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								      本發(fā)明涉及通信技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種通信調(diào)試方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法應(yīng)用于被測(cè)設(shè)備，包括：接收調(diào)試客戶端發(fā)送的調(diào)試指令，其中，調(diào)試指令包括原始協(xié)議數(shù)據(jù)以及校驗(yàn)碼；利用校驗(yàn)碼對(duì)原始協(xié)議數(shù)據(jù)進(jìn)行校驗(yàn)，若原始協(xié)議數(shù)據(jù)校驗(yàn)失敗，則檢測(cè)原始...
								
            
							
            
							
						
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								      一種解碼方法、裝置、計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)及終端，本公開實(shí)施例通過選用具有并行運(yùn)算能力的FPGA進(jìn)行解碼處理，確保解碼過程高效運(yùn)行；基于單端曼徹斯特碼信號(hào)的頻繁電平跳變的數(shù)據(jù)特征，通過在FPGA中設(shè)計(jì)第一狀態(tài)機(jī)和第二狀態(tài)機(jī)，降低了單端曼徹斯特碼信號(hào)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及加彈機(jī)電力控制技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種用于加彈機(jī)的防晃電控制方法和系統(tǒng)，方法包括：通過獲取各工作模式的加彈電機(jī)組及其運(yùn)行次序，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電壓信號(hào)并進(jìn)行滑窗采樣得到時(shí)間窗電壓波動(dòng)曲線；選取固定次序運(yùn)行的機(jī)組按運(yùn)行順序排列形成模式電壓波動(dòng)曲...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實(shí)施例涉及一種接觸網(wǎng)除冰方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：獲取目標(biāo)接觸網(wǎng)的覆冰位置、覆冰類型和除冰功率；若覆冰類型為密集類型，則根據(jù)覆冰位置生成第一指令組；其中，第一指令組包括近紅外發(fā)射指令、第一試劑噴涂指令、第一遠(yuǎn)紅外發(fā)射指令；將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種半導(dǎo)體的超薄晶圓片制造用搬運(yùn)機(jī)構(gòu)，涉及晶圓搬運(yùn)設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，包括機(jī)械手臂、設(shè)置在機(jī)械手臂上的搬運(yùn)手指部、上支撐部、下支撐部以及驅(qū)動(dòng)單元，搬運(yùn)手指部包括轉(zhuǎn)動(dòng)板、與轉(zhuǎn)動(dòng)板固定連接的手指本體、設(shè)置在手指本體上的至少一個(gè)真空吸附口以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于GC?MS數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的白酒品質(zhì)預(yù)測(cè)方法，涉及白酒生產(chǎn)技術(shù)領(lǐng)域，旨在解決現(xiàn)有白酒品質(zhì)預(yù)測(cè)方法準(zhǔn)確性低、可解釋性差的問題，實(shí)現(xiàn)對(duì)白酒品質(zhì)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，包括以下步驟；步驟1.樣品采集與GC?MS分析；步驟2.數(shù)據(jù)預(yù)處理；...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實(shí)施例公開了車載音頻播放信息生成方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。該方法的一具體實(shí)施方式包括：響應(yīng)于檢測(cè)到車艙內(nèi)的音頻信號(hào)信息，根據(jù)音頻信號(hào)信息和實(shí)時(shí)場(chǎng)景圖像信息，確定車艙內(nèi)的當(dāng)前場(chǎng)景是否滿足預(yù)設(shè)加密場(chǎng)景條件；確定滿足預(yù)設(shè)掩蔽條件的用戶的位置...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種具有太陽(yáng)能發(fā)電功能的防撞車LED顯示裝置，包括主體、底座、顯示屏、散熱機(jī)構(gòu)、太陽(yáng)能發(fā)電機(jī)構(gòu)和預(yù)警機(jī)構(gòu)，所述主體設(shè)置在底座上，所述顯示屏設(shè)置在主體一側(cè)，所述太陽(yáng)能發(fā)電機(jī)構(gòu)設(shè)置在主體上方，所述預(yù)警機(jī)構(gòu)設(shè)置在底座的靠近顯示屏的一側(cè)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種通過人臉識(shí)別攝像頭無(wú)感開門并進(jìn)行陌生人預(yù)警系統(tǒng)，涉及智能安防技術(shù)領(lǐng)域，包括，白名單預(yù)錄入模塊，用于提前錄入白名單人物的照片信息；攝像頭模塊，用于實(shí)時(shí)無(wú)感抓拍進(jìn)入攝像頭監(jiān)控區(qū)域的人員人臉照片；人臉識(shí)別算法模塊，用于將抓拍到的人員...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于神經(jīng)隱式場(chǎng)的頭部姿態(tài)估計(jì)方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法對(duì)頭部姿態(tài)標(biāo)簽進(jìn)行離散化處理，利用Gaussian函數(shù)和Gumbel函數(shù)聯(lián)合建模生成非對(duì)稱分布標(biāo)簽。在三維空間中按固定間距設(shè)置采樣點(diǎn)，通過RepVgg網(wǎng)絡(luò)提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于高相似性傳遞注意力機(jī)制的遙感圖像分割方法及系統(tǒng)，該方法包括：構(gòu)建高相似性傳遞注意力特征提取網(wǎng)絡(luò)，通過預(yù)處理和局部探索塊提取多尺度局部特征，結(jié)合跳躍連接保留細(xì)節(jié)，并利用注意力模塊篩選高相似性特征；并與原始特征融合，得到增強(qiáng)后的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及公共安全決策技術(shù)領(lǐng)域，其具體地公開了一種基于人工智能驅(qū)動(dòng)的公共安全決策輔助系統(tǒng)，其首先利用安全事件要素提取模塊從歷史公共安全事件中提煉事件要素，并通過事件空間分布聚類模塊根據(jù)目標(biāo)區(qū)域規(guī)劃圖進(jìn)行地理劃分。接著，事件時(shí)間分布排序模塊按...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種高鐵客票線路折扣檔位制定方法及其系統(tǒng)，包括：采集高鐵線路基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并按照不同日期類型計(jì)算平均線路周轉(zhuǎn)量和人均折扣率，進(jìn)行季節(jié)性客流調(diào)平，獲取采樣日期內(nèi)售票數(shù)據(jù)；基于線路周轉(zhuǎn)量與不同線路價(jià)率變化的關(guān)聯(lián)關(guān)系，線性回歸擬合得到線路...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種交易風(fēng)險(xiǎn)確定方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。涉及人工智能領(lǐng)域，該方法包括：獲取目標(biāo)客戶的N種交易數(shù)據(jù)，通過白鯨優(yōu)化算法和N種交易數(shù)據(jù)確定目標(biāo)聚類算法的聚類參數(shù)，其中，N為正整數(shù)；基于目標(biāo)聚類算法的聚類參數(shù)對(duì)N種交易數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種電廠機(jī)組的檢修方法、系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)設(shè)備。其中，服務(wù)器與多個(gè)終端設(shè)備通信連接，每個(gè)終端設(shè)備通過集中器與若干個(gè)采集器通信連接，服務(wù)器根據(jù)設(shè)備管理信息生成檢修任務(wù)；向?qū)?yīng)的終端設(shè)備發(fā)送檢修任務(wù)；終端設(shè)備通過集中器獲取采集器采集的機(jī)組數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      發(fā)明涉及供應(yīng)鏈管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為供應(yīng)鏈系統(tǒng)及其數(shù)據(jù)逐級(jí)分配方法，包括強(qiáng)自有供應(yīng)鏈、弱自有供應(yīng)鏈和KP供應(yīng)鏈；所述強(qiáng)自有供應(yīng)鏈、弱自有供應(yīng)鏈和KP供應(yīng)鏈構(gòu)成三級(jí)分級(jí)，所述強(qiáng)自有供應(yīng)鏈、弱自有供應(yīng)鏈和KP供應(yīng)鏈的逐級(jí)進(jìn)行供貨，本發(fā)明通過供應(yīng)鏈...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┗谠破脚_(tái)的智能物流監(jiān)管方法及系統(tǒng)，涉及物流監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域，用于改善相關(guān)技術(shù)中，物流監(jiān)控效果較差的技術(shù)問題。該方法包括：采集當(dāng)前物流任務(wù)的多維物流原始信號(hào)；對(duì)原始信號(hào)提取仿生信號(hào)特征向量，仿生信號(hào)特征向量用于反映原始信號(hào)的仿生信號(hào)特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于多損失函數(shù)組合與TOP?K的知識(shí)蒸餾方法和裝置，包括將訓(xùn)練文本分別輸入教師模型和學(xué)生模型執(zhí)行文本翻譯任務(wù)，得到教師概率分布和學(xué)生概率分布；保存該教師概率分布中K個(gè)最高的概率值及其對(duì)應(yīng)的類別，并將其余類別對(duì)應(yīng)的概率置零，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大語(yǔ)言模型的軟件需求規(guī)范文檔自動(dòng)生成方法，所述方法包括：文本預(yù)處理：對(duì)軟件需求客戶意見資料中的句子進(jìn)行類別標(biāo)注，并且將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集；訓(xùn)練需求分類器：對(duì)應(yīng)用數(shù)據(jù)集中的文本進(jìn)行分類，設(shè)計(jì)并訓(xùn)練BERT?GCN模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的芯片布局前靜態(tài)時(shí)序分析方法和裝置。利用機(jī)器學(xué)習(xí)獲得更精確的局部延遲，從而提高布局前靜態(tài)時(shí)序分析的精確性。為了解決線長(zhǎng)信息缺失的挑戰(zhàn)，本發(fā)明提出了首個(gè)引腳級(jí)線長(zhǎng)預(yù)測(cè)器，使用分布式梯度增強(qiáng)庫(kù)估計(jì)引腳之間的曼哈頓距離作...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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