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          • 本發(fā)明公開了一種針對(duì)異常ILD層的返工處理方法。本發(fā)明具體步驟如下:首先,通過IBE工藝去除異常層,實(shí)時(shí)監(jiān)控GOF值至90%以上并測(cè)出下層USG厚度;隨后切換至RIE工藝,刻蝕至無法測(cè)出下層USG厚度;接著采用DHF溶液和SC1溶液進(jìn)行濕法...
          • 本發(fā)明涉及建筑結(jié)構(gòu)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種具有連接端點(diǎn)的超高層鋼筋混凝土核心筒,包括外支撐架以及可拆卸設(shè)置在外支撐架頂部的固定柱,外支撐架以及固定柱均設(shè)置有多組,外支撐架的內(nèi)部設(shè)置有內(nèi)支撐架,外支撐架設(shè)置有穩(wěn)定機(jī)構(gòu),穩(wěn)定機(jī)構(gòu)可保證整體結(jié)構(gòu)在使用...
          • 本發(fā)明提供一種石膏板基板邊部處理方法,涉及建筑材料領(lǐng)域,處理方法包括以下步驟:石膏板基板邊部的砂光、拋光、清理;然后將石膏板基板邊部使用含有硅烷偶聯(lián)劑的水溶液采用噴涂、滾涂或浸漬方式進(jìn)行處理;接著將水性涂料及UV膩?zhàn)印V涂料施加于石膏板基...
          • 本發(fā)明公開了加熱爐步進(jìn)式上料臺(tái)架系統(tǒng),涉及鋼鐵生產(chǎn)技術(shù)領(lǐng)域。該加熱爐步進(jìn)式上料臺(tái)架系統(tǒng),包括機(jī)械結(jié)構(gòu)模塊、電氣控制模塊和操作流程模塊,所述機(jī)械結(jié)構(gòu)模塊包括定梁、動(dòng)梁、動(dòng)梁升降裝置、動(dòng)梁橫移裝置和氧化鐵皮導(dǎo)流裝置;電氣控制模塊包括自動(dòng)化系統(tǒng)、...
          • 本發(fā)明公開了一種隧道光學(xué)監(jiān)控量測(cè)點(diǎn)裝置,包括固定板,所述固定板的后側(cè)固定連接有多個(gè)支腳,每個(gè)所述支腳和固定板上共同設(shè)有圓孔,所述固定板的前側(cè)固定連接有兩個(gè)矩形盒,兩個(gè)所述矩形盒的前側(cè)共同固定連接有反光鏡,所述反光鏡用于反射隧道內(nèi)的光線,以利...
          • 本發(fā)明公開了一種電驅(qū)系統(tǒng)低質(zhì)量信號(hào)軸承故障診斷方法,屬于機(jī)械故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。包括:獲取低質(zhì)量軸承振動(dòng)信號(hào);構(gòu)建一個(gè)濾波器組;隨機(jī)設(shè)定濾波器組中各濾波器的中心頻率,并將低質(zhì)量軸承振動(dòng)信號(hào)輸入濾波器組進(jìn)行濾波;計(jì)算每個(gè)濾波信號(hào)的平方包絡(luò)譜;將...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┑乃缮⒊练e物的孔隙度與含氣飽和度的確定方法、設(shè)備及介質(zhì)。方法包括:獲取預(yù)制備的模擬樣品;將模擬樣品放置在模擬實(shí)驗(yàn)裝置中,并獲取預(yù)配置的水溶液;逐次向模擬實(shí)驗(yàn)裝置中加入水溶液,攪拌至模擬樣品吸收水溶液后得到松散沉積物實(shí)驗(yàn)樣品,并獲取...
          • 本發(fā)明公開了沸點(diǎn)測(cè)試領(lǐng)域的一種高原沸點(diǎn)處理方法及裝置,包括如下步驟:步驟1)、加熱設(shè)備首次通電后,自動(dòng)進(jìn)入沸點(diǎn)測(cè)試模式,所述沸點(diǎn)測(cè)試模式可與清潔模式相結(jié)合;進(jìn)入沸點(diǎn)測(cè)試模式后,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)水的溫度,計(jì)算水的溫度上升速率以判斷溫度變化趨勢(shì),同時(shí)利...
          • 本發(fā)明公開了一種預(yù)測(cè)電池?zé)崾Э氐姆椒ā⑾到y(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括:獲取電池單體數(shù)據(jù)、電池模塊數(shù)據(jù)和電池組數(shù)據(jù);將所述電池單體數(shù)據(jù)輸入電池單體電化學(xué)模型,得到單體輸出數(shù)據(jù),電池單體電化學(xué)模型包括鋰電池準(zhǔn)二維P2D模型和固體電解質(zhì)界面SEI...
          • 本公開提供了一種降頻處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:確定處理器當(dāng)前的第一計(jì)算性能數(shù)據(jù);根據(jù)第一計(jì)算性能數(shù)據(jù)確定處理器是否發(fā)生降頻;確定處理器發(fā)生降頻時(shí),根據(jù)第一計(jì)算性能數(shù)據(jù)確定目標(biāo)降頻等級(jí);關(guān)閉目標(biāo)降頻等...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種頁(yè)面布局顯示方法、裝置、電子設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì),所述方法包括獲取包括多種屏幕屬性對(duì)應(yīng)的顯示信息的目標(biāo)文件,顯示信息包括組件映射信息和屬性映射信息;根據(jù)目標(biāo)設(shè)備的屏幕屬性從目標(biāo)文件中確定目標(biāo)設(shè)備的目標(biāo)顯示信息;根據(jù)目標(biāo)顯...
          • 本申請(qǐng)公開了一種基于APISIX的API管理方法、系統(tǒng)及介質(zhì),主要涉及API管理技術(shù)領(lǐng)域,用以解決現(xiàn)有技術(shù)存在?API創(chuàng)建與代理配置脫節(jié)?、?限流策略配置困難?、?認(rèn)證與授權(quán)機(jī)制不完善?的問題。包括:創(chuàng)建API對(duì)應(yīng)的限流limit?req插...
          • 本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及多類型數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)采集與映射方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),包括:從源數(shù)據(jù)庫(kù)中采集待映射數(shù)據(jù);使用大語言模型分析待映射數(shù)據(jù)的字段名稱,推斷字段類型,并對(duì)待映射數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化算法生成源數(shù)據(jù)庫(kù)和目標(biāo)...
          • 本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域,具體地說,涉及一種高質(zhì)量的藏文文本數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法及模型,將藏文形容詞按語義特征及修飾對(duì)象分為描述性質(zhì)、狀態(tài)、數(shù)量、感官和感受等五大類四十六小類,通過提取藏文形容詞和形容詞修飾對(duì)象的特征構(gòu)建了藏文形容詞知識(shí)庫(kù)和形...
          • 本公開涉及航空發(fā)動(dòng)機(jī)控制技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種短垂推進(jìn)系統(tǒng)模式轉(zhuǎn)換走廊求解方法及系統(tǒng)。其中,該方法通過選取可以令短垂推進(jìn)系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)模型收斂的值作為初始值,然后逐步擴(kuò)大搜索范圍,可以避免因?yàn)槌踔颠x取的原因發(fā)生不收斂的情況。針對(duì)遍歷法和優(yōu)化法求...
          • 本發(fā)明涉及一種照明設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法、終端設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法中包括:采集照明設(shè)備在一段時(shí)間內(nèi)的狀態(tài)參數(shù),基于采集的狀態(tài)參數(shù)構(gòu)建訓(xùn)練集;構(gòu)建基于改進(jìn)LSTM和注意力機(jī)制的照明設(shè)備狀態(tài)參數(shù)預(yù)測(cè)模型,在傳統(tǒng)LSTM中引入記憶門來區(qū)分短期和長(zhǎng)期記...
          • 本發(fā)明公開了一種多維運(yùn)維數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型的機(jī)電設(shè)備診斷方法及運(yùn)維設(shè)備,涉及機(jī)電設(shè)備運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域,部署多維傳感網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行錯(cuò)時(shí)交叉采樣,獲取機(jī)電流數(shù)據(jù),引入第一核驗(yàn)端口與第二核驗(yàn)端口,構(gòu)建診斷網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),對(duì)機(jī)電流數(shù)據(jù)進(jìn)行入網(wǎng),通過執(zhí)行基于第一核驗(yàn)端口的...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于自適應(yīng)參數(shù)選擇的視覺語言模型微調(diào)方法及裝置,涉及計(jì)算機(jī)視覺與自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的目標(biāo)模型,并基于目標(biāo)專項(xiàng)任務(wù)對(duì)目標(biāo)模型進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練;在優(yōu)化訓(xùn)練的過程中,利用優(yōu)化器估算的每個(gè)模型參數(shù)的二階矩,確...
          • 本發(fā)明涉及業(yè)務(wù)管理技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種人工智能的業(yè)務(wù)智能對(duì)接服務(wù)平臺(tái),本發(fā)明中,采用拓?fù)渑判驅(qū)θ蝿?wù)依賴關(guān)系進(jìn)行重新排列,通過科學(xué)的執(zhí)行序列調(diào)整,減少任務(wù)間因依賴關(guān)系不當(dāng)引發(fā)的等待時(shí)間和資源浪費(fèi),并挖掘可并行執(zhí)行的任務(wù)并重組執(zhí)行路徑,減少流程...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┗谌Q策的商品推薦優(yōu)化方法、系統(tǒng)、裝置和介質(zhì),涉及推薦系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取商品推薦平臺(tái)上的商品收益數(shù)據(jù)、用戶的風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)及其對(duì)商品的歷史評(píng)分和預(yù)測(cè)評(píng)分,并基于三支決策引入成本約束,針對(duì)不同的用戶,將商品劃分為候選集與過濾...
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