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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種TFT顯示屏的抗干擾觸控方法及智能手表，方法包括獲取工作頻率范圍，預(yù)先將工作頻率范圍的工作頻點(diǎn)燒錄在智能手表中；在觸控操作閑暇時(shí)段，獲取智能手表的歷史噪聲干擾數(shù)據(jù)及當(dāng)前環(huán)境數(shù)據(jù)信息，根據(jù)歷史噪聲干擾數(shù)據(jù)及當(dāng)前環(huán)境數(shù)據(jù)信息預(yù)先...
								
            
							
            
							
						
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								      顯示方法及相關(guān)產(chǎn)品，應(yīng)用于智能車(chē)輛技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)中，顯示控制裝置通過(guò)屏幕，在界面上顯示多個(gè)觸控組件，且顯示控制裝置可利用輸入的操作指示，對(duì)觸控組件進(jìn)行動(dòng)態(tài)組合，使得一個(gè)觸控組件可關(guān)聯(lián)車(chē)載設(shè)備的多個(gè)可調(diào)節(jié)功能。本申請(qǐng)?zhí)峁┑姆桨钢С纸M合車(chē)載設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種NVME盤(pán)的管理方法和存儲(chǔ)系統(tǒng)的管理系統(tǒng)，涉及NVME盤(pán)存儲(chǔ)管理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：在NVME盤(pán)處于負(fù)載的情況下，讀取NVME盤(pán)的日志，以獲取至少一個(gè)已使用壽命百分差值和對(duì)應(yīng)的采集時(shí)間間隔，從而計(jì)算得到NVME盤(pán)的到期時(shí)間...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于多尺度transformer模型的算力資源預(yù)測(cè)方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。上述方法根據(jù)目標(biāo)預(yù)測(cè)時(shí)間點(diǎn)對(duì)應(yīng)的多個(gè)時(shí)間尺度，在每一時(shí)間尺度下對(duì)目標(biāo)資源的歷史狀態(tài)信息序列進(jìn)行采樣，構(gòu)建目標(biāo)資源在每一時(shí)間尺度下的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于殘差圖注意力網(wǎng)絡(luò)模型的算力資源預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了基于殘差圖注意力網(wǎng)絡(luò)模型的算力資源預(yù)測(cè)方法，包括：獲取每個(gè)算力節(jié)點(diǎn)及算力節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)的算力資源歷史數(shù)據(jù)，生成算力節(jié)點(diǎn)的歷史時(shí)間序列；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于趨勢(shì)預(yù)測(cè)的算力資源分配方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，所述基于趨勢(shì)預(yù)測(cè)的算力資源分配方法包括：將算力網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的算力數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序?qū)R與特征工程處理，轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)化的時(shí)間序列數(shù)據(jù)；將所述時(shí)間序列數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練的算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)的鏡像數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取多個(gè)鏡像數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的記錄參數(shù)；根據(jù)每一所述鏡像數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的所述記錄參數(shù)，計(jì)算每一所述鏡像數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量；根據(jù)所述數(shù)據(jù)質(zhì)量從高到低對(duì)部分或全部的所述鏡像數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于偽標(biāo)簽的意圖識(shí)別模型訓(xùn)練方法、意圖識(shí)別方法和裝置，方法包括：將樣本文本輸入到語(yǔ)言模型中提取特征向量；基于特征向量對(duì)樣本文本聚類(lèi)，將聚類(lèi)結(jié)果作為偽標(biāo)簽，計(jì)算有標(biāo)注樣本文本的真實(shí)標(biāo)簽與偽標(biāo)簽的歸一化互信息；確定每個(gè)樣本對(duì)應(yīng)的置...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于大語(yǔ)言模型增強(qiáng)多模態(tài)學(xué)習(xí)的教學(xué)設(shè)計(jì)處理方法和裝置及介質(zhì)，可應(yīng)用于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)通過(guò)預(yù)設(shè)視覺(jué)模型進(jìn)行情緒和行為分析得到情緒和行為分析結(jié)果、通過(guò)預(yù)設(shè)語(yǔ)音模型進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別得到語(yǔ)音文本序列，通過(guò)微調(diào)后第二大語(yǔ)言模型對(duì)初...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種內(nèi)容處理方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。包括，獲取目標(biāo)內(nèi)容；識(shí)別與所述目標(biāo)內(nèi)容相關(guān)的至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象；從所述目標(biāo)內(nèi)容中提取至少一個(gè)目標(biāo)元素信息；基于所述至少一個(gè)目標(biāo)元素信息，利用信息生成模型生成至少一個(gè)關(guān)鍵信息；其中，所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種內(nèi)容處理方法、對(duì)象推薦方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。包括，獲取與目標(biāo)對(duì)象類(lèi)別匹配的第一內(nèi)容；確定與所述目標(biāo)對(duì)象類(lèi)別相關(guān)的至少一種角色信息；利用內(nèi)容生成模型按照所述至少一種角色信息，對(duì)所述第一內(nèi)容進(jìn)行調(diào)整，獲得所述至少一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了基于大模型的模糊測(cè)試方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：對(duì)初始領(lǐng)域語(yǔ)料數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到目標(biāo)領(lǐng)域語(yǔ)料數(shù)據(jù)，并根據(jù)目標(biāo)領(lǐng)域語(yǔ)料數(shù)據(jù)構(gòu)建領(lǐng)域特定語(yǔ)料庫(kù)；將領(lǐng)域特定語(yǔ)料庫(kù)輸入待訓(xùn)練大語(yǔ)言模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到目標(biāo)大語(yǔ)言模型；結(jié)合第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種溫控負(fù)荷的響應(yīng)能力的評(píng)估方法、裝置及電子設(shè)備，該溫控負(fù)荷的響應(yīng)能力的評(píng)估方法包括：獲取溫控負(fù)荷所在的目標(biāo)建筑的熱動(dòng)態(tài)參數(shù)和溫控負(fù)荷的運(yùn)行數(shù)據(jù)；根據(jù)熱動(dòng)態(tài)參數(shù)和運(yùn)行數(shù)據(jù)確定溫控負(fù)荷的二階等效模型的模型參數(shù)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器的優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，包括：在對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器進(jìn)行優(yōu)化時(shí)，可以獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器中每個(gè)卷積層的初始參數(shù)，以及，建立用于優(yōu)化初始參數(shù)的優(yōu)化函數(shù)，然后基于粒子群...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種機(jī)器人集群的調(diào)配方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：獲取待分配任務(wù)的任務(wù)復(fù)雜度信息和環(huán)境資源信息；根據(jù)機(jī)器人集群中每個(gè)機(jī)器人聯(lián)盟內(nèi)機(jī)器人的屬性信息，通過(guò)負(fù)載均衡算法，在每個(gè)機(jī)器人聯(lián)盟中選擇執(zhí)行待分配任務(wù)的目標(biāo)機(jī)器人聯(lián)盟；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了智慧實(shí)驗(yàn)室綜合管理系統(tǒng)，涉及實(shí)驗(yàn)室管理技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，獲取待分析實(shí)驗(yàn)室器材的信息，建立實(shí)驗(yàn)室器材數(shù)據(jù)庫(kù)；智能評(píng)分模塊，根據(jù)實(shí)驗(yàn)室器材的歷史信息與當(dāng)前狀態(tài)，使用智能評(píng)分算法對(duì)每個(gè)器材進(jìn)行評(píng)分；老化指數(shù)計(jì)算模塊，基于器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于金融衍生品定價(jià)技術(shù)領(lǐng)域，是一種基于氣象要素預(yù)測(cè)的多元天氣衍生品定價(jià)方法，包括：構(gòu)建LSTM?OU溫度預(yù)測(cè)模型；通過(guò)復(fù)合損失函數(shù)優(yōu)化溫度預(yù)測(cè)模型；基于注意力機(jī)制構(gòu)建降水預(yù)測(cè)模型；通過(guò)組合損失函數(shù)優(yōu)化降水預(yù)測(cè)模型；根據(jù)無(wú)差異定價(jià)法對(duì)市...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種基于A(yíng)I非增強(qiáng)CT圖像的交互式識(shí)別測(cè)量方法及裝置，涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：基于批量肝脾CT圖像集建立影像任務(wù)隊(duì)列；根據(jù)第一任務(wù)隊(duì)列按順序?qū)⑴扛纹T圖像集中各肝脾CT圖像輸入至預(yù)訓(xùn)練的組織結(jié)構(gòu)識(shí)別模型，確定目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種海上廊橋前端在浮式平臺(tái)上搭接點(diǎn)的檢測(cè)定位方法，包括如下步驟：相機(jī)標(biāo)定、搭接點(diǎn)檢測(cè)、搭接點(diǎn)定位。本發(fā)明通過(guò)對(duì)YOLOv8中的特征抽取網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分割操作、KAN卷積操作和融合操作，輸出融合特征圖，在特征強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)中對(duì)輸出的特征圖進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N聯(lián)合域適應(yīng)半監(jiān)督的災(zāi)害評(píng)估方法，通過(guò)提取災(zāi)害區(qū)域圖像的第一特征圖；將第一特征圖池化生成水平方向上的第二特征圖和垂直方向上的第三特征圖；連接第二特征圖和第三特征圖得到連接特征圖，對(duì)連接特征圖進(jìn)行卷積生成水平方向上的第一注意力權(quán)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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