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								      本發(fā)明提供一種多核調(diào)度方法、裝置和眾核處理器，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，包括：確定當(dāng)前計(jì)算任務(wù)所需的虛擬核心，以及確定眾核處理器的邏輯核心池；邏輯核心池包括多個(gè)邏輯核心樹；邏輯核心樹是基于邏輯核心以及邏輯核心之間的通信連接關(guān)系確定的；邏輯核心與眾...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種數(shù)據(jù)流架構(gòu)芯片下的計(jì)算圖處理方法、裝置及電子設(shè)備，其中方法包括：獲取深度學(xué)習(xí)模型的計(jì)算圖；確定計(jì)算圖中算子在數(shù)據(jù)流架構(gòu)芯片中計(jì)算節(jié)點(diǎn)的執(zhí)行時(shí)長，基于執(zhí)行時(shí)長確定算子的優(yōu)先級順序；基于優(yōu)先級順序確定算子對應(yīng)的第一計(jì)算節(jié)點(diǎn)；對算子...
								
            
							
            
							
						
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								      一種汽車儀表自動(dòng)化測試方法，包括：接收測試信息，所述測試信息包括測試報(bào)文；根據(jù)所述測試信息，生成測試腳本；基于所述測試腳本發(fā)送測試信號(hào)，并輸出與所述測試腳本和所述測試信息對應(yīng)的顯示信號(hào)。一種基于Vehicle Spy操作面板的汽車儀表自動(dòng)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于量子漫步的邊搜索方法，涉及量子計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取待搜索圖，確定待搜索圖的類型，將待搜索圖映射為總圖，并確定總圖的鄰接矩陣，總圖的節(jié)點(diǎn)數(shù)為待搜索圖的節(jié)點(diǎn)數(shù)和邊數(shù)的總和，待搜索圖的類型包括靜態(tài)圖和動(dòng)態(tài)圖；確定待搜索目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種在線數(shù)字化課件編輯查看平臺(tái)，屬于數(shù)字教學(xué)平臺(tái)技術(shù)領(lǐng)域，包括服務(wù)器端，將課件和素材資源的格式轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)格式并保存；web客戶端包括：課件編輯模塊，根據(jù)需求在課件中插入若干種素材資源，對素材資源進(jìn)行編輯；輔助編輯模塊，利用語義分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于云端的數(shù)字化教材在線編輯查看平臺(tái)及編輯方法，屬于數(shù)字化教材技術(shù)領(lǐng)域，云端服務(wù)器包括數(shù)字化教材存儲(chǔ)模塊，接收上傳的數(shù)字化教材和教學(xué)文檔，將教學(xué)文檔轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)格式并保存；數(shù)字化教材打印模塊，首先給數(shù)字化教材生成唯一的打印二維...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種教學(xué)用數(shù)字化3D模型編輯查看平臺(tái)，屬于虛擬教學(xué)平臺(tái)技術(shù)領(lǐng)域，云服務(wù)器內(nèi)設(shè)有3D模型標(biāo)準(zhǔn)化模塊；元素提取單元提取用戶上傳的3D模型中每個(gè)零部件的基礎(chǔ)特征，重組單元首先根據(jù)每個(gè)零部件的材質(zhì)、顏色、形狀和尺寸，生成目標(biāo)格式的零部件...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及污水處理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于智能優(yōu)化算法的污廢水處理控制系統(tǒng)和方法。通過數(shù)據(jù)獲取模塊收集水質(zhì)數(shù)據(jù)，經(jīng)預(yù)處理生成水質(zhì)特征矩陣。預(yù)測模塊利用訓(xùn)練好的水質(zhì)動(dòng)態(tài)預(yù)測模型對特征矩陣分析，得出水質(zhì)預(yù)測結(jié)果。運(yùn)用多目標(biāo)優(yōu)化算法處理預(yù)測結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及建筑技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及建筑震害評估方法、震害評估模型訓(xùn)練方法及電子系統(tǒng)。上述建筑震害評估方法通過獲取目標(biāo)建筑的實(shí)時(shí)建筑振動(dòng)數(shù)據(jù)；基于時(shí)域分析和頻域分析的方法，提取實(shí)時(shí)建筑振動(dòng)數(shù)據(jù)的特征參數(shù)；將實(shí)時(shí)建筑振動(dòng)數(shù)據(jù)的特征參數(shù)輸入震...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了協(xié)作機(jī)器人健康狀況預(yù)測模型方法及裝置、設(shè)備、介質(zhì)，所述方法包括：獲取針對協(xié)作機(jī)器人采集初始運(yùn)動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)，所述協(xié)作機(jī)器人的控制器上部署訓(xùn)練好的目標(biāo)預(yù)測模型，所述目標(biāo)預(yù)測模型用于對所述協(xié)作機(jī)器人進(jìn)行健康狀態(tài)預(yù)測；對所述初始運(yùn)動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于模擬訓(xùn)練的自然語言處理模型后門防御方法及系統(tǒng)，本發(fā)明包括從中毒的自然語言處理數(shù)據(jù)庫中讀取中毒數(shù)據(jù)集合，再進(jìn)行標(biāo)簽平衡和噪聲注入得到高噪聲中毒數(shù)據(jù)集合，并對預(yù)設(shè)的自然語言處理模型通過模擬訓(xùn)練進(jìn)行學(xué)習(xí)行為建模得到毒性揭露的數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及建筑技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種醫(yī)療建筑震后功能失效概率快速評估方法及評估裝置。醫(yī)療建筑震后功能失效概率快速評估方法包括：獲取目標(biāo)醫(yī)療建筑的地震動(dòng)特征參數(shù)；將地震動(dòng)特征參數(shù)輸入訓(xùn)練后的功能評估模型，得到功能評估模型輸出的目標(biāo)醫(yī)療建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種高純石英流體包裹體的智能統(tǒng)計(jì)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，所述高純石英流體包裹體的智能統(tǒng)計(jì)方法包括以下步驟：S1、獲取包含高純石英流體包裹體的礦物薄片顯微圖像；S2、利用閾值分割算法和OTSU算法分割出高純石英流體包裹體，確認(rèn)所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于AIOT平臺(tái)的智能收花方法和系統(tǒng)，方法包括按照預(yù)設(shè)時(shí)間間隔獲取花卉種植區(qū)域的花卉種植環(huán)境參數(shù)和花朵狀態(tài)信息；通過物聯(lián)網(wǎng)通信將花卉種植環(huán)境參數(shù)和花朵狀態(tài)信息傳輸至AIOT平臺(tái)；在AIOT平臺(tái)根據(jù)花朵狀態(tài)信息確定對應(yīng)的花朵類型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器視覺的多姿態(tài)羊體行進(jìn)狀態(tài)識(shí)別方法，包括：對羊只進(jìn)行圖像采集得到羊只圖像，收集體尺數(shù)據(jù)；使用maskrcnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對羊只圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測，判斷羊只類別，通過卷積、上采樣和元素相加操作篩選羊只圖像的特征信息，對采樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種公路組合誘導(dǎo)燈的控制裝置及方法，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中燈光模式單一、控制復(fù)雜、引導(dǎo)效果不佳的問題。該裝置包括車輛燈架、控制盒，燈架上安裝多個(gè)誘導(dǎo)燈，控制盒內(nèi)置電源開關(guān)、模式選擇開關(guān)、閃光繼電器及至少兩個(gè)模式控制繼電器，通過二極管組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于醫(yī)療大數(shù)據(jù)的護(hù)理質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)評估系統(tǒng)，涉及護(hù)理質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)評估技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集模塊、動(dòng)態(tài)評估模塊、動(dòng)態(tài)預(yù)測模塊和閉環(huán)管理模塊，通過動(dòng)態(tài)評估病區(qū)患者護(hù)理質(zhì)量綜合評估值和設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)值、文本風(fēng)險(xiǎn)值，聯(lián)合計(jì)算計(jì)算未來6小時(shí)內(nèi)的動(dòng)態(tài)風(fēng)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種具有抗沉降性的伽馬射線屏蔽材料及其制備方法與應(yīng)用，屬于屏蔽材料技術(shù)領(lǐng)域。所述復(fù)合材料由內(nèi)至外依次包括空心玻璃微珠、環(huán)氧粘結(jié)層和鉛及鉛化合物鍍層。所述環(huán)氧粘結(jié)層的厚度為10?50nm，所述重金屬鍍層的表面覆蓋率達(dá)到85％以上，所述空心玻璃...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種微波加熱燒結(jié)導(dǎo)電線路層及其制備方法，本發(fā)明采用微波加熱的方式對導(dǎo)電漿料印刷的電路進(jìn)行燒結(jié)固化，以在更短的時(shí)間和更小的功耗下，燒結(jié)得到傳統(tǒng)燒結(jié)方法更好的導(dǎo)電性能，而且微波加熱的方法不僅適用于厚膜固化，同樣適用于柔性薄膜線路的燒結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高負(fù)載固態(tài)正極的制備方法，包括：（1）將正極活性物質(zhì)、導(dǎo)電劑以及粘結(jié)劑加入到溶劑中，攪拌混合均勻得到正極漿料，將正極漿料涂布或澆筑于鋁箔上，再采用高低溫結(jié)合的方式烘干，得到高負(fù)載正極；（2）鋰鹽與碳酸亞乙烯酯按照0.5～5 ...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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