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								      本發(fā)明公開了一種基于多用戶終端的除塵方法、裝置及系統(tǒng)，所述各用戶終端由同一除塵風(fēng)機(jī)供風(fēng)，所述方法包括：獲取各用戶終端的實時狀態(tài)場景，所述狀態(tài)場景至少包括工序步驟；基于所有用戶終端的實時狀態(tài)場景，確定總實時供給風(fēng)量；根據(jù)除塵風(fēng)機(jī)特性曲線和所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種氣體流量檢測裝置，包括有底板，所述底板上滑動連接有產(chǎn)品安裝組件，所述產(chǎn)品安裝組件上連接有活動裝夾單元，所述底板上連接有移動組件，所述移動組件連接有檢測組件，所述檢測組件包括有氣體發(fā)生單元，所述檢測組件包括有設(shè)置在氣體發(fā)生單元...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種光纖錯位溫度傳感器及其制備方法，光纖錯位溫度傳感器包括集成光刻膠膜層的錯位光纖；所述集成光刻膠膜層的錯位光纖包括錯位光纖和覆蓋在所述錯位光纖錯位區(qū)域的光刻膠膜層；所述錯位光纖是由第一多模光纖、第二多模光纖以及錯位熔接在第一多...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種配電變壓器電氣參數(shù)復(fù)頻域在線監(jiān)測方法及相關(guān)設(shè)備，通過向配電變壓器低壓側(cè)注入異頻檢測信號，并同步測量配電變壓器低壓側(cè)輸出的異頻零序電壓向量、異頻零序電流向量和低壓側(cè)的中性點電壓向量，根據(jù)異頻零序電壓向量、異頻零序電流向量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力設(shè)備運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種多級輸電絕緣子狀態(tài)監(jiān)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。獲取輸電絕緣子參數(shù)并構(gòu)建多級監(jiān)測模型；通過多級監(jiān)測模型采集輸電絕緣子的圖像信息，基于圖像信息對輸電絕緣子進(jìn)行形態(tài)特征與顏色特征分析，得到一級監(jiān)測結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了EMMC測試技術(shù)領(lǐng)域的一種EMMC全模式TUNE自動調(diào)優(yōu)方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、創(chuàng)建自動測試腳本、配置文件，設(shè)定配置文件中的初始參數(shù)組；步驟S2、通過自動測試腳本執(zhí)行初始化操作；步驟S3、自動測試腳本基于測試參數(shù)組合出對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了EMMC測試技術(shù)領(lǐng)域的一種結(jié)合PRBS7與時鐘碼型的EMMC壓力測試方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、基于Python創(chuàng)建一自動測試腳本，通過自動測試腳本分別為各總線模式隨機(jī)生成一PRBS7序列數(shù)據(jù)以及一時鐘碼型，設(shè)定單次傳輸?shù)臄?shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的增值稅自動計算方法，通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，實現(xiàn)了增值稅提取過程的自動化，減少了人工干預(yù)的必要性，從而有效降低了因人為操作失誤而導(dǎo)致的錯誤率，而通過自動化處理，系統(tǒng)能夠更加高效、準(zhǔn)確地完成增值稅的提取工作，極大地提升...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力設(shè)備智能監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種隔離開關(guān)動態(tài)數(shù)字孿生建模方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該發(fā)明提出了一種通過精確獲取隔離開關(guān)的電氣參數(shù)與結(jié)構(gòu)參數(shù)，構(gòu)建靜態(tài)模型并建立分合閘運(yùn)動方程，實現(xiàn)隔離開關(guān)數(shù)字孿生模型的方法。通過設(shè)計正常和異常...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多目標(biāo)配煤尋優(yōu)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括：將每一種單煤的基本參數(shù)作為多目標(biāo)優(yōu)化配煤模型的自變量；基于每一個所述自變量，構(gòu)建每一個目標(biāo)函數(shù)變量，并構(gòu)建每一個所述自變量的約束條件；基于每一個所述目標(biāo)函數(shù)變量和對應(yīng)的權(quán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種視頻語言模型的微調(diào)訓(xùn)練方法，該方法在視頻語言模型的文本編碼器和視頻編碼器中加入了相應(yīng)的文本適配網(wǎng)絡(luò)和視頻適配網(wǎng)絡(luò)，并且文本適配網(wǎng)絡(luò)和視頻適配網(wǎng)絡(luò)中包含結(jié)構(gòu)和模型參數(shù)均相同的共享映射層，可在微調(diào)訓(xùn)練時保持視頻和文本之間...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種模型微調(diào)方法、模型推理方法、裝置、存儲介質(zhì)和設(shè)備，模型微調(diào)方法可以包括：獲取需要保護(hù)的提示語集合，確定提示語集合中的各提示語分別對應(yīng)的虛擬標(biāo)記，然后基于各虛擬標(biāo)記生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，最后基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對大模型進(jìn)行訓(xùn)練微調(diào)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電力現(xiàn)貨的電費收入測算系統(tǒng)、方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)，所述系統(tǒng)包括：確定模塊確定電廠次日日前分時的出清電力數(shù)據(jù)、電網(wǎng)代購市場次日分時的代購電力數(shù)據(jù)及中長期合約總電量；分解模塊基于代購電力數(shù)據(jù)對中長期合約總電量進(jìn)行分時分解，獲得中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種煤炭價格預(yù)測方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括：獲取目標(biāo)煤炭的歷史價格，構(gòu)成目標(biāo)煤炭的實際價格時間序列，對價格時間序列進(jìn)行影響因素的篩選，構(gòu)成初始時間序列；基于ARAM模型對初始時間序列的線性部分進(jìn)行預(yù)測，基于LSTM模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于TMC系統(tǒng)的比價方法，所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊與用戶展示模塊，采用模塊化設(shè)計，將數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、價格對比和展示等功能模塊分離，提高了系統(tǒng)的擴(kuò)展性和維護(hù)性，通過內(nèi)嵌價格比對和篩選算法，系統(tǒng)可以實時分析并推薦具...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及包裝圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于AIGC的可定制化文創(chuàng)包裝設(shè)計系統(tǒng)，包括以下模塊：數(shù)據(jù)輸入模塊，用于接收用戶輸入的文創(chuàng)主題、文化元素偏好及包裝規(guī)格參數(shù)；文化元素數(shù)據(jù)庫，存儲多維度文化符號數(shù)據(jù)，包括紋樣、色彩譜系、歷史典故及語義關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種圖像渲染方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取原始圖像；初始化第一數(shù)量的第一高斯原語，得到各初始化后的第一高斯原語，第一數(shù)量小于預(yù)設(shè)最大高斯原語數(shù)量；基于各初始化后的第一高斯原語，確定當(dāng)前渲染圖像，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種三維城市模型自動生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及城市模型技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：基于目標(biāo)城市對應(yīng)的城市地圖數(shù)據(jù)構(gòu)建目標(biāo)城市對應(yīng)的初始三維城市模型；獲取用戶輸入的提示指令，并將提示指令輸入至城市多模態(tài)大語言模型，得到城市多模態(tài)大語...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種輸變電設(shè)備的數(shù)據(jù)融合方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括通過傳感器獲取輸變電設(shè)備數(shù)據(jù)，基于高斯濾波器提取多尺度視覺特征集；通過主成分分析法對激光點云數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，生成多尺度點云特征集，并通過最近鄰搜索算法進(jìn)行特征匹配；將視覺圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多層特征融合與決策的遙感圖像場景分類方法，具體為：獲取遙感圖像數(shù)據(jù)集并按比例劃分為訓(xùn)練樣本和測試樣本；對遙感圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理；采用改進(jìn)的EfficientNet B0卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取中層特征和深層特征；設(shè)計中層特征增...
								
            
							
            
							
						
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