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          • 本發(fā)明涉及一種電力業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)切片資源分配方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì),其中所述方法包括構(gòu)建包含業(yè)務(wù)特征維度和網(wǎng)絡(luò)性能維度的雙維度評價體系;基于業(yè)務(wù)特征維度生成優(yōu)先級決策子樹,基于網(wǎng)絡(luò)性能維度生成包含帶寬決策子樹和時延決策子樹的網(wǎng)絡(luò)性能決策子樹;將所...
          • 本發(fā)明公開了一種多星網(wǎng)絡(luò)IP業(yè)務(wù)處理方法及系統(tǒng),通過FPGA與CPU協(xié)同實現(xiàn)IP業(yè)務(wù)處理,充分利用CPU計算能力強、FPGA處理時延小的特點,使用CPU進行ISIS協(xié)議數(shù)據(jù)處理和RIP協(xié)議數(shù)據(jù)處理,使用FPGA實現(xiàn)RIP業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)擴散和IP業(yè)...
          • 本發(fā)明適用于居家養(yǎng)老監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于云端的居家養(yǎng)老監(jiān)測調(diào)度系統(tǒng)和方法。本發(fā)明通過進行數(shù)據(jù)直接上傳的監(jiān)測;在數(shù)據(jù)直接上傳異常時,進行外鄰調(diào)度,選擇外鄰網(wǎng)絡(luò)進行次序連接;在外鄰連接成功時,獲取間接傳輸數(shù)據(jù),判斷是否具有數(shù)據(jù)異常。能夠...
          • 本發(fā)明公開了一種在集群管理中的節(jié)點隔離優(yōu)化方法、裝置、計算機及介質(zhì)。所述方法包括:響應(yīng)于當前節(jié)點的節(jié)點隔離需求指令,通過預(yù)設(shè)的節(jié)點隔離優(yōu)化系統(tǒng)中的污點管理模塊為當前節(jié)點標記污點狀態(tài)標簽;通過預(yù)設(shè)的節(jié)點隔離優(yōu)化系統(tǒng)中的調(diào)度策略優(yōu)化模塊按照當前...
          • 本發(fā)明公開了一種頭戴式AR顯示設(shè)備的智能管理方法及相關(guān)設(shè)備。該方法包括:獲取環(huán)境感知數(shù)據(jù),以基于所述環(huán)境感知數(shù)據(jù)確定人員辨識場景,所述環(huán)境感知數(shù)據(jù)包括環(huán)境音頻數(shù)據(jù)、環(huán)境圖像數(shù)據(jù)和位置數(shù)據(jù)中的至少一種;采集用戶視場范圍區(qū)域的圖像信息,以識別圖...
          • 本申請涉及一種內(nèi)容推薦方法和服務(wù)器,該方法包括:獲取用戶語音數(shù)據(jù),確定目標智能體;對用戶語音數(shù)據(jù)進行解析,得到當前用戶的身份特征;將用戶語音數(shù)據(jù)發(fā)送至目標智能體,以使目標智能體提取用戶語音數(shù)據(jù)中當前用戶的第一畫像特征;根據(jù)身份特征獲取當前用...
          • 本發(fā)明公開了視頻內(nèi)容即時衍生方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),包括:獲取用戶上傳的多個目標圖片和目標品牌元素,根據(jù)目標圖片識別目標場景、目標物體以及目標人臉情緒;在預(yù)設(shè)的劇情模板庫中匹配得到目標劇情模板;對目標圖片進行語義解析,根據(jù)語義解析結(jié)...
          • 本申請公開了一種電子設(shè)備,屬于電子設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域。電子設(shè)備包括殼組件、電路板、攝像模組、固定裝飾圈和活動裝飾圈;殼組件設(shè)置有開口;電路板設(shè)置于殼組件內(nèi);攝像模組設(shè)置于電路板上,位于開口處;固定裝飾圈設(shè)置于開口處,與殼組件連接;多個活動裝飾圈套...
          • 本發(fā)明涉及聲音防治技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種特定聲音信號及其調(diào)控昆蟲行為的方法。一種特定聲音信號,所述聲音信號包括:聲音單元,所有的聲音單元進行有序地多次循環(huán)以構(gòu)成一聲音信號;音段,每種音段均由至少一種正弦波構(gòu)成的音節(jié)組成,預(yù)設(shè)數(shù)量及排布間隔...
          • 本申請?zhí)峁┮环N信道資源分配方法、裝置及設(shè)備。其中方法包括:獲取待傳輸任務(wù)的多個任務(wù)信息,任務(wù)信息是將待傳輸任務(wù)輸入至不同類型的網(wǎng)絡(luò)模型后得到的;融合所有任務(wù)信息得到待傳輸任務(wù)的融合特征;基于融合特征生成待傳輸任務(wù)的元數(shù)據(jù);基于元數(shù)據(jù)確定待傳...
          • 本申請公開了一種服務(wù)器機柜,涉及服務(wù)器結(jié)構(gòu)技術(shù)領(lǐng)域,其包括:柜體和驅(qū)動機構(gòu),柜體內(nèi)設(shè)置有沿豎直方向間隔布置的多個層板,每個層板內(nèi)分別設(shè)置有鎖止機構(gòu);驅(qū)動機構(gòu)設(shè)置在柜體內(nèi),驅(qū)動機構(gòu)與多個鎖止機構(gòu)傳動連接;至少一個鎖止機構(gòu)處于鎖止狀態(tài)時,驅(qū)動機...
          • 本發(fā)明提供了智能割草機的漏割處理方法和系統(tǒng),包括:獲取歷史軌跡列表,歷史軌跡列表包括多個歷史軌跡點位,歷史軌跡點位為當前行駛過的路徑的坐標;遍歷歷史軌跡列表,得到多個留存點位;根據(jù)多個留存點位構(gòu)建候選點列表;遍歷候選點列表,計算所有漏割點位...
          • 本發(fā)明公開了一種基于離子風應(yīng)用的煙草薄片干燥工藝,包括:將待干燥的煙草薄片冷凍處理1?2min,然后低溫保存30?50min,得到低溫煙草薄片;將低溫煙草薄片堆疊后恒溫壓縮5?10min,然后快速泄壓后靜置10?20min,得到微膨化煙草薄...
          • 本發(fā)明提供了一種消化內(nèi)鏡及其自主導(dǎo)航系統(tǒng)。消化內(nèi)鏡包括:頭端,包括多光譜攝像頭、微型激光雷達以及柔性力覺傳感器,用于采集感知數(shù)據(jù);仿生蛇形驅(qū)動結(jié)構(gòu),用于進行主動分段彎曲,以使消化內(nèi)鏡在消化道內(nèi)進行位移;仿生蛇形驅(qū)動結(jié)構(gòu)具有第一前進模式和第二...
          • 本發(fā)明提供了一種內(nèi)鏡與虛擬現(xiàn)實設(shè)備交互系統(tǒng)。系統(tǒng)包括:內(nèi)鏡,配置有雙目攝像頭,用于基于雙目攝像頭在消化道內(nèi)采集二維原始影像數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)處理設(shè)備,用于基于深度學(xué)習(xí)算法和光流法對二維原始影像數(shù)據(jù)進行處理,確定消化道的三維影像模型,三維影像模型標記...
          • 本發(fā)明適用于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域,提供了基于深度學(xué)習(xí)算法的共聚焦激光散斑血流成像方法和系統(tǒng)。所述基于深度學(xué)習(xí)算法的共聚焦激光散斑血流成像方法包括:獲取血流仿體的第一圖像;所述第一圖像為激光散斑襯比圖像;對所述第一圖像進行數(shù)據(jù)集標注,得到第二圖...
          • 本發(fā)明公開了一種面向青少年抑郁傾向的多模態(tài)情緒識別方法,涉及心理健康監(jiān)測與評估技術(shù)領(lǐng)域。包括:獲取EEG信號數(shù)據(jù)集、ECG信號數(shù)據(jù)集、語音信號數(shù)據(jù)集、文本信號數(shù)據(jù)集;對獲取的數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理;將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集進行特征提取與融合,得到多模態(tài)...
          • 本發(fā)明涉及一種長時間監(jiān)測獲取的腦血流速度信號的可視化分析方法,屬于生物醫(yī)學(xué)信號處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過提取腦血流速度信號的頻譜形態(tài)特征,構(gòu)建視覺編碼體系,利用顏色、形狀等編碼方式直觀展示信號的多維特征,通過熱力圖等手段,清晰呈現(xiàn)長時間序列中...
          • 本發(fā)明實施例提供了一種皮膚阻抗自適應(yīng)反饋的毛囊植入深度調(diào)控系統(tǒng)及方法,涉及毛囊植入調(diào)控技術(shù)領(lǐng)域。其方法包括:獲取皮膚電信號,并根據(jù)所述皮膚電信號確定皮膚阻抗以及皮膚阻抗變化信息;根據(jù)所述皮膚阻抗變化信息,通過預(yù)設(shè)的第一模型確定調(diào)控信息;基于...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)療器械技術(shù)領(lǐng)域,并具體公開了一種導(dǎo)引導(dǎo)管多模態(tài)成像融合導(dǎo)航系統(tǒng)及導(dǎo)引導(dǎo)管,該系統(tǒng)包括:導(dǎo)管尖端粗定位模塊獲取患者目標部位血管形態(tài)分布數(shù)據(jù),確定導(dǎo)管尖端實時粗略位置范圍并獲取其前方血管內(nèi)部組織圖像;縮進參數(shù)確定模塊依據(jù)前方圖像確定...
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