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								      本發(fā)明公開了新能源汽車電池多維故障診斷預警系統(tǒng)，涉及電池管理技術(shù)領(lǐng)域，包括：對電池組內(nèi)的多個電池進行溫度檢測、電流檢測和電壓檢測，獲得溫度陣列、電流陣列和電壓陣列；進行運行溫度生成，獲得理論溫度陣列，計算與溫度陣列的差值，獲得溫差陣列；對溫...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種燃氣表開蓋及傾斜狀態(tài)檢測機構(gòu)和檢測方法，該檢測機構(gòu)包括：面蓋、超聲波檢測模塊、警報模塊和自適應遮擋組件，所述超聲波檢測模塊包括超聲波發(fā)射器、超聲波接收器和控制電路，所述自適應遮擋組件包括與所述面蓋的內(nèi)側(cè)固定連接的懸掛桿、與懸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種自適應分段增益的多波長激光測距方法及系統(tǒng),方法包括：多波長激光器在觸發(fā)信號控制下，經(jīng)發(fā)射光學系統(tǒng)發(fā)射激光脈沖，觸發(fā)方式有同步、等間隔及編碼發(fā)射。激光回波由接收系統(tǒng)引導至探測器，經(jīng)分段增益模塊轉(zhuǎn)換后生成數(shù)字信號。控制處理模塊對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及安檢機技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種高安全性安檢機側(cè)門結(jié)構(gòu)，包括主體機構(gòu)和散熱機構(gòu)，所述散熱機構(gòu)位于主體機構(gòu)的左端，所述主體機構(gòu)包括固定底板、安檢機和刷卡器。該高安全性安檢機側(cè)門結(jié)構(gòu)，通過對于主體機構(gòu)的安裝，實現(xiàn)了在使用過程中，行人通過刷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于連接器技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種擴束光纖接觸件及使用該接觸件的擴束光纖連接器，連接器包括相互對插的插頭、插座，所述插座內(nèi)設置接觸件I，插頭內(nèi)設置接觸件II，接觸件I、接觸件II均為所述的擴束光纖接觸件，擴束光纖接觸件包括外殼體，所述外...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種輕型軌道機器人四驅(qū)運動控制系統(tǒng)及方法，涉及機器人控制技術(shù)領(lǐng)域，方法包括采集機器人狀態(tài)信息，計算輪端滑移率；基于視覺系統(tǒng)、激光雷達與紅外成像識別前方軌道曲率、坡度及地表干濕狀態(tài)；依據(jù)軌道狀態(tài)與車輛狀態(tài)建立簡化動態(tài)模型，采用模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于優(yōu)化集成算法的污水廠總氮濃度實時預測與工藝調(diào)控方法，屬于環(huán)境監(jiān)測與治理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過監(jiān)控采集污水廠數(shù)據(jù)，結(jié)合滑動窗口和時序分析清洗數(shù)據(jù)并重構(gòu)特征，篩選總氮濃度強相關(guān)變量，規(guī)范優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量，采用多種機器學習算法構(gòu)建預...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及種在草坪上顯示圖案的控制方法、控制系統(tǒng)、設備及介質(zhì)，所述方法包括：接收用戶輸入的自定義割草圖案；將所述自定義割草圖案設置于割草地圖上；勾選割草地圖中的子區(qū)；響應于所述勾選割草地圖中的子區(qū)和自定義割草圖案生成新的割草地圖，將所述新的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多種機器學習模型的污水廠總磷濃度預測方法與控制系統(tǒng)，屬于環(huán)境監(jiān)測與治理領(lǐng)域。所述方法包括自動采集污水廠檢測數(shù)據(jù)，經(jīng)智能化預處理生成時序數(shù)據(jù)集；采用多種機器學習算法分別構(gòu)建總磷濃度預測模型，通過評估指標自動選定基準預測模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種貼附FPC的數(shù)據(jù)線磁感應式超薄鍵盤，包括若干個整體式剪刀腳按鍵、剪刀腳支撐板、單張單面FPC；若干個整體式剪刀腳按鍵固定在剪刀腳支撐板上，單張單面FPC貼附在剪刀腳支撐板上或下表面；單張單面FPC上設置與整體式剪刀腳按鍵對應...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多路設備同步讀寫方法及系統(tǒng)，涉及多路同步讀寫操作監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，通過對多路設備進行陣列布置，采集設備的第一狀態(tài)數(shù)據(jù)集和第二狀態(tài)數(shù)據(jù)集，實現(xiàn)對設備讀寫沖突的智能識別與干預，通過計算第i個設備的尋址干擾系數(shù)Xzri
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)存儲方法、設備、計算機可讀介質(zhì)及程序產(chǎn)品。本申請的一具體實施方式包括：從活躍位圖集合中確定出目標活躍位圖，其中，活躍位圖集合中的活躍位圖中的每個存儲狀態(tài)位用于表征一個數(shù)據(jù)塊的存儲狀態(tài)，活躍位圖對應的數(shù)據(jù)塊集合中存在至少一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N管理數(shù)據(jù)的方法、相關(guān)裝置及計算機程序產(chǎn)品，該申請響應于待存儲數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)大小大于管理閾值，將待存儲數(shù)據(jù)拆分為多個文件塊；基于待存儲數(shù)據(jù)的原始完整文件，將待存儲數(shù)據(jù)寫入第一存儲，并基于多個文件塊，將待存儲數(shù)據(jù)寫入第二存儲，其中，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種屏幕控制方法及相關(guān)裝置、設備和存儲介質(zhì)，其中，屏幕控制方法包括：在設備系統(tǒng)切換至喚醒狀態(tài)時，讀取喚醒源標志的第一當前賦值；其中，第一當前賦值表征當前促使切換至喚醒狀態(tài)的喚醒源類型；基于喚醒源標志的第一當前賦值和與第一當前賦值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于大語言模型的任務處理方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)。該方法包括：響應于攜帶有用戶需求的用戶請求，對待處理任務進行任務分解，得到第一任務指令，第一任務指令用于確定處理待處理任務所需調(diào)用的工具；將第一任務指令輸入經(jīng)預訓練后得到的...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種用于執(zhí)行數(shù)據(jù)分析任務的方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設備，首先將待分析的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及所述結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對應的分析指令輸入到第一大語言模型，獲得所述第一大語言模型輸出的指令分析結(jié)果，該指令分析結(jié)果用于指示所述結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中所述分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于BERT和貝葉斯分類器的電子戰(zhàn)裝備關(guān)系抽取方法，屬于知識圖譜關(guān)系抽取技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：步驟S1、對文本數(shù)據(jù)進行預處理，基于分類結(jié)果添加標簽；步驟S2、構(gòu)建嵌入層，利用嵌入層將中文數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量表示；步驟S3、構(gòu)建雙向...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多視圖的文本分類模型的多階段訓練方法及系統(tǒng)，包括：對原始文本數(shù)據(jù)進行掩碼處理并基于處理后的數(shù)據(jù)對預訓練模型進行初步訓練；基于全部文本數(shù)據(jù)及其對應的文本詞頻偽標簽進行第二階段中間訓練；基于預設的比例的文本數(shù)據(jù)及其對應的文本主...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于LLAVA大模型和圖注意力神經(jīng)網(wǎng)絡的圖文對匹配方法，僅用文本來理解圖片的語義信息較為單一，難以全面捕捉復雜場景中的深層含義，將文本提示和原始圖片數(shù)據(jù)輸入進LLAVA大模型中，得到新的對圖像的描述文本，從而將大模型融入模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種超圖匹配方法，根據(jù)查詢超圖中每個查詢超邊的屬性，在數(shù)據(jù)超圖中確定與每個查詢超邊匹配的候選超邊集，并在對查詢超邊和候選超邊集中的候選超邊進行同構(gòu)計算之前，根據(jù)每個查詢超邊在查詢超圖中的鄰居查詢超邊，在候選超邊集中剔除掉...
								
            
							
            
							
						
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