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          • 本發(fā)明涉及鐵路施工監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體地說,涉及一種跨營(yíng)運(yùn)鐵路施工期間的營(yíng)運(yùn)線監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)。該監(jiān)測(cè)方法包括:于營(yíng)運(yùn)線兩側(cè)處設(shè)置多個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn),基于所述多個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的當(dāng)前三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)及所述多個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)三維坐標(biāo)數(shù)據(jù),獲取每一監(jiān)測(cè)點(diǎn)處的垂直變化量、...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種運(yùn)動(dòng)體軌跡規(guī)劃方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及軌跡規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域,其中,所述方法包括:對(duì)運(yùn)動(dòng)體進(jìn)行幾何邊界擴(kuò)展和最小距離檢測(cè)得到運(yùn)動(dòng)體起點(diǎn)和終點(diǎn)的環(huán)境復(fù)雜度,基于雙向搜索策略的混合A*算法得到初始軌跡并構(gòu)建運(yùn)動(dòng)學(xué)約束...
          • 本發(fā)明屬于激光燒蝕及等離子體光譜檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,公開一種激光燒蝕產(chǎn)生的等離子體光譜檢測(cè)方法及系統(tǒng)。等離子體光譜檢測(cè)方法包括:采集等離子體光譜信號(hào);基于等離子體光譜信號(hào)隨機(jī)生成N個(gè)等離子體溫度,N為等離子體溫度的種群數(shù);將N個(gè)等離子體溫度作為父...
          • 本發(fā)明公開了一種基于橫縱向?qū)Ρ鹊腉IS斷路器局部放電缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng),屬于GIS斷路器狀態(tài)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明方法方法,包括:采集所述GIS斷路器的特高頻信號(hào);對(duì)所述特高頻信號(hào)中同一時(shí)刻特高頻信號(hào)的波形進(jìn)行空間橫向?qū)Ρ龋诳臻g橫向?qū)Ρ冉Y(jié)...
          • 方法包括計(jì)算與電流鏡電路的主控晶體管相關(guān)的輸入電流和與電流鏡電路的第二晶體管相關(guān)的第二電流之間的不匹配值,將不匹配值與預(yù)設(shè)的不匹配閾值進(jìn)行比較,并產(chǎn)生指定不匹配值是否超過預(yù)設(shè)不匹配閾值的比較結(jié)果。當(dāng)不匹配值超過預(yù)設(shè)不匹配閾值時(shí),修改與第一晶...
          • 本發(fā)明提供了一種汽車中控檢測(cè)儀,涉及汽車中控生產(chǎn)質(zhì)量檢測(cè)設(shè)備的技術(shù)領(lǐng)域,包括:檢測(cè)底座、保護(hù)載座、第一支柱、第二支柱、承載側(cè)柱、承載框架和遮擋載框;所述檢測(cè)底座頂部設(shè)置有檢測(cè)載座;所述保護(hù)載座設(shè)置于裝配頂槽內(nèi)側(cè);所述第一支柱設(shè)置于檢測(cè)底座一...
          • 本發(fā)明提供了一種可穿戴式靜音語音設(shè)備,包括多個(gè)傳感器,用于測(cè)量用戶面部、頭部或頸部的信號(hào),這些信號(hào)能夠體現(xiàn)用戶當(dāng)下的動(dòng)作相關(guān)的面部活動(dòng);信號(hào)分析組件,用于分析所述信號(hào)并響應(yīng)于信號(hào)分析的結(jié)果生成激活信號(hào);控制組件,用于響應(yīng)于所述激活信號(hào)從而激...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N控制方法、裝置和車輛,該方法包括:控制顯示裝置顯示第一界面,所述第一界面包括車輛模型座艙外的多個(gè)部件;響應(yīng)于對(duì)所述車輛模型的輸入,基于座艙內(nèi)用戶的信息,控制所述顯示裝置從顯示所述第一界面切換為顯示第二界面,所述第二界面包括所...
          • 本發(fā)明提供一種模型部署方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,包括:加載目標(biāo)模型的權(quán)重?cái)?shù)據(jù);權(quán)重?cái)?shù)據(jù)在當(dāng)前計(jì)算設(shè)備中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)精度類型為整數(shù)類型;基于第一浮點(diǎn)數(shù)類型對(duì)權(quán)重?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行反量化,得到反量化后的權(quán)重?cái)?shù)據(jù);基于反量化后的權(quán)...
          • 本發(fā)明提供一種緩存訪問請(qǐng)求的處理方法以及系統(tǒng),其中方法包括:接收多個(gè)緩存訪問請(qǐng)求,并從多個(gè)緩存訪問請(qǐng)求中確定第一訪問請(qǐng)求以及第二訪問請(qǐng)求;從緩存空間中獲取第一訪問請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的響應(yīng)數(shù)據(jù);向預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的所有緩存訪問請(qǐng)求返回響應(yīng)數(shù)據(jù),并在確定所有緩...
          • 本發(fā)明提供一種電力系統(tǒng)中指令執(zhí)行鏈異常檢測(cè)方法及裝置,屬于電力系統(tǒng)監(jiān)控領(lǐng)域。該方法包括:獲取電力系統(tǒng)中的待檢測(cè)源代碼;提取待檢測(cè)源代碼中所包括的指令執(zhí)行鏈中各指令語義的特征信息;將每條指令執(zhí)行鏈中各指令語義的特征信息輸入到預(yù)先構(gòu)建的判斷模型...
          • 本發(fā)明涉及語言處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種俚語語義關(guān)聯(lián)的實(shí)時(shí)語音翻譯方法,包括:創(chuàng)建俚語語義關(guān)聯(lián)詞庫(kù),在俚語語義關(guān)聯(lián)詞庫(kù)中儲(chǔ)存詞語或短語,對(duì)俚語語義關(guān)聯(lián)詞庫(kù)中每一詞語或短語標(biāo)記對(duì)應(yīng)俚語,同步基于俚語語義關(guān)聯(lián)詞庫(kù)中儲(chǔ)存的各詞語或短語標(biāo)記內(nèi)容,對(duì)...
          • 本發(fā)明公開了一種智能Agent記憶領(lǐng)域知識(shí)沖突檢測(cè)方法,包括以下步驟:對(duì)用戶輸入信息進(jìn)行判定,當(dāng)為問題時(shí)則直接回答,否則視為需要記憶的領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí),進(jìn)行下一步處理;當(dāng)視為領(lǐng)域知識(shí)時(shí),在記憶中查找與當(dāng)前輸入相似的過往知識(shí),如找到則判定過往知識(shí)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N礦山大模型行業(yè)認(rèn)知能力測(cè)試數(shù)據(jù)的合成方法,包括:獲取與目標(biāo)行業(yè)相關(guān)的目標(biāo)文本;其中,目標(biāo)文本具有用于衡量目標(biāo)對(duì)象對(duì)目標(biāo)行業(yè)的認(rèn)知能力的知識(shí)點(diǎn);對(duì)目標(biāo)文本中的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行提取,得到目標(biāo)知識(shí)點(diǎn);基于目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)以及與目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)匹配的目...
          • 本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)推送領(lǐng)域,具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)推送方法及系統(tǒng),具體包括有以下步驟:數(shù)據(jù)庫(kù)的建立,其具體內(nèi)容包括有娛樂明星類、社會(huì)環(huán)境類、人文歷史類、軍事發(fā)展類和美食類;用戶信息的收集,通過子數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)用戶的當(dāng)天瀏覽內(nèi)容進(jìn)行收集分...
          • 本發(fā)明公開一種具備遠(yuǎn)程消殺的可視化白蟻監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),該方法包括:獲取待消殺區(qū)域的圖像及相應(yīng)區(qū)域的環(huán)境信息,對(duì)所述圖像進(jìn)行去噪處理,生成去噪后的圖像,其中,所述環(huán)境信息包括:溫度和濕度;設(shè)置白蟻活動(dòng)強(qiáng)度評(píng)估模型,根據(jù)去噪后的圖像計(jì)算白蟻的活...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與AI驅(qū)動(dòng)的智能裝飾設(shè)計(jì)系統(tǒng),涉及裝飾設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,包括數(shù)據(jù)采集模塊、特征提取模塊、模態(tài)融合模塊、聯(lián)合表示學(xué)習(xí)模塊、設(shè)計(jì)生成模塊、交互反饋模塊。該基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與AI驅(qū)動(dòng)的智能裝飾設(shè)計(jì)系統(tǒng),針對(duì)不同模態(tài)...
          • 本發(fā)明公開了一種未來變化環(huán)境下水庫(kù)入庫(kù)流量及壩下水資源變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法,包括:基于GCM氣候模式獲取未來逐月降水?dāng)?shù)據(jù)、未來逐月氣溫?cái)?shù)據(jù)、未來逐月蒸散發(fā)數(shù)據(jù)以及未來土地利用數(shù)據(jù);結(jié)合RCCC?WBM模型模擬得到水庫(kù)控制斷面的未來徑流過程;基于...
          • 本發(fā)明涉及語言處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于深度學(xué)習(xí)的區(qū)域性口語智能翻譯方法,包括:選定目標(biāo)區(qū)域,在目標(biāo)區(qū)域中采集口語音頻,對(duì)采集到的口語音頻進(jìn)行清洗,對(duì)完成清洗的口語音頻標(biāo)注譯文,創(chuàng)建口語譯文庫(kù),將完成清洗并標(biāo)注有譯文的口語音頻放置于口語譯文...
          • 本發(fā)明公開了一種基于不可靠網(wǎng)絡(luò)的多智能體系統(tǒng)動(dòng)態(tài)事件觸發(fā)納什均衡搜尋方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì),其中,基于不可靠網(wǎng)絡(luò)的多智能體系統(tǒng)動(dòng)態(tài)事件觸發(fā)納什均衡搜尋方法,包括:通過定義每個(gè)使用者的收益函數(shù),基于梯度下降模型和領(lǐng)導(dǎo)跟隨者一致性模型以及動(dòng)態(tài)事件...
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