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          • 本申請公開了一種壓力檢測鞋套、康復階段預測方法、裝置以及設(shè)備,壓力檢測鞋套包括:鞋套套體,所述鞋套套體用于固定穿戴所述鞋套的用戶的鞋,所述鞋套套體的表面設(shè)置有數(shù)據(jù)處理器;鞋套底部,所述鞋套底部由彈性材料制成,所述鞋套底部的表面設(shè)置有壓力感應...
          • 基于信號特征增強的通信信號持續(xù)學習調(diào)制識別方法,屬于無線電通信信號調(diào)制識別領(lǐng)域。本發(fā)明實現(xiàn)方法為:構(gòu)建通信信號持續(xù)學習的調(diào)制識別模型及損失函數(shù);將包含各類調(diào)制類型的信號樣本進行預處理;將三域增強后的已知類訓練集作為一維殘差層次網(wǎng)絡(luò)的特征提取...
          • 本發(fā)明公開了一種電力系統(tǒng)慣性評估方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及量子科技技術(shù)領(lǐng)域,公開的電力系統(tǒng)慣性評估方法,包括:根據(jù)電力系統(tǒng)中的等效發(fā)電機的動態(tài)響應線性化擺動方程,建立所述電力系統(tǒng)的等效發(fā)電機傳輸模型以及混合經(jīng)典量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),所述...
          • 本發(fā)明提供一種電池及用電設(shè)備,電池包括負極片和電解液,負極片包括負極集流體和設(shè)置于負極集流體至少一側(cè)表面的負極活性材料層,負極活性材料層包括負極活性物質(zhì)和誘導劑,誘導劑包括含氧基團化合物;在沿負極活性材料層的長度方向上,負極活性材料層包括中...
          • 本發(fā)明涉及一種基于Agent AI的全流程智能放療系統(tǒng)及其工作方法,該系統(tǒng)包括治療Agent、反饋Agent和QA Agent,反饋Agent與治療Agent相連接,其中,治療Agent的輸入為多模態(tài)數(shù)據(jù),通過深度學習和進化算法,動態(tài)輸出初...
          • 本申請公開了一種醫(yī)療診斷方法、系統(tǒng)和相關(guān)裝置,該方法包括:獲取待診斷報告,利用智能分析模型確定與所述待診斷報告匹配的目標思維鏈;其中,所述智能分析模型是利用多個訓練數(shù)據(jù)進行訓練得到的,所述訓練數(shù)據(jù)包括第一訓練報告以及所述第一訓練報告匹配的第...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N目標定位模型的訓練和定位方法、相關(guān)設(shè)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...
          • 本發(fā)明涉及環(huán)境風險監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)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、...
          • 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(shè)備及介質(zhì),屬于飛機無損檢測技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括如下步驟:獲取飛機預設(shè)區(qū)域的殼體表面圖像信息和超聲檢測信息;對飛機預設(shè)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...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種行政事務(wù)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...
          • 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(shè)定模塊,用于根據(jù)重要評價值設(shè)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)...
          • 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(shè)備監(jiān)測模塊,用于進行生產(chǎn)設(shè)備的監(jiān)測,獲取生產(chǎn)設(shè)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...
          • 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...
          • 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...
          • 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...
          • 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(lǐng)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...
          • 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(shè)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...
          • 本發(fā)明屬于情感分析領(lǐng)域,具體為一種情感分析方法、系統(tǒng)、設(shè)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(guān)鍵特...
          • 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(guān)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)...
          • 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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