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          • 本發(fā)明公開(kāi)了新能源汽車電池多維故障診斷預(yù)警系統(tǒng),涉及電池管理技術(shù)領(lǐng)域,包括:對(duì)電池組內(nèi)的多個(gè)電池進(jìn)行溫度檢測(cè)、電流檢測(cè)和電壓檢測(cè),獲得溫度陣列、電流陣列和電壓陣列;進(jìn)行運(yùn)行溫度生成,獲得理論溫度陣列,計(jì)算與溫度陣列的差值,獲得溫差陣列;對(duì)溫...
          • 本發(fā)明提供了一種燃?xì)獗黹_(kāi)蓋及傾斜狀態(tài)檢測(cè)機(jī)構(gòu)和檢測(cè)方法,該檢測(cè)機(jī)構(gòu)包括:面蓋、超聲波檢測(cè)模塊、警報(bào)模塊和自適應(yīng)遮擋組件,所述超聲波檢測(cè)模塊包括超聲波發(fā)射器、超聲波接收器和控制電路,所述自適應(yīng)遮擋組件包括與所述面蓋的內(nèi)側(cè)固定連接的懸掛桿、與懸...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種自適應(yīng)分段增益的多波長(zhǎng)激光測(cè)距方法及系統(tǒng),方法包括:多波長(zhǎng)激光器在觸發(fā)信號(hào)控制下,經(jīng)發(fā)射光學(xué)系統(tǒng)發(fā)射激光脈沖,觸發(fā)方式有同步、等間隔及編碼發(fā)射。激光回波由接收系統(tǒng)引導(dǎo)至探測(cè)器,經(jīng)分段增益模塊轉(zhuǎn)換后生成數(shù)字信號(hào)。控制處理模塊對(duì)...
          • 本發(fā)明涉及安檢機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,且公開(kāi)了一種高安全性安檢機(jī)側(cè)門結(jié)構(gòu),包括主體機(jī)構(gòu)和散熱機(jī)構(gòu),所述散熱機(jī)構(gòu)位于主體機(jī)構(gòu)的左端,所述主體機(jī)構(gòu)包括固定底板、安檢機(jī)和刷卡器。該高安全性安檢機(jī)側(cè)門結(jié)構(gòu),通過(guò)對(duì)于主體機(jī)構(gòu)的安裝,實(shí)現(xiàn)了在使用過(guò)程中,行人通過(guò)刷...
          • 本發(fā)明屬于連接器技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種擴(kuò)束光纖接觸件及使用該接觸件的擴(kuò)束光纖連接器,連接器包括相互對(duì)插的插頭、插座,所述插座內(nèi)設(shè)置接觸件I,插頭內(nèi)設(shè)置接觸件II,接觸件I、接觸件II均為所述的擴(kuò)束光纖接觸件,擴(kuò)束光纖接觸件包括外殼體,所述外...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種輕型軌道機(jī)器人四驅(qū)運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)及方法,涉及機(jī)器人控制技術(shù)領(lǐng)域,方法包括采集機(jī)器人狀態(tài)信息,計(jì)算輪端滑移率;基于視覺(jué)系統(tǒng)、激光雷達(dá)與紅外成像識(shí)別前方軌道曲率、坡度及地表干濕狀態(tài);依據(jù)軌道狀態(tài)與車輛狀態(tài)建立簡(jiǎn)化動(dòng)態(tài)模型,采用模型...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于優(yōu)化集成算法的污水廠總氮濃度實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)與工藝調(diào)控方法,屬于環(huán)境監(jiān)測(cè)與治理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)監(jiān)控采集污水廠數(shù)據(jù),結(jié)合滑動(dòng)窗口和時(shí)序分析清洗數(shù)據(jù)并重構(gòu)特征,篩選總氮濃度強(qiáng)相關(guān)變量,規(guī)范優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量,采用多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建預(yù)...
          • 本發(fā)明涉及種在草坪上顯示圖案的控制方法、控制系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),所述方法包括:接收用戶輸入的自定義割草圖案;將所述自定義割草圖案設(shè)置于割草地圖上;勾選割草地圖中的子區(qū);響應(yīng)于所述勾選割草地圖中的子區(qū)和自定義割草圖案生成新的割草地圖,將所述新的...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多種機(jī)器學(xué)習(xí)模型的污水廠總磷濃度預(yù)測(cè)方法與控制系統(tǒng),屬于環(huán)境監(jiān)測(cè)與治理領(lǐng)域。所述方法包括自動(dòng)采集污水廠檢測(cè)數(shù)據(jù),經(jīng)智能化預(yù)處理生成時(shí)序數(shù)據(jù)集;采用多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法分別構(gòu)建總磷濃度預(yù)測(cè)模型,通過(guò)評(píng)估指標(biāo)自動(dòng)選定基準(zhǔn)預(yù)測(cè)模型...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種貼附FPC的數(shù)據(jù)線磁感應(yīng)式超薄鍵盤,包括若干個(gè)整體式剪刀腳按鍵、剪刀腳支撐板、單張單面FPC;若干個(gè)整體式剪刀腳按鍵固定在剪刀腳支撐板上,單張單面FPC貼附在剪刀腳支撐板上或下表面;單張單面FPC上設(shè)置與整體式剪刀腳按鍵對(duì)應(yīng)...
          • 本發(fā)明提供一種多路設(shè)備同步讀寫方法及系統(tǒng),涉及多路同步讀寫操作監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,通過(guò)對(duì)多路設(shè)備進(jìn)行陣列布置,采集設(shè)備的第一狀態(tài)數(shù)據(jù)集和第二狀態(tài)數(shù)據(jù)集,實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備讀寫沖突的智能識(shí)別與干預(yù),通過(guò)計(jì)算第i個(gè)設(shè)備的尋址干擾系數(shù)Xzri
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法、設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)及程序產(chǎn)品。本申請(qǐng)的一具體實(shí)施方式包括:從活躍位圖集合中確定出目標(biāo)活躍位圖,其中,活躍位圖集合中的活躍位圖中的每個(gè)存儲(chǔ)狀態(tài)位用于表征一個(gè)數(shù)據(jù)塊的存儲(chǔ)狀態(tài),活躍位圖對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)塊集合中存在至少一...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N管理數(shù)據(jù)的方法、相關(guān)裝置及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,該申請(qǐng)響應(yīng)于待存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)大小大于管理閾值,將待存儲(chǔ)數(shù)據(jù)拆分為多個(gè)文件塊;基于待存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的原始完整文件,將待存儲(chǔ)數(shù)據(jù)寫入第一存儲(chǔ),并基于多個(gè)文件塊,將待存儲(chǔ)數(shù)據(jù)寫入第二存儲(chǔ),其中,...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種屏幕控制方法及相關(guān)裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),其中,屏幕控制方法包括:在設(shè)備系統(tǒng)切換至喚醒狀態(tài)時(shí),讀取喚醒源標(biāo)志的第一當(dāng)前賦值;其中,第一當(dāng)前賦值表征當(dāng)前促使切換至喚醒狀態(tài)的喚醒源類型;基于喚醒源標(biāo)志的第一當(dāng)前賦值和與第一當(dāng)前賦值...
          • 本發(fā)明提供了一種基于大語(yǔ)言模型的任務(wù)處理方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括:響應(yīng)于攜帶有用戶需求的用戶請(qǐng)求,對(duì)待處理任務(wù)進(jìn)行任務(wù)分解,得到第一任務(wù)指令,第一任務(wù)指令用于確定處理待處理任務(wù)所需調(diào)用的工具;將第一任務(wù)指令輸入經(jīng)預(yù)訓(xùn)練后得到的...
          • 本說(shuō)明書實(shí)施例公開(kāi)了一種用于執(zhí)行數(shù)據(jù)分析任務(wù)的方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備,首先將待分析的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及所述結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的分析指令輸入到第一大語(yǔ)言模型,獲得所述第一大語(yǔ)言模型輸出的指令分析結(jié)果,該指令分析結(jié)果用于指示所述結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中所述分...
          • 本發(fā)明提出一種基于BERT和貝葉斯分類器的電子戰(zhàn)裝備關(guān)系抽取方法,屬于知識(shí)圖譜關(guān)系抽取技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:步驟S1、對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,基于分類結(jié)果添加標(biāo)簽;步驟S2、構(gòu)建嵌入層,利用嵌入層將中文數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量表示;步驟S3、構(gòu)建雙向...
          • 本發(fā)明提供一種基于多視圖的文本分類模型的多階段訓(xùn)練方法及系統(tǒng),包括:對(duì)原始文本數(shù)據(jù)進(jìn)行掩碼處理并基于處理后的數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行初步訓(xùn)練;基于全部文本數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的文本詞頻偽標(biāo)簽進(jìn)行第二階段中間訓(xùn)練;基于預(yù)設(shè)的比例的文本數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的文本主...
          • 本發(fā)明提出了一種基于LLAVA大模型和圖注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖文對(duì)匹配方法,僅用文本來(lái)理解圖片的語(yǔ)義信息較為單一,難以全面捕捉復(fù)雜場(chǎng)景中的深層含義,將文本提示和原始圖片數(shù)據(jù)輸入進(jìn)LLAVA大模型中,得到新的對(duì)圖像的描述文本,從而將大模型融入模型...
          • 本說(shuō)明書實(shí)施例公開(kāi)了一種超圖匹配方法,根據(jù)查詢超圖中每個(gè)查詢超邊的屬性,在數(shù)據(jù)超圖中確定與每個(gè)查詢超邊匹配的候選超邊集,并在對(duì)查詢超邊和候選超邊集中的候選超邊進(jìn)行同構(gòu)計(jì)算之前,根據(jù)每個(gè)查詢超邊在查詢超圖中的鄰居查詢超邊,在候選超邊集中剔除掉...
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