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          • 本發(fā)明公開了一種基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的個(gè)性化交互內(nèi)容生成方法及介質(zhì),所述方法包括以下步驟:集成AIGC引擎,調(diào)用所述AIGC引擎根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)自動(dòng)生成個(gè)性化交互內(nèi)容;所述用戶行為數(shù)據(jù)至少包括用戶的瀏覽記錄和業(yè)務(wù)類型;本發(fā)明能夠通過集成AIGC引擎...
          • 本發(fā)明公開了一種基于用戶行為及環(huán)境的服務(wù)推薦系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)采集模塊,用于采集用戶行為和環(huán)境數(shù)據(jù);邊緣計(jì)算模塊,用于分析人流密度和業(yè)務(wù)高峰期并計(jì)算業(yè)務(wù)辦理優(yōu)先級(jí);服務(wù)推薦模塊,用于生成和推送優(yōu)先級(jí)提示;服務(wù)執(zhí)行模塊,用于根據(jù)優(yōu)先級(jí)提...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種數(shù)據(jù)傳輸方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:通過音頻處理組件獲取多媒體數(shù)據(jù);確定USB設(shè)備的輸入通道,輸入通道為通過UAC設(shè)備驅(qū)動(dòng)組件驅(qū)動(dòng)得到的音頻輸入通道;獲取主機(jī)發(fā)送的傳輸參數(shù);根據(jù)傳輸參數(shù),通過輸入通道向主機(jī)發(fā)...
          • 本發(fā)明屬于分布式實(shí)時(shí)雙余度系統(tǒng)驗(yàn)證技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于分布式實(shí)時(shí)雙余度系統(tǒng)形式化建模與驗(yàn)證方法。包括:步驟1:分析分布式實(shí)時(shí)雙余度系統(tǒng)的架構(gòu),分解出系統(tǒng)架構(gòu)的所有時(shí)鐘;步驟2:基于各時(shí)鐘的晶振頻率和漂移,確定相應(yīng)時(shí)鐘的周期和隨機(jī)漂移范...
          • 本申請(qǐng)公開了一種故障檢測(cè)方法、裝置及電子設(shè)備,涉及電子設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,包括在目標(biāo)設(shè)備在壓力測(cè)試運(yùn)行的情況下,監(jiān)測(cè)目標(biāo)設(shè)備的實(shí)時(shí)溫度變化和出現(xiàn)錯(cuò)誤的次數(shù),以此來判定目標(biāo)設(shè)備是否為故障設(shè)備。由于加壓會(huì)致使目標(biāo)設(shè)備的溫度上升,高溫會(huì)加快目標(biāo)設(shè)備的元...
          • 本申請(qǐng)公開了一種外設(shè)組件互聯(lián)快速總線的故障處理方法、裝置及設(shè)備,涉及服務(wù)器技術(shù)領(lǐng)域,通過獲取目標(biāo)設(shè)備的外設(shè)組件互聯(lián)快速總線的多個(gè)原始故障信息,確定故障信息中的模態(tài)類型,對(duì)不同模態(tài)類型的故障信息分別進(jìn)行特征提取,得到多個(gè)模態(tài)故障特征,對(duì)各模態(tài)...
          • 一種系統(tǒng)級(jí)芯片、溫度控制電路及設(shè)備,所述系統(tǒng)級(jí)芯片包括:多個(gè)處理器電路,至少一個(gè)所述處理器電路包括至少一個(gè)溫度傳感器電路和至少一個(gè)溫度調(diào)整電路;至少一個(gè)溫度控制電路,所述溫度控制電路分別與至少一個(gè)所述溫度調(diào)整電路和至少一個(gè)所述溫度傳感器電路...
          • 本發(fā)明公開了一種基于用戶畫像的個(gè)性化界面調(diào)整系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)采集模塊,用于采集設(shè)備信息、用戶基礎(chǔ)信息和用戶行為數(shù)據(jù);用戶畫像構(gòu)建模塊,用于整合數(shù)據(jù)并生成用戶畫像;機(jī)器學(xué)習(xí)算法模塊,用于根據(jù)用戶畫像生成定制化UI布局;UI調(diào)整執(zhí)行模塊...
          • 本發(fā)明公開了一種支持硬件組件按需靈活更換的終端系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:插槽式硬件接口模塊,包含模塊化插槽和插槽控制系統(tǒng),用于實(shí)現(xiàn)硬件組件的插拔和檢測(cè)識(shí)別;硬件組件適配模塊,包括驅(qū)動(dòng)程序庫和軟件適配接口,用于確保硬件組件與系統(tǒng)軟件的兼容性;用戶交...
          • 本發(fā)明公開了一種基于嵌入式邏輯控制編程語言的控制方法,能夠運(yùn)行到資源有限的嵌入式設(shè)備中,實(shí)現(xiàn)對(duì)嵌入式設(shè)備進(jìn)行邏輯控制。本發(fā)明適用于家電控制、物聯(lián)網(wǎng)終端等資源受限的嵌入式設(shè)備。
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種基于全景聲的交互控制方法、裝置、車輛及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及全景聲技術(shù)領(lǐng)域,通過獲取第一位置信息,第一位置信息用于指示目標(biāo)交互對(duì)象在虛擬場(chǎng)景中的第一位置,虛擬場(chǎng)景為位于交互空間內(nèi)的用戶所觀看到的場(chǎng)景,虛擬場(chǎng)景包括目標(biāo)交互對(duì)象和...
          • 本發(fā)明公開了一種基于情緒識(shí)別的用戶體驗(yàn)提升系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:情緒捕捉模塊,用于捕捉用戶的微表情并將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像信息;情緒分析模塊,用于分析圖像信息并確定用戶的情緒類別;響應(yīng)策略模塊,用于根據(jù)用戶情緒類別觸發(fā)語音安撫或轉(zhuǎn)人工服務(wù)介入;中...
          • 本發(fā)明涉及無人機(jī)編隊(duì)控制技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種光伏板清理無人機(jī)群的編隊(duì)控制方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),所述方法為定期獲取無人機(jī)群的任務(wù)執(zhí)行信息結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型獲取目標(biāo)編隊(duì)隊(duì)形進(jìn)行隊(duì)形切換,根據(jù)待清理光伏板分布信息,基于預(yù)設(shè)路徑規(guī)劃算法獲取隊(duì)形變換...
          • 本申請(qǐng)涉及一種無人機(jī)集群控制方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品,應(yīng)用于人工智能技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取每一目標(biāo)無人機(jī)在當(dāng)前時(shí)間步的飛行狀態(tài)信息;第一動(dòng)作檢測(cè)步驟:動(dòng)作檢測(cè)模型檢測(cè)每一目標(biāo)無人機(jī)對(duì)應(yīng)的當(dāng)前動(dòng)作;控制每一目標(biāo)無人機(jī)執(zhí)行對(duì)應(yīng)...
          • 本發(fā)明涉及機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種巡檢控制方法、巡檢機(jī)器人、巡檢系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)。巡檢控制方法包括:獲取巡檢機(jī)器人的當(dāng)前位置及目標(biāo)設(shè)備集合中每個(gè)目標(biāo)設(shè)備的設(shè)備標(biāo)識(shí)及狀態(tài)信息,目標(biāo)設(shè)備包括位于指定巡檢區(qū)域的待檢設(shè)備,狀態(tài)信息包括位置狀態(tài)信息...
          • 本申請(qǐng)公開了一種塔帶機(jī)控制權(quán)限分配方法、裝置、塔帶機(jī)及可讀存儲(chǔ)介質(zhì),涉及工程機(jī)械技術(shù)領(lǐng)域。方法包括獲取受控設(shè)備的設(shè)備狀態(tài)信息,在接收到塔機(jī)聯(lián)動(dòng)臺(tái)發(fā)出的第一控制權(quán)限申請(qǐng)的情況下,確定設(shè)備狀態(tài)信息是否滿足第一預(yù)設(shè)條件;在設(shè)備狀態(tài)信息滿足第一預(yù)設(shè)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于沉積數(shù)值模擬綜合井震預(yù)測(cè)少井地區(qū)有利砂體的方法,涉及油氣勘探開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域,基于測(cè)井、地震、巖心數(shù)據(jù)刻畫沉積相,明確沉積體系,并構(gòu)建基本構(gòu)造?沉積環(huán)境;利用沉積古地貌、湖平面升降、構(gòu)造沉降以及物源體系,定義可容空間參數(shù)、物...
          • 本發(fā)明提供了一種電池能量快速確定方法、裝置、電池檢測(cè)設(shè)備及介質(zhì),屬于電池回收利用技術(shù)領(lǐng)域,其方法包括:獲取樣本電池的樣本特征,對(duì)樣本特征進(jìn)行特征篩選得到候選特征,根據(jù)候選特征構(gòu)建若干輸入特征組合;根據(jù)各輸入特征組合對(duì)預(yù)訓(xùn)練能量預(yù)測(cè)模型進(jìn)行模...
          • 本發(fā)明涉及一種動(dòng)力電池剩余壽命的預(yù)測(cè)方法,屬于電池技術(shù)領(lǐng)域,其中,該方法包括:將目標(biāo)動(dòng)力電池的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合得到融合數(shù)據(jù);基于融合數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中的濕度波動(dòng)得到初始濕度系數(shù)和初始充放電倍率系數(shù);將目標(biāo)動(dòng)力電池在當(dāng)前循環(huán)次數(shù)的溫度...
          • 本發(fā)明提出一種基于趨勢(shì)信息感知的時(shí)空?qǐng)D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)方法,所述方法具體包括:構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),其中該網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包含空氣監(jiān)測(cè)站點(diǎn)之間的鄰接矩陣以及每個(gè)空氣監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的特征信息矩陣;構(gòu)造基于趨勢(shì)信息感知的時(shí)空?qǐng)D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)模型,該模型...
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