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          • 本發(fā)明公開了智能網(wǎng)絡(luò)化的無人艇集群控制方法及系統(tǒng),涉及智能控制與集群協(xié)同技術(shù)領(lǐng)域,包括構(gòu)建多層次分布式的無人艇協(xié)同控制網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),根據(jù)無人艇任務(wù)屬性劃分節(jié)點(diǎn)。根據(jù)初始功能分配建立集群內(nèi)的連接拓?fù)鋱D,通過連接拓?fù)鋱D對節(jié)點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)定,采集各無人艇的...
          • 本發(fā)明涉及冷卻機(jī)柜技術(shù)領(lǐng)域,尤其為一種冷卻機(jī)柜內(nèi)部機(jī)械參數(shù)自動(dòng)調(diào)節(jié)裝置及其調(diào)節(jié)方法,包括以下步驟:步驟一:獲取冷卻機(jī)柜內(nèi)部溫度 2025-10-09
          • 本發(fā)明提供一種基于生成式文本提示的腦電文本跨模態(tài)腦意圖解碼方法。采用國際公開運(yùn)動(dòng)想象數(shù)據(jù)集BCI IV 2a和BCI IV 2b進(jìn)行有效性驗(yàn)證,包括:首先對公開數(shù)據(jù)集預(yù)處理,建立訓(xùn)練集和測試集;其次構(gòu)建基于生成式文本提示的腦電文本跨模態(tài)腦意...
          • 本發(fā)明涉及一種基于大模型的文檔智能解析與無代碼腳本生成方法,該方法通過大模型自動(dòng)解析需求文檔和原型圖,實(shí)現(xiàn)從需求到可執(zhí)行代碼的自動(dòng)轉(zhuǎn)換。發(fā)明目的在于減少開發(fā)門檻與錯(cuò)誤,提高效率。技術(shù)方案包括:大模型解析需求文檔與原型圖,提取關(guān)鍵功能。自動(dòng)生...
          • 本申請涉及代碼編譯技術(shù)領(lǐng)域,尤其公開了一種接口管理方法、接口管理系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備以及計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)。接口管理方法包括通過在項(xiàng)目管理工具中注入注解處理器,在執(zhí)行項(xiàng)目源代碼編譯時(shí),注解處理器通過提取項(xiàng)目管理工具編譯的編譯文件中的接口元數(shù)據(jù),...
          • 本發(fā)明提供一種計(jì)算單元、計(jì)算方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:指令流水線模塊,用于完成計(jì)算任務(wù)在流水線中的調(diào)度與執(zhí)行,并將RoCC指令,轉(zhuǎn)發(fā)到張量計(jì)算單元;張量計(jì)算單元,包括:第一RoCC通信模塊、控制調(diào)度模塊...
          • 本申請涉及一種協(xié)程任務(wù)調(diào)度方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì),包括:獲取目標(biāo)協(xié)程任務(wù),目標(biāo)協(xié)程任務(wù)的中斷方法的執(zhí)行前后插入有用于保存線程堆棧的完整狀態(tài)信息的上下文處理邏輯代碼;將目標(biāo)協(xié)程任務(wù)分配給第一工作者線程,在識別到目標(biāo)協(xié)程任務(wù)處于中斷狀...
          • 本發(fā)明提供一種內(nèi)核程序并行執(zhí)行方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),屬于并行計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域,包括:在任意一個(gè)內(nèi)核程序具有待發(fā)布線程塊的情況下,獲取內(nèi)核程序占用的流式多處理器數(shù)量;若內(nèi)核程序占用的流式多處理器數(shù)量小于預(yù)設(shè)數(shù)量閾值,且存在空閑的流式多處...
          • 本發(fā)明涉及一種AI驅(qū)動(dòng)的GraphQL智能接口動(dòng)態(tài)適配方法,通過AI自動(dòng)分析前端頁面元素生成GraphQL請求,減少人工干預(yù),提升開發(fā)效率并降低錯(cuò)誤。技術(shù)方案包括:前端元素分析:AI識別頁面中的表單、按鈕等元素。請求生成:根據(jù)元素屬性生成G...
          • 本公開實(shí)施例提供的基于CPLD實(shí)時(shí)切換I2C的方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì),包括:接收主控模塊發(fā)送的時(shí)鐘信號和數(shù)據(jù)信號,并對時(shí)鐘信號和數(shù)據(jù)信號進(jìn)行處理得到目標(biāo)時(shí)鐘信號和第一目標(biāo)數(shù)據(jù)信號;將目標(biāo)時(shí)鐘信號通過目標(biāo)通道發(fā)送至目標(biāo)光模塊;根據(jù)目標(biāo)時(shí)鐘信號...
          • 本申請屬于通信芯片的擴(kuò)展方法。一種管理多個(gè)通信芯片的系統(tǒng)包括:CPU;芯片,通過USB總線與CPU連接;可編程邏輯器件,與芯片連接,用于接收UART接口的指令并切換內(nèi)部SPI通道;多個(gè)通信芯片,每個(gè)通信芯片通過一個(gè)SPI通道與可編程邏輯器件...
          • 本發(fā)明涉及一種基于摘要與索引的對話長上下文精度優(yōu)化方法,主要通過動(dòng)態(tài)生成對話摘要和內(nèi)容索引,從而解決長對話場景下的信息丟失和存儲效率問題。技術(shù)方案包括:對話內(nèi)容采集與預(yù)處理;動(dòng)態(tài)摘要生成;分層存儲構(gòu)建;智能索引構(gòu)建;內(nèi)容回溯機(jī)制;自適應(yīng)優(yōu)化...
          • 本發(fā)明公開了一種基于隨機(jī)相位的飛行器力學(xué)缺失數(shù)據(jù)恢復(fù)方法,包括:結(jié)合信號采樣頻率對接收的飛行器力學(xué)遙測信號進(jìn)行補(bǔ)零處理,得到補(bǔ)零信號;對補(bǔ)零信號進(jìn)行功率譜密度分析獲得功率譜;對功率譜中每個(gè)頻率處進(jìn)行隨機(jī)相位賦值,得到隨機(jī)相位序列;基于功率譜...
          • 本發(fā)明公開了一種小樣本電動(dòng)機(jī)故障辨識方法、模型訓(xùn)練方法、裝置和設(shè)備,涉及電動(dòng)機(jī)故障識別技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:電動(dòng)機(jī)故障識別模型包括格拉姆角場模塊、二維卷積模塊和壓縮激勵(lì)模塊,格拉姆角場模塊用于將訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集中的多個(gè)訓(xùn)練樣本分別通過極坐標(biāo)映射...
          • 本發(fā)明公開了一種基于HB?AFT的殼體?轉(zhuǎn)子系統(tǒng)模型快速求解方法,建立復(fù)雜殼體?轉(zhuǎn)軸?電機(jī)耦合系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型,先基于本征正交分解(POD)方法進(jìn)行一級模型降階,再基于HB?AFT方法進(jìn)行模型快速求解。本發(fā)明使得轉(zhuǎn)子系統(tǒng)具有更高的計(jì)算效率,...
          • 本申請涉及一種電機(jī)參數(shù)優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括:首先,獲取目標(biāo)電機(jī)的優(yōu)化參數(shù)的水平數(shù),然后,根據(jù)優(yōu)化參數(shù)的水平數(shù),確定包括優(yōu)化參數(shù)的多組參數(shù)值的目標(biāo)數(shù)據(jù)樣本,接著,根據(jù)目標(biāo)數(shù)據(jù)樣本,構(gòu)建目標(biāo)電機(jī)的電機(jī)代理模型,...
          • 本發(fā)明提供了一種三維五軸激光切割轉(zhuǎn)角的工藝參數(shù)優(yōu)化方法及系統(tǒng)。該方法包括:S1,遍歷所有的切割路徑,識別出各切割路徑中的所有轉(zhuǎn)角;構(gòu)造各轉(zhuǎn)角的空間特征;所述空間特征包括:空間幾何特征和出入線路徑特征;S2,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立轉(zhuǎn)角的空間特征...
          • 本發(fā)明提供一種單粒子閂鎖效應(yīng)的電路級仿真方法,包括:在抗輻照加固的電路版圖中,利用幾何參數(shù)提取腳本,得到抗輻照加固設(shè)計(jì)的關(guān)鍵幾何參數(shù);利用TCAD仿真,仿真得到關(guān)鍵幾何參數(shù)與寄生閂鎖結(jié)構(gòu)參數(shù)的對應(yīng)關(guān)系;利用腳本批量化提取版圖的特征尺寸,并根...
          • 本發(fā)明公開了一種區(qū)間中斷場景下城市軌道交通乘客的路徑重構(gòu)方法及系統(tǒng),屬于軌道交通技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:根據(jù)乘客的起訖點(diǎn)與區(qū)間中斷場景,進(jìn)行城市軌道交通路網(wǎng)的路徑搜索;構(gòu)建具有非均勻邊際信息成本的路徑選擇模型;預(yù)測乘客在不同運(yùn)營狀態(tài)下的出行...
          • 一種AI驅(qū)動(dòng)的全場景工作事務(wù)智能記錄與整理方法。本發(fā)明公開了一種基于人工智能(AI)的全場景工作事務(wù)智能記錄與整理方法,旨在解決工作場景多任務(wù)并行帶來的信息遺漏、跨平臺數(shù)據(jù)分散以及手動(dòng)整理工作的低效率問題。技術(shù)方案包括:數(shù)據(jù)采集:實(shí)時(shí)監(jiān)控用...
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