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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本申請實施例提供了一種核反應(yīng)堆熱工水力仿真方法和裝置，涉及核反應(yīng)堆仿真技術(shù)領(lǐng)域。方法應(yīng)用于模擬機，包括：獲取核反應(yīng)堆熱工水力的仿真需求；在熱工水力分析程序的多個控制功能中確定與所述仿真需求相對應(yīng)的目標功能；生成所述目標功能的控制函數(shù)，以及，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于年際增量的月際或季節(jié)尺度降水預(yù)測方法，該方法包括下述步驟：構(gòu)建潛在預(yù)測因子數(shù)據(jù)集；構(gòu)建月際或季節(jié)平均降水距平百分率年際增量的單因子預(yù)測模型；基于奇異值分解方法訂正單因子預(yù)測模型預(yù)測的月際或季節(jié)平均降水距平百分率年際增量的偏...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于BIM的裝配式建筑樓板電氣線管預(yù)制化快速安裝方法，包括如下步驟：S1、建立裝配式樓承板模型，并根據(jù)樓承板加工圖深化樓承板鋼筋網(wǎng)格；S2、繪制電氣專業(yè)末端點位豎向線管，為樓承板的電氣線管敷設(shè)提供末端定位；S3、通過與深化后...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的預(yù)測方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，所述方法包括：利用注意力機制算法，分別計算圖像特征向量和文本特征向量的自注意力權(quán)重，分別計算圖像特征向量和文本特征向量的交叉注意力權(quán)重；基于圖像特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明為一種基于井蓋分類的車輛控制方法、訓(xùn)練方法、裝置和設(shè)備，所述方法包括獲取車輛采集的井蓋的圖像數(shù)據(jù)以及雷達數(shù)據(jù)；根據(jù)所述圖像數(shù)據(jù)，獲得井蓋的幾何特征參數(shù)以及紋理特征參數(shù)；根據(jù)所述雷達數(shù)據(jù)，獲得井蓋的高度特征參數(shù)；根據(jù)所述幾何特征參數(shù)、紋...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多傳感器的大型游樂設(shè)施安全檢測方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)加密技術(shù)領(lǐng)域，包括，基于多模態(tài)數(shù)據(jù)集，通過快速傅里葉變換和小波分析提取振動信號時頻特征，結(jié)合支持向量機算法生成故障分析報告；基于綜合特征圖譜，通過貝葉斯反演算法進行游樂設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種于圖結(jié)構(gòu)構(gòu)建的智能感知方法、系統(tǒng)、裝置和介質(zhì)，方法包括：獲取一維的原始振動信號；對原始振動信號進行連續(xù)小波變換，得到二維時頻圖像；并利用k維樹為原始振動信號建立時域圖結(jié)構(gòu)；對二維時頻圖像進行特征提取，得到第一特征向量，并對時...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種樁周沖刷深度演變過程預(yù)測方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品，所述預(yù)測方法包括獲取多個歷史沖刷深度時間序列；對每個歷史沖刷深度時間序列進行掩碼、位置編碼和融合處理，得到融合序列；構(gòu)建注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以所述融合序列作為注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書提供對話處理方法及裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取待輸入至目標模型的原始對話信息；確定適用于所述目標模型的知識圖譜，所述知識圖譜中記錄有預(yù)先定義的生僻詞匯實體和專業(yè)詞匯實體之間的映射關(guān)系，所述生僻詞匯實體源自所述目標模型的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)庫維護技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種跨數(shù)據(jù)庫升級腳本生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：對第一數(shù)據(jù)庫和第二數(shù)據(jù)庫進行統(tǒng)一建模，獲得第一數(shù)據(jù)庫模型和第二數(shù)據(jù)庫模型；若所述第一數(shù)據(jù)庫的類型和所述第二數(shù)據(jù)庫的類型不同，則根據(jù)第一數(shù)據(jù)庫的類型和第...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書提供了一種程序驗證用例的構(gòu)建方法、裝置、存儲介質(zhì)及設(shè)備。在此方法中，獲取待驗證程序的程序代碼；其中，程序代碼中包含有多個程序單元；根據(jù)各程序單元的輸入值和返回值，確定各程序單元之間的調(diào)用關(guān)系，并根據(jù)調(diào)用關(guān)系生成程序調(diào)用序列，程序調(diào)用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種管理引擎的故障檢測方法和計算機設(shè)備；所述方法包括：根據(jù)預(yù)設(shè)時長內(nèi)PCH芯片傳輸?shù)男奶盘枺_定出管理引擎當前所處的運行狀態(tài)，并基于運行狀態(tài)生成標識數(shù)據(jù)，將標識數(shù)據(jù)存儲于CPLD芯片內(nèi)的CPLD寄存器中，重復(fù)執(zhí)行上述步驟，并將新...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于pnpm和Git Submodule的Umi前端框架動態(tài)模塊化打包方法、裝置和介質(zhì)，屬于軟件工程技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：通過pnpm初始化主項目，配置定義工作空間配置文件，定義子包目錄；將子包引入主項目中定義的子包目錄下...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書提供一種代碼處理方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。通過以用戶在代碼文件中當前編輯的代碼行的代碼前文作為待匹配代碼，獲取由語言模型提取的待匹配代碼的第一特征參數(shù)和各個歷史代碼片段的第二特征參數(shù)，從而基于獲取到的代碼特征實現(xiàn)待匹配代...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種高原高海拔地區(qū)充填體多功能環(huán)境模擬養(yǎng)護裝置，涉及環(huán)境模擬養(yǎng)護技術(shù)領(lǐng)域，包括底盤及安裝桿，安裝桿上固定連接環(huán)境調(diào)控箱，環(huán)境調(diào)控箱內(nèi)設(shè)置環(huán)境參數(shù)調(diào)節(jié)組件，環(huán)境參數(shù)調(diào)節(jié)組件包括濕度調(diào)節(jié)器、溫度調(diào)節(jié)器和氣壓調(diào)節(jié)器；安裝桿上固定連接模擬...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于強化學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。本申請?zhí)峁┮环N基于記憶推理的異構(gòu)巡飛集群自主協(xié)同規(guī)劃方法。該方法包括：針對異構(gòu)巡飛集群的智能體訓(xùn)練仿真環(huán)境，為每個智能體構(gòu)建馬爾可夫決策過程；構(gòu)建智能體動力學(xué)模型；初始化仿真環(huán)境；通過環(huán)境交互采樣獲取數(shù)據(jù)，更新雙...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于近場通信的低成本無人清掃車補給站系統(tǒng)及控制方法。所述系統(tǒng)通過構(gòu)建以WiFi通信為核心的本地局域網(wǎng)架構(gòu)，結(jié)合輕量級Micro?ROS通信協(xié)議，實現(xiàn)清掃車與補給站之間的數(shù)據(jù)交互與任務(wù)執(zhí)行。補給站端設(shè)備集成自動補水、電池充電、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一般的控制或調(diào)節(jié)系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種無人機低電量情況下的安全返航方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備，方法其包括響應(yīng)低電量觸發(fā)信號，獲取位置信息生成三維空間柵格地圖；通過擴展卡爾曼濾波器融合多源數(shù)據(jù)得到實時位姿；建立六自由度運動模型優(yōu)化返航...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種鐵路貨車車門拆裝小車的惰輪驅(qū)動控制方法及系統(tǒng)，拆裝小車包括兩個對角設(shè)置的惰輪和兩個對角設(shè)置的萬向支撐輪。方法包括獲取操作指令和車輛狀態(tài)信息，確定惰輪轉(zhuǎn)向角度及驅(qū)動馬達功率，控制惰輪舵機和驅(qū)動馬達執(zhí)行運動，實時監(jiān)測運行狀態(tài)并在達...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于非介入式負荷辨識技術(shù)領(lǐng)域，公開一種非介入式負荷辨識設(shè)備云端協(xié)同測試方法及系統(tǒng)；所述方法包括：對非介入式負荷辨識設(shè)備進行第一次辨識準確度測試，得到第一辨識結(jié)果；獲取辨識第一次辨識準確度測試時未精準辨識用電設(shè)備所需的負荷特征，通過云端...
								
            
							
            
							
						
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