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								      本發(fā)明公開了一種構(gòu)建速生不育斑馬魚模型的方法，屬于魚類動物模型制備技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明首次發(fā)現(xiàn)CK基因在調(diào)節(jié)魚類生長速度和育性中的作用：同時敲除ck1和ck2基因的魚類生長速度快且性腺敗育；應(yīng)用本發(fā)明提供的方法成功構(gòu)建了速生不育斑馬魚模型，其性...
								
            
							
            
							
						
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								      發(fā)明公開了一種構(gòu)建富含1α,25(OH)2D3斑馬魚模型的方法，屬于動物模型構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過敲除斑馬魚中的cyp24a1基因，成功獲得了富含1α,25(OH)2D
							
            
							
						
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								      本申請公開一種微橋結(jié)構(gòu)探測器及其制備方法，該探測器包括襯底、兩個橋墩、兩個第一橋腿、兩個第二橋腿、橋面及傘蓋層。兩個橋墩沿襯底的對角線方向間隔布設(shè)于襯底；每一第一橋腿一端與對應(yīng)的一橋墩連接，另一端曲折延伸至另一橋墩處并懸空；每一第二橋腿與對...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種激光焊接控制系統(tǒng)及方法，所述系統(tǒng)包括溫度反饋調(diào)控模塊、PLC控制模塊、半橋驅(qū)動模塊、恒流源電路，本公開的系統(tǒng)基于溫度反饋調(diào)控模塊實時監(jiān)測得到的溫度信號和溫度狀態(tài)信號，對PLC控制模塊傳遞指令，PLC控制模塊根據(jù)不同的溫度狀態(tài)信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于起重機監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種船廠特種起重機遠程監(jiān)控系統(tǒng)，包括傳感器模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊、監(jiān)控中心模塊以及終端模塊；所述傳感器模塊用以檢測起重機運行狀態(tài)和環(huán)境數(shù)據(jù)；所述數(shù)據(jù)采集模塊用以將傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可處理的數(shù)字...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種考慮切換性能的水下航行器自重構(gòu)控制方法，包括故障診斷階段和控制自重構(gòu)階段：故障診斷階段主要由故障檢測觀測器和故障估計器兩個部分配合進行，故障檢測觀測器通過與理論分析得到的故障檢測閾值進行比較，判斷故障是否發(fā)生；控制自重構(gòu)階段...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種容器重調(diào)度方法、系統(tǒng)、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，包括：按照預(yù)設(shè)資源監(jiān)控周期采集集群中各個節(jié)點的節(jié)點指標數(shù)據(jù)和集群中部署的容器組的容器組指標數(shù)據(jù)；基于節(jié)點指標數(shù)據(jù)確定各個節(jié)點各自的負載狀態(tài)，基于負載狀態(tài)從各...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于量子啟發(fā)的算力數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，通過通過獲取圖像渲染任務(wù)，將圖像渲染任務(wù)分解為若干子任務(wù)，并對各子任務(wù)進行分析，確定對應(yīng)子任務(wù)的粒度和數(shù)量；構(gòu)建量子隨機游走圖模型，量子隨機游走圖模型中包括節(jié)點和將節(jié)點連接的邊，其中，每...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種共享內(nèi)存通訊方法，所述方法包括：將內(nèi)存空間劃分為消息體區(qū)域和終端簇區(qū)域；獲取消息數(shù)據(jù)，并在消息體區(qū)域中，通過內(nèi)存兩級分割策略算法為消息數(shù)據(jù)分配內(nèi)存，得到空閑內(nèi)存；根據(jù)所述消息數(shù)據(jù)和空閑內(nèi)存，得到分配給發(fā)送方的消息體；在終端簇...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種數(shù)據(jù)庫秒級監(jiān)控方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)庫技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：根據(jù)待監(jiān)控數(shù)據(jù)庫的各個監(jiān)控指標與各個業(yè)務(wù)流程確定每個監(jiān)控指標的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)度，根據(jù)歷史故障數(shù)據(jù)和歷史指標數(shù)據(jù)確定每個監(jiān)控指標的故障關(guān)聯(lián)度，根據(jù)歷史負載資源...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種灰度實驗控制方法、裝置、電子設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)，灰度實驗控制方法包括：獲取應(yīng)用請求；從預(yù)先設(shè)置的各實驗中確定與應(yīng)用請求中的實驗基礎(chǔ)信息相匹配的目標實驗，其中，實驗設(shè)置有對應(yīng)的依賴實驗，實驗的執(zhí)行依賴于對應(yīng)的依賴實驗的實...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于FPGA接口的Nand flash控制器實現(xiàn)方法及系統(tǒng)，系統(tǒng)采用PCIE模塊和多個Nand flash控制器，PCIE模塊，通過PCIE接口與CPU進行連接，用于將PCIE轉(zhuǎn)化為本地總線；多個Nand flash控制器，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明主要用于電子信息技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明公開了一種故障分析及解決措施可視化顯示方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：用戶登錄后顯示含運行狀態(tài)查看模塊的第一界面；操作運行狀態(tài)查看模塊后顯示第二界面，其動態(tài)展示區(qū)域可更新展示目標磁懸浮電機運行狀態(tài)信...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于自然語言處理的ETL配置方法與系統(tǒng)。所述方法可以獲取用于ETL配置的文本信息；利用NLP對所述文本信息進行解析，識別所述文本信息中包含的目標ETL組件，以及針對所述目標ETL組件的目標配置項；所述N...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種信息生成方法、信息顯示方法、推薦方法、計算設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。其中，獲取目標類別對應(yīng)的選擇方式提示信息；確定屬于目標類別的目標對象；從所述目標對象的對象描述信息中，提取與選擇方式提示信息匹配的對象屬性信息；根據(jù)選擇...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于電流波形畸變的電感參數(shù)臨界值計算方法及系統(tǒng)，屬于電力電子技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的計算方法，包括：確定三相VIENNA整流器的關(guān)鍵參數(shù)及電流波形畸變目標；基于確定的三相VIENNA整流器的關(guān)鍵參數(shù)及電流波形畸變目標，確定三相VI...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于稀疏矩陣分解技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種結(jié)構(gòu)感知型不規(guī)則分塊的稀疏矩陣數(shù)值分解預(yù)處理方法，包括如下步驟：步驟1：結(jié)構(gòu)感知型預(yù)處理；步驟2：基于對角指針的反映稀疏矩陣二維分布特征的表示；步驟3：構(gòu)建面向數(shù)值分解計算性能的智能預(yù)測模型；步驟4...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于終身學(xué)習(xí)與輕量級參數(shù)優(yōu)化的檢測模型更新方法。適用于人工智能與深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：一種基于終身學(xué)習(xí)與輕量級參數(shù)優(yōu)化的檢測模型更新方法，包括：為目標檢測模型構(gòu)建LoRA模塊，該目標檢測模型的原始權(quán)重矩陣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于測試階段適應(yīng)策略的多模態(tài)虛假新聞檢測方法及系統(tǒng)，屬于虛假新聞檢測技術(shù)領(lǐng)域。包括訓(xùn)練階段和測試訓(xùn)練階段，所述訓(xùn)練階段基于新聞樣本的交叉熵損失和該新聞樣本中文本與圖像的重構(gòu)損失進行訓(xùn)練，以得到預(yù)訓(xùn)練的虛假新聞檢測模型，所述測試...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于大語言模型強化推理學(xué)習(xí)的虛假新聞檢測方法及系統(tǒng)，屬于虛假新聞檢測技術(shù)領(lǐng)域。所述是將待檢測新聞和若干個推理送入一虛假新聞檢測模型，得到該待檢測新聞的檢測結(jié)果；其中，基于大語言模型構(gòu)建所述虛假新聞檢測模型的訓(xùn)練集，且所述虛假新...
								
            
							
            
							
						
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