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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種多星網(wǎng)絡(luò)IP業(yè)務(wù)處理方法及系統(tǒng)，通過(guò)FPGA與CPU協(xié)同實(shí)現(xiàn)IP業(yè)務(wù)處理，充分利用CPU計(jì)算能力強(qiáng)、FPGA處理時(shí)延小的特點(diǎn)，使用CPU進(jìn)行ISIS協(xié)議數(shù)據(jù)處理和RIP協(xié)議數(shù)據(jù)處理，使用FPGA實(shí)現(xiàn)RIP業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)擴(kuò)散和IP業(yè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于居家養(yǎng)老監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于云端的居家養(yǎng)老監(jiān)測(cè)調(diào)度系統(tǒng)和方法。本發(fā)明通過(guò)進(jìn)行數(shù)據(jù)直接上傳的監(jiān)測(cè)；在數(shù)據(jù)直接上傳異常時(shí)，進(jìn)行外鄰調(diào)度，選擇外鄰網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行次序連接；在外鄰連接成功時(shí)，獲取間接傳輸數(shù)據(jù)，判斷是否具有數(shù)據(jù)異常。能夠...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種在集群管理中的節(jié)點(diǎn)隔離優(yōu)化方法、裝置、計(jì)算機(jī)及介質(zhì)。所述方法包括：響應(yīng)于當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)隔離需求指令，通過(guò)預(yù)設(shè)的節(jié)點(diǎn)隔離優(yōu)化系統(tǒng)中的污點(diǎn)管理模塊為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)標(biāo)記污點(diǎn)狀態(tài)標(biāo)簽；通過(guò)預(yù)設(shè)的節(jié)點(diǎn)隔離優(yōu)化系統(tǒng)中的調(diào)度策略優(yōu)化模塊按照當(dāng)前...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種頭戴式AR顯示設(shè)備的智能管理方法及相關(guān)設(shè)備。該方法包括：獲取環(huán)境感知數(shù)據(jù)，以基于所述環(huán)境感知數(shù)據(jù)確定人員辨識(shí)場(chǎng)景，所述環(huán)境感知數(shù)據(jù)包括環(huán)境音頻數(shù)據(jù)、環(huán)境圖像數(shù)據(jù)和位置數(shù)據(jù)中的至少一種；采集用戶視場(chǎng)范圍區(qū)域的圖像信息，以識(shí)別圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種內(nèi)容推薦方法和服務(wù)器，該方法包括：獲取用戶語(yǔ)音數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)智能體；對(duì)用戶語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，得到當(dāng)前用戶的身份特征；將用戶語(yǔ)音數(shù)據(jù)發(fā)送至目標(biāo)智能體，以使目標(biāo)智能體提取用戶語(yǔ)音數(shù)據(jù)中當(dāng)前用戶的第一畫像特征；根據(jù)身份特征獲取當(dāng)前用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了視頻內(nèi)容即時(shí)衍生方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：獲取用戶上傳的多個(gè)目標(biāo)圖片和目標(biāo)品牌元素，根據(jù)目標(biāo)圖片識(shí)別目標(biāo)場(chǎng)景、目標(biāo)物體以及目標(biāo)人臉情緒；在預(yù)設(shè)的劇情模板庫(kù)中匹配得到目標(biāo)劇情模板；對(duì)目標(biāo)圖片進(jìn)行語(yǔ)義解析，根據(jù)語(yǔ)義解析結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種電子設(shè)備，屬于電子設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域。電子設(shè)備包括殼組件、電路板、攝像模組、固定裝飾圈和活動(dòng)裝飾圈；殼組件設(shè)置有開(kāi)口；電路板設(shè)置于殼組件內(nèi)；攝像模組設(shè)置于電路板上，位于開(kāi)口處；固定裝飾圈設(shè)置于開(kāi)口處，與殼組件連接；多個(gè)活動(dòng)裝飾圈套...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及聲音防治技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種特定聲音信號(hào)及其調(diào)控昆蟲行為的方法。一種特定聲音信號(hào)，所述聲音信號(hào)包括：聲音單元，所有的聲音單元進(jìn)行有序地多次循環(huán)以構(gòu)成一聲音信號(hào)；音段，每種音段均由至少一種正弦波構(gòu)成的音節(jié)組成，預(yù)設(shè)數(shù)量及排布間隔...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N信道資源分配方法、裝置及設(shè)備。其中方法包括：獲取待傳輸任務(wù)的多個(gè)任務(wù)信息，任務(wù)信息是將待傳輸任務(wù)輸入至不同類型的網(wǎng)絡(luò)模型后得到的；融合所有任務(wù)信息得到待傳輸任務(wù)的融合特征；基于融合特征生成待傳輸任務(wù)的元數(shù)據(jù)；基于元數(shù)據(jù)確定待傳...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種服務(wù)器機(jī)柜，涉及服務(wù)器結(jié)構(gòu)技術(shù)領(lǐng)域，其包括：柜體和驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)，柜體內(nèi)設(shè)置有沿豎直方向間隔布置的多個(gè)層板，每個(gè)層板內(nèi)分別設(shè)置有鎖止機(jī)構(gòu)；驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)設(shè)置在柜體內(nèi)，驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)與多個(gè)鎖止機(jī)構(gòu)傳動(dòng)連接；至少一個(gè)鎖止機(jī)構(gòu)處于鎖止?fàn)顟B(tài)時(shí)，驅(qū)動(dòng)機(jī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了智能割草機(jī)的漏割處理方法和系統(tǒng)，包括：獲取歷史軌跡列表，歷史軌跡列表包括多個(gè)歷史軌跡點(diǎn)位，歷史軌跡點(diǎn)位為當(dāng)前行駛過(guò)的路徑的坐標(biāo)；遍歷歷史軌跡列表，得到多個(gè)留存點(diǎn)位；根據(jù)多個(gè)留存點(diǎn)位構(gòu)建候選點(diǎn)列表；遍歷候選點(diǎn)列表，計(jì)算所有漏割點(diǎn)位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于離子風(fēng)應(yīng)用的煙草薄片干燥工藝，包括：將待干燥的煙草薄片冷凍處理1?2min，然后低溫保存30?50min，得到低溫?zé)煵荼∑粚⒌蜏責(zé)煵荼∑询B后恒溫壓縮5?10min，然后快速泄壓后靜置10?20min，得到微膨化煙草薄...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種消化內(nèi)鏡及其自主導(dǎo)航系統(tǒng)。消化內(nèi)鏡包括：頭端，包括多光譜攝像頭、微型激光雷達(dá)以及柔性力覺(jué)傳感器，用于采集感知數(shù)據(jù)；仿生蛇形驅(qū)動(dòng)結(jié)構(gòu)，用于進(jìn)行主動(dòng)分段彎曲，以使消化內(nèi)鏡在消化道內(nèi)進(jìn)行位移；仿生蛇形驅(qū)動(dòng)結(jié)構(gòu)具有第一前進(jìn)模式和第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種內(nèi)鏡與虛擬現(xiàn)實(shí)設(shè)備交互系統(tǒng)。系統(tǒng)包括：內(nèi)鏡，配置有雙目攝像頭，用于基于雙目攝像頭在消化道內(nèi)采集二維原始影像數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理設(shè)備，用于基于深度學(xué)習(xí)算法和光流法對(duì)二維原始影像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，確定消化道的三維影像模型，三維影像模型標(biāo)記...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，提供了基于深度學(xué)習(xí)算法的共聚焦激光散斑血流成像方法和系統(tǒng)。所述基于深度學(xué)習(xí)算法的共聚焦激光散斑血流成像方法包括：獲取血流仿體的第一圖像；所述第一圖像為激光散斑襯比圖像；對(duì)所述第一圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)集標(biāo)注，得到第二圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種面向青少年抑郁傾向的多模態(tài)情緒識(shí)別方法，涉及心理健康監(jiān)測(cè)與評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域。包括：獲取EEG信號(hào)數(shù)據(jù)集、ECG信號(hào)數(shù)據(jù)集、語(yǔ)音信號(hào)數(shù)據(jù)集、文本信號(hào)數(shù)據(jù)集；對(duì)獲取的數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理；將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取與融合，得到多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種長(zhǎng)時(shí)間監(jiān)測(cè)獲取的腦血流速度信號(hào)的可視化分析方法，屬于生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過(guò)提取腦血流速度信號(hào)的頻譜形態(tài)特征，構(gòu)建視覺(jué)編碼體系，利用顏色、形狀等編碼方式直觀展示信號(hào)的多維特征，通過(guò)熱力圖等手段，清晰呈現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間序列中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種皮膚阻抗自適應(yīng)反饋的毛囊植入深度調(diào)控系統(tǒng)及方法，涉及毛囊植入調(diào)控技術(shù)領(lǐng)域。其方法包括：獲取皮膚電信號(hào)，并根據(jù)所述皮膚電信號(hào)確定皮膚阻抗以及皮膚阻抗變化信息；根據(jù)所述皮膚阻抗變化信息，通過(guò)預(yù)設(shè)的第一模型確定調(diào)控信息；基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療器械技術(shù)領(lǐng)域，并具體公開(kāi)了一種導(dǎo)引導(dǎo)管多模態(tài)成像融合導(dǎo)航系統(tǒng)及導(dǎo)引導(dǎo)管，該系統(tǒng)包括：導(dǎo)管尖端粗定位模塊獲取患者目標(biāo)部位血管形態(tài)分布數(shù)據(jù)，確定導(dǎo)管尖端實(shí)時(shí)粗略位置范圍并獲取其前方血管內(nèi)部組織圖像；縮進(jìn)參數(shù)確定模塊依據(jù)前方圖像確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種游戲畫面實(shí)時(shí)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及畫面優(yōu)化領(lǐng)域。該方法包括：采集初始硬件資源狀態(tài)與性能指標(biāo)構(gòu)建初步調(diào)整參數(shù)；對(duì)場(chǎng)景原始圖像幀深度分析得到語(yǔ)義特征集合；基于動(dòng)態(tài)評(píng)估獲得的渲染負(fù)載復(fù)雜度評(píng)分和硬件資源狀態(tài)，利用得到的資源分配矩陣與...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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