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          • 本發(fā)明公開了一種基于動態(tài)搜索中心的測月雷達層位追蹤方法,解決了現(xiàn)有方法對人工經(jīng)驗依賴性強、處理效率低,以及因月壤非均勻性干擾導(dǎo)致的假層位誤判率高的問題。包括以下步驟:對雷達信號進行希爾伯特變換提取包絡(luò);基于歷史層位數(shù)據(jù),通過高斯加權(quán)平均預(yù)測...
          • 本申請公開了一種全局重定位方法、裝置及車輛,所述方法包括:獲取車輛當(dāng)前所處的目標場景;基于目標場景,確定出與目標場景對應(yīng)的場景參數(shù);根據(jù)場景參數(shù)、設(shè)定的位置搜索范圍以及設(shè)定的角度搜索范圍,確定出車輛的目標搜索范圍;基于目標搜索范圍,在車輛的...
          • 本申請公開了一種彈性模型全機風(fēng)洞試驗姿態(tài)控制平臺,通過狀態(tài)空間方程程序面板計算系統(tǒng)狀態(tài)空間方程的參數(shù)矩陣,得到下一時刻的狀態(tài)導(dǎo)數(shù);積分和擴維處理下一時刻的狀態(tài)導(dǎo)數(shù),得到LQR控制律狀態(tài)空間模型,利用控件處理LQR控制律狀態(tài)空間模型、Q矩陣和...
          • 本發(fā)明涉及智能工業(yè)制造及自動化技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種紙箱生產(chǎn)動態(tài)調(diào)節(jié)控制系統(tǒng)及其紙箱生產(chǎn)動態(tài)調(diào)節(jié)方法,系統(tǒng)通過多源數(shù)據(jù)感知、邊緣智能計算、混合模型預(yù)測與跨工序協(xié)同控制,解決傳統(tǒng)紙箱生產(chǎn)中參數(shù)滯后、工序耦合干擾、質(zhì)量追溯困難等難題。
          • 本申請公開了一種車輛及其控制方法和控制裝置、計算機可讀存儲介質(zhì),所述方法包括:接收用戶位于車輛外發(fā)出的自然語言指令;獲取車輛的狀態(tài)信息,并將自然語言指令和狀態(tài)信息輸入至預(yù)先構(gòu)建的大語言模型,以輸出控制車輛的目標控車指令;基于預(yù)設(shè)驗證方式對目...
          • 本申請實施例提供的通信方法、電路及集成電路芯片,該方法包括:接收第一設(shè)備通過cJTAG接口發(fā)送的第一數(shù)據(jù)信號和第一時鐘信號;第一數(shù)據(jù)信號和第一時鐘信號均為具有cJTAG協(xié)議格式的信號;基于與第一設(shè)備之間的同步時鐘信號,對第一數(shù)據(jù)信號和第一時...
          • 本申請公開了一種軟件代碼與需求追蹤關(guān)系的建立方法及系統(tǒng),涉及計算機、軟件工程技術(shù),包括:將中文需求與代碼注釋翻譯為英文,并基于指定規(guī)則分離代碼邏輯與注釋文本;將預(yù)處理后的中文需求、代碼邏輯以及注釋文本進行詞嵌入,以獲得嵌入的語義向量表示;基...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于多智能體的空氣動力學(xué)任務(wù)處理方法及裝置,涉及飛行器仿真設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取用戶輸入的任務(wù)目標和工況參數(shù);基于多智能體系統(tǒng)中每個智能體分組的能力,基于所述任務(wù)目標生成多個子任務(wù);將所述多個子任務(wù)分配給所述多智能體系...
          • 本公開涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其是提供一種運動員狀態(tài)信息展示方法、設(shè)備、介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。上述運動員狀態(tài)信息展示方法包括:在檢測到當(dāng)前比賽畫面為特寫畫面的情況下,獲取特寫畫面中運動員的歷史比賽數(shù)據(jù),以及在本場比賽中的實時比賽數(shù)據(jù);歷史比...
          • 本發(fā)明屬于卷繞電芯技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種卷繞電芯R角區(qū)域削薄值計算方法、削薄方法及電芯;其中,計算卷繞電芯R角區(qū)域結(jié)構(gòu)削薄值的方法為:首先,確定正極極片與負極極片在卷繞電芯中R角區(qū)的幾何位置關(guān)系,基于這些關(guān)系建立相應(yīng)的正極曲線方程和負極曲線...
          • 本申請實施例公開了一種出行鏈的識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域,能夠提高識別用戶的出行鏈的準確性。包括:獲取和目標用戶的移動軌跡相關(guān)的多個基站中的目標用戶數(shù)據(jù),根據(jù)目標用戶數(shù)據(jù),確定基站的關(guān)系圖;將關(guān)系圖輸入訓(xùn)練后的...
          • 本發(fā)明公開了一種泵站運行異常智能監(jiān)測方法與系統(tǒng),本發(fā)明涉及泵站監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,解決了難以快速處理復(fù)雜參數(shù)數(shù)據(jù),易出現(xiàn)漏判、誤判情況,對故障原因?qū)?yīng)的潛在風(fēng)險進行全面、準確的分析較為困難的技術(shù)問題,本發(fā)明通過在工作異常信號出現(xiàn)后,可深入分析異常...
          • 本申請?zhí)峁┝塑浖r灧椒?、系統(tǒng)及可讀存儲介質(zhì)。所述方法,包括:獲取軟件升級包,軟件升級包包括包頭信息和軟件鏡像內(nèi)容,包頭信息包括第一簽名信息,第一簽名信息是基于第一軟件鏡像摘要生成的,第一軟件鏡像摘要是對軟件鏡像內(nèi)容進行計算獲得的;對包頭...
          • 本發(fā)明公開了一種基于量子加密終端虛擬化的可信認證系統(tǒng)及方法;包括硬件可信根模塊、虛擬可信根管理模塊、容器環(huán)境模塊、容器鏡像管理模塊、容器監(jiān)控模塊和信任鏈管理模塊;通過構(gòu)建安全可信的容器運行環(huán)境,建立基于量子隨機數(shù)的可信認證機制,逐級驗證操作...
          • 本發(fā)明涉及軟件漏洞檢測技術(shù)領(lǐng)域,公開一種基于多模態(tài)混合專家模型的軟件漏洞檢測方法與裝置。該方法包括:構(gòu)建多模態(tài)混合專家網(wǎng)絡(luò)并進行訓(xùn)練,獲得多模態(tài)混合專家模型;將目標軟件代碼轉(zhuǎn)換為不同模態(tài)表征并輸入到多模態(tài)混合專家模型,得到目標軟件漏洞的漏洞...
          • 本發(fā)明涉及邊坡災(zāi)害防護技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于強度?延性控制的高性能環(huán)形網(wǎng)的設(shè)計方法,其環(huán)形網(wǎng)由網(wǎng)環(huán)相互嵌套形成,網(wǎng)環(huán)由鋼絲編制而成,鋼絲的抗拉強度和斷后延伸率材性參數(shù)落在不規(guī)則多邊形ABCDEF所構(gòu)成的區(qū)域內(nèi);本發(fā)明明確提供了高性能環(huán)形網(wǎng)...
          • 本發(fā)明公開了一種大機動飛行器的遙測距離仿真系統(tǒng),應(yīng)用于航區(qū)地理環(huán)境復(fù)雜、遙測站跟蹤范圍計算與遙測站布站方案制定。系統(tǒng)建立數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)庫中包含飛行數(shù)據(jù),地面站數(shù)據(jù)以及飛行器及地面站天線參數(shù),并將數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)處理方便后續(xù)的查表操作。計算系統(tǒng)包含...
          • 本發(fā)明提供一種基于挖掘機關(guān)節(jié)摩擦力矩的動力學(xué)參數(shù)分級標定方法,涉及工程機械領(lǐng)域,基于挖掘機模型,建立動臂、斗桿、鏟斗關(guān)節(jié)角度與驅(qū)動力臂長度關(guān)系方程和各關(guān)節(jié)驅(qū)動力矩方程,通過挖掘機動力學(xué)方程得到各關(guān)節(jié)摩擦力矩,并擬合得到各關(guān)節(jié)的摩擦力矩曲線;...
          • 本公開的實施例公開了一種動態(tài)融合的多模態(tài)知識圖譜表示學(xué)習(xí)方法。該方法的一具體實施方式包括:通過圖注意力網(wǎng)絡(luò)層,分別提取特征交互圖中文本特征向量的文本注意力系數(shù)與圖像注意力系數(shù)集;將特征交互圖、文本注意力系數(shù)與圖像注意力系數(shù)集輸入至相關(guān)聯(lián)的門...
          • 本發(fā)明提供一種迭代生成式多模態(tài)思維鏈推理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取初始輸入數(shù)據(jù),并通過多模態(tài)大語言模型對初始輸入數(shù)據(jù)進行推理,得到文本推理結(jié)果和中間推理提示;利用多模態(tài)大語言模型對文本推理結(jié)果和中間...
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