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          • 本公開(kāi)為一種用于高速磁浮運(yùn)控設(shè)備的三軸恒磁場(chǎng)發(fā)生裝置,包括:磁感應(yīng)部和移動(dòng)平臺(tái);磁感應(yīng)部包括三個(gè)互相套設(shè)且產(chǎn)生XYZ三個(gè)方向的磁場(chǎng)的磁感應(yīng)線(xiàn)圈組;三個(gè)磁感應(yīng)線(xiàn)圈組包括線(xiàn)圈組A、線(xiàn)圈組B以及線(xiàn)圈組C,線(xiàn)圈組由兩個(gè)完全相同的圓形導(dǎo)體線(xiàn)圈組成,兩...
          • 本發(fā)明涉及一種基于CJ?Code智能代碼生成模塊的AI編程助手系統(tǒng)及方法,專(zhuān)為低代碼平臺(tái)開(kāi)發(fā)者設(shè)計(jì),集成自然語(yǔ)言處理與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),實(shí)現(xiàn)代碼生成、算法解析和智能調(diào)試功能。系統(tǒng)包含四大核心模塊:1.智能代碼建議模塊:基于平臺(tái)規(guī)范生成可執(zhí)行代碼...
          • 本發(fā)明提供一種多核調(diào)度方法、裝置和眾核處理器,涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,包括:確定當(dāng)前計(jì)算任務(wù)所需的虛擬核心,以及確定眾核處理器的邏輯核心池;邏輯核心池包括多個(gè)邏輯核心樹(shù);邏輯核心樹(shù)是基于邏輯核心以及邏輯核心之間的通信連接關(guān)系確定的;邏輯核心與眾...
          • 本發(fā)明提供一種數(shù)據(jù)流架構(gòu)芯片下的計(jì)算圖處理方法、裝置及電子設(shè)備,其中方法包括:獲取深度學(xué)習(xí)模型的計(jì)算圖;確定計(jì)算圖中算子在數(shù)據(jù)流架構(gòu)芯片中計(jì)算節(jié)點(diǎn)的執(zhí)行時(shí)長(zhǎng),基于執(zhí)行時(shí)長(zhǎng)確定算子的優(yōu)先級(jí)順序;基于優(yōu)先級(jí)順序確定算子對(duì)應(yīng)的第一計(jì)算節(jié)點(diǎn);對(duì)算子...
          • 一種汽車(chē)儀表自動(dòng)化測(cè)試方法,包括:接收測(cè)試信息,所述測(cè)試信息包括測(cè)試報(bào)文;根據(jù)所述測(cè)試信息,生成測(cè)試腳本;基于所述測(cè)試腳本發(fā)送測(cè)試信號(hào),并輸出與所述測(cè)試腳本和所述測(cè)試信息對(duì)應(yīng)的顯示信號(hào)。一種基于Vehicle Spy操作面板的汽車(chē)儀表自動(dòng)化...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于量子漫步的邊搜索方法,涉及量子計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取待搜索圖,確定待搜索圖的類(lèi)型,將待搜索圖映射為總圖,并確定總圖的鄰接矩陣,總圖的節(jié)點(diǎn)數(shù)為待搜索圖的節(jié)點(diǎn)數(shù)和邊數(shù)的總和,待搜索圖的類(lèi)型包括靜態(tài)圖和動(dòng)態(tài)圖;確定待搜索目標(biāo)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種在線(xiàn)數(shù)字化課件編輯查看平臺(tái),屬于數(shù)字教學(xué)平臺(tái)技術(shù)領(lǐng)域,包括服務(wù)器端,將課件和素材資源的格式轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)格式并保存;web客戶(hù)端包括:課件編輯模塊,根據(jù)需求在課件中插入若干種素材資源,對(duì)素材資源進(jìn)行編輯;輔助編輯模塊,利用語(yǔ)義分...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于云端的數(shù)字化教材在線(xiàn)編輯查看平臺(tái)及編輯方法,屬于數(shù)字化教材技術(shù)領(lǐng)域,云端服務(wù)器包括數(shù)字化教材存儲(chǔ)模塊,接收上傳的數(shù)字化教材和教學(xué)文檔,將教學(xué)文檔轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)格式并保存;數(shù)字化教材打印模塊,首先給數(shù)字化教材生成唯一的打印二維...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種教學(xué)用數(shù)字化3D模型編輯查看平臺(tái),屬于虛擬教學(xué)平臺(tái)技術(shù)領(lǐng)域,云服務(wù)器內(nèi)設(shè)有3D模型標(biāo)準(zhǔn)化模塊;元素提取單元提取用戶(hù)上傳的3D模型中每個(gè)零部件的基礎(chǔ)特征,重組單元首先根據(jù)每個(gè)零部件的材質(zhì)、顏色、形狀和尺寸,生成目標(biāo)格式的零部件...
          • 本發(fā)明涉及污水處理技術(shù)領(lǐng)域,具體公開(kāi)了一種基于智能優(yōu)化算法的污廢水處理控制系統(tǒng)和方法。通過(guò)數(shù)據(jù)獲取模塊收集水質(zhì)數(shù)據(jù),經(jīng)預(yù)處理生成水質(zhì)特征矩陣。預(yù)測(cè)模塊利用訓(xùn)練好的水質(zhì)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型對(duì)特征矩陣分析,得出水質(zhì)預(yù)測(cè)結(jié)果。運(yùn)用多目標(biāo)優(yōu)化算法處理預(yù)測(cè)結(jié)...
          • 本發(fā)明涉及建筑技術(shù)領(lǐng)域,具體而言,涉及建筑震害評(píng)估方法、震害評(píng)估模型訓(xùn)練方法及電子系統(tǒng)。上述建筑震害評(píng)估方法通過(guò)獲取目標(biāo)建筑的實(shí)時(shí)建筑振動(dòng)數(shù)據(jù);基于時(shí)域分析和頻域分析的方法,提取實(shí)時(shí)建筑振動(dòng)數(shù)據(jù)的特征參數(shù);將實(shí)時(shí)建筑振動(dòng)數(shù)據(jù)的特征參數(shù)輸入震...
          • 本發(fā)明實(shí)施例提供了協(xié)作機(jī)器人健康狀況預(yù)測(cè)模型方法及裝置、設(shè)備、介質(zhì),所述方法包括:獲取針對(duì)協(xié)作機(jī)器人采集初始運(yùn)動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù),所述協(xié)作機(jī)器人的控制器上部署訓(xùn)練好的目標(biāo)預(yù)測(cè)模型,所述目標(biāo)預(yù)測(cè)模型用于對(duì)所述協(xié)作機(jī)器人進(jìn)行健康狀態(tài)預(yù)測(cè);對(duì)所述初始運(yùn)動(dòng)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于模擬訓(xùn)練的自然語(yǔ)言處理模型后門(mén)防御方法及系統(tǒng),本發(fā)明包括從中毒的自然語(yǔ)言處理數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取中毒數(shù)據(jù)集合,再進(jìn)行標(biāo)簽平衡和噪聲注入得到高噪聲中毒數(shù)據(jù)集合,并對(duì)預(yù)設(shè)的自然語(yǔ)言處理模型通過(guò)模擬訓(xùn)練進(jìn)行學(xué)習(xí)行為建模得到毒性揭露的數(shù)...
          • 本發(fā)明涉及建筑技術(shù)領(lǐng)域,具體而言,涉及一種醫(yī)療建筑震后功能失效概率快速評(píng)估方法及評(píng)估裝置。醫(yī)療建筑震后功能失效概率快速評(píng)估方法包括:獲取目標(biāo)醫(yī)療建筑的地震動(dòng)特征參數(shù);將地震動(dòng)特征參數(shù)輸入訓(xùn)練后的功能評(píng)估模型,得到功能評(píng)估模型輸出的目標(biāo)醫(yī)療建...
          • 本發(fā)明提供了一種高純石英流體包裹體的智能統(tǒng)計(jì)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),所述高純石英流體包裹體的智能統(tǒng)計(jì)方法包括以下步驟:S1、獲取包含高純石英流體包裹體的礦物薄片顯微圖像;S2、利用閾值分割算法和OTSU算法分割出高純石英流體包裹體,確認(rèn)所述...
          • 本發(fā)明提供一種基于A(yíng)IOT平臺(tái)的智能收花方法和系統(tǒng),方法包括按照預(yù)設(shè)時(shí)間間隔獲取花卉種植區(qū)域的花卉種植環(huán)境參數(shù)和花朵狀態(tài)信息;通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)通信將花卉種植環(huán)境參數(shù)和花朵狀態(tài)信息傳輸至AIOT平臺(tái);在A(yíng)IOT平臺(tái)根據(jù)花朵狀態(tài)信息確定對(duì)應(yīng)的花朵類(lèi)型...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于機(jī)器視覺(jué)的多姿態(tài)羊體行進(jìn)狀態(tài)識(shí)別方法,包括:對(duì)羊只進(jìn)行圖像采集得到羊只圖像,收集體尺數(shù)據(jù);使用maskrcnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)羊只圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè),判斷羊只類(lèi)別,通過(guò)卷積、上采樣和元素相加操作篩選羊只圖像的特征信息,對(duì)采樣...
          • 本發(fā)明提供一種公路組合誘導(dǎo)燈的控制裝置及方法,旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中燈光模式單一、控制復(fù)雜、引導(dǎo)效果不佳的問(wèn)題。該裝置包括車(chē)輛燈架、控制盒,燈架上安裝多個(gè)誘導(dǎo)燈,控制盒內(nèi)置電源開(kāi)關(guān)、模式選擇開(kāi)關(guān)、閃光繼電器及至少兩個(gè)模式控制繼電器,通過(guò)二極管組...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于醫(yī)療大數(shù)據(jù)的護(hù)理質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng),涉及護(hù)理質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域,包括數(shù)據(jù)采集模塊、動(dòng)態(tài)評(píng)估模塊、動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模塊和閉環(huán)管理模塊,通過(guò)動(dòng)態(tài)評(píng)估病區(qū)患者護(hù)理質(zhì)量綜合評(píng)估值和設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)值、文本風(fēng)險(xiǎn)值,聯(lián)合計(jì)算計(jì)算未來(lái)6小時(shí)內(nèi)的動(dòng)態(tài)風(fēng)...
          • 一種具有抗沉降性的伽馬射線(xiàn)屏蔽材料及其制備方法與應(yīng)用,屬于屏蔽材料技術(shù)領(lǐng)域。所述復(fù)合材料由內(nèi)至外依次包括空心玻璃微珠、環(huán)氧粘結(jié)層和鉛及鉛化合物鍍層。所述環(huán)氧粘結(jié)層的厚度為10?50nm,所述重金屬鍍層的表面覆蓋率達(dá)到85%以上,所述空心玻璃...
          技術(shù)分類(lèi)
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