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          • 本發(fā)明公開了一種基于分層結(jié)構(gòu)體與RAM靜態(tài)綁定的函數(shù)參數(shù)安全傳遞方法,屬于嵌入式系統(tǒng)軟件設(shè)計領(lǐng)域,包括以下步驟:S1:構(gòu)造帶有校驗參數(shù)的分層函數(shù)專有結(jié)構(gòu)體類型;S2:函數(shù)參數(shù)傳遞優(yōu)化;S3:通過編譯器指令和鏈接腳本強制綁定實現(xiàn)數(shù)據(jù)與代碼生命...
          • 本申請實施例提供的一種優(yōu)化SOL任務(wù)參數(shù)的方法、裝置及設(shè)備,獲取當(dāng)前數(shù)據(jù)處理引擎Spark集群的硬件資源信息和當(dāng)前SQL任務(wù)信息;根據(jù)硬件資源信息和SQL任務(wù)信息確定可選的任務(wù)參數(shù)組合;基于人工智能AI模型確定在各任務(wù)參數(shù)組合下執(zhí)行SQL任...
          • 本發(fā)明涉及軟件推薦技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明公開了軟件推薦方法及系統(tǒng),包括S1:通過用戶備份到云端的軟件列表,獲取用戶已安裝軟件的安裝信息;S2:根據(jù)用戶軟件安裝信息,計算未安裝軟件與用戶已安裝軟件的關(guān)聯(lián)值;將上述拉動值加總,獲取未安裝軟件與用戶已安...
          • 本發(fā)明提供一種信息定投方法及系統(tǒng),方法,首先獲取種子用戶及其標(biāo)簽數(shù)據(jù),包括用戶屬性、行為特征和內(nèi)容偏好標(biāo)簽,據(jù)此生成含時間子序列和內(nèi)容子序列的第一投放序列。接收種子用戶的第一響應(yīng)數(shù)據(jù),基于行為匹配度閾值計算時間子序列的第一響應(yīng)率和內(nèi)容子序列...
          • 本發(fā)明涉及房屋測量技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法的房屋測量數(shù)據(jù)智能分析方法,包括以下步驟:S1數(shù)據(jù)采集步驟,全方位采集房屋包括尺寸、面積、角度基礎(chǔ)測量數(shù)據(jù)、S2數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟,對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗操作、S3特征提取步驟,提取能夠反映...
          • 本發(fā)明公開了多源數(shù)據(jù)的小流域空地一體化智慧監(jiān)測與管護(hù)系統(tǒng),涉及小流域數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域,包括衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)、無人機監(jiān)測子系統(tǒng)、地面監(jiān)測子系統(tǒng)、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合子系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)智慧監(jiān)管平臺;衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng),利用衛(wèi)星遙感技術(shù)進(jìn)行大范...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于增材制造的燃油噴嘴殼體結(jié)構(gòu)設(shè)計方法,屬于航空發(fā)動機技術(shù)領(lǐng)域,包括根據(jù)燃油流量、壓力損失及最大壓力限制計算燃油流路最小通徑;根據(jù)工作溫度、壓力及強度要求確定噴嘴殼體材料及殼體最小壁厚;根據(jù)燃油噴嘴頭部位置及燃燒室機匣外部的...
          • 本發(fā)明屬于燃?xì)鉁u輪類發(fā)動機的風(fēng)扇/壓氣機設(shè)計領(lǐng)域,提供了一種穿傳動軸的靜葉支板一體化設(shè)計方法,所述方法包括:獲取外涵靜葉上傳動軸穿過位置的最大厚度,根據(jù)最大厚度設(shè)計外涵靜葉初始葉型;通過流道面積變化率和變化率閾值對外涵靜葉初始葉型修正得到修...
          • 本發(fā)明提供一種天線優(yōu)化方法、裝置和設(shè)備,該方法包括:建立目標(biāo)模型;目標(biāo)模型用于最大化天線的增益和最小化天線的輻射方向性偏差;根據(jù)目標(biāo)模型和天線設(shè)計約束條件,確定天線的設(shè)計參數(shù);天線的設(shè)計參數(shù)包括螺旋天線的半徑、螺距和線圈數(shù)。本申請實施例的方...
          • 本發(fā)明涉及航空發(fā)動機及燃?xì)廨啓C領(lǐng)域,公開了一種風(fēng)扇/壓氣機數(shù)值仿真中喘點的判定方法及系統(tǒng),通過仿真獲得風(fēng)扇/壓氣機進(jìn)出口密度、總壓、靜壓、溫度參數(shù),根據(jù)這些參數(shù)分別計算出靜密度比、總壓比、靜壓比、效率等結(jié)果;最后根據(jù)各個參數(shù)隨背壓提高的變化...
          • 本發(fā)明涉及航空發(fā)動機技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種全包線轉(zhuǎn)子軸向力解析評估方法及系統(tǒng),通過將發(fā)動機轉(zhuǎn)子軸向力分解為:壓氣機轉(zhuǎn)子軸向力、渦輪轉(zhuǎn)子軸向力、盤腔軸向力,其中盤腔軸向力分為:壓氣機盤前軸向力、壓氣機盤后軸向力、渦輪盤前軸向力和渦輪盤后軸向力。...
          • 本發(fā)明涉及一種基于拐點導(dǎo)向自適應(yīng)的無人機動態(tài)多目標(biāo)協(xié)同路徑規(guī)劃方法。針對當(dāng)前無人機路徑規(guī)劃實時性和有效性不足的問題,本發(fā)明提出了以下創(chuàng)新:提出基于雙機協(xié)同的威脅源干擾機制,實現(xiàn)對威脅源風(fēng)險的積極應(yīng)對,提升任務(wù)執(zhí)行成功率;在領(lǐng)導(dǎo)者?跟隨者的框...
          • 本發(fā)明提供一種結(jié)合預(yù)報與反饋機制的水庫群多目標(biāo)優(yōu)化系統(tǒng),涉及水庫優(yōu)化調(diào)度研究技術(shù)領(lǐng)域。該結(jié)合預(yù)報與反饋機制的水庫群多目標(biāo)優(yōu)化系統(tǒng),包括:基于深度學(xué)習(xí)的洪水預(yù)報、反饋調(diào)度和多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度,所述基于深度學(xué)習(xí)的洪水預(yù)報包括以下步驟:S1.收集研究...
          • 本公開提供一種基于專家系統(tǒng)的飛行風(fēng)險評估方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì),包括:在預(yù)設(shè)飛行任務(wù)執(zhí)行之前,獲取預(yù)設(shè)飛行任務(wù)對應(yīng)的任務(wù)屬性信息,任務(wù)屬性信息用于描述預(yù)設(shè)飛行任務(wù)對應(yīng)的飛行場景數(shù)據(jù)、參與預(yù)設(shè)飛行任務(wù)的機組人員的身份數(shù)據(jù)、以及基于預(yù)設(shè)飛行任務(wù)...
          • 本申請?zhí)峁┑囊环N室間質(zhì)評結(jié)果分析方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),包括:獲取目標(biāo)待分析項目對應(yīng)的室間質(zhì)評結(jié)果,室間質(zhì)評結(jié)果包括多個評估樣本分別對應(yīng)的質(zhì)評數(shù)據(jù);根據(jù)多個評估樣本分別對應(yīng)的質(zhì)評數(shù)據(jù),確定目標(biāo)待分析項目對應(yīng)的異常程度;根據(jù)預(yù)設(shè)的異常...
          • 本發(fā)明涉及營銷系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,尤其為基于AI全息營銷系統(tǒng)及思維表達(dá)使用方法,包括全息展示模塊,用于根據(jù)預(yù)設(shè)模型生成三維全息圖像,并在指定空間中實現(xiàn)動態(tài)沉浸式顯示;數(shù)據(jù)采集模塊,通過集成腦電接口、眼動跟蹤儀、面部表情捕捉攝像頭等傳感器實時采集用...
          • 本發(fā)明涉及點云消噪技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于空間網(wǎng)格密度的變電站設(shè)備激光雷達(dá)點云消噪方法,包括以下步驟:S1,獲取點云數(shù)據(jù),并對點云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;S2,分析點云特征,利用設(shè)備和地面點云在高程分布上的特征進(jìn)行點云類型劃分;S3,利用設(shè)備點云和地面...
          • 本發(fā)明公開了一種自適應(yīng)場景感知小目標(biāo)檢測系統(tǒng),包括:場景感知與分析模塊,用于提取場景特征并計算場景復(fù)雜度;多層級特征提取與重構(gòu)模塊,用于增強場景特征中的判別性特征;自適應(yīng)模態(tài)融合模塊,用于對增強后的場景特征動態(tài)生成融合權(quán)重,以進(jìn)行特征融合并...
          • 本發(fā)明公開了一種無人機小目標(biāo)識別方法及系統(tǒng),包括:S1.無人機采集圖像數(shù)據(jù),并對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;S2.構(gòu)建YOLOv11模型網(wǎng)絡(luò)框架,在主干網(wǎng)絡(luò)中引入SCSA模塊及SAFM模塊并優(yōu)化損失函數(shù),結(jié)合Mosai c數(shù)據(jù)增強技術(shù),以增強模型對...
          • 本發(fā)明提供了一種頁巖裂縫分布特征的自動化識別與量化方法,涉及圖像處理和深度學(xué)習(xí)技術(shù),應(yīng)用于頁巖儲層裂縫系統(tǒng)的分析。方法包括以下步驟:首先,通過高清成像設(shè)備獲取頁巖巖心或薄片圖像,經(jīng)過中值濾波和拉普拉斯算子進(jìn)行圖像預(yù)處理,以增強裂縫邊界;接著...
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