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          • 本發(fā)明公開了一種預(yù)測電池熱失控的方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)。方法包括:獲取電池單體數(shù)據(jù)、電池模塊數(shù)據(jù)和電池組數(shù)據(jù);將所述電池單體數(shù)據(jù)輸入電池單體電化學模型,得到單體輸出數(shù)據(jù),電池單體電化學模型包括鋰電池準二維P2D模型和固體電解質(zhì)界面SEI...
          • 本公開提供了一種降頻處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:確定處理器當前的第一計算性能數(shù)據(jù);根據(jù)第一計算性能數(shù)據(jù)確定處理器是否發(fā)生降頻;確定處理器發(fā)生降頻時,根據(jù)第一計算性能數(shù)據(jù)確定目標降頻等級;關(guān)閉目標降頻等...
          • 本發(fā)明實施例公開了一種頁面布局顯示方法、裝置、電子設(shè)備和可讀存儲介質(zhì),所述方法包括獲取包括多種屏幕屬性對應(yīng)的顯示信息的目標文件,顯示信息包括組件映射信息和屬性映射信息;根據(jù)目標設(shè)備的屏幕屬性從目標文件中確定目標設(shè)備的目標顯示信息;根據(jù)目標顯...
          • 本申請公開了一種基于APISIX的API管理方法、系統(tǒng)及介質(zhì),主要涉及API管理技術(shù)領(lǐng)域,用以解決現(xiàn)有技術(shù)存在?API創(chuàng)建與代理配置脫節(jié)?、?限流策略配置困難?、?認證與授權(quán)機制不完善?的問題。包括:創(chuàng)建API對應(yīng)的限流limit?req插...
          • 本申請涉及數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及多類型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)采集與映射方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),包括:從源數(shù)據(jù)庫中采集待映射數(shù)據(jù);使用大語言模型分析待映射數(shù)據(jù)的字段名稱,推斷字段類型,并對待映射數(shù)據(jù)進行預(yù)處理;使用強化學習優(yōu)化算法生成源數(shù)據(jù)庫和目標...
          • 本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域,具體地說,涉及一種高質(zhì)量的藏文文本數(shù)據(jù)增強方法及模型,將藏文形容詞按語義特征及修飾對象分為描述性質(zhì)、狀態(tài)、數(shù)量、感官和感受等五大類四十六小類,通過提取藏文形容詞和形容詞修飾對象的特征構(gòu)建了藏文形容詞知識庫和形...
          • 本公開涉及航空發(fā)動機控制技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種短垂推進系統(tǒng)模式轉(zhuǎn)換走廊求解方法及系統(tǒng)。其中,該方法通過選取可以令短垂推進系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)模型收斂的值作為初始值,然后逐步擴大搜索范圍,可以避免因為初值選取的原因發(fā)生不收斂的情況。針對遍歷法和優(yōu)化法求...
          • 本發(fā)明涉及一種照明設(shè)備故障預(yù)測方法、終端設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法中包括:采集照明設(shè)備在一段時間內(nèi)的狀態(tài)參數(shù),基于采集的狀態(tài)參數(shù)構(gòu)建訓練集;構(gòu)建基于改進LSTM和注意力機制的照明設(shè)備狀態(tài)參數(shù)預(yù)測模型,在傳統(tǒng)LSTM中引入記憶門來區(qū)分短期和長期記...
          • 本發(fā)明公開了一種多維運維數(shù)據(jù)訓練模型的機電設(shè)備診斷方法及運維設(shè)備,涉及機電設(shè)備運維技術(shù)領(lǐng)域,部署多維傳感網(wǎng)絡(luò)進行錯時交叉采樣,獲取機電流數(shù)據(jù),引入第一核驗端口與第二核驗端口,構(gòu)建診斷網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),對機電流數(shù)據(jù)進行入網(wǎng),通過執(zhí)行基于第一核驗端口的...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于自適應(yīng)參數(shù)選擇的視覺語言模型微調(diào)方法及裝置,涉及計算機視覺與自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取經(jīng)過預(yù)訓練的目標模型,并基于目標專項任務(wù)對目標模型進行優(yōu)化訓練;在優(yōu)化訓練的過程中,利用優(yōu)化器估算的每個模型參數(shù)的二階矩,確...
          • 本發(fā)明涉及業(yè)務(wù)管理技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種人工智能的業(yè)務(wù)智能對接服務(wù)平臺,本發(fā)明中,采用拓撲排序?qū)θ蝿?wù)依賴關(guān)系進行重新排列,通過科學的執(zhí)行序列調(diào)整,減少任務(wù)間因依賴關(guān)系不當引發(fā)的等待時間和資源浪費,并挖掘可并行執(zhí)行的任務(wù)并重組執(zhí)行路徑,減少流程...
          • 本申請?zhí)峁┗谌Q策的商品推薦優(yōu)化方法、系統(tǒng)、裝置和介質(zhì),涉及推薦系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取商品推薦平臺上的商品收益數(shù)據(jù)、用戶的風險參數(shù)及其對商品的歷史評分和預(yù)測評分,并基于三支決策引入成本約束,針對不同的用戶,將商品劃分為候選集與過濾...
          • 本公開涉及一種三維場景的處理方法及電子設(shè)備,所述三維場景的處理方法包括:接收目標三維場景的場景描述信息;加載與所述場景描述信息相匹配的用于構(gòu)建所述目標三維場景的至少一個目標三維模型;調(diào)用預(yù)設(shè)的第一智能體基于所述場景描述信息得到所述目標三維場...
          • 本發(fā)明公開一種基于大數(shù)據(jù)以及機器學習的安全駕駛預(yù)警系統(tǒng),包括以下步驟:S1數(shù)據(jù)采集:通過路側(cè)感知設(shè)備實時采集車輛位置、停車時間、車門狀態(tài)、車輛類型等數(shù)據(jù)以及獲取環(huán)境上下文信息,如道路類型、交通流量、天氣情況等數(shù)據(jù);S2,數(shù)據(jù)處理與融合:利用...
          • 本發(fā)明公開了一種基于紫外/熒光特征級融合光譜結(jié)合CARS?BO?LSSVM模型的水質(zhì)COD檢測方法與檢測系統(tǒng)。通過SG濾波(窗口11,階數(shù)3)和Z?score標準化預(yù)處理,采用CARS算法篩選紫外13個、熒光26個特征波長,并按行拼接為39...
          • 本發(fā)明公開了一種體測數(shù)據(jù)的智能管理方法,所述方法包括獲取用戶基本信息、用戶體測項目數(shù)據(jù)和用戶歷史體測數(shù)據(jù);根據(jù)用戶基本信息統(tǒng)計,得到相關(guān)函數(shù);根據(jù)用戶基本信息和用戶歷史體測數(shù)據(jù)對用戶體測項目數(shù)據(jù)篩選,得到候選體測項目數(shù)據(jù);根據(jù)候選體測項目數(shù)...
          • 本發(fā)明提供一種基于EMA的SHPT患者術(shù)后多維度管理系統(tǒng)及方法,涉及醫(yī)療健康管理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過趣味性和互動性提升SHPT患者術(shù)后360天內(nèi)的多維度癥狀管理水平,實現(xiàn)SHPT患者術(shù)后多維度管理。通過在健康管理中,基于EMA的游戲化管理方...
          • 本發(fā)明屬于輔助醫(yī)療判斷領(lǐng)域,具體涉及一種基于AI的重癥肺炎診斷方法。所述系統(tǒng)包括服務(wù)器和多個客戶端;所述服務(wù)器采用全局模型,所述客戶端采用本地模型;所述服務(wù)器和各所述客戶端采用聯(lián)邦學習進行模型訓練;所述服務(wù)器還用于收到各所述客戶端上傳的所述...
          • 本發(fā)明涉及肺炎預(yù)測模型領(lǐng)域,具體涉及一種基于AI的里癥肺炎模型預(yù)測分析方法。通過AI識別患者肺炎病癥病歷,通過所述肺炎病癥病歷構(gòu)建肺炎預(yù)測模型;所述肺炎預(yù)測模型為基于時間序列的自回歸AR(P)模型,通過分析患者歷史病癥與治療后康復程度分析得...
          • 本發(fā)明公開了一種用于車載通信系統(tǒng)的高性能同軸電纜,包括:導體,和依次包覆在導體外層的絕緣層、金屬包帶層、編織屏蔽層和護套層;導體,包括多根單絲絞合而成,每根單絲包括芯層和外層,芯層為石墨烯包銅,外層為純銅包覆層;絕緣層為含石墨烯的聚四氟乙烯...
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