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								      本發(fā)明公開了一種基于多頻段信號(hào)的測(cè)量校驗(yàn)方法及相關(guān)設(shè)備，涉及電壓測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域，解決了電壓測(cè)量難以實(shí)時(shí)校驗(yàn)的問題。本發(fā)明通過20Hz、50Hz和80Hz三個(gè)頻段的異頻基準(zhǔn)信號(hào)耦合得到耦合信號(hào)，并將其注入被測(cè)線路；然后通過三個(gè)檢測(cè)通道分別采集不...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種相機(jī)鏡頭及相機(jī)防潮裝置，包括鏡頭蓋和機(jī)身蓋，所述鏡頭蓋和機(jī)身蓋均呈筒狀，所述鏡頭蓋內(nèi)設(shè)置有上固定板，所述機(jī)身蓋內(nèi)設(shè)置有下固定板，所述上固定板和下固定板上均開有若干微孔，鏡頭蓋頂端連接上蓋，機(jī)身蓋底端連接有下蓋，所述上蓋與上固...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及列車速度控制技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種列車速度的迭代學(xué)習(xí)控制方法、系統(tǒng)、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，包括建立列車的空間域模型，并根據(jù)空間域模型，得到列車的實(shí)際速度序列；獲取列車的期望速度序列，并計(jì)算期望速度序列與實(shí)際速度序列之間的速度跟蹤誤差；根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種TFT顯示屏的抗干擾觸控方法及智能手表，方法包括獲取工作頻率范圍，預(yù)先將工作頻率范圍的工作頻點(diǎn)燒錄在智能手表中；在觸控操作閑暇時(shí)段，獲取智能手表的歷史噪聲干擾數(shù)據(jù)及當(dāng)前環(huán)境數(shù)據(jù)信息，根據(jù)歷史噪聲干擾數(shù)據(jù)及當(dāng)前環(huán)境數(shù)據(jù)信息預(yù)先...
								
            
							
            
							
						
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								      顯示方法及相關(guān)產(chǎn)品，應(yīng)用于智能車輛技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)中，顯示控制裝置通過屏幕，在界面上顯示多個(gè)觸控組件，且顯示控制裝置可利用輸入的操作指示，對(duì)觸控組件進(jìn)行動(dòng)態(tài)組合，使得一個(gè)觸控組件可關(guān)聯(lián)車載設(shè)備的多個(gè)可調(diào)節(jié)功能。本申請(qǐng)?zhí)峁┑姆桨钢С纸M合車載設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種NVME盤的管理方法和存儲(chǔ)系統(tǒng)的管理系統(tǒng)，涉及NVME盤存儲(chǔ)管理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：在NVME盤處于負(fù)載的情況下，讀取NVME盤的日志，以獲取至少一個(gè)已使用壽命百分差值和對(duì)應(yīng)的采集時(shí)間間隔，從而計(jì)算得到NVME盤的到期時(shí)間...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于多尺度transformer模型的算力資源預(yù)測(cè)方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。上述方法根據(jù)目標(biāo)預(yù)測(cè)時(shí)間點(diǎn)對(duì)應(yīng)的多個(gè)時(shí)間尺度，在每一時(shí)間尺度下對(duì)目標(biāo)資源的歷史狀態(tài)信息序列進(jìn)行采樣，構(gòu)建目標(biāo)資源在每一時(shí)間尺度下的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于殘差圖注意力網(wǎng)絡(luò)模型的算力資源預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于殘差圖注意力網(wǎng)絡(luò)模型的算力資源預(yù)測(cè)方法，包括：獲取每個(gè)算力節(jié)點(diǎn)及算力節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)的算力資源歷史數(shù)據(jù)，生成算力節(jié)點(diǎn)的歷史時(shí)間序列；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于趨勢(shì)預(yù)測(cè)的算力資源分配方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，所述基于趨勢(shì)預(yù)測(cè)的算力資源分配方法包括：將算力網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的算力數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序?qū)R與特征工程處理，轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)化的時(shí)間序列數(shù)據(jù)；將所述時(shí)間序列數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練的算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)的鏡像數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取多個(gè)鏡像數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的記錄參數(shù)；根據(jù)每一所述鏡像數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的所述記錄參數(shù)，計(jì)算每一所述鏡像數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量；根據(jù)所述數(shù)據(jù)質(zhì)量從高到低對(duì)部分或全部的所述鏡像數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于偽標(biāo)簽的意圖識(shí)別模型訓(xùn)練方法、意圖識(shí)別方法和裝置，方法包括：將樣本文本輸入到語(yǔ)言模型中提取特征向量；基于特征向量對(duì)樣本文本聚類，將聚類結(jié)果作為偽標(biāo)簽，計(jì)算有標(biāo)注樣本文本的真實(shí)標(biāo)簽與偽標(biāo)簽的歸一化互信息；確定每個(gè)樣本對(duì)應(yīng)的置...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于大語(yǔ)言模型增強(qiáng)多模態(tài)學(xué)習(xí)的教學(xué)設(shè)計(jì)處理方法和裝置及介質(zhì)，可應(yīng)用于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)通過預(yù)設(shè)視覺模型進(jìn)行情緒和行為分析得到情緒和行為分析結(jié)果、通過預(yù)設(shè)語(yǔ)音模型進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別得到語(yǔ)音文本序列，通過微調(diào)后第二大語(yǔ)言模型對(duì)初...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種內(nèi)容處理方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。包括，獲取目標(biāo)內(nèi)容；識(shí)別與所述目標(biāo)內(nèi)容相關(guān)的至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象；從所述目標(biāo)內(nèi)容中提取至少一個(gè)目標(biāo)元素信息；基于所述至少一個(gè)目標(biāo)元素信息，利用信息生成模型生成至少一個(gè)關(guān)鍵信息；其中，所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種內(nèi)容處理方法、對(duì)象推薦方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。包括，獲取與目標(biāo)對(duì)象類別匹配的第一內(nèi)容；確定與所述目標(biāo)對(duì)象類別相關(guān)的至少一種角色信息；利用內(nèi)容生成模型按照所述至少一種角色信息，對(duì)所述第一內(nèi)容進(jìn)行調(diào)整，獲得所述至少一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了基于大模型的模糊測(cè)試方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：對(duì)初始領(lǐng)域語(yǔ)料數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到目標(biāo)領(lǐng)域語(yǔ)料數(shù)據(jù)，并根據(jù)目標(biāo)領(lǐng)域語(yǔ)料數(shù)據(jù)構(gòu)建領(lǐng)域特定語(yǔ)料庫(kù)；將領(lǐng)域特定語(yǔ)料庫(kù)輸入待訓(xùn)練大語(yǔ)言模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到目標(biāo)大語(yǔ)言模型；結(jié)合第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種溫控負(fù)荷的響應(yīng)能力的評(píng)估方法、裝置及電子設(shè)備，該溫控負(fù)荷的響應(yīng)能力的評(píng)估方法包括：獲取溫控負(fù)荷所在的目標(biāo)建筑的熱動(dòng)態(tài)參數(shù)和溫控負(fù)荷的運(yùn)行數(shù)據(jù)；根據(jù)熱動(dòng)態(tài)參數(shù)和運(yùn)行數(shù)據(jù)確定溫控負(fù)荷的二階等效模型的模型參數(shù)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器的優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，包括：在對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器進(jìn)行優(yōu)化時(shí)，可以獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器中每個(gè)卷積層的初始參數(shù)，以及，建立用于優(yōu)化初始參數(shù)的優(yōu)化函數(shù)，然后基于粒子群...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種機(jī)器人集群的調(diào)配方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：獲取待分配任務(wù)的任務(wù)復(fù)雜度信息和環(huán)境資源信息；根據(jù)機(jī)器人集群中每個(gè)機(jī)器人聯(lián)盟內(nèi)機(jī)器人的屬性信息，通過負(fù)載均衡算法，在每個(gè)機(jī)器人聯(lián)盟中選擇執(zhí)行待分配任務(wù)的目標(biāo)機(jī)器人聯(lián)盟；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了智慧實(shí)驗(yàn)室綜合管理系統(tǒng)，涉及實(shí)驗(yàn)室管理技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，獲取待分析實(shí)驗(yàn)室器材的信息，建立實(shí)驗(yàn)室器材數(shù)據(jù)庫(kù)；智能評(píng)分模塊，根據(jù)實(shí)驗(yàn)室器材的歷史信息與當(dāng)前狀態(tài)，使用智能評(píng)分算法對(duì)每個(gè)器材進(jìn)行評(píng)分；老化指數(shù)計(jì)算模塊，基于器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于金融衍生品定價(jià)技術(shù)領(lǐng)域，是一種基于氣象要素預(yù)測(cè)的多元天氣衍生品定價(jià)方法，包括：構(gòu)建LSTM?OU溫度預(yù)測(cè)模型；通過復(fù)合損失函數(shù)優(yōu)化溫度預(yù)測(cè)模型；基于注意力機(jī)制構(gòu)建降水預(yù)測(cè)模型；通過組合損失函數(shù)優(yōu)化降水預(yù)測(cè)模型；根據(jù)無(wú)差異定價(jià)法對(duì)市...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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