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          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝塑浖r?yàn)方法、系統(tǒng)及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法,包括:獲取軟件升級(jí)包,軟件升級(jí)包包括包頭信息和軟件鏡像內(nèi)容,包頭信息包括第一簽名信息,第一簽名信息是基于第一軟件鏡像摘要生成的,第一軟件鏡像摘要是對(duì)軟件鏡像內(nèi)容進(jìn)行計(jì)算獲得的;對(duì)包頭...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于量子加密終端虛擬化的可信認(rèn)證系統(tǒng)及方法;包括硬件可信根模塊、虛擬可信根管理模塊、容器環(huán)境模塊、容器鏡像管理模塊、容器監(jiān)控模塊和信任鏈管理模塊;通過(guò)構(gòu)建安全可信的容器運(yùn)行環(huán)境,建立基于量子隨機(jī)數(shù)的可信認(rèn)證機(jī)制,逐級(jí)驗(yàn)證操作...
          • 本發(fā)明涉及軟件漏洞檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)一種基于多模態(tài)混合專家模型的軟件漏洞檢測(cè)方法與裝置。該方法包括:構(gòu)建多模態(tài)混合專家網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行訓(xùn)練,獲得多模態(tài)混合專家模型;將目標(biāo)軟件代碼轉(zhuǎn)換為不同模態(tài)表征并輸入到多模態(tài)混合專家模型,得到目標(biāo)軟件漏洞的漏洞...
          • 本發(fā)明涉及邊坡災(zāi)害防護(hù)技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于強(qiáng)度?延性控制的高性能環(huán)形網(wǎng)的設(shè)計(jì)方法,其環(huán)形網(wǎng)由網(wǎng)環(huán)相互嵌套形成,網(wǎng)環(huán)由鋼絲編制而成,鋼絲的抗拉強(qiáng)度和斷后延伸率材性參數(shù)落在不規(guī)則多邊形ABCDEF所構(gòu)成的區(qū)域內(nèi);本發(fā)明明確提供了高性能環(huán)形網(wǎng)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種大機(jī)動(dòng)飛行器的遙測(cè)距離仿真系統(tǒng),應(yīng)用于航區(qū)地理環(huán)境復(fù)雜、遙測(cè)站跟蹤范圍計(jì)算與遙測(cè)站布站方案制定。系統(tǒng)建立數(shù)據(jù)庫(kù),數(shù)據(jù)庫(kù)中包含飛行數(shù)據(jù),地面站數(shù)據(jù)以及飛行器及地面站天線參數(shù),并將數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)處理方便后續(xù)的查表操作。計(jì)算系統(tǒng)包含...
          • 本發(fā)明提供一種基于挖掘機(jī)關(guān)節(jié)摩擦力矩的動(dòng)力學(xué)參數(shù)分級(jí)標(biāo)定方法,涉及工程機(jī)械領(lǐng)域,基于挖掘機(jī)模型,建立動(dòng)臂、斗桿、鏟斗關(guān)節(jié)角度與驅(qū)動(dòng)力臂長(zhǎng)度關(guān)系方程和各關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)力矩方程,通過(guò)挖掘機(jī)動(dòng)力學(xué)方程得到各關(guān)節(jié)摩擦力矩,并擬合得到各關(guān)節(jié)的摩擦力矩曲線;...
          • 本公開(kāi)的實(shí)施例公開(kāi)了一種動(dòng)態(tài)融合的多模態(tài)知識(shí)圖譜表示學(xué)習(xí)方法。該方法的一具體實(shí)施方式包括:通過(guò)圖注意力網(wǎng)絡(luò)層,分別提取特征交互圖中文本特征向量的文本注意力系數(shù)與圖像注意力系數(shù)集;將特征交互圖、文本注意力系數(shù)與圖像注意力系數(shù)集輸入至相關(guān)聯(lián)的門...
          • 本發(fā)明提供一種迭代生成式多模態(tài)思維鏈推理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取初始輸入數(shù)據(jù),并通過(guò)多模態(tài)大語(yǔ)言模型對(duì)初始輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行推理,得到文本推理結(jié)果和中間推理提示;利用多模態(tài)大語(yǔ)言模型對(duì)文本推理結(jié)果和中間...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種車輛出行的智能預(yù)約方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括:用戶客戶端接收駕駛用戶輸入的出行計(jì)劃語(yǔ)句,并將識(shí)別到的出行需求發(fā)送給車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái);車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)從目標(biāo)車輛獲取車輛狀態(tài),并結(jié)合出行需求輸入至指令預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)得到包含多個(gè)...
          • 本申請(qǐng)適用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種接單等待時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品,該方法包括:在第一車輛駛?cè)肽繕?biāo)區(qū)域時(shí),獲取所述目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的當(dāng)前空車數(shù)量和第一時(shí)間段內(nèi)已產(chǎn)生訂單數(shù)量,所述第一時(shí)間段為當(dāng)前時(shí)刻所在時(shí)間段,所述第一車輛為用...
          • 本發(fā)明主要依據(jù)電網(wǎng)突發(fā)應(yīng)急事件所需人員、車輛、物資裝備的的資源屬性量化分析,并結(jié)合應(yīng)急事件本身的特征因素,應(yīng)用多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型解決所需資源種類和數(shù)量的預(yù)測(cè)問(wèn)題。本發(fā)明采用多層感知機(jī)模型,采用了更有效的模型訓(xùn)練和優(yōu)化方法,由于多層感知機(jī)模型...
          • 本發(fā)明實(shí)施例提供一種污水處理系統(tǒng)、方法及介質(zhì),屬于污水處理技術(shù)領(lǐng)域。所述系統(tǒng)包括:調(diào)度模塊,被配置為根據(jù)污水處理點(diǎn)的污水處理運(yùn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)污水量,并基于所預(yù)測(cè)的未來(lái)污水量生成調(diào)度指令,其中所述調(diào)度指令用于指示污水處理點(diǎn)的最優(yōu)調(diào)度水量,以使...
          • 本說(shuō)明書實(shí)施例公開(kāi)了一種混合場(chǎng)景下無(wú)人車的物流任務(wù)管控方法、設(shè)備及介質(zhì),涉及智慧物流技術(shù)領(lǐng)域,用于解決現(xiàn)有無(wú)人車物流管控不合理的問(wèn)題。方法包括:基于預(yù)置設(shè)備對(duì)當(dāng)前物流空間進(jìn)行掃描建模,分別獲得當(dāng)前物流空間所對(duì)應(yīng)的靜態(tài)層模型與動(dòng)態(tài)層模型;對(duì)齊...
          • 本申請(qǐng)適用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種訂單預(yù)測(cè)方法、訂單預(yù)測(cè)裝置、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品,該方法包括:確定待測(cè)時(shí)間段所屬的日期類型,所述日期類型包括普通日期和特殊日期,所述特殊日期包括法定節(jié)日和調(diào)休日,所述普通日期為周一至周日中除所述特殊日期...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取多張連續(xù)幀圖像,多張連續(xù)幀圖像分別對(duì)應(yīng)不同的曝光狀態(tài),曝光狀態(tài)包括過(guò)曝狀態(tài)、欠曝狀態(tài)和正常狀態(tài),對(duì)多張連續(xù)幀圖像進(jìn)行鏡像拓邊處理和配準(zhǔn)處理,得到多張?jiān)紙D像,確定多張?jiān)?..
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種水下圖像增強(qiáng)方法及計(jì)算機(jī)設(shè)備,其中方法主要是通過(guò)先對(duì)水下原始圖像采用自適應(yīng)色彩補(bǔ)償算法校正色彩,再利用Multiply Contour Bougie(MCB)形態(tài)學(xué)細(xì)節(jié)增強(qiáng)算法增強(qiáng)細(xì)節(jié),接著運(yùn)用自適應(yīng)伽瑪校正方法實(shí)現(xiàn)全局增強(qiáng)...
          • 本發(fā)明提供一種基于Mamba?YOLO的半導(dǎo)體激光器芯片損傷檢測(cè)方法及系統(tǒng),包括:收集半導(dǎo)體激光器芯片損傷圖像構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;基于Mamba神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和YOLOv8模型構(gòu)建損傷檢測(cè)模型,并對(duì)YOLOv8模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn),更有效地融合不同尺度的...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于分級(jí)標(biāo)定圖案的多通道圖像對(duì)齊方法,該方法在測(cè)量治具上設(shè)置了一級(jí)與二級(jí)標(biāo)定物,其中,一級(jí)標(biāo)定物為預(yù)設(shè)高精度光刻標(biāo)定板上的點(diǎn)狀圖案,二級(jí)標(biāo)定物為材質(zhì)與被測(cè)物做相近匹配的預(yù)設(shè)低精度的標(biāo)定體。通過(guò)預(yù)掃描的方式可同時(shí)掃到一級(jí)和二級(jí)...
          • 本發(fā)明提供大規(guī)模數(shù)據(jù)先驗(yàn)引導(dǎo)光場(chǎng)圖像細(xì)粒度視差估計(jì)方法及裝置,涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:確定光場(chǎng)圖像;將所述光場(chǎng)圖像輸入初步視差估計(jì)模型,得到所述初步視差估計(jì)模型輸出的初步視差估計(jì)結(jié)果;將所述光場(chǎng)圖像輸入視覺(jué)深度模型,得到所述視...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于點(diǎn)云的行李高度計(jì)算方法、裝置及設(shè)備,包括:通過(guò)3D相機(jī)獲取當(dāng)前場(chǎng)景的場(chǎng)景圖像以及對(duì)應(yīng)所述場(chǎng)景圖像的深度圖像,生成點(diǎn)云數(shù)據(jù);對(duì)所述場(chǎng)景圖像進(jìn)行目標(biāo)行李檢測(cè),得到對(duì)應(yīng)目標(biāo)行李的至少一個(gè)行李區(qū)域;對(duì)每一行李區(qū)域的行李上表面進(jìn)行...
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