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          • 本發(fā)明公開了一種GIS設(shè)備用拐臂機(jī)構(gòu)及其三相同步傳動裝置,旨在解決傳統(tǒng)拐臂機(jī)構(gòu)中存在的易磨損和潤滑脂補(bǔ)充困難的問題。本發(fā)明的拐臂機(jī)構(gòu)中,第一拐臂與滅弧室的動端連接,傳動組件和第二拐臂設(shè)置在滅弧室的外側(cè),傳動組件包括殼體和傳動軸,殼體套設(shè)在傳...
          • 本發(fā)明公開了一種阻燃高壓電纜,屬于高壓電纜技術(shù)領(lǐng)域。包括金屬芯、絕緣層、屏蔽層、防火層和護(hù)套層;所述護(hù)套層的材料包括以下質(zhì)量份的原料:77?89份高密度聚乙烯、14?22份聚對苯二甲酸丁二醇酯、6?9份耐熱助劑、5?15份阻燃助劑和3?5份...
          • 本發(fā)明涉及藥物管理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種藥物有效性評估方法,包括如下步驟:S1:基于處于風(fēng)險(xiǎn)中的患者數(shù)、發(fā)生不良事件的患者數(shù)和時間,得到傳統(tǒng)生存函數(shù);S2:基于動態(tài)因素,構(gòu)建動態(tài)影響函數(shù);S3:基于所述傳統(tǒng)生存函數(shù)、所述動態(tài)影響函數(shù),構(gòu)建新...
          • 本發(fā)明提供一種基于AIGC技術(shù)的醫(yī)院裝備部耗材管理方法,包括如下步驟:S1:進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與融合建模的步驟;S2:進(jìn)行生成式需求預(yù)測模型構(gòu)建的步驟;S3:進(jìn)行動態(tài)庫存優(yōu)化策略生成的步驟;S4:進(jìn)行智能補(bǔ)貨策略語義化生成的步驟;S5:進(jìn)行...
          • 本發(fā)明涉及土壤成分檢測與改良劑制備的跨模態(tài)數(shù)據(jù)融合分析技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于成分檢測的土壤改良劑制備方法,通過近紅外光譜儀、高效液相色譜儀及電感耦合等離子體質(zhì)譜儀采集土壤成分?jǐn)?shù)據(jù),增量式主成分分析算法結(jié)合震蕩抑制函數(shù)實(shí)時更新協(xié)方差矩陣,...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N交互方法、裝置及電子設(shè)備,所述方法包括:獲取目標(biāo)用戶圖像信息和目標(biāo)用戶語音信息,基于目標(biāo)用戶圖像信息確定用戶生理反應(yīng)狀態(tài)特征,以及,基于用戶語音信息確定用戶語言狀態(tài)特征,根據(jù)用戶生理反應(yīng)狀態(tài)特征和用戶語言狀態(tài)特征,確定目標(biāo)用...
          • 本發(fā)明公開了一種高速公路應(yīng)急管控方法及系統(tǒng),方法包括:根據(jù)路側(cè)感知設(shè)備采集的交通流量、氣象數(shù)據(jù)及事故報(bào)告,通過時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多維異構(gòu)數(shù)據(jù)融合模型,對路段風(fēng)險(xiǎn)等級進(jìn)行動態(tài)預(yù)測,得到全路網(wǎng)的實(shí)時風(fēng)險(xiǎn)等級圖譜;基于實(shí)時風(fēng)險(xiǎn)等級圖譜,輸出包含可...
          • 本發(fā)明公開了一種儲能系統(tǒng)的調(diào)試信息傳輸方法及儲能系統(tǒng),該方法由主控制器執(zhí)行,該方法包括:若確定滿足調(diào)試模式開啟條件,則向從控制器的寄存器寫入第一數(shù)值,以指示從控制器確定至少一種調(diào)試類型匹配的調(diào)試信息,并生成調(diào)試信息報(bào)文;其中,所述調(diào)試類型包...
          • 本發(fā)明公開了一種可行駛區(qū)域與垃圾的多任務(wù)檢測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域,其目的在于解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的可行駛區(qū)域的定位精度與分割效果差的技術(shù)問題。其構(gòu)建的多任務(wù)檢測模型包括主干網(wǎng)絡(luò)、頸部網(wǎng)絡(luò)、可行駛區(qū)域分割頭、垃圾檢測頭;...
          • 本申請公開了一種基于時空特征加權(quán)融合的全景占據(jù)預(yù)測方法,方法包括:輸入包含了多幀時序幀的相機(jī)數(shù)據(jù),在相機(jī)發(fā)出的同一射線上提取到多個參考點(diǎn),經(jīng)過圖像特征提取器得到多幀時序圖像特征;對時序圖像特征進(jìn)行加權(quán)融合,得到融合后的時空特征;對融合后的時...
          • 本發(fā)明公開了一種面向環(huán)衛(wèi)車的可行駛區(qū)域分割方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域,其目的在于解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的可行駛區(qū)域分割準(zhǔn)確性差的技術(shù)問題。該可行駛區(qū)域分割模型包括第一特征提取器、第二特征提取器和解碼器;第一特征提取器包括依次設(shè)...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于知識圖譜的圖像分割方法,包括獲取待分割目標(biāo)圖像;構(gòu)建改進(jìn)Mask RCNN模型,改進(jìn)Mask RCNN模型包括:構(gòu)建知識圖譜損失函數(shù),利用知識圖譜損失函數(shù)、分類損失函數(shù)、回歸框損失函數(shù)和mask損...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于AI自動管線的營銷圖片生成方法、系統(tǒng)及介質(zhì),應(yīng)用于服務(wù)器,所述服務(wù)器中部署有生文管線、生圖管線和大模型Agent;所述方法包括:獲取用戶輸入的提示信息;響應(yīng)于所述提示信息以啟動所述生文管線進(jìn)行處理,實(shí)現(xiàn)營銷文案的自...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于AIGC技術(shù)的產(chǎn)品推介圖生成方法、裝置及存儲介質(zhì);方法包括:接收用戶輸入的電子產(chǎn)品圖片、模板信息及用戶需求;對電子產(chǎn)品進(jìn)行輪廓識別、光影識別及空間識別,得到識別結(jié)果;基于模板信息、用戶需求及識別結(jié)果,采用AIGC模...
          • 本發(fā)明公開了基于血流動力學(xué)的門靜脈支架分流術(shù)內(nèi)血流占比計(jì)算方法,方法包括:獲取目標(biāo)數(shù)據(jù),所述目標(biāo)數(shù)據(jù)包括目標(biāo)患者TIPS術(shù)后的目標(biāo)臨床測量數(shù)據(jù)和目標(biāo)圖像數(shù)據(jù);基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)計(jì)算目標(biāo)邊界條件;構(gòu)建目標(biāo)模型,所述目標(biāo)模型為基于幾何離散化與CF...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于用戶畫像和AIGC的精細(xì)化運(yùn)營提效方法及系統(tǒng),應(yīng)用于客戶端,所述方法包括:對收集的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,并基于分析結(jié)果進(jìn)行用戶畫像構(gòu)建;所述用戶畫像包括對應(yīng)的用戶特征;根據(jù)所述用戶畫像所呈現(xiàn)的用戶特征,并利用預(yù)設(shè)的...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N變壓器非線性電路求解方法及相關(guān)裝置,所述方法包括:對目標(biāo)變壓器進(jìn)行實(shí)驗(yàn)并建立第一等效電路模型,并進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,得到第一勵磁特性數(shù)據(jù),并擬合得到第一擬合函數(shù),再對第一等效電路模型進(jìn)行線性化處理,得到第二等效電路模型;根據(jù)外部條...
          • 本發(fā)明涉及航空發(fā)動機(jī)仿真分析領(lǐng)域,特別提供了一種考慮加力氣動激勵的航空發(fā)動機(jī)振動響應(yīng)仿真方法,分別建立加力燃燒室?尾噴管流體域模型和整機(jī)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)有限元模型,開展流場特性仿真分析和整機(jī)模態(tài)特性分析。以此為基礎(chǔ),結(jié)合隨機(jī)振動和確定振動分析方法,...
          • 本發(fā)明涉及壓縮空氣儲能技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種壓氣儲能人工硐室抗抬臨界埋深分析方法、系統(tǒng)及設(shè)備。該方法包括:獲取儲氣庫項(xiàng)目的硐室個數(shù)、尺寸參數(shù)和布置參數(shù);建立塊體極限平衡力學(xué)方程和巖體破裂面的破壞準(zhǔn)則;根據(jù)硐室個數(shù)、尺寸參數(shù)和布置參數(shù)選擇對應(yīng)的...
          • 本說明書提供了一種屬性值抽取模型的訓(xùn)練方法、裝置、存儲介質(zhì)及設(shè)備。在此方法中,可以將與樣本文本相匹配的屬性,作為正樣本屬性,并將從正樣本屬性所在的經(jīng)由聚類分析所得到的屬性簇中抽取出的部分屬性,作為容易與正樣本屬性混淆的負(fù)樣本屬性,從而可以將...
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