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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種隱私任務(wù)調(diào)度方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，所述隱私任務(wù)調(diào)度方法，包括：接收隱私任務(wù)作業(yè)請(qǐng)求后，將所述隱私任務(wù)作業(yè)請(qǐng)求拆分為若干個(gè)有先后順序的隱私子任務(wù)；將所述隱私子任務(wù)映射到對(duì)應(yīng)的任務(wù)容器鏡像；調(diào)度所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及光伏電站設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種光伏電站高效算量方法和存儲(chǔ)介質(zhì)，旨在提高算量效率。本發(fā)明提出的光伏電站高效算量方法包括：基于電站設(shè)計(jì)模型和光伏電站屬性數(shù)據(jù)獲取各構(gòu)件的屬性值；將預(yù)設(shè)參數(shù)和各構(gòu)件的屬性值作為計(jì)算因子進(jìn)行結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于特征集模擬進(jìn)化尋優(yōu)的局部放電識(shí)別方法，由人工構(gòu)建缺陷獲得局部放電的數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理和灰度化及網(wǎng)格化，得到局部放電相位譜圖矩陣，對(duì)其進(jìn)行特征參數(shù)構(gòu)建，得到其原始特征集；使用模擬進(jìn)化尋優(yōu)的方法構(gòu)建高維特征，得到一個(gè)重要性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于深度語(yǔ)義重構(gòu)與孤立森林的動(dòng)態(tài)閾值異常檢測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于網(wǎng)絡(luò)安全與人工智能交叉技術(shù)領(lǐng)域，采用滑動(dòng)窗口分割與動(dòng)態(tài)補(bǔ)零機(jī)制，將任意長(zhǎng)度文本統(tǒng)一為標(biāo)準(zhǔn)化分段數(shù)據(jù)，構(gòu)建九層深度自編碼器(4層編碼層?中間層?4層解碼層)，學(xué)習(xí)正常數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于補(bǔ)丁提交與風(fēng)險(xiǎn)傳播分析的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)檢測(cè)方法及系統(tǒng)。該方法結(jié)合靜態(tài)代碼分析與大語(yǔ)言模型，能夠識(shí)別補(bǔ)丁中具有安全風(fēng)險(xiǎn)傳播可能的函數(shù)并進(jìn)行智能分類。所述方法包括以下步驟：候選函數(shù)篩選，提取補(bǔ)丁中被刪除、顯著修改或函數(shù)引用變更的函...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出自然語(yǔ)言引導(dǎo)的CAD模型生成方法及其系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與人工智能領(lǐng)域，旨在為設(shè)計(jì)人員提供更加個(gè)性化的輔助設(shè)計(jì)方案，保證生成CAD模型的可控性。方法為：步驟S1：采集真實(shí)工程草圖與三維模型數(shù)據(jù)；步驟S2：根據(jù)步驟S1采集的數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種FDSOI器件熱載流子效應(yīng)與單粒子效應(yīng)的耦合仿真方法，包括：步驟1：利用Sentaurus TCAD仿真軟件建立FDSOI器件的結(jié)構(gòu)模型；步驟2：對(duì)FDSOI器件的結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行熱載流子效應(yīng)仿真，得到第一仿真結(jié)果，第一仿真結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域的基于條件擴(kuò)散模型的場(chǎng)景級(jí)軌跡預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備，包括：獲取當(dāng)前時(shí)刻采集的多智能體軌跡特征與基于自車位置和城市高精度地圖數(shù)據(jù)提取的智能體運(yùn)動(dòng)的導(dǎo)航約束條件，輸入訓(xùn)練完成的條件擴(kuò)散模型，輸出未來(lái)多模態(tài)軌...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的目的在于提供一種針對(duì)少樣本的內(nèi)燃機(jī)故障診斷混合模型的構(gòu)建方法，屬于故障診斷領(lǐng)域，包括模型判別器，樣本判別器，參數(shù)優(yōu)化器：模型判別器構(gòu)建內(nèi)燃機(jī)故障診斷模型，對(duì)內(nèi)燃機(jī)故障診斷模型的準(zhǔn)確率進(jìn)行分析；樣本判別器對(duì)內(nèi)燃機(jī)故障診斷模型的分類結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的目的在于提供一種內(nèi)燃機(jī)的智能化故障診斷數(shù)字孿生系統(tǒng)的構(gòu)建方法，屬于內(nèi)燃機(jī)故障診斷領(lǐng)域，包括多維度模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)采集與傳輸、數(shù)據(jù)分析模塊和數(shù)字孿生系統(tǒng)可視化，本發(fā)明將數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用于內(nèi)燃機(jī)故障診斷方面，涉及內(nèi)燃機(jī)數(shù)字化、智能化故障診...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種用于神經(jīng)元計(jì)算機(jī)的脈沖目標(biāo)共享的存儲(chǔ)方法，通過(guò)神經(jīng)元對(duì)應(yīng)一個(gè)軸突，脈沖目標(biāo)最終轉(zhuǎn)化為軸突末端，核心的軸突數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器維護(hù)連續(xù)存儲(chǔ)的軸突末端組成的軸突末端列表，軸突指向?qū)?yīng)軸突末端列表起始地址，當(dāng)神經(jīng)元發(fā)放脈沖時(shí)，從軸突末端列表...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種光伏電站發(fā)電效能評(píng)價(jià)方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及新能源技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取目標(biāo)光伏電站所在位置的典型年氣象數(shù)據(jù)；根據(jù)電站特征和典型年氣象數(shù)據(jù)，生成模擬發(fā)電時(shí)序數(shù)據(jù)；結(jié)合模擬發(fā)電時(shí)序數(shù)據(jù)及目標(biāo)時(shí)間段內(nèi)第一逆變器的第一實(shí)際輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N面向外部要求的企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)變更方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及流程與信息化技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：采用自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)接收的外部文件進(jìn)行拆分，獲得多個(gè)條款；將多個(gè)條款按照業(yè)務(wù)屬性分發(fā)至對(duì)應(yīng)的主責(zé)部門(mén)子系統(tǒng)；通過(guò)各主責(zé)部門(mén)子系統(tǒng)根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及區(qū)塊鏈技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種主從協(xié)同構(gòu)建區(qū)塊的區(qū)塊鏈BFT共識(shí)方法及系統(tǒng)，包括：接收提案區(qū)塊共識(shí)請(qǐng)求消息，驗(yàn)證執(zhí)行提案區(qū)塊，補(bǔ)充提案區(qū)塊，得到與提案區(qū)塊對(duì)應(yīng)的完整區(qū)塊；其中，提案區(qū)塊通過(guò)將交易請(qǐng)求排序打包得到，完整區(qū)塊在提案區(qū)塊基礎(chǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于URAM加速計(jì)算的面共焦表面形貌恢復(fù)架構(gòu)及方法，涉及面共焦表面硬件設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，包括高速相機(jī)、超算卡、ARM控制板以及工控機(jī)，高速相機(jī)通過(guò)CXP接口與超算卡電性連接，高速相機(jī)用于采集面共焦結(jié)構(gòu)照明圖像；超算卡包括計(jì)算引擎...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)影像分析技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種預(yù)測(cè)青少年重度抑郁癥患者電休克治療療效的方法及系統(tǒng)，采集青少年抑郁障礙患者在電休克治療ECT前后的結(jié)構(gòu)磁共振成像數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理，得到青少年抑郁障礙患者的腦部灰質(zhì)形態(tài)學(xué)特征；基于青少年抑郁障礙...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于視覺(jué)測(cè)量領(lǐng)域，具體為一種三維測(cè)量系統(tǒng)的測(cè)量視點(diǎn)分布規(guī)劃方法，本方法首先考慮測(cè)量需求和待測(cè)零件測(cè)量特性后生成主測(cè)量視點(diǎn)集合，然后再以主測(cè)量視點(diǎn)集合為約束，生成覆蓋整個(gè)待測(cè)零件表面的輔助測(cè)量視點(diǎn)集合，形成級(jí)聯(lián)式測(cè)量視點(diǎn)生成和優(yōu)化過(guò)程。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種用于XR場(chǎng)景中穿模異常的自動(dòng)檢測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)圖形處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：采集XR設(shè)備運(yùn)行時(shí)的左右眼雙目圖像序列，構(gòu)建三維立體深度圖；通過(guò)靜態(tài)分析識(shí)別幀內(nèi)穿插錯(cuò)誤、遮擋矛盾等異常區(qū)域；基于連續(xù)多幀圖像分析構(gòu)建場(chǎng)景...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于個(gè)性化高效半異步聯(lián)邦學(xué)習(xí)的圖像分類方法，由服務(wù)器和客戶端實(shí)現(xiàn)，在得到訓(xùn)練的圖像分類模型的過(guò)程中，通過(guò)重要性抽樣策略優(yōu)先激活高梯度貢獻(xiàn)客戶端以加速收斂，設(shè)計(jì)公平性補(bǔ)償因子與動(dòng)態(tài)棄用機(jī)制平衡數(shù)據(jù)分布多樣性，利用相似度加權(quán)聚合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于VR的訪客管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品，屬于智能管理領(lǐng)域。技術(shù)方案包括：通過(guò)訪客終端，獲取訪客信息，所述訪客信息包括訪客位置和訪客身份；將項(xiàng)目現(xiàn)場(chǎng)劃分不同區(qū)域，設(shè)置不同區(qū)域的訪客權(quán)限；根據(jù)訪客位置，確定訪客所在區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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