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        關于龍圖騰

        
        
        
        
        
        
    
          
    
          
        
        
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								      本發(fā)明提出了基于機器學習的多層頻率選擇表面濾波器逆向設計方法，該方法將拓撲建模和參數(shù)建模相結(jié)合，包括：多層頻率選擇表面微波濾波器結(jié)構(gòu)構(gòu)建步驟，構(gòu)建包括金屬諧振貼片和關鍵物理參數(shù)的濾波器結(jié)構(gòu)；訓練數(shù)據(jù)集構(gòu)建步驟，構(gòu)建包括輸入輸出數(shù)據(jù)集的訓練數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電子元件的搜索裝配方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)，其中，該方法獲取裝配策略表和電子元件的裝配傳感數(shù)據(jù)；對所述裝配傳感數(shù)據(jù)進行裝配驗證，得到裝配驗證信息；根據(jù)所述裝配驗證信息，對所述裝配策略表進行策略選擇，得到目標裝配策略；根據(jù)所述目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于大模型的計算樹邏輯規(guī)范表達式生成方法和裝置。其中該方法包括：基于預設的大語言模型和提示詞模板獲取自然語言NL到計算樹邏輯CTL的映射數(shù)據(jù)集；所述映射數(shù)據(jù)集包括多個自然語言與計算樹邏輯的數(shù)據(jù)對；基于所述映射數(shù)據(jù)集對預設的文...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種大模型的推理加速方法、設備及存儲介質(zhì)，方法包括：將提示信息分別輸入至多個不同的小模型中，分別得到每個小模型輸出的草稿詞元序列；獲取每個小模型對應的序列選取數(shù)量，分別從每個小模型輸出的草稿詞元序列中篩選出序列選取數(shù)量個草稿詞元...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于模型三重自適應聚合的個性化聯(lián)邦學習方法及系統(tǒng)，方法如下：S1、服務器初始化全局模型并根據(jù)客戶端總數(shù)設置相似性矩陣，將全局模型分發(fā)給每個客戶端；S2、客戶端利用全局模型初始化本地模型，利用本地私有數(shù)據(jù)進行訓練；S3、客戶端保存...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種科技評估指標體系交互式構(gòu)建系統(tǒng)、方法、電子設備及存儲介質(zhì)，本發(fā)明通過UI交互層獲取目標對象的交互操作以調(diào)用業(yè)務邏輯層；通過業(yè)務邏輯層響應于交互操作調(diào)用各個模塊完成定制化指標體系的構(gòu)建；其中，業(yè)務邏輯層包括身份認證模塊、新建指...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種智能鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)數(shù)字化治理服務平臺，屬于數(shù)字化治理領域，通過三層架構(gòu)體系：基礎設施感知層、數(shù)據(jù)治理中樞層、服務應用層及多終端交互系統(tǒng)，實現(xiàn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)全鏈條的智能化管理與服務。平臺集成5G/衛(wèi)星雙模通信、區(qū)塊鏈存證、數(shù)字孿生仿真等技術...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于異步模板更新的RGBT目標跟蹤方法及裝置，涉及計算機視覺技術領域。方法包括：本發(fā)明采用了一種單流網(wǎng)絡架構(gòu)進行RGB和TIR模態(tài)特征的聯(lián)合處理，通過單流網(wǎng)絡架構(gòu)實現(xiàn)高效的跨模態(tài)特征提取，同時引入異步模板更新策略以充分利用時間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于指部生物特征識別的全視角手指形狀分割方法，采集待識別手指多個方向的圖像，并拼接成全視角指靜脈圖像；將全視角指靜脈圖像輸入至輕量化分割網(wǎng)絡模型；所述分割網(wǎng)絡模型從全視角指靜脈圖像中分割出手指輪廓圖像；分割網(wǎng)絡模型包括依次連...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開關于一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，該方法通過對視覺內(nèi)容和問題文本分別進行特征表示以得到視覺特征和文本特征，并根據(jù)視覺特征確定視覺模態(tài)的視覺基向量，根據(jù)文本特征確定文本模態(tài)的文本基向量，進而基于視覺基向量對文本特征進行視覺...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于深度學習的鋼琴演奏糾錯方法、裝置及存儲介質(zhì)。其中的方法獲取用戶音頻特征文件與標準音頻特征文件后，將兩種特征文件輸入訓練完成的深度學習模型，得到最終的糾錯結(jié)果；其中，深度學習模型的訓練過程包括：獲取標準音頻特征文件、擾動音頻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于四端口非易失性器件的Crossbar架構(gòu)及其工作方法，包括若干個構(gòu)成n行×n列陣列的四端口非易失性器件，所述四端口非易失性器件結(jié)構(gòu)的前柵極與字線WL相連，漏極與數(shù)據(jù)線DL相連，源極與輸出線SL相連，背柵極與襯底線BL相連...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于動態(tài)監(jiān)測全球范圍內(nèi)微生物基因組的數(shù)據(jù)處理方法、裝置及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取參考基因組序列，構(gòu)建參考基因組的素描的進化樹數(shù)據(jù)庫；獲取用戶提交的樣本基因組的序列，計算得到樣本基因組的進化樹定位；基于樣本基因組的素描與參考基...
								
            
							
            
							
						
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								      一種堿性的鐵負極電解液、制備方法及其應用，屬于液流電池儲能技術領域。所述鐵負極電解液由鐵鹽、螯合劑、支持電解質(zhì)、輔助電解質(zhì)和水制備而成，可組裝為堿性全鐵液流電池。所述螯合劑為N,N,N’,N’,N’?五(2?羥丙基)二乙三胺，是以二乙三胺為...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種電極組件、電池及用電設備，涉及電池技術領域，該電極組件包括正極片、負極片及隔膜，正極片包括正極集流體、正極活性層以及絕緣層，正極集流體的至少一表面涂覆有正極活性層，正極集流體的一側(cè)邊緣涂覆有絕緣層，正極集流體的一側(cè)設置有正極耳...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種高分散鋰離子電池隔膜涂覆漿料及制備方法，所述涂覆漿料包括按重量份數(shù)計的以下組分：無機陶瓷粉20?35份，改性劑0.2?1.75份，增稠劑1.5?3.5份，粘結(jié)劑1?2份，分散劑0.1?0.35份和去離子水60?120份，所述改...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力電子與電力傳動技術領域，且公開了一種分布式多設備差異化與抗干擾協(xié)同的諧波抑制方法，建立發(fā)電數(shù)據(jù)模塊、發(fā)電數(shù)據(jù)分析模塊、執(zhí)行模塊、執(zhí)行反饋模塊和優(yōu)化升級模塊，發(fā)電數(shù)據(jù)模塊負責采集數(shù)據(jù)，發(fā)電數(shù)據(jù)分析模塊對發(fā)電數(shù)據(jù)模塊采集到的數(shù)據(jù)進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種臺區(qū)級微能網(wǎng)離網(wǎng)源荷協(xié)同頻率緊急控制方法和裝置，其中，方法包括：對各類源荷動態(tài)頻率響應模型進行聯(lián)立，得到臺區(qū)級微能網(wǎng)離網(wǎng)動態(tài)頻率響應模型；以臺區(qū)頻率控制代價最小為目標，以系統(tǒng)暫態(tài)頻率穩(wěn)定為約束，建立多控制手段下臺區(qū)頻率緊急控制...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種儲能?充電樁協(xié)同的決策方法及裝置，其中，方法包括：根據(jù)預估數(shù)據(jù)負載情況將各統(tǒng)計時間段標記為調(diào)增階段、調(diào)減階段和一般階段；按時間順序?qū)Ω鹘y(tǒng)計時間段進行排列，計算各調(diào)增階段和調(diào)減階段的階段功率需求值和階段容量需求值，并根據(jù)階段功率...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N功率變換裝置及其控制方法，屬于電力電子技術領域。該功率變換裝置中的原邊橋臂包括串聯(lián)的一對互補開關管：第一開關管和第二開關管。功率變換裝置中的控制器能夠在第二時刻關斷第一開關管后，在第三時刻再導通第二開關管。該第二時刻與第三時...
								
            
							
            
							
						
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