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								      本申請涉及一種基于Lyapunov與深度強化學習的AGV路徑規(guī)劃控制方法。所述方法包括：S1：分別構建AGV的狀態(tài)空間、連續(xù)動作空間以及復合獎勵函數；S2：采用SAC算法作為深度強化學習框架，通過最大化累積獎勵與策略熵優(yōu)化AGV控制策略模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多模態(tài)感知的全場景智能飲水系統及水位控制方法，屬于智能飲水系統技術領域，系統包括多模態(tài)感知模塊、數據處理與分析單元、智能控制中心以及人機交互界面。該系統通過多模態(tài)傳感器同步采集容器狀態(tài)與環(huán)境數據，經特征提取與歸一化處理后，采...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于顯示屏顯示技術領域，提供了一種顯示方法、終端設備和計算機可讀存儲介質，包括：在顯示序列中不存在第一顯示對象的下一個顯示對象的情況下，從顯示序列中獲取第二顯示對象；顯示序列包括先后顯示在顯示屏上的多個顯示對象；第一顯示對象為正在顯...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種數據智能分層存儲方法、裝置、電子設備及存儲介質，包括：獲取目標用戶配置信息，包括目標用戶創(chuàng)建的bucket信息以及目標鏈路，該目標鏈路中包含目標沉降規(guī)則及目標上浮規(guī)則，目標沉降規(guī)則用于指示數據熱度下降時的存儲鏈路，目標上浮規(guī)則...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種人工智能加速運算芯片，包括以下模塊，任務量獲取模塊、任務量分析模塊、任務量分配模塊、任務量處理模塊、評分模塊，該發(fā)明中，處理模塊中包括三種處理模塊，根據評分模塊的評分分為4分處理模塊、2分處理模塊和1分處理模塊，三種處理模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于云計算的IT資源調度方法，涉及云計算技術領域，對原始IT資源數據進行定態(tài)轉換，獲得原始資源底數，對原始資源底數進行采樣變換，獲得資源特征系數；對使用資源數據進行應用類型劃分，獲得分類使用數據，根據資源特征系數對分類使用數...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種處理器繁忙程度計算方法、裝置、車輛及存儲介質，涉及計算機技術領域，所述方法包括：獲取處理器中，目標核心的空閑任務時間差；判斷所述空閑任務時間差是否滿足預設時長約束；當滿足所述預設時長約束時，以預設的指定周期為計算單位，根據所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及日志異常檢測技術領域，具體涉及基于多特征融合的日志異常檢測方法、設備和存儲介質。在本發(fā)明中，通過Drain算法解析日志數據并提取日志模板和日志級別，結合BERT模型提取語義特征，同時計算相鄰日志時間差并生成時間特征；將語義、時間及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供了一種基于工業(yè)資源庫的零部件數據處理方法以及裝置，涉及數據管理技術領域，所述方法包括：響應于針對管理界面的數據上傳操作，獲取數據上傳操作對應的參數文件，對參數文件進行解析，獲得參數文件對應的至少一個參數表；對各個參數表進行整...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種應用程序異常問題的自動答疑系統及方法，系統包括：交互模塊，用于獲取用戶輸入的異常問題信息，包括圖像及文字描述；問題數據庫，包括問題分類表和問題咨詢表；問題咨詢表用于存儲異常問題的咨詢記錄，包括用戶輸入的異常問題信息；問題分類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明旨在提供社交網絡廣告?zhèn)鞑ヅc用戶行為分析集成系統，屬于營銷數據分析技術領域，包括數據采集、用戶畫像、傳播路徑、預測引擎和優(yōu)化調控模塊。數據采集模塊獲取社交數據、廣告互動數據和用戶行為數據。用戶畫像模塊構建社交影響力模型，生成用戶特征標簽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種電壓階躍情況下的測量頻率的計算方法與系統，屬于工業(yè)自動化領域。其中，該方法包括以當前時刻為采樣時刻，分別按照預設采樣周期、第一預設倍數的預設采樣周期以及第二預設倍數的預設采樣周期，采集電壓階躍的當前周波數據和上兩個周波數據，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種土壤墑情預測系統及方法；包括數據采集模塊，所述數據采集模塊與數據預處理模塊相連接，數據預處理模塊與數據分析模塊相連接，數據分析模塊與預測模型模塊相連接，預測模型模塊與遠程控制主機相連接；對土壤墑情信息實施了全面的數據采集作業(yè)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及滑坡監(jiān)測技術領域，具體涉及一種融合時滯重建與注意力機制的滑坡監(jiān)測數據預測方法，以滑坡位移歷史監(jiān)測數據及外部誘發(fā)因子為建模對象，針對滑坡變形過程的非線性、時滯性特點，提出通過時間滯后交叉相關分析構建時滯驅動特征集，并識別滑坡位移與誘...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種時序數據異常檢測方法和裝置、電子設備及存儲介質，屬于人工智能技術領域。該方法包括：獲取時序數據標注樣本集；基于時序數據標注樣本集對初始異常檢測模型進行模型訓練，得到目標異常檢測模型；對時序數據標注樣本集進行波動區(qū)間預測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種水輪機耦合風機系統的工況預測方法，屬于水力機械技術領域。該方法用于解決水輪機耦合風機系統運行時工況參數預測困難的問題。其技術方案包括：首先根據風機額定參數和可利用的水頭流量，估算能量平衡并確定水輪機比轉速；獲取水輪機的單位出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于中厚板板面標識代碼快速識別管控方法，具體為：（1）每塊中厚板板面上設有鋼板號信息，跟蹤模塊確定中厚板板面上鋼板號位置，數據處理模塊獲取鋼板號信息進行分析，判斷鋼板尾號，鋼板號末兩位；（2）當鋼板尾號為01時，即為頭板，精...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N基于礦用智能頭盔的調度系統、方法及電子設備，其中該系統包括：多個礦用智能頭盔、調度中心和通信控制模塊；調度中心，用于在基于多個礦用智能頭盔之中至少一個礦用智能頭盔確定觸發(fā)至少一個緊急避險事件時，分別根據至少一個礦用智能頭盔各自...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電子產品的售后服務方法及系統，涉及電子設備售后服務技術領域，包括管理中心，所述管理中心連接有產品采集模塊、需求處理模塊、服務分析模塊以及流程優(yōu)化模塊；對售后需求數據進行詞條轉換，獲得售后詞條向量，對售后詞條向量進行特征變動，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于焊縫缺陷圖像識別技術領域，具體涉及基于ResNet?CGAN的多層多道焊縫特征識別方法及系統，包括：采集多層多道焊接的圖像數據；將圖像數據輸入到預先訓練好的融合殘差網絡與條件生成對抗網絡的模型中，模型包括生成器網絡和判別器網絡；生...
								
            
							
            
							
						
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