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								      本發(fā)明公開了一種基于空芯光纖的氣體檢測(cè)裝置及方法，涉及氣體檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，裝置包括激光器，用于發(fā)射波長(zhǎng)與待測(cè)氣體吸收光譜特征波長(zhǎng)相對(duì)應(yīng)的激光束；分束器，和激光器連接，用于將激光束分成第一激光束和第二激光束；空芯光纖，設(shè)于分束器一側(cè)，用于承載待...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種臭氧發(fā)生器供氣濃度的快速測(cè)定方法，包括：進(jìn)行驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，確立在一定濃度范圍內(nèi)，染料溶液濃度與臭氧曝氣脫色時(shí)間呈正比；在適當(dāng)染料濃度下，繪制脫色時(shí)間倒數(shù)與曝氣臭氧濃度的標(biāo)準(zhǔn)曲線，以供現(xiàn)場(chǎng)快速測(cè)試之用，適當(dāng)染料濃度是指可保證脫色時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電流采樣技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了一種電流采樣芯片電路、PCB板及電流采樣裝置，包括采樣輸入模塊、運(yùn)算放大模塊和采樣輸出模塊；所述采樣輸入模塊用于采樣主電路電流；所述運(yùn)算放大模塊用于放大采樣電流；所述采樣輸出模塊用于輸出采樣電流信號(hào)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于Karenbauer變換和物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的T型輸電線路參數(shù)辨識(shí)及故障定位方法，包括：得到T型輸電線路正常運(yùn)行狀態(tài)下的1模和0模等效電路以及發(fā)生不對(duì)稱接地故障時(shí)的1模和0模等效電路；建立以正序參數(shù)為系數(shù)的微分方程，并通過P...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了結(jié)合信息回憶技術(shù)的自注意力機(jī)制的雷達(dá)回波外推方法，本發(fā)明針對(duì)雷達(dá)回波圖像序列，基于時(shí)空自注意力機(jī)制，構(gòu)建特征提取模塊；引入時(shí)間更新門和空間更新門融合時(shí)空特征，構(gòu)建數(shù)據(jù)融合模塊；構(gòu)建數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模塊，輸出預(yù)測(cè)的雷達(dá)回波圖像；本發(fā)明結(jié)合...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的數(shù)據(jù)排序方法、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，該數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)包括第一硬件和第二硬件，第一硬件的并行處理能力大于第二硬件的并行處理能力，該方法包括：響應(yīng)于接收到的待排序數(shù)據(jù)的待排序數(shù)據(jù)量與第二硬件...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種任務(wù)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取待處理保險(xiǎn)中若干標(biāo)的物，并將每一所述標(biāo)的物進(jìn)行抽象化處理，得到對(duì)應(yīng)的待處理任務(wù)；響應(yīng)于接收到任務(wù)處理請(qǐng)求，對(duì)所述待處理任務(wù)進(jìn)行分片處理，得到待執(zhí)行任務(wù)片段；將所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種大數(shù)據(jù)信息采集分析方法及裝置。方法包括：用分布式爬蟲從異構(gòu)數(shù)據(jù)源采集多模態(tài)數(shù)據(jù)流并提取元信息；對(duì)原始數(shù)據(jù)流動(dòng)態(tài)預(yù)處理，含自適應(yīng)滑動(dòng)窗口處理、小波變換去噪和缺失值填充；構(gòu)建多維度特征提取模型，結(jié)合深度稀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了火電機(jī)組干濕態(tài)轉(zhuǎn)換點(diǎn)的判別方法，通過火電機(jī)組現(xiàn)有的運(yùn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練深度嵌入聚類模型和機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)特征預(yù)測(cè)模型，其中深度嵌入聚類模型可以通過機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)判斷干濕態(tài)轉(zhuǎn)換點(diǎn)，而機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)特征預(yù)測(cè)模型可以依據(jù)現(xiàn)有機(jī)組的運(yùn)行數(shù)據(jù)和歷史運(yùn)行數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的無線信號(hào)自動(dòng)調(diào)制識(shí)別方法；該方法包括：首先，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行初步特征提取，生成多尺度的特征表示；隨后，通過自注意力SA機(jī)制對(duì)提取的特征進(jìn)行動(dòng)態(tài)權(quán)重分配，增強(qiáng)信號(hào)的全局特征表示能力；然后，利用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N烹飪提示方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，應(yīng)用于烹飪場(chǎng)景，該方法包括：獲取臺(tái)面溫場(chǎng)圖像數(shù)據(jù)和臺(tái)面溫度矩陣數(shù)據(jù)；并分別對(duì)臺(tái)面溫場(chǎng)圖像數(shù)據(jù)和臺(tái)面溫度矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到食材特征信息和溫場(chǎng)特征信息；將烹飪...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于腦電信號(hào)分類技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種微弱非對(duì)稱性視覺刺激的腦電信號(hào)分類模型的訓(xùn)練方法及應(yīng)用。訓(xùn)練方法包括：基于原始信號(hào)獲取頻域正頻率信號(hào)數(shù)據(jù)集并劃分為訓(xùn)練集、測(cè)試集和驗(yàn)證集；構(gòu)建腦電信號(hào)分類模型，初始化可傳播梯度的模態(tài)分解矩陣；對(duì)模型的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)一些實(shí)施例提供一種服務(wù)器、顯示設(shè)備和語音回復(fù)方法。顯示設(shè)備將語音指令和用戶的多模態(tài)生理數(shù)據(jù)發(fā)送至服務(wù)器，服務(wù)器對(duì)多模態(tài)生理數(shù)據(jù)執(zhí)行情感分析處理，以獲取多模態(tài)情感數(shù)據(jù)并生成待分析數(shù)據(jù)。服務(wù)器通過情感意圖解析大模型對(duì)待分析數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)容分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種光伏水下航行器外形參數(shù)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，用于水下航行器設(shè)計(jì)領(lǐng)域，該方法包括：對(duì)水下航行器外形設(shè)計(jì)參數(shù)抽樣，形成初始樣本庫(kù)；基于樣本庫(kù)構(gòu)建參數(shù)化模型；通過CFD求解器對(duì)參數(shù)化模型進(jìn)行仿真；根據(jù)樣本庫(kù)構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)代理模型；通過ISI...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種高擬真的水面自主船舶虛擬測(cè)試仿真方法，包括：對(duì)海上水面自主船舶進(jìn)行運(yùn)動(dòng)模擬：通過UE5設(shè)計(jì)高細(xì)膩度的欠驅(qū)集裝箱船賽博孿生體，結(jié)合分離MMG思想，建立六自由度集裝箱船的運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)模型，基于PhysX引擎，實(shí)現(xiàn)精確的受力模擬和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種大斷面高陡坡斜井全工序集成施工智能臺(tái)車的安全性能分析的方法，包括：步驟1：對(duì)臺(tái)車載荷計(jì)算；步驟2：對(duì)臺(tái)車進(jìn)行有限元分析；步驟3：對(duì)臺(tái)車安全性計(jì)算與復(fù)核；將臺(tái)車分成：針梁模塊、內(nèi)框模塊、模板模塊、斜撐模塊、穩(wěn)定桿構(gòu)件、銷軸構(gòu)件...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆礋o人機(jī)設(shè)備發(fā)射覆蓋范圍評(píng)估方法。本發(fā)明通過電磁傳播經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停⒔Y(jié)合由改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法確定的建筑物修正項(xiàng)系數(shù)，來評(píng)估反無人機(jī)設(shè)備的發(fā)射覆蓋范圍，其包括：首先，通過CW測(cè)試獲取原始數(shù)據(jù)集；其次，對(duì)采集到的反無...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于任務(wù)池權(quán)重的任務(wù)分配方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，基于當(dāng)前分配任務(wù)的任務(wù)類型，確定至少一個(gè)任務(wù)池因子，實(shí)現(xiàn)對(duì)當(dāng)前分配任務(wù)的處理需求的解析和分類識(shí)別。劃分不同優(yōu)先級(jí)的任務(wù)池，每個(gè)任務(wù)池中的任務(wù)池因子相同，確保...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于交通領(lǐng)域，提供一種基于NSGA?Ⅱ和α?條件詞典的多目標(biāo)內(nèi)陸港區(qū)位選擇方法，包括：分析內(nèi)陸港選址的影響因素，構(gòu)建多樞紐軸輻射式網(wǎng)絡(luò)；針對(duì)內(nèi)陸港選址提出基本假設(shè)；以最小化總成本、最大化公鐵聯(lián)運(yùn)比例和最小化碳排放量為目標(biāo)，構(gòu)建混合整數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于配置化BOM的零件清單自動(dòng)校核方法，包含如下步驟：在步驟S1中，根據(jù)零件功能結(jié)構(gòu)構(gòu)建基本號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù)，并根據(jù)基本號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù)形成標(biāo)準(zhǔn)零件號(hào)；按照功能結(jié)構(gòu)劃分若干功能模塊并分別賦予基本號(hào)，標(biāo)準(zhǔn)零件號(hào)的中綴為零件所屬功能模塊的基本號(hào)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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