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          • 本申請?zhí)峁┝艘环N異步圖表渲染方法、裝置、設(shè)備以及存儲介質(zhì),涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取目標(biāo)圖表的待渲染任務(wù),目標(biāo)圖表的待渲染任務(wù)包括:目標(biāo)圖表的原始數(shù)據(jù)、目標(biāo)圖表的渲染優(yōu)先級、目標(biāo)圖表的頁面位置。基于目標(biāo)圖表的待渲染任務(wù),獲取第一w...
          • 本發(fā)明提供了一種通過力電解耦法去除腦機(jī)接口中噪音信號的方法,采集腦機(jī)接口中產(chǎn)生的信號,包括神經(jīng)纖維所傳導(dǎo)的電信號、干擾電信號以及腦內(nèi)各種載荷的力信號引起的電信號;通過含液多孔材料的力?電本構(gòu)關(guān)系去除動作電位引起的電信號,解耦腦內(nèi)各種載荷的力...
          • 本申請涉及一種電力數(shù)據(jù)異常檢測方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備、計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)和計算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括:獲取待測電力數(shù)據(jù);將所述待測電力數(shù)據(jù)輸入孤立森林模型,以計算所述待測電力數(shù)據(jù)中各數(shù)據(jù)點在孤立樹結(jié)構(gòu)中的平均隔離深度,得到第一異常數(shù)據(jù);將...
          • 本發(fā)明提供了一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的水下直升機(jī)作業(yè)預(yù)演方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:收集水下直升機(jī)的物理特征數(shù)據(jù);進(jìn)行水下直升機(jī)的數(shù)字樣機(jī)的靜態(tài)參數(shù)映射;進(jìn)行水下直升機(jī)數(shù)字樣機(jī)的三維建模;構(gòu)建水下直升機(jī)的動力學(xué)和運動學(xué)理論模型;...
          • 本發(fā)明提出一種基于RCWA算法優(yōu)化的量測設(shè)備調(diào)整方法及系統(tǒng),基于預(yù)設(shè)待測量結(jié)構(gòu),得到基準(zhǔn)光譜和若干階數(shù)電場;基于若干階數(shù)所述電場,得到階數(shù)重要性排序;基于所述階數(shù)重要性排序,得到近似光譜;基于所述基準(zhǔn)光譜,調(diào)整近似光譜階數(shù)比例,得到階數(shù)選擇...
          • 本申請涉及機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,公開了一種復(fù)合管界面分層應(yīng)變的預(yù)測方法及相關(guān)設(shè)備,包括:獲取復(fù)合管中基層與覆層的幾何參數(shù)、材料參數(shù)和接觸面參數(shù);將幾何參數(shù)、材料參數(shù)和接觸面參數(shù)輸入預(yù)先訓(xùn)練的預(yù)測模型,得到基層與覆層的分層應(yīng)變。如此,基于基層與覆層的...
          • 本申請公開了一種科氏質(zhì)量流量計的模態(tài)分析方法、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及流量計量技術(shù)領(lǐng)域,旨在解決科氏質(zhì)量流量計的模態(tài)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性較低的問題。該科氏質(zhì)量流量計的模態(tài)分析方法包括:通過雙向流固耦合模型,確定流體壓力與結(jié)構(gòu)剛度之間的實時關(guān)系;基于...
          • 本發(fā)明提供了一種基于大語言模型的盾構(gòu)智能輔助選型系統(tǒng)及方法。所述選型系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)輸入模塊、規(guī)則知識庫模塊、大模型推理模塊和結(jié)果生成模塊;本發(fā)明面向盾構(gòu)施工中地質(zhì)條件復(fù)雜、規(guī)則多約束、專家依賴度高等現(xiàn)實問題,構(gòu)建了一個融合規(guī)則知識庫、深度學(xué)習(xí)...
          • 本申請公開了一種大模型對話方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,旨在解決采用線性對話流對話時,容易導(dǎo)致上下文信息冗余與混亂,進(jìn)而導(dǎo)致對話效率較低的問題。該大模型對話方法包括:獲取用戶輸入的問題信息;獲取本次對話的對話類型;對...
          • 本發(fā)明公開了一種茶樹種質(zhì)資源圃管理方法,包括采用由數(shù)據(jù)存儲模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、系統(tǒng)運行模塊、系統(tǒng)顯示模塊、外接端口模塊組成的茶樹種質(zhì)資源圃管理系統(tǒng),通過對茶樹種質(zhì)資源圃的整體平面數(shù)據(jù)和各區(qū)塊分布數(shù)據(jù)、結(jié)合氣象站及土壤墑情信息數(shù)據(jù)、入圃的茶樹...
          • 本發(fā)明涉及虛擬電廠差異化貢獻(xiàn)分配和分布式碳交易技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種多主體協(xié)作博弈的虛擬電廠低碳議價優(yōu)化方法,通過構(gòu)建多虛擬電廠?負(fù)荷聚合商MVPP?LA合作聯(lián)盟框架,整合風(fēng)力、光伏、熱電聯(lián)產(chǎn)及儲能系統(tǒng),增強供需互動,并構(gòu)建基于能量交互的碳排...
          • 本申請涉及一種充電站運營方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備、可讀存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括:獲取多個樣本充電站對應(yīng)的歷史運營數(shù)據(jù);基于歷史運營數(shù)據(jù),構(gòu)建初始策略預(yù)測模型;對初始策略預(yù)測模型進(jìn)行優(yōu)化,得到優(yōu)化后的策略預(yù)測模型;獲取目標(biāo)充電站中多個電...
          • 本發(fā)明公開了一種基于無人機(jī)、公交車和出租車的應(yīng)急響應(yīng)調(diào)度方法及系統(tǒng),屬于應(yīng)急調(diào)度領(lǐng)域。本發(fā)明分析無人機(jī)的應(yīng)急響應(yīng)模式,并建立聯(lián)合公交車出租車軌跡時空約束下無人機(jī)應(yīng)急響應(yīng)能耗模型,提出一種參與型中繼出租車招募模型,建立考慮響應(yīng)延誤、響應(yīng)持續(xù)時...
          • 本發(fā)明涉及圖文數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,提供一種基于人工智能的數(shù)字化企業(yè)管理數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng),用以基于全面多元的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù),融合動態(tài)決策邏輯生成可視化圖文分析報告,提升圖文生成的全面性、動態(tài)性和決策指導(dǎo)性,從而有效指導(dǎo)企業(yè)管理系統(tǒng)進(jìn)行供應(yīng)鏈動態(tài)調(diào)...
          • 本申請涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種工作流生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),包括:獲取針對目標(biāo)任務(wù)的工作流生成請求;基于工作流生成請求與預(yù)先訓(xùn)練的第一模型,確定目標(biāo)任務(wù)的子任務(wù)節(jié)點和子任務(wù)節(jié)點之間的依賴關(guān)系;子任務(wù)節(jié)點用于表征子任務(wù)節(jié)點...
          • 本申請公開了一種審批流程的管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,旨在解決現(xiàn)有的流程審批靈活性較差、效率較低的問題。該方法包括:接收到發(fā)起人發(fā)起的目標(biāo)審批請求時,根據(jù)目標(biāo)審批請求對應(yīng)的審批流程模版創(chuàng)建目標(biāo)審批流程實例;...
          • 本發(fā)明屬于區(qū)塊鏈應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于區(qū)塊鏈非同質(zhì)化代幣的農(nóng)產(chǎn)品數(shù)字資產(chǎn)分層確權(quán)與交易方法,包括:在種植端,在區(qū)塊鏈上將農(nóng)產(chǎn)品種植環(huán)境參數(shù)鑄造成種植信息NFT;在農(nóng)產(chǎn)品加工階段,在區(qū)塊鏈上將果實信息鑄造成產(chǎn)品NFT,并通過自下而上將每...
          • 本申請涉及一種車網(wǎng)互動供能的計算方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。方法包括:獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個電動汽車的電池能量數(shù)據(jù)、供能可用性數(shù)據(jù)和供能意愿影響因子數(shù)據(jù);根據(jù)供能可用性數(shù)據(jù)和供能意愿影響因子數(shù)據(jù),從目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個電動汽車中確定出目...
          • 本發(fā)明提供了一種融合物理先驗與反饋增強的薄云去除方法,本發(fā)明包括特征融合殘差去云生成器、大氣散射復(fù)原模塊和空間細(xì)節(jié)增強判別器;大氣散射復(fù)原模塊提取大氣光值和透射率圖,提供物理先驗知識;將提取到的大氣光值、透射率圖與特征融合殘差去云生成器輸出...
          • 本發(fā)明實施例提供了一種圖像清晰度判斷方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì),方法包括:確定圖像的梯度信息和拉普拉斯算子信息,梯度信息用于表示圖像的清晰度,拉普拉斯信息用于表示圖像的清晰度;根據(jù)預(yù)設(shè)圖像輪廓檢測算法,確定清晰度權(quán)重系數(shù);根據(jù)梯度信息、拉普拉斯...
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