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          • 本發(fā)明提供一種公路組合誘導燈的控制裝置及方法,旨在解決現(xiàn)有技術中燈光模式單一、控制復雜、引導效果不佳的問題。該裝置包括車輛燈架、控制盒,燈架上安裝多個誘導燈,控制盒內置電源開關、模式選擇開關、閃光繼電器及至少兩個模式控制繼電器,通過二極管組...
          • 本發(fā)明公開了一種基于機器視覺的多姿態(tài)羊體行進狀態(tài)識別方法,包括:對羊只進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)絡對羊只圖像進行目標檢測,判斷羊只類別,通過卷積、上采樣和元素相加操作篩選羊只圖像的特征信息,對采樣...
          • 本發(fā)明提供一種基于AIOT平臺的智能收花方法和系統(tǒng),方法包括按照預設時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;在AIOT平臺根據(jù)花朵狀態(tài)信息確定對應的花朵類型...
          • 本發(fā)明提供了一種高純石英流體包裹體的智能統(tǒng)計方法、裝置、設備及介質,所述高純石英流體包裹體的智能統(tǒng)計方法包括以下步驟: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,確認所述...
          • 本發(fā)明涉及建筑技術領域,具體而言,涉及一種醫(yī)療建筑震后功能失效概率快速評估方法及評估裝置。醫(yī)療建筑震后功能失效概率快速評估方法包括:獲取目標醫(yī)療建筑的地震動特征參數(shù);將地震動特征參數(shù)輸入訓練后的功能評估模型,得到功能評估模型輸出的目標醫(yī)療建...
          • 本發(fā)明公開了一種基于模擬訓練的自然語言處理模型后門防御方法及系統(tǒng),本發(fā)明包括從中毒的自然語言處理數(shù)據(jù)庫中讀取中毒數(shù)據(jù)集合,再進行標簽平衡和噪聲注入得到高噪聲中毒數(shù)據(jù)集合,并對預設的自然語言處理模型通過模擬訓練進行學習行為建模得到毒性揭露的數(shù)...
          • 本發(fā)明實施例提供了協(xié)作機器人健康狀況預測模型方法及裝置、設備、介質,所述方法包括:獲取針對協(xié)作機器人采集初始運動狀態(tài)數(shù)據(jù),所述協(xié)作機器人的控制器上部署訓練好的目標預測模型,所述目標預測模型用于對所述協(xié)作機器人進行健康狀態(tài)預測;對所述初始運動...
          • 本發(fā)明涉及建筑技術領域,具體而言,涉及建筑震害評估方法、震害評估模型訓練方法及電子系統(tǒng)。上述建筑震害評估方法通過獲取目標建筑的實時建筑振動數(shù)據(jù);基于時域分析和頻域分析的方法,提取實時建筑振動數(shù)據(jù)的特征參數(shù);將實時建筑振動數(shù)據(jù)的特征參數(shù)輸入震...
          • 本發(fā)明涉及污水處理技術領域,具體公開了一種基于智能優(yōu)化算法的污廢水處理控制系統(tǒng)和方法。通過數(shù)據(jù)獲取模塊收集水質數(shù)據(jù),經(jīng)預處理生成水質特征矩陣。預測模塊利用訓練好的水質動態(tài)預測模型對特征矩陣分析,得出水質預測結果。運用多目標優(yōu)化算法處理預測結...
          • 本發(fā)明公開了一種教學用數(shù)字化3D模型編輯查看平臺,屬于虛擬教學平臺技術領域,云服務器內設有3D模型標準化模塊;元素提取單元提取用戶上傳的3D模型中每個零部件的基礎特征,重組單元首先根據(jù)每個零部件的材質、顏色、形狀和尺寸,生成目標格式的零部件...
          • 本發(fā)明公開了一種基于云端的數(shù)字化教材在線編輯查看平臺及編輯方法,屬于數(shù)字化教材技術領域,云端服務器包括數(shù)字化教材存儲模塊,接收上傳的數(shù)字化教材和教學文檔,將教學文檔轉換為標準格式并保存;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)明公開了一種在線數(shù)字化課件編輯查看平臺,屬于數(shù)字教學平臺技術領域,包括服務器端,將課件和素材資源的格式轉換為標準格式并保存;web客戶端包括:課件編輯模塊,根據(jù)需求在課件中插入若干種素材資源,對素材資源進行編輯;輔助編輯模塊,利用語義分...
          • 本發(fā)明公開了一種基于量子漫步的邊搜索方法,涉及量子計算技術領域,包括:獲取待搜索圖,確定待搜索圖的類型,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)點數(shù)為待搜索圖的節(jié)點數(shù)和邊數(shù)的總和,待搜索圖的類型包括靜態(tài)圖和動態(tài)圖;確定待搜索目標...
          • 一種汽車儀表自動化測試方法,包括:接收測試信息,所述測試信息包括測試報文;根據(jù)所述測試信息,生成測試腳本;基于所述測試腳本發(fā)送測試信號,并輸出與所述測試腳本和所述測試信息對應的顯示信號。一種基于Vehicle Spy操作面板的汽車儀表自動化...
          • 本發(fā)明提供一種數(shù)據(jù)流架構芯片下的計算圖處理方法、裝置及電子設備,其中方法包括:獲取深度學習模型的計算圖;確定計算圖中算子在數(shù)據(jù)流架構芯片中計算節(jié)點的執(zhí)行時長,基于執(zhí)行時長確定算子的優(yōu)先級順序;基于優(yōu)先級順序確定算子對應的第一計算節(jié)點;對算子...
          • 本發(fā)明提供一種多核調度方法、裝置和眾核處理器,涉及計算機技術領域,包括:確定當前計算任務所需的虛擬核心,以及確定眾核處理器的邏輯核心池;邏輯核心池包括多個邏輯核心樹;邏輯核心樹是基于邏輯核心以及邏輯核心之間的通信連接關系確定的;邏輯核心與眾...
          • 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,專為低代碼平臺開發(fā)者設計,集成自然語言處理與機器學習技術,實現(xiàn)代碼生成、算法解析和智能調試功能。系統(tǒng)包含四大核心模塊:1.智能代碼建議模塊:基于平臺規(guī)范生成可執(zhí)行代碼...
          • 本公開為一種用于高速磁浮運控設備的三軸恒磁場發(fā)生裝置,包括:磁感應部和移動平臺;磁感應部包括三個互相套設且產生XYZ三個方向的磁場的磁感應線圈組;三個磁感應線圈組包括線圈組A、線圈組B以及線圈組C,線圈組由兩個完全相同的圓形導體線圈組成,兩...
          • 本發(fā)明涉及水域測量設備的技術領域,具體公開一種單波束與多波束固定裝置,橫撐板橫向架設在船體上,并且橫撐板與船體固定,橫撐板的兩端向船體外延伸;橫撐板其中一端設置軸座,軸座上鉸接有豎向的擺臂,擺臂上安裝固定多波束探頭;橫撐板的另一端設置有插套...
          • 本發(fā)明涉及中壓電纜接地狀態(tài)監(jiān)測技術領域,特別是一種中壓電纜接地狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng),其包括通過采集裝置獲取目標數(shù)據(jù),并將目標數(shù)據(jù)傳輸至中央處理系統(tǒng),其中目標數(shù)據(jù)包括負載電流數(shù)據(jù)和電纜屏蔽層接地電流;通過中央處理系統(tǒng)根據(jù)目標數(shù)據(jù)對接地系統(tǒng)的狀況...
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