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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)分類分級(jí)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種數(shù)據(jù)分級(jí)方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括：對(duì)待分級(jí)數(shù)據(jù)的多模態(tài)特征進(jìn)行融合，生成統(tǒng)一特征向量；將統(tǒng)一特征向量和預(yù)設(shè)合規(guī)知識(shí)圖譜輸入強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型中，輸出數(shù)據(jù)分級(jí)標(biāo)簽；根據(jù)分級(jí)標(biāo)簽從預(yù)設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于時(shí)空特征的多模態(tài)數(shù)據(jù)智能聚類方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)、人工智能交叉技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為如何提高聚類的效率、準(zhǔn)確性和適應(yīng)性，更好地滿足多模態(tài)數(shù)據(jù)分析的實(shí)際需求，技術(shù)方案為：獲取多模態(tài)事件：獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了基于條件擴(kuò)散的運(yùn)動(dòng)模式引導(dǎo)行人軌跡預(yù)測(cè)方法與裝置。該方法包括：獲取行人歷史軌跡數(shù)據(jù)集；通過聚類算法對(duì)行人歷史軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注得到運(yùn)動(dòng)模式偽標(biāo)簽；將行人歷史軌跡數(shù)據(jù)行時(shí)域轉(zhuǎn)換至頻域提取低頻運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)特征；將低頻運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)特征輸入到行人...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種自動(dòng)駕駛的性能評(píng)估方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及自動(dòng)駕駛技術(shù)領(lǐng)域，通過獲取用于評(píng)估車輛的自動(dòng)駕駛的性能的多源評(píng)估數(shù)據(jù)，而多源評(píng)估數(shù)據(jù)包括自動(dòng)駕駛所處場(chǎng)景的場(chǎng)景數(shù)據(jù)、處于所述自動(dòng)駕駛所處場(chǎng)景的駕駛員的駕駛員數(shù)據(jù)以及自...
								
            
							
            
							
						
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								      發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)挖掘的微小衛(wèi)星大規(guī)模集群/巨型星座運(yùn)行狀態(tài)特征分析方法，屬于航天及數(shù)據(jù)挖掘交叉技術(shù)領(lǐng)域，以解決微小衛(wèi)星大規(guī)模集群/巨型星座運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)海量、多源、數(shù)值型且傳統(tǒng)方法難以適配動(dòng)態(tài)建模需求的問題。本發(fā)明針對(duì)微小衛(wèi)星大規(guī)模集群...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種激光雷達(dá)多通道回波數(shù)據(jù)在線處理系統(tǒng)，依次包括數(shù)據(jù)分發(fā)層，數(shù)據(jù)分發(fā)層對(duì)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行分割后發(fā)送至數(shù)據(jù)緩存層提取局部最大值、局部最大值對(duì)應(yīng)的濾波后采樣點(diǎn)子序列以及局部最大值在對(duì)應(yīng)濾波后采樣點(diǎn)子序列中的序號(hào)，并作為待預(yù)擬合數(shù)據(jù)輸入至...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種油氣地質(zhì)智能問答生成方法、系統(tǒng)、處理設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：輸入自然語言問題，并進(jìn)行解析，提取自然語言問題的核心實(shí)體、相關(guān)屬性和查詢意圖；將提取的核心實(shí)體和相關(guān)屬性與預(yù)先構(gòu)建的分層標(biāo)簽體系中的標(biāo)簽進(jìn)行匹配，定位到對(duì)應(yīng)的知識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面狀要素間空隙錯(cuò)誤的自動(dòng)修復(fù)方法及設(shè)備，方法包括：獲取矢量面狀要素集合T，對(duì)T執(zhí)行拓?fù)渲亟ú僮鳎瑢⒖障掇D(zhuǎn)換為面狀要素，生成包括空隙和原始面狀要素的集合F；從F中篩選出相鄰數(shù)量大于等于3的空隙，作為目標(biāo)要素；對(duì)于每一目標(biāo)要素s...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了內(nèi)存安全違例檢測(cè)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。預(yù)先針對(duì)各個(gè)應(yīng)用程序所分配的內(nèi)存中的紅區(qū)和已釋放內(nèi)存區(qū)域插入魔數(shù)，該方法包括：確定指定應(yīng)用程序的目標(biāo)內(nèi)存對(duì)象中是否存儲(chǔ)有魔數(shù)；目標(biāo)內(nèi)存對(duì)象為在堆區(qū)、棧區(qū)或全局區(qū)可能發(fā)生內(nèi)存...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種智能計(jì)算中心的算力運(yùn)行任務(wù)故障感知方法及裝置，該方法包括：監(jiān)聽至少一個(gè)工作線程，其中，至少一個(gè)工作線程用于執(zhí)行算力運(yùn)行任務(wù)數(shù)據(jù)恢復(fù)任務(wù)，每個(gè)工作線程用于執(zhí)行算力運(yùn)行任務(wù)數(shù)據(jù)恢復(fù)任務(wù)的至少一個(gè)算力運(yùn)行子任務(wù)；若監(jiān)聽到任一工作線程...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控及預(yù)警方法和系統(tǒng)，屬于AI應(yīng)用及數(shù)據(jù)庫(kù)管理技術(shù)領(lǐng)域，采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)前狀態(tài)和用戶請(qǐng)求到下一狀態(tài)的人工智能建模，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控、狀態(tài)預(yù)測(cè)和預(yù)警；包括：建立針對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控和預(yù)警的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)行循環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N請(qǐng)求處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該方法包括：從任務(wù)處理請(qǐng)求中確定出目標(biāo)任務(wù)，接著進(jìn)行分解，獲得目標(biāo)子任務(wù)，并從預(yù)設(shè)處理模型中確定各目標(biāo)子任務(wù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)模型，進(jìn)一步的，通過目標(biāo)模型處理對(duì)應(yīng)的目標(biāo)子任務(wù)，從而獲得處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種車輛診斷儀的標(biāo)定軟件配置管理系統(tǒng)，涉及管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，其技術(shù)要點(diǎn)為：該系統(tǒng)與車輛診斷儀通信，包括配置數(shù)據(jù)庫(kù)、及分別與所述配置數(shù)據(jù)庫(kù)連接的標(biāo)定軟件庫(kù)、控制器格式文件、配置報(bào)告、標(biāo)定加密軟件包；所述配置數(shù)據(jù)庫(kù)用以維護(hù)各個(gè)車型的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種軟件燒錄方法、待燒錄硬件、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取通過通用基礎(chǔ)軟件寫入的生產(chǎn)信息；所述通用基礎(chǔ)軟件預(yù)先燒錄至存儲(chǔ)器；接入網(wǎng)絡(luò)，通過所述網(wǎng)絡(luò)從對(duì)應(yīng)的設(shè)備獲取所述生產(chǎn)信息的項(xiàng)目軟件；將所述項(xiàng)目軟件燒錄至所述存儲(chǔ)器。采...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了城市信息模型輕量化壓縮與分布式存儲(chǔ)方法、設(shè)備及介質(zhì)，屬于建筑信息模型與地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為如何提高城市信息模型數(shù)據(jù)加載效率，降低數(shù)據(jù)傳輸成本，采用的技術(shù)方案為：混合輕量化壓縮：通過參數(shù)化構(gòu)件簡(jiǎn)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種定形機(jī)用人機(jī)交互管理方法、裝置、系統(tǒng)，包括：確定第一交互信號(hào)，所述第一交互信號(hào)用于確定目標(biāo)交互界面；在所述目標(biāo)交互界面中，采集第二交互信號(hào)，所述第二交互信號(hào)用于在所述目標(biāo)交互界面中，確定出交互構(gòu)件；對(duì)交互構(gòu)件進(jìn)行交互動(dòng)作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種快速響應(yīng)的帶隙基準(zhǔn)啟動(dòng)電路，包括第一晶體管組、第二晶體管組、第三晶體管組、MN7晶體管和AMP3跨導(dǎo)放大器；所述第一晶體管組中最后一個(gè)MP晶體管的漏極與第二晶體管中的MP4晶體管和MP5晶體管的源極電性連接，MP4晶體管的漏...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于信號(hào)調(diào)制的傳感器低磁干擾控溫系統(tǒng)及方法。系統(tǒng)包括傳感器、半導(dǎo)體制冷器(Thermalelectric cooler,TEC)、熱管、散熱鰭片、夾具、磁屏蔽層、上位機(jī)及調(diào)控電路。TEC遠(yuǎn)離傳感器安裝，冷面與夾具接觸，熱管連...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及冷鏈運(yùn)輸技術(shù)領(lǐng)域，具體公開一種基于物聯(lián)網(wǎng)的冷鏈貨物運(yùn)輸智能溫控系統(tǒng)。本發(fā)明通過對(duì)比溫度傳感器采集覆蓋體積與溫控元件控制覆蓋體積，以較小值作為單位覆蓋體積，確保溫控元件的控溫范圍完全被傳感器監(jiān)測(cè)覆蓋，避免因監(jiān)測(cè)范圍不足導(dǎo)致的溫度控制...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實(shí)施例公開了基于飛行全過程效應(yīng)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)的無人機(jī)故障辨識(shí)方法。該方法的一具體實(shí)施方式包括：對(duì)所采集的各個(gè)無人機(jī)效應(yīng)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行數(shù)據(jù)平滑處理；基于各個(gè)目標(biāo)無人機(jī)效應(yīng)數(shù)據(jù)序列，確定無人機(jī)蜂群個(gè)體飛行過程中的正常飛行階段與干擾飛行階段，以及...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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