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								      本發(fā)明提供一種全周期調(diào)度指令管理系統(tǒng)。該全周期調(diào)度指令管理系統(tǒng)，包括，調(diào)度控制模塊，用于根據(jù)任務(wù)的優(yōu)先級、資源情況和緊急性生成調(diào)度方案，指令生成模塊，用于根據(jù)調(diào)度方案生成具體的操作指令，指令管理模塊，用于統(tǒng)一管理、存儲、調(diào)度和分發(fā)指令，執(zhí)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種新型接口的毫米波天線與應(yīng)用裝置設(shè)計，包括毫米波天線，所述毫米波天線具有espi轉(zhuǎn)AXI接口，其通過天線內(nèi)部可編程邏輯實現(xiàn)espi與AXI接口的轉(zhuǎn)換，實現(xiàn)CPU直接對天線內(nèi)部邏輯寄存的訪問，從而直接控制天線工作，獲取天線狀態(tài)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明具體涉及一種有機磷酸酯毒理學數(shù)據(jù)精準檢索與管理系統(tǒng)，包括：用戶模塊，用于實現(xiàn)用戶授權(quán)管理及用戶動態(tài)管理；信息檢索模塊，用于檢索用戶輸入的有機磷酸酯毒理學關(guān)鍵詞，得到有機磷酸酯毒理學查詢結(jié)果；生態(tài)風險閾值推導(dǎo)模塊，一方面處理用戶上傳的有...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于殘差加權(quán)動態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的人格檢測方法，包括：獲取用戶文本節(jié)點特征，將用戶的個性化屬性信息和通過預(yù)訓練模型(如BERT)提取的文本語義特征作為節(jié)點初始化特征；構(gòu)建動態(tài)圖結(jié)構(gòu)，利用殘差加權(quán)機制動態(tài)優(yōu)化節(jié)點特征傳播，增強模型對用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生的空調(diào)故障預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。所述方法包括：根據(jù)空調(diào)器的組成部分與連接方式通過預(yù)設(shè)構(gòu)建方法構(gòu)建初始數(shù)字孿生模型；根據(jù)空調(diào)配置參數(shù)與空調(diào)運行數(shù)據(jù)將所述初始數(shù)字孿生模型中的模型參數(shù)進行賦值與校準，獲取目標數(shù)字...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于深度學習的冠心病風險預(yù)測模型的構(gòu)建方法，包括如下步驟：S1、獲取醫(yī)院記錄病人的檢查數(shù)據(jù)，根據(jù)冠脈造影檢查結(jié)果分別獲取冠心病患者和非冠心病患者HL7格式的12導(dǎo)聯(lián)心電圖數(shù)據(jù)；S2、對獲取的心電圖數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；S3、將預(yù)處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冠心病風險預(yù)測模型的構(gòu)建方法，包括如下步驟：S1、獲取醫(yī)院記錄病人的檢查數(shù)據(jù)，基于檢查數(shù)據(jù)和風險因素形成臨床數(shù)據(jù)；S2、對獲取的臨床數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；S3、將預(yù)處理后的臨床數(shù)據(jù)分為訓練集、驗證集以及測試集，通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N車輛檢測方法和相關(guān)裝置，包括：獲取目標車輛的駕駛艙的車身底板對應(yīng)的進水檢測數(shù)據(jù)，車身底板包括底板內(nèi)側(cè)區(qū)域和底板外側(cè)區(qū)域；根據(jù)進水檢測數(shù)據(jù)，確定底板內(nèi)側(cè)區(qū)域?qū)?yīng)的內(nèi)側(cè)進水面積和底板外側(cè)區(qū)域?qū)?yīng)的外側(cè)進水面積；若內(nèi)側(cè)進水面積滿足第...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及核電廠技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種針對蒸汽發(fā)生器的管件支撐板堵塞診斷方法及其相關(guān)裝置。根據(jù)本申請實施例的針對蒸汽發(fā)生器的管件支撐板堵塞診斷方法，需要先獲取蒸汽發(fā)生器結(jié)構(gòu)參數(shù)和實時的蒸汽發(fā)生器運行數(shù)據(jù)；對蒸汽發(fā)生器的多個管件支撐板進行泥...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種考慮摩擦系數(shù)差異的磨損預(yù)測方法，該方法包括以下步驟：首先，通過不同載荷、頻率的摩擦磨損試驗獲取穩(wěn)定摩擦系數(shù)及演化規(guī)律；其次，建立普適摩擦系數(shù)模型，包括穩(wěn)定摩擦系數(shù)模型和摩擦系數(shù)隨循環(huán)數(shù)的演化模型；接著，基于能量方法，結(jié)合摩擦...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生和關(guān)聯(lián)挖掘的配微協(xié)同低電壓診斷方法及系統(tǒng)，方法包括：構(gòu)建配微協(xié)同配電網(wǎng)的數(shù)字孿生體模型；分析低電壓時空分布特征并篩選治理區(qū)域，使用數(shù)字孿生體模型對治理區(qū)域進行仿真，并挖掘低電壓成因后選擇對應(yīng)的治理策略來調(diào)整數(shù)字孿...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于大語言模型的多智能體強化學習環(huán)境自動構(gòu)建方法及系統(tǒng)，屬于人工智能領(lǐng)域。所述方法包括：解析多智能體強化學習環(huán)境構(gòu)建的任務(wù)描述，獲取所述任務(wù)描述中的關(guān)鍵信息和高質(zhì)量配置示例；基于所述任務(wù)描述中的關(guān)鍵信息和高質(zhì)量配置示例，構(gòu)建用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AIoT的配電網(wǎng)線路故障智能巡檢與實時預(yù)警系統(tǒng)及方法，涉及配電線路巡檢領(lǐng)域。系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、故障判別預(yù)警模塊、中心控制模塊以及手持端。數(shù)據(jù)采集模塊收集配電網(wǎng)實時監(jiān)測信息及手持端上傳信息；故障判別預(yù)警模塊含多數(shù)據(jù)融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及軌道列車運行技術(shù)領(lǐng)域，具體為紊亂場景下貨運空軌列車群多目標調(diào)整方法，構(gòu)建紊亂場景下的優(yōu)化調(diào)整目標，利用差分進化算法求解，避免列車群調(diào)整時長累積，為運營維護者提供可選的調(diào)整方案，有效保障運輸計劃兌現(xiàn)率，包括如下步驟：運營開始；接受列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電氣綜合能源系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度方法，涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域；包括以下步驟：數(shù)據(jù)收集與系統(tǒng)建模：全面收集能源生產(chǎn)、負荷、設(shè)備參數(shù)、市場等相關(guān)數(shù)據(jù)，并構(gòu)建能源生產(chǎn)、轉(zhuǎn)換、存儲及負荷的數(shù)學模型以精準描述系統(tǒng)特性；目標設(shè)定：根據(jù)需求確定經(jīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種機器人科學實驗室流程異常檢測方法，首先使用第一大模型對自動化實驗流程的每個步驟進行解析，推斷各步驟的前置條件及完成狀態(tài)；然后，利用具有React機制和工具調(diào)用能力的智能體分別對用于驗證前置條件和完成狀態(tài)是否滿足所采用的視覺檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、計算機設(shè)備、計算機可讀存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取點云數(shù)據(jù)集和慣導(dǎo)數(shù)據(jù)集；根據(jù)點云數(shù)據(jù)集和慣導(dǎo)數(shù)據(jù)集確定慣導(dǎo)角振動值和相機振動偏移值；慣導(dǎo)角振動值和相機振動偏移值是基于反仿射變換和點云數(shù)據(jù)集...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種兩階段漸進式模態(tài)增強機制的RGB?T目標跟蹤方法及裝置，涉及目標跟蹤技術(shù)領(lǐng)域，包括：將多模態(tài)視頻圖像序列通過補丁嵌入以令牌的形式傳入Transformer編碼器,對初始輸入進行兩階段模態(tài)提升：令牌級模態(tài)提升階段將兩個模態(tài)的模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了虛擬形象展示方法，包括：獲取自車周圍的目標車輛的車輛特征數(shù)據(jù)；根據(jù)車輛特征數(shù)據(jù)對目標車輛的第一用戶進行身份屬性識別，根據(jù)身份屬性識別結(jié)果確定第一用戶與自車的第二用戶之間的目標社交關(guān)系屬性；根據(jù)目標社交關(guān)系屬性以及預(yù)設(shè)的第一映射關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開一種場景數(shù)據(jù)集生成方法及相關(guān)設(shè)備，涉及自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括基于目標擴散模型中的編碼器對初始場景數(shù)據(jù)集進行編碼，生成表征車道線的第一特征向量和表征目標物的第二特征向量；將第一特征向量和第二特征向量輸入至目標擴散模型中的解碼器...
								
            
							
            
							
						
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