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          • 本申請?zhí)峁┝艘环N卷軸屏的高度調(diào)整方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),所述方法應(yīng)用于電子設(shè)備,所述電子設(shè)備包括第一本體和第二本體,所述第一本體和第二本體通過轉(zhuǎn)軸連接,所述卷軸屏設(shè)置于第一本體上;所述方法包括:獲取電子設(shè)備第一本體和第二本體的開合角...
          • 本發(fā)明公開了一種基于SVF格式測試輸入文件的并行邊界掃描測試系統(tǒng),利用單片機(jī)或微控制器承擔(dān)邊界掃描測試執(zhí)行器,讀取SVF格式測試輸入文件所描述的測試指令與測試激勵向量,在邊界掃描測試執(zhí)行器的4個IO引腳上分別生成TDI/TMS/TCK/TR...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N項(xiàng)目測試方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì),該方法應(yīng)用于軟件測試領(lǐng)域,該方法包括:獲取針對待測項(xiàng)目的用戶使用數(shù)據(jù)集合;在用戶使用數(shù)據(jù)集合中分別獲取各用戶使用數(shù)據(jù)在待測項(xiàng)目中所對應(yīng)的功能模塊,功能模塊存在多個,進(jìn)而基于各功能模塊的...
          • 本發(fā)明涉及一種基于改進(jìn)移動最小二乘法與圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時間地圖構(gòu)建方法,包括以下步驟:構(gòu)建交通出行時空數(shù)據(jù)集并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理;進(jìn)行控制點(diǎn)相對于中心點(diǎn)的坐標(biāo)變換,得到控制點(diǎn)新坐標(biāo);使用引入KD樹改進(jìn)的移動最小二乘法求解仿射變換矩陣,從而基于控...
          • 本申請公開了一種關(guān)于性能問題的知識圖譜構(gòu)建方法、裝置及電子設(shè)備,該方法包括:獲取關(guān)于解決電子設(shè)備性能問題的多個源數(shù)據(jù);從每個源數(shù)據(jù)中提取多種類型的實(shí)體節(jié)點(diǎn),以及多種類型的實(shí)體節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系;多種類型的實(shí)體節(jié)點(diǎn)包括性能問題描述、場景、性能...
          • 本申請實(shí)施例公開了一種數(shù)據(jù)獲取方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,通過基于預(yù)先配置的第一網(wǎng)頁地址,爬取得到與第一網(wǎng)頁地址相關(guān)的多個第二網(wǎng)頁地址;從多個第二網(wǎng)頁地址中選取滿足預(yù)設(shè)條件的目標(biāo)網(wǎng)頁地址;基于目標(biāo)網(wǎng)頁地址,獲取目標(biāo)網(wǎng)...
          • 本申請公開了基于用戶行為分析的熱點(diǎn)指標(biāo)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(biāo)、規(guī)律指標(biāo)的目標(biāo)時間間隔、無規(guī)律指標(biāo)以及無規(guī)律指標(biāo)的目標(biāo)應(yīng)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多級分解與跨域增廣的風(fēng)機(jī)功率預(yù)測方法,包括:首先,獲取風(fēng)機(jī)功率數(shù)據(jù)集和當(dāng)?shù)氐奶鞖鈹?shù)據(jù)集,篩選相關(guān)特征數(shù)據(jù),進(jìn)行預(yù)處理后將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測試集。其次,構(gòu)建用于風(fēng)機(jī)功率預(yù)測的TAformer模型。接著,利用風(fēng)機(jī)的功率與環(huán)...
          • 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(yīng)啟動指令開始采集用戶的原始狀態(tài)數(shù)據(jù),并確認(rèn)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(jìn)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)明公開了一種基于信任域擴(kuò)展的操作系統(tǒng)內(nèi)核設(shè)計(jì)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...
          • 本申請?zhí)岢鲆环N數(shù)據(jù)標(biāo)注方法、模型調(diào)整方法,文本質(zhì)控裝置以及計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)。所述數(shù)據(jù)標(biāo)注方法包括:獲取待標(biāo)注文本數(shù)據(jù),以及所述待標(biāo)注文本數(shù)據(jù)所在領(lǐng)域的專業(yè)知識庫;將所述待標(biāo)注文本數(shù)據(jù)與所述專業(yè)知識庫進(jìn)行匹配,獲取匹配成功的專業(yè)文本數(shù)據(jù);基于所...
          • 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(shí)時采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)并構(gòu)建時序知識圖譜;S2.進(jìn)行信息融合;采用跨模態(tài)注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)信息融合:S3.構(gòu)建自適應(yīng)學(xué)習(xí)以及信息驗(yàn)證架構(gòu)。本申請從時間維度上,構(gòu)建知識...
          • 本發(fā)明提供了一種電力供需平衡綜合風(fēng)險辨識和防控方法,包括建立電力供需平衡綜合風(fēng)險辨識體系、預(yù)測電源保供能力、動態(tài)調(diào)整用戶側(cè)負(fù)荷優(yōu)先級等步驟。通過獲取實(shí)時電源供給、負(fù)荷需求和天氣變化等數(shù)據(jù),構(gòu)建風(fēng)險指標(biāo)體系,運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)算法,預(yù)測...
          • 本發(fā)明公開了一種電力供需平衡綜合風(fēng)險辨識和防控系統(tǒng),包含電力供需平衡綜合風(fēng)險辨識模塊、電源保供能力預(yù)測模塊、電網(wǎng)保供風(fēng)險防控模塊、負(fù)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(fēng)險指標(biāo)體系,系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)測和識別潛在風(fēng)險;電源保供能力預(yù)...
          • 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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)行...
          • 本申請公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的資產(chǎn)故障預(yù)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(yīng)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(diǎn)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(yù)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(jī)制,能夠精準(zhǔn)識別出符合特定條件的申請材料,逐步縮小...
          • 本發(fā)明一種基于視覺與超聲的飛機(jī)損傷檢測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),屬于飛機(jī)無損檢測技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括如下步驟:獲取飛機(jī)預(yù)設(shè)區(qū)域的殼體表面圖像信息和超聲檢測信息;對飛機(jī)預(yù)設(shè)區(qū)域的殼體表面圖像信息進(jìn)行優(yōu)化處理,得到優(yōu)化表面圖像信息,并使用深度學(xué)...
          • 本發(fā)明涉及環(huán)境風(fēng)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(biāo)準(zhǔn)化、...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N目標(biāo)定位模型的訓(xùn)練和定位方法、相關(guān)設(shè)備及存儲介質(zhì),所述訓(xùn)練方法包括:獲取樣本圖像,所述樣本圖像包括目標(biāo)定位區(qū)域;對所述目標(biāo)定位區(qū)域進(jìn)行特征提取,得到針對目標(biāo)定位區(qū)域的特征矩陣;對所述針對目標(biāo)定位區(qū)域的特征矩陣進(jìn)行特征降維,得...
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