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          • 本發(fā)明公開了gRNA及其在構(gòu)建高1α,25?二羥基維生素D3水平黃鱔新品系中的應(yīng)用,屬于基因工程技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種gRNA,gRNA的核苷酸序列如SEQ ID NO.1所示。gRNA在構(gòu)建高1α,25?二羥基維生素D...
          • 本發(fā)明公開了gRNA及其在構(gòu)建高1α,25?二羥基維生素D3水平草魚新品系中的應(yīng)用,屬于基因工程技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種gRNA,所述gRNA包括gRNA1和gRNA2,所述gRNA1的核苷酸序列如SEQ ID NO.1所...
          • 本發(fā)明公開了一種構(gòu)建速生不育斑馬魚模型的方法,屬于魚類動(dòng)物模型制備技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明首次發(fā)現(xiàn)CK基因在調(diào)節(jié)魚類生長速度和育性中的作用:同時(shí)敲除ck1和ck2基因的魚類生長速度快且性腺敗育;應(yīng)用本發(fā)明提供的方法成功構(gòu)建了速生不育斑馬魚模型,其性...
          • 發(fā)明公開了一種構(gòu)建富含1α,25(OH)2D3斑馬魚模型的方法,屬于動(dòng)物模型構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過敲除斑馬魚中的cyp24a1基因,成功獲得了富含1α,25(OH)2D
          • 本申請(qǐng)公開一種微橋結(jié)構(gòu)探測器及其制備方法,該探測器包括襯底、兩個(gè)橋墩、兩個(gè)第一橋腿、兩個(gè)第二橋腿、橋面及傘蓋層。兩個(gè)橋墩沿襯底的對(duì)角線方向間隔布設(shè)于襯底;每一第一橋腿一端與對(duì)應(yīng)的一橋墩連接,另一端曲折延伸至另一橋墩處并懸空;每一第二橋腿與對(duì)...
          • 本公開提供一種激光焊接控制系統(tǒng)及方法,所述系統(tǒng)包括溫度反饋調(diào)控模塊、PLC控制模塊、半橋驅(qū)動(dòng)模塊、恒流源電路,本公開的系統(tǒng)基于溫度反饋調(diào)控模塊實(shí)時(shí)監(jiān)測得到的溫度信號(hào)和溫度狀態(tài)信號(hào),對(duì)PLC控制模塊傳遞指令,PLC控制模塊根據(jù)不同的溫度狀態(tài)信...
          • 本發(fā)明屬于起重機(jī)監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種船廠特種起重機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng),包括傳感器模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊、監(jiān)控中心模塊以及終端模塊;所述傳感器模塊用以檢測起重機(jī)運(yùn)行狀態(tài)和環(huán)境數(shù)據(jù);所述數(shù)據(jù)采集模塊用以將傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可處理的數(shù)字...
          • 本發(fā)明公開了一種考慮切換性能的水下航行器自重構(gòu)控制方法,包括故障診斷階段和控制自重構(gòu)階段:故障診斷階段主要由故障檢測觀測器和故障估計(jì)器兩個(gè)部分配合進(jìn)行,故障檢測觀測器通過與理論分析得到的故障檢測閾值進(jìn)行比較,判斷故障是否發(fā)生;控制自重構(gòu)階段...
          • 本申請(qǐng)公開了一種容器重調(diào)度方法、系統(tǒng)、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,包括:按照預(yù)設(shè)資源監(jiān)控周期采集集群中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)指標(biāo)數(shù)據(jù)和集群中部署的容器組的容器組指標(biāo)數(shù)據(jù);基于節(jié)點(diǎn)指標(biāo)數(shù)據(jù)確定各個(gè)節(jié)點(diǎn)各自的負(fù)載狀態(tài),基于負(fù)載狀態(tài)從各...
          • 本發(fā)明提供了一種基于量子啟發(fā)的算力數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng),通過通過獲取圖像渲染任務(wù),將圖像渲染任務(wù)分解為若干子任務(wù),并對(duì)各子任務(wù)進(jìn)行分析,確定對(duì)應(yīng)子任務(wù)的粒度和數(shù)量;構(gòu)建量子隨機(jī)游走圖模型,量子隨機(jī)游走圖模型中包括節(jié)點(diǎn)和將節(jié)點(diǎn)連接的邊,其中,每...
          • 本發(fā)明公開了一種共享內(nèi)存通訊方法,所述方法包括:將內(nèi)存空間劃分為消息體區(qū)域和終端簇區(qū)域;獲取消息數(shù)據(jù),并在消息體區(qū)域中,通過內(nèi)存兩級(jí)分割策略算法為消息數(shù)據(jù)分配內(nèi)存,得到空閑內(nèi)存;根據(jù)所述消息數(shù)據(jù)和空閑內(nèi)存,得到分配給發(fā)送方的消息體;在終端簇...
          • 本申請(qǐng)公開了一種數(shù)據(jù)庫秒級(jí)監(jiān)控方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)庫技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:根據(jù)待監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)庫的各個(gè)監(jiān)控指標(biāo)與各個(gè)業(yè)務(wù)流程確定每個(gè)監(jiān)控指標(biāo)的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)度,根據(jù)歷史故障數(shù)據(jù)和歷史指標(biāo)數(shù)據(jù)確定每個(gè)監(jiān)控指標(biāo)的故障關(guān)聯(lián)度,根據(jù)歷史負(fù)載資源...
          • 本申請(qǐng)公開了一種灰度實(shí)驗(yàn)控制方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),灰度實(shí)驗(yàn)控制方法包括:獲取應(yīng)用請(qǐng)求;從預(yù)先設(shè)置的各實(shí)驗(yàn)中確定與應(yīng)用請(qǐng)求中的實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)信息相匹配的目標(biāo)實(shí)驗(yàn),其中,實(shí)驗(yàn)設(shè)置有對(duì)應(yīng)的依賴實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)的執(zhí)行依賴于對(duì)應(yīng)的依賴實(shí)驗(yàn)的實(shí)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于FPGA接口的Nand flash控制器實(shí)現(xiàn)方法及系統(tǒng),系統(tǒng)采用PCIE模塊和多個(gè)Nand flash控制器,PCIE模塊,通過PCIE接口與CPU進(jìn)行連接,用于將PCIE轉(zhuǎn)化為本地總線;多個(gè)Nand flash控制器,...
          • 本發(fā)明主要用于電子信息技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明公開了一種故障分析及解決措施可視化顯示方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:用戶登錄后顯示含運(yùn)行狀態(tài)查看模塊的第一界面;操作運(yùn)行狀態(tài)查看模塊后顯示第二界面,其動(dòng)態(tài)展示區(qū)域可更新展示目標(biāo)磁懸浮電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信...
          • 本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于自然語言處理的ETL配置方法與系統(tǒng)。所述方法可以獲取用于ETL配置的文本信息;利用NLP對(duì)所述文本信息進(jìn)行解析,識(shí)別所述文本信息中包含的目標(biāo)ETL組件,以及針對(duì)所述目標(biāo)ETL組件的目標(biāo)配置項(xiàng);所述N...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種信息生成方法、信息顯示方法、推薦方法、計(jì)算設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。其中,獲取目標(biāo)類別對(duì)應(yīng)的選擇方式提示信息;確定屬于目標(biāo)類別的目標(biāo)對(duì)象;從所述目標(biāo)對(duì)象的對(duì)象描述信息中,提取與選擇方式提示信息匹配的對(duì)象屬性信息;根據(jù)選擇...
          • 本發(fā)明公開了一種基于電流波形畸變的電感參數(shù)臨界值計(jì)算方法及系統(tǒng),屬于電力電子技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的計(jì)算方法,包括:確定三相VIENNA整流器的關(guān)鍵參數(shù)及電流波形畸變目標(biāo);基于確定的三相VIENNA整流器的關(guān)鍵參數(shù)及電流波形畸變目標(biāo),確定三相VI...
          • 本發(fā)明屬于稀疏矩陣分解技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種結(jié)構(gòu)感知型不規(guī)則分塊的稀疏矩陣數(shù)值分解預(yù)處理方法,包括如下步驟:步驟1:結(jié)構(gòu)感知型預(yù)處理;步驟2:基于對(duì)角指針的反映稀疏矩陣二維分布特征的表示;步驟3:構(gòu)建面向數(shù)值分解計(jì)算性能的智能預(yù)測模型;步驟4...
          • 本發(fā)明涉及一種基于終身學(xué)習(xí)與輕量級(jí)參數(shù)優(yōu)化的檢測模型更新方法。適用于人工智能與深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是:一種基于終身學(xué)習(xí)與輕量級(jí)參數(shù)優(yōu)化的檢測模型更新方法,包括:為目標(biāo)檢測模型構(gòu)建LoRA模塊,該目標(biāo)檢測模型的原始權(quán)重矩陣...
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