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          • 本申請涉及撈渣機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種刮板撈渣機(jī)尾部積渣處理裝置,包括機(jī)體、沖板組件和清輪組件,機(jī)體包括呈水平的浸渣段和呈傾斜的排渣段,浸渣段和排渣段連通且浸渣段內(nèi)盛有冷卻水,排渣段的傾斜較高端開設(shè)有排渣口,排渣段上設(shè)置有電連接于控制系統(tǒng)...
          • 本發(fā)明涉及吸附劑制備及亞甲基藍(lán)吸附技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種氨改性多孔炭吸附劑在吸附亞甲基藍(lán)中的應(yīng)用。通過向含有亞甲基藍(lán)的水樣中添加氨改性多孔炭吸附劑進(jìn)行吸附,實(shí)現(xiàn)對水樣中亞甲基藍(lán)的去除;該氨改性多孔炭吸附劑的制備方法包括以下步驟:將氣化細(xì)渣...
          • 本發(fā)明公開了一種檢測tsRNA標(biāo)志物試劑盒的應(yīng)用,包括下述應(yīng)用中的一種或多種:A1)在制備診斷寒冷暴露致心肌損傷產(chǎn)品中的應(yīng)用;A2)在制備篩查寒冷暴露致心肌損傷產(chǎn)品中的應(yīng)用;A3)在制備治療寒冷暴露致心肌損傷產(chǎn)品中的應(yīng)用;A4)在制備寒冷暴...
          • 本發(fā)明涉及一種高穩(wěn)定性全非貴金屬合金氣凝膠催化材料的制備方法。將金屬鹽與配體在溶液中進(jìn)行充分混合,加入適量還原劑作為還原劑將金屬離子還原成金屬納米顆粒,經(jīng)溶膠?凝膠結(jié)合冷凍干燥技術(shù),最終得到一種全非貴金屬合金氣凝膠。通過本發(fā)明制備的材料具有...
          • 本發(fā)明公開了一種液冷機(jī)組測試工裝及其測試方法,其包括儲液水箱、壓縮空氣源、進(jìn)液流道、平衡流道、進(jìn)氣流道、排液流道以及控制模組;需要對被測液冷機(jī)組作注液操作時:進(jìn)液流道和平衡流道能夠在控制模組的控制下而開啟,進(jìn)氣流道能夠在控制模組的控制下而截...
          • 本發(fā)明公開了一種具有保護(hù)功能的回路電阻測試儀,包括回路電阻測試儀,還包括驅(qū)動組件、密封組件和輔助密封組件,回路電阻測試儀背面頂部鉸鏈鉸接有防護(hù)蓋,防護(hù)蓋背面固定連接有防護(hù)殼,防護(hù)殼內(nèi)設(shè)置有滾珠風(fēng)扇,其中,驅(qū)動組件包括電動伸縮桿,電動伸縮桿固...
          • 本發(fā)明提出一種基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)的聯(lián)合寬帶DOA及頻帶估計方法,該方法包括通過針對基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)定義的寬帶信號模型,基于獲取的陣列接收數(shù)據(jù)計算信號參數(shù)的協(xié)方差和均值,基于方差向量計算中間參數(shù)估計值;基于中間參數(shù)估計值獲得二值矩陣估計值和...
          • 一種智能海底光纜的鋪設(shè)方法及終端,獲取并分析目標(biāo)區(qū)域的多源環(huán)境數(shù)據(jù),基于多源環(huán)境數(shù)據(jù)生成目標(biāo)區(qū)域的海底三維模型;獲取預(yù)設(shè)路由路徑和光纜屬性,基于海底三維模型,模擬光纜在海底三維模型中鋪設(shè)過程中產(chǎn)生的應(yīng)力分布狀態(tài)并生成動態(tài)施工地圖;實(shí)時檢測光...
          • 本發(fā)明涉及一種基于逆向設(shè)計的天線單元優(yōu)化方法,包括:步驟S1:獲取初始天線單元結(jié)構(gòu),并解析得到天線陣列結(jié)構(gòu)的數(shù)量和各天線陣列結(jié)構(gòu)的參數(shù);步驟S2:依次選擇第一目標(biāo)函數(shù)、第二目標(biāo)函數(shù)和第三目標(biāo)函數(shù),分別對第一個天線陣列結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化,其中,第一...
          • 本發(fā)明屬于無效數(shù)據(jù)塊管理技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種基于ZNS SSD的無效塊區(qū)域重置方法,通過對整塊無效塊預(yù)重置進(jìn)行標(biāo)記后再采取重映射以及部分無效塊頁擦除機(jī)制,以減少數(shù)據(jù)遷移,降低寫放大、提升SSD壽命的方法。對于本發(fā)明采用的頁擦除技術(shù),在3...
          • 本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)軟件安全技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及了基于人工智能的電力系統(tǒng)軟件組件轉(zhuǎn)寫與變形代碼識別方法,包括數(shù)據(jù)采集與整理;數(shù)據(jù)預(yù)處理;特征提取;模型訓(xùn)練;構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來處理抽象語法樹數(shù)據(jù),將提取的語法樹特征作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的...
          • 本發(fā)明屬于昇騰CANN的代碼開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種面向昇騰CANN的自動化AI開發(fā)系統(tǒng),包括后端模塊、前端模塊和交互模塊,所述后端模塊和前端模塊之間通過交互模塊進(jìn)行連接,并且后端模塊和前端模塊之間通過交互模塊進(jìn)行進(jìn)行數(shù)據(jù)聯(lián)動,所述后端模...
          • 一種基于模型的代碼生成方法,用于提高代碼的生成效率,涉及人工智能(Artificial Intelligence,AI)技術(shù)領(lǐng)域。本申請針對于給定的需求文檔,通過AI模型來分析需求文檔中的業(yè)務(wù)流程,并采用狀態(tài)機(jī)表示的方式來呈現(xiàn)需求文檔中的業(yè)...
          • 本公開提供一種數(shù)據(jù)的逆向操作方法、裝置和電子設(shè)備,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。上述方法包括:響應(yīng)于接收到對目標(biāo)用戶標(biāo)識的用戶動作數(shù)據(jù)的逆向操作請求,對所述目標(biāo)用戶標(biāo)識,調(diào)取在目標(biāo)動作數(shù)據(jù)緩存棧中當(dāng)前動作數(shù)據(jù)日志的相鄰動作數(shù)據(jù)日志,所述目標(biāo)動作數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明提供一種全行業(yè)通用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)智能入表系統(tǒng)及方法,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:數(shù)據(jù)接入模塊,支持多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集,集成關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)及API接口的實(shí)時/定時采集功能;數(shù)據(jù)處理模塊,提供可配置的清洗規(guī)則引擎與轉(zhuǎn)換算...
          • 本發(fā)明適用計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種表格數(shù)據(jù)的可視化方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法包括:接收對表格中選定數(shù)據(jù)范圍進(jìn)行數(shù)據(jù)顯著性特征可視化的用戶請求,根據(jù)用戶請求獲取選定數(shù)據(jù)范圍對應(yīng)的表格數(shù)據(jù);根據(jù)表格數(shù)據(jù),生成用戶可能感興趣的多個數(shù)據(jù)事...
          • 本公開提供了一種用于訓(xùn)練醫(yī)療大模型的康復(fù)和診斷類數(shù)據(jù)生成方法及設(shè)備,獲取病例數(shù)據(jù),經(jīng)由語言模型處理輸出醫(yī)療問題數(shù)據(jù),醫(yī)療問題數(shù)據(jù)包括康復(fù)問題數(shù)據(jù)及診斷問題數(shù)據(jù);根據(jù)病例問題準(zhǔn)則及病例數(shù)據(jù)對醫(yī)療問題數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化得到目標(biāo)醫(yī)療問題數(shù)據(jù);利用語言模...
          • 本申請實(shí)施例提供一種旅行AI問答方法及程序,其中方法包括:展示旅行AI問答的用戶交互界面;獲取用戶通過用戶交互界面輸入的旅行問題;通過用戶交互界面向用戶反饋旅行回答結(jié)果,旅行回答結(jié)果包括卡片,卡片至少包括旅行服務(wù)卡片,旅行服務(wù)卡片展示有旅行...
          • 本公開提供的一種全自動煤炭采樣裝置的性能評價方法,通過采集多批次煤炭的干燥基灰分測定值及其合同約定值,動態(tài)計算灰分平均值、標(biāo)準(zhǔn)差及與約定值的偏差,并基于灰分區(qū)間設(shè)定差異化的精密度與準(zhǔn)確度判定閾值,實(shí)現(xiàn)了采樣裝置性能的高效評價。該方法與電廠日...
          • 本發(fā)明公開一種支持跨并行策略高效存讀的容錯彈性訓(xùn)練方法及系統(tǒng),屬于人工智能領(lǐng)域。所述方法包括:在檢測到可用GPU數(shù)量變化時,確認(rèn)當(dāng)前可用GPU總數(shù)量;基于所述當(dāng)前可用GPU總數(shù)量對目標(biāo)模型進(jìn)行切分,以使每一GPU在訓(xùn)練時運(yùn)行對應(yīng)的模型切片;...
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