標(biāo)監(jiān)測(cè)設(shè)備源工況下不同故障狀態(tài)的有標(biāo)簽檢測(cè)信號(hào)數(shù)據(jù)和待遷移目標(biāo)工況下不同故障狀態(tài)的無(wú)標(biāo)簽檢測(cè)信號(hào)數(shù)據(jù);基于源域數(shù)據(jù)建立初始的決策邊界;基于目標(biāo)...
          • 本發(fā)明涉及多源監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體提供一種港口設(shè)備運(yùn)維性態(tài)識(shí)別方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì),包括:獲取多源檢測(cè)信號(hào);利用改進(jìn)的自適應(yīng)卡爾曼濾波器對(duì)所述多源檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行去噪處理,得到樣本信號(hào);通過(guò)小波變換和傅里葉變換將所述樣本信號(hào)分解為多尺度頻域特征...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種鉆頭切削齒的設(shè)計(jì)參數(shù)生成方法、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該鉆頭切削齒的設(shè)計(jì)參數(shù)生成方法包括:獲取不同類(lèi)型的鉆頭切削齒的參數(shù)和鉆頭切削齒的各項(xiàng)性能指標(biāo)之間的映射關(guān)系,其中,鉆頭切削齒的參數(shù)包括鉆頭切削齒的結(jié)構(gòu)參數(shù)和材料參數(shù);基...
          • 本公開(kāi)提供了漏洞知識(shí)圖譜的構(gòu)建方法、漏洞報(bào)告生成方法及相關(guān)裝置,涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及信息處理、AI等技術(shù)領(lǐng)域。具體實(shí)現(xiàn)方案為:將多條漏洞記錄劃分到多個(gè)類(lèi)別,得到聚類(lèi)結(jié)果;其中,每條漏洞記錄屬于至少一個(gè)類(lèi)別;基于聚類(lèi)結(jié)果中各條漏洞記錄...
          • 本發(fā)明提出了一種基于大模型和因果分析的知識(shí)追蹤方法和裝置,涉及知識(shí)追蹤技術(shù)領(lǐng)域,包括:通過(guò)零樣本提示學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)大語(yǔ)言模型對(duì)歷史作答內(nèi)容進(jìn)行多維度分析,生成對(duì)歷史作答內(nèi)容的歸因解釋?zhuān)焕脮r(shí)序因果注意力機(jī)制對(duì)待測(cè)試題與歷史作答內(nèi)容的歸因解釋之間的...
          • 本發(fā)明涉及深度學(xué)習(xí)和教育數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于認(rèn)知風(fēng)格理論的知識(shí)追蹤方法、系統(tǒng)及介質(zhì),該方法包括步驟:統(tǒng)計(jì)學(xué)生答題行為數(shù)據(jù),提取并嵌入認(rèn)知特征;構(gòu)建多認(rèn)知特征融合的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的預(yù)測(cè)模型;基于認(rèn)知風(fēng)格理論,對(duì)學(xué)生的表現(xiàn)進(jìn)行...
          • 本申請(qǐng)是關(guān)于一種智慧果園水肥智能管理方法及系統(tǒng),其中,方法包括:獲取具有采集時(shí)間戳的果園環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù);將所述降水量與所述土壤濕度進(jìn)行時(shí)空對(duì)齊,得到降水量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與土壤濕度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù);獲取作物目標(biāo)土壤濕度并確定灌溉量,根據(jù)灌溉設(shè)備參數(shù)分配灌溉時(shí)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N管道作業(yè)管理系統(tǒng),涉及管道作業(yè)管理技術(shù)領(lǐng)域,能夠降低作業(yè)過(guò)程的安全風(fēng)險(xiǎn)。該系統(tǒng)包括:組織用戶(hù)管理模塊,用于獲取目標(biāo)作業(yè)人員的用戶(hù)信息。崗位角色管理模塊,用于基于目標(biāo)作業(yè)人員的用戶(hù)信息,確定目標(biāo)作業(yè)人員的崗位角色。作業(yè)許可管理模...
          技術(shù)分類(lèi)
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