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								      本發(fā)明屬于焊縫缺陷圖像識別技術領域，具體涉及基于ResNet?CGAN的多層多道焊縫特征識別方法及系統(tǒng)，包括：采集多層多道焊接的圖像數(shù)據；將圖像數(shù)據輸入到預先訓練好的融合殘差網絡與條件生成對抗網絡的模型中，模型包括生成器網絡和判別器網絡；生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電子產品的售后服務方法及系統(tǒng)，涉及電子設備售后服務技術領域，包括管理中心，所述管理中心連接有產品采集模塊、需求處理模塊、服務分析模塊以及流程優(yōu)化模塊；對售后需求數(shù)據進行詞條轉換，獲得售后詞條向量，對售后詞條向量進行特征變動，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N基于礦用智能頭盔的調度系統(tǒng)、方法及電子設備，其中該系統(tǒng)包括：多個礦用智能頭盔、調度中心和通信控制模塊；調度中心，用于在基于多個礦用智能頭盔之中至少一個礦用智能頭盔確定觸發(fā)至少一個緊急避險事件時，分別根據至少一個礦用智能頭盔各自...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于中厚板板面標識代碼快速識別管控方法，具體為：（1）每塊中厚板板面上設有鋼板號信息，跟蹤模塊確定中厚板板面上鋼板號位置，數(shù)據處理模塊獲取鋼板號信息進行分析，判斷鋼板尾號，鋼板號末兩位；（2）當鋼板尾號為01時，即為頭板，精...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種水輪機耦合風機系統(tǒng)的工況預測方法，屬于水力機械技術領域。該方法用于解決水輪機耦合風機系統(tǒng)運行時工況參數(shù)預測困難的問題。其技術方案包括：首先根據風機額定參數(shù)和可利用的水頭流量，估算能量平衡并確定水輪機比轉速；獲取水輪機的單位出...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種時序數(shù)據異常檢測方法和裝置、電子設備及存儲介質，屬于人工智能技術領域。該方法包括：獲取時序數(shù)據標注樣本集；基于時序數(shù)據標注樣本集對初始異常檢測模型進行模型訓練，得到目標異常檢測模型；對時序數(shù)據標注樣本集進行波動區(qū)間預測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及滑坡監(jiān)測技術領域，具體涉及一種融合時滯重建與注意力機制的滑坡監(jiān)測數(shù)據預測方法，以滑坡位移歷史監(jiān)測數(shù)據及外部誘發(fā)因子為建模對象，針對滑坡變形過程的非線性、時滯性特點，提出通過時間滯后交叉相關分析構建時滯驅動特征集，并識別滑坡位移與誘...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種土壤墑情預測系統(tǒng)及方法；包括數(shù)據采集模塊，所述數(shù)據采集模塊與數(shù)據預處理模塊相連接，數(shù)據預處理模塊與數(shù)據分析模塊相連接，數(shù)據分析模塊與預測模型模塊相連接，預測模型模塊與遠程控制主機相連接；對土壤墑情信息實施了全面的數(shù)據采集作業(yè)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種電壓階躍情況下的測量頻率的計算方法與系統(tǒng)，屬于工業(yè)自動化領域。其中，該方法包括以當前時刻為采樣時刻，分別按照預設采樣周期、第一預設倍數(shù)的預設采樣周期以及第二預設倍數(shù)的預設采樣周期，采集電壓階躍的當前周波數(shù)據和上兩個周波數(shù)據，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明旨在提供社交網絡廣告?zhèn)鞑ヅc用戶行為分析集成系統(tǒng)，屬于營銷數(shù)據分析技術領域，包括數(shù)據采集、用戶畫像、傳播路徑、預測引擎和優(yōu)化調控模塊。數(shù)據采集模塊獲取社交數(shù)據、廣告互動數(shù)據和用戶行為數(shù)據。用戶畫像模塊構建社交影響力模型，生成用戶特征標簽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種應用程序異常問題的自動答疑系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括：交互模塊，用于獲取用戶輸入的異常問題信息，包括圖像及文字描述；問題數(shù)據庫，包括問題分類表和問題咨詢表；問題咨詢表用于存儲異常問題的咨詢記錄，包括用戶輸入的異常問題信息；問題分類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供了一種基于工業(yè)資源庫的零部件數(shù)據處理方法以及裝置，涉及數(shù)據管理技術領域，所述方法包括：響應于針對管理界面的數(shù)據上傳操作，獲取數(shù)據上傳操作對應的參數(shù)文件，對參數(shù)文件進行解析，獲得參數(shù)文件對應的至少一個參數(shù)表；對各個參數(shù)表進行整...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及日志異常檢測技術領域，具體涉及基于多特征融合的日志異常檢測方法、設備和存儲介質。在本發(fā)明中，通過Drain算法解析日志數(shù)據并提取日志模板和日志級別，結合BERT模型提取語義特征，同時計算相鄰日志時間差并生成時間特征；將語義、時間及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種處理器繁忙程度計算方法、裝置、車輛及存儲介質，涉及計算機技術領域，所述方法包括：獲取處理器中，目標核心的空閑任務時間差；判斷所述空閑任務時間差是否滿足預設時長約束；當滿足所述預設時長約束時，以預設的指定周期為計算單位，根據所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于云計算的IT資源調度方法，涉及云計算技術領域，對原始IT資源數(shù)據進行定態(tài)轉換，獲得原始資源底數(shù)，對原始資源底數(shù)進行采樣變換，獲得資源特征系數(shù)；對使用資源數(shù)據進行應用類型劃分，獲得分類使用數(shù)據，根據資源特征系數(shù)對分類使用數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種人工智能加速運算芯片，包括以下模塊，任務量獲取模塊、任務量分析模塊、任務量分配模塊、任務量處理模塊、評分模塊，該發(fā)明中，處理模塊中包括三種處理模塊，根據評分模塊的評分分為4分處理模塊、2分處理模塊和1分處理模塊，三種處理模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種數(shù)據智能分層存儲方法、裝置、電子設備及存儲介質，包括：獲取目標用戶配置信息，包括目標用戶創(chuàng)建的bucket信息以及目標鏈路，該目標鏈路中包含目標沉降規(guī)則及目標上浮規(guī)則，目標沉降規(guī)則用于指示數(shù)據熱度下降時的存儲鏈路，目標上浮規(guī)則...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于顯示屏顯示技術領域，提供了一種顯示方法、終端設備和計算機可讀存儲介質，包括：在顯示序列中不存在第一顯示對象的下一個顯示對象的情況下，從顯示序列中獲取第二顯示對象；顯示序列包括先后顯示在顯示屏上的多個顯示對象；第一顯示對象為正在顯...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多模態(tài)感知的全場景智能飲水系統(tǒng)及水位控制方法，屬于智能飲水系統(tǒng)技術領域，系統(tǒng)包括多模態(tài)感知模塊、數(shù)據處理與分析單元、智能控制中心以及人機交互界面。該系統(tǒng)通過多模態(tài)傳感器同步采集容器狀態(tài)與環(huán)境數(shù)據，經特征提取與歸一化處理后，采...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于Lyapunov與深度強化學習的AGV路徑規(guī)劃控制方法。所述方法包括：S1：分別構建AGV的狀態(tài)空間、連續(xù)動作空間以及復合獎勵函數(shù)；S2：采用SAC算法作為深度強化學習框架，通過最大化累積獎勵與策略熵優(yōu)化AGV控制策略模型...
								
            
							
            
							
						
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