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								      本申請?zhí)峁┑乃缮⒊练e物的孔隙度與含氣飽和度的確定方法、設備及介質。方法包括：獲取預制備的模擬樣品；將模擬樣品放置在模擬實驗裝置中，并獲取預配置的水溶液；逐次向模擬實驗裝置中加入水溶液，攪拌至模擬樣品吸收水溶液后得到松散沉積物實驗樣品，并獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了沸點測試領域的一種高原沸點處理方法及裝置，包括如下步驟：步驟1)、加熱設備首次通電后，自動進入沸點測試模式，所述沸點測試模式可與清潔模式相結合；進入沸點測試模式后，實時監(jiān)測水的溫度，計算水的溫度上升速率以判斷溫度變化趨勢，同時利...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種預測電池熱失控的方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質。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模型，得到單體輸出數(shù)據(jù)，電池單體電化學模型包括鋰電池準二維P2D模型和固體電解質界面SEI...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種降頻處理方法、裝置、電子設備及存儲介質，涉及計算機技術領域。該方法包括：確定處理器當前的第一計算性能數(shù)據(jù)；根據(jù)第一計算性能數(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，根據(jù)第一計算性能數(shù)據(jù)確定目標降頻等級；關閉目標降頻等...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了一種頁面布局顯示方法、裝置、電子設備和可讀存儲介質，所述方法包括獲取包括多種屏幕屬性對應的顯示信息的目標文件，顯示信息包括組件映射信息和屬性映射信息；根據(jù)目標設備的屏幕屬性從目標文件中確定目標設備的目標顯示信息；根據(jù)目標顯...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于APISIX的API管理方法、系統(tǒng)及介質，主要涉及API管理技術領域，用以解決現(xiàn)有技術存在?API創(chuàng)建與代理配置脫節(jié)?、?限流策略配置困難?、?認證與授權機制不完善?的問題。包括：創(chuàng)建API對應的限流limit?req插...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)流轉技術領域，具體涉及多類型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)采集與映射方法、系統(tǒng)、設備及介質，包括：從源數(shù)據(jù)庫中采集待映射數(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，并對待映射數(shù)據(jù)進行預處理；使用強化學習優(yōu)化算法生成源數(shù)據(jù)庫和目標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語言處理技術領域，具體地說，涉及一種高質量的藏文文本數(shù)據(jù)增強方法及模型，將藏文形容詞按語義特征及修飾對象分為描述性質、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象的特征構建了藏文形容詞知識庫和形...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及航空發(fā)動機控制技術領域，尤其涉及一種短垂推進系統(tǒng)模式轉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系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)模型收斂的值作為初始值，然后逐步擴大搜索范圍，可以避免因為初值選取的原因發(fā)生不收斂的情況。針對遍歷法和優(yōu)化法求...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種照明設備故障預測方法、終端設備及存儲介質，該方法中包括：采集照明設備在一段時間內的狀態(tài)參數(shù)，基于采集的狀態(tài)參數(shù)構建訓練集；構建基于改進LSTM和注意力機制的照明設備狀態(tài)參數(shù)預測模型，在傳統(tǒng)LSTM中引入記憶門來區(qū)分短期和長期記...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多維運維數(shù)據(jù)訓練模型的機電設備診斷方法及運維設備，涉及機電設備運維技術領域，部署多維傳感網(wǎng)絡進行錯時交叉采樣，獲取機電流數(shù)據(jù)，引入第一核驗端口與第二核驗端口，構建診斷網(wǎng)絡架構，對機電流數(shù)據(jù)進行入網(wǎng)，通過執(zhí)行基于第一核驗端口的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于自適應參數(shù)選擇的視覺語言模型微調方法及裝置，涉及計算機視覺與自然語言處理技術領域，該方法包括：獲取經(jīng)過預訓練的目標模型，并基于目標專項任務對目標模型進行優(yōu)化訓練；在優(yōu)化訓練的過程中，利用優(yōu)化器估算的每個模型參數(shù)的二階矩，確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及業(yè)務管理技術領域，具體為一種人工智能的業(yè)務智能對接服務平臺，本發(fā)明中，采用拓撲排序對任務依賴關系進行重新排列，通過科學的執(zhí)行序列調整，減少任務間因依賴關系不當引發(fā)的等待時間和資源浪費，并挖掘可并行執(zhí)行的任務并重組執(zhí)行路徑，減少流程...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┗谌Q策的商品推薦優(yōu)化方法、系統(tǒng)、裝置和介質，涉及推薦系統(tǒng)技術領域，方法包括：獲取商品推薦平臺上的商品收益數(shù)據(jù)、用戶的風險參數(shù)及其對商品的歷史評分和預測評分，并基于三支決策引入成本約束，針對不同的用戶，將商品劃分為候選集與過濾...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種三維場景的處理方法及電子設備，所述三維場景的處理方法包括：接收目標三維場景的場景描述信息；加載與所述場景描述信息相匹配的用于構建所述目標三維場景的至少一個目標三維模型；調用預設的第一智能體基于所述場景描述信息得到所述目標三維場...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于大數(shù)據(jù)以及機器學習的安全駕駛預警系統(tǒng)，包括以下步驟：S1數(shù)據(jù)采集：通過路側感知設備實時采集車輛位置、停車時間、車門狀態(tài)、車輛類型等數(shù)據(jù)以及獲取環(huán)境上下文信息，如道路類型、交通流量、天氣情況等數(shù)據(jù)；S2，數(shù)據(jù)處理與融合：利用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于紫外/熒光特征級融合光譜結合CARS?BO?LSSVM模型的水質COD檢測方法與檢測系統(tǒng)。通過SG濾波(窗口11，階數(shù)3)和Z?score標準化預處理，采用CARS算法篩選紫外13個、熒光26個特征波長，并按行拼接為39...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種體測數(shù)據(jù)的智能管理方法，所述方法包括獲取用戶基本信息、用戶體測項目數(shù)據(jù)和用戶歷史體測數(shù)據(jù)；根據(jù)用戶基本信息統(tǒng)計，得到相關函數(shù)；根據(jù)用戶基本信息和用戶歷史體測數(shù)據(jù)對用戶體測項目數(shù)據(jù)篩選，得到候選體測項目數(shù)據(jù)；根據(jù)候選體測項目數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于EMA的SHPT患者術后多維度管理系統(tǒng)及方法，涉及醫(yī)療健康管理技術領域。本發(fā)明通過趣味性和互動性提升SHPT患者術后360天內的多維度癥狀管理水平，實現(xiàn)SHPT患者術后多維度管理。通過在健康管理中，基于EMA的游戲化管理方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于輔助醫(yī)療判斷領域，具體涉及一種基于AI的重癥肺炎診斷方法。所述系統(tǒng)包括服務器和多個客戶端；所述服務器采用全局模型，所述客戶端采用本地模型；所述服務器和各所述客戶端采用聯(lián)邦學習進行模型訓練；所述服務器還用于收到各所述客戶端上傳的所述...
								
            
							
            
							
						
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