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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明提供一種基于陳舊度感知的聯(lián)邦學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)更新方法，包括對(duì)具備數(shù)據(jù)更新機(jī)制的時(shí)效敏感型聯(lián)邦學(xué)習(xí)任務(wù)建模；服務(wù)器與客戶端進(jìn)行博弈，就服務(wù)器的支付激勵(lì)、歷史數(shù)據(jù)保留比例和新數(shù)據(jù)收集量達(dá)成協(xié)議；服務(wù)器與客戶端按照協(xié)議執(zhí)行數(shù)據(jù)更新，并利用更新后的數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大模型的自省方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該基于大模型的自省方法包括：獲取用戶的輸入信息；對(duì)所述輸入信息進(jìn)行意圖識(shí)別，得到意圖識(shí)別信息；根據(jù)所述意圖識(shí)別信息，確定所述意圖識(shí)別信息對(duì)應(yīng)的目標(biāo)指令類別...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種故障診斷方法、服務(wù)器及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，故障診斷方法包括：獲取目標(biāo)采集數(shù)據(jù)、故障反饋信息及充電樁日志，根據(jù)目標(biāo)采集數(shù)據(jù)預(yù)測充電樁故障，得到故障預(yù)測結(jié)果，根據(jù)故障反饋信息、充電樁日志及預(yù)設(shè)故障推理模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的二次規(guī)劃任務(wù)求解方法及裝置，包括：獲取二次規(guī)劃任務(wù)，基于二次規(guī)劃任務(wù)確定約束類型，基于約束類型構(gòu)建二次規(guī)劃問題；基于二次規(guī)劃問題構(gòu)建殘差向量，并基于殘差向量構(gòu)建標(biāo)量值增益；基于標(biāo)量值增益、二次規(guī)劃問題和激勵(lì)函數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種具有浮點(diǎn)協(xié)處理器的二值化網(wǎng)絡(luò)加速器及可編程控制方法，通過在片上集成浮點(diǎn)協(xié)處理器，顯著提升對(duì)額外浮點(diǎn)運(yùn)算的支持能力。加速器采用三階段流水線架構(gòu)，分別處理卷積前浮點(diǎn)運(yùn)算、二值化卷積、卷積后浮點(diǎn)運(yùn)算，各階段由專門的控制模塊協(xié)調(diào)，實(shí)現(xiàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于TCN與GAN融合的汽車碰撞頭部加速度曲線預(yù)測系統(tǒng)和方法，包括述加速度數(shù)據(jù)生成模塊、深層時(shí)序特征提取模塊、端到端加速度曲線回歸模塊，并且結(jié)合了線學(xué)習(xí)機(jī)制、動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整與自適應(yīng)更新策略、基于模型性能監(jiān)控與回退機(jī)制進(jìn)行更新。...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種報(bào)表更新方法及裝置，涉及報(bào)表更新技術(shù)領(lǐng)域，主要目的在于提高報(bào)表更新的實(shí)時(shí)性，以實(shí)現(xiàn)客戶端及時(shí)使用到最新的報(bào)表數(shù)據(jù)；主要技術(shù)方案包括：若實(shí)時(shí)監(jiān)聽到報(bào)表系統(tǒng)相應(yīng)的數(shù)據(jù)源中存在用于更新報(bào)表的報(bào)表更新數(shù)據(jù)，則確定報(bào)表更新數(shù)據(jù)在報(bào)表系...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及陣列天線技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于改進(jìn)粒子群算法的稀疏陣列構(gòu)型方法，建立稀疏陣列種群集合，其中，稀疏陣列種群集合包括：多個(gè)稀疏陣列種群，稀疏陣列種群由多個(gè)粒子陣元組成。獲取各個(gè)稀疏陣列種群對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù)。基于共生策略的改進(jìn)粒子群算法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索的風(fēng)電機(jī)組齒輪箱剩余壽命預(yù)測方法及系統(tǒng)，方法包括：采集齒輪箱的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)，基于振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)構(gòu)建振動(dòng)數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理；基于預(yù)處理后的振動(dòng)數(shù)據(jù)集，采用遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索技術(shù)，構(gòu)建基于Transfo...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電磁發(fā)射領(lǐng)域，具體涉及一種多級(jí)電磁線圈鳥體發(fā)射裝置關(guān)鍵發(fā)射性能多目標(biāo)優(yōu)化方法。技術(shù)方案如下：包括如下步驟：步驟1：以第n級(jí)驅(qū)動(dòng)線圈等效半徑、彈殼半徑和第n級(jí)驅(qū)動(dòng)線圈初始電容電壓作為優(yōu)化變量，以鳥體在發(fā)射裝置出口處的發(fā)射速度最大化、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種靜電加速器電場分布優(yōu)化方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中確定靜電加速器的全局變量參數(shù)；基于全局變量參數(shù)，構(gòu)建靜電加速器的軸對(duì)稱幾何模型；初始化全局變量參數(shù)的參數(shù)值；基于軸對(duì)稱幾何模型，確定在初始化全局變量參數(shù)的參數(shù)值情況下，靜電加速器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高壓電纜接頭典型缺陷的仿真模型實(shí)時(shí)更新方法及系統(tǒng)，該方法包括設(shè)計(jì)高壓電纜接頭典型缺陷；建立實(shí)驗(yàn)檢測平臺(tái)以及多物理場仿真模型，注入實(shí)際運(yùn)行工程中的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和環(huán)境參量，分別獲得典型缺陷下電、熱、力真實(shí)信號(hào)以及仿真信號(hào)；基于真...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種換熱器溫度場分析方法、裝置、電子設(shè)備及車輛，涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域，用于解決由于換熱器內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜難以對(duì)溫度場進(jìn)行仿真計(jì)算的問題，包括：基于換熱器的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，構(gòu)建含多孔介質(zhì)區(qū)域的換熱器簡化模型；對(duì)多孔介質(zhì)區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格劃分，得到多個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于PCFC算法的旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片積灰趨勢預(yù)測方法，涉及機(jī)械設(shè)備領(lǐng)域，解決了旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片積灰趨勢預(yù)測方法存在預(yù)測效果不佳的問題，包括步驟S1：對(duì)處于每一個(gè)歷史監(jiān)測時(shí)段的旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片進(jìn)行振動(dòng)監(jiān)測，并獲取每一個(gè)歷史監(jiān)測時(shí)段所對(duì)應(yīng)的葉...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于BIM的定制家具智能拆單方法及系統(tǒng)。其中，通過提取復(fù)雜曲面家具BIM模型的幾何參數(shù)與空間連接關(guān)系，構(gòu)建含曲率分布的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫。基于實(shí)際加工偏差數(shù)據(jù)反向匹配模型，動(dòng)態(tài)修正構(gòu)件尺寸，并結(jié)合曲率適配與受力路徑生成應(yīng)力分布數(shù)據(jù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N公共客戶數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)管理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法本申請(qǐng)無需復(fù)雜系統(tǒng)開發(fā)，基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中臺(tái)實(shí)現(xiàn)客戶數(shù)據(jù)的抽取，并基于客戶數(shù)據(jù)所屬的業(yè)務(wù)子系統(tǒng)，對(duì)各個(gè)客戶數(shù)據(jù)添加標(biāo)簽，并根據(jù)標(biāo)簽，對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)隔離及訪問邊界劃分。將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種可信校驗(yàn)實(shí)現(xiàn)方法、系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，該網(wǎng)絡(luò)設(shè)備包括可信校驗(yàn)控制模塊、切換模塊和CPU模塊，在系統(tǒng)上電階段，可信校驗(yàn)控制模塊和切換模塊上電，且保存啟動(dòng)程序的存儲(chǔ)器掛載至可信校驗(yàn)控制模塊。可信校驗(yàn)控制模塊上電之后，讀取存儲(chǔ)器中的啟動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N智能垃圾分類箱管控方法，包括：將所述清洗數(shù)據(jù)集與垃圾箱布局基準(zhǔn)信息進(jìn)行邏輯校驗(yàn)，若檢測到數(shù)據(jù)矛盾則觸發(fā)規(guī)則庫修正機(jī)制，生成整合數(shù)據(jù)集；對(duì)所述整合數(shù)據(jù)集執(zhí)行冗余字段刪除操作，同時(shí)融合氣象時(shí)序數(shù)據(jù)與垃圾箱分布數(shù)據(jù)，生成結(jié)構(gòu)化特征集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多源數(shù)據(jù)融合的風(fēng)機(jī)齒輪箱異常監(jiān)控方法及系統(tǒng)，包括對(duì)風(fēng)機(jī)齒輪箱的多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到風(fēng)機(jī)齒輪箱的多個(gè)特征數(shù)據(jù)；對(duì)每個(gè)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行重要性評(píng)價(jià)，并按照重要性由高到低的順序，選取多個(gè)目標(biāo)特征數(shù)據(jù)形成特征數(shù)據(jù)集；將所述特征數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于多模態(tài)融合的駕駛風(fēng)格分類方法和裝置。該方法包括：獲取車輛在駕駛過程中的視覺模態(tài)數(shù)據(jù)和運(yùn)動(dòng)模態(tài)數(shù)據(jù)；根據(jù)視覺模態(tài)數(shù)據(jù)和第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確定該車輛在駕駛過程中的空間特征，該空間特征用于指示該外部環(huán)境中的多個(gè)元素以及該車輛與該多個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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