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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)點數(shù)為待搜索圖的節(jié)點數(shù)和邊數(shù)的總和,待搜索圖的類型包括靜態(tài)圖和動態(tài)圖;確定待搜索目標(biāo)...
          • 本發(fā)明公開了一種在線數(shù)字化課件編輯查看平臺,屬于數(shù)字教學(xué)平臺技術(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,對素材資源進行編輯;輔助編輯模塊,利用語義分...
          • 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...
          • 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,屬于虛擬教學(xué)平臺技術(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模型中每個零部件的基礎(chǔ)特征,重組單元首先根據(jù)每個零部件的材質(zhì)、顏色、形狀和尺寸,生成目標(biāo)格式的零部件...
          • 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。運用多目標(biāo)優(yōu)化算法處理預(yù)測結(jié)...
          • 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)建筑的實時建筑振動數(shù)據(jù);基于時域分析和頻域分析的方法,提取實時建筑振動數(shù)據(jù)的特征參數(shù);將實時建筑振動數(shù)據(jù)的特征參數(shù)輸入震...
          • 本發(fā)明實施例提供了協(xié)作機器人健康狀況預(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)作機器人采集初始運動狀態(tài)數(shù)據(jù),所述協(xié)作機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)作機器人進行健康狀態(tài)預(yù)測;對所述初始運動...
          • 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)練進行學(xué)習(xí)行為建模得到毒性揭露的數(shù)...
          • 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)療建筑的地震動特征參數(shù);將地震動特征參數(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...
          • 本發(fā)明提供了一種高純石英流體包裹體的智能統(tǒng)計方法、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...
          • 本發(fā)明提供一種基于AIOT平臺的智能收花方法和系統(tǒng),方法包括按照預(yù)設(shè)時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;在AIOT平臺根據(jù)花朵狀態(tài)信息確定對應(yīng)的花朵類型...
          • 本發(fā)明公開了一種基于機器視覺的多姿態(tài)羊體行進狀態(tài)識別方法,包括:對羊只進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...
          • 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模式控制繼電器,通過二極管組...
          • 本發(fā)明公開了一種基于醫(yī)療大數(shù)據(jù)的護理質(zhì)量風(fēng)險評估系統(tǒng),涉及護理質(zhì)量風(fēng)險評估技術(shù)領(lǐng)域,包括數(shù)據(jù)采集模塊、動態(tài)評估模塊、動態(tài)預(yù)測模塊和閉環(huán)管理模塊,通過動態(tài)評估病區(qū)患者護理質(zhì)量綜合評估值和設(shè)備風(fēng)險值、文本風(fēng)險值,聯(lián)合計算計算未來6小時內(nèi)的動態(tài)風(fēng)...
          • 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到85%以上,所述空心玻璃...
          • 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行燒結(jié)固化,以在更短的時間和更小的功耗下,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)...
          • 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 ...
          • 本發(fā)明涉及電池技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種正極材料及其制備方法和電池。所提供的正極材料,包括內(nèi)核、包覆于所述內(nèi)核至少部分表面的第一包覆層、以及包覆于所述第一包覆層至少部分表面的第二包覆層;所述內(nèi)核包括鈉離子正極材料;所述第一包覆層包括硅酸鈉;所述...
          • 本發(fā)明涉及一種一種高導(dǎo)高強合金通訊連接器。本發(fā)明通過安裝固定組件,帶動固定塊至固定槽內(nèi),安裝后,能夠?qū)νㄓ嵾B接器與連接安裝頭進行一個位置固定,為確保連接后不易脫離,工作人員通過鎖緊組件,從而能夠形成一個相對穩(wěn)定的連接,有效避免固定塊脫離固定...
          • 本發(fā)明公開了一種基于超級電容的電能質(zhì)量綜合治理方法、系統(tǒng)、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì),涉及電網(wǎng)電能質(zhì)量治理技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:實時監(jiān)測電網(wǎng)特征量獲第一信息,據(jù)此分析評估電網(wǎng)狀態(tài),用超前判據(jù)判斷法決定是否進行電壓治理。若需治理,依電網(wǎng)狀態(tài)選策略實施...
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