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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種配網(wǎng)線路故障定位方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，通過(guò)整合暫態(tài)行波信號(hào)的多維度特征向量，對(duì)故障特征進(jìn)行充分挖掘，并利用GAN模擬真實(shí)數(shù)據(jù)的分布和特征，增強(qiáng)稀缺的高阻故障數(shù)據(jù)，擴(kuò)充訓(xùn)練樣本，使得模型能夠?qū)W習(xí)到更廣泛的故障特征模式。其后，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及充電監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于監(jiān)測(cè)充電數(shù)據(jù)的電動(dòng)自行車電池?cái)?shù)據(jù)分析方法；基于充電站監(jiān)測(cè)充電槍的充電時(shí)的溫度數(shù)據(jù)，通過(guò)智能測(cè)試電動(dòng)自行車的充電數(shù)據(jù)，獲取電動(dòng)自行車充電時(shí)的溫度數(shù)據(jù)，對(duì)獲取的溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行控制提高充電效率，并保護(hù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及中壓電纜接地狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種中壓電纜接地狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，其包括通過(guò)采集裝置獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)，并將目標(biāo)數(shù)據(jù)傳輸至中央處理系統(tǒng)，其中目標(biāo)數(shù)據(jù)包括負(fù)載電流數(shù)據(jù)和電纜屏蔽層接地電流；通過(guò)中央處理系統(tǒng)根據(jù)目標(biāo)數(shù)據(jù)對(duì)接地系統(tǒng)的狀況...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水域測(cè)量設(shè)備的技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)一種單波束與多波束固定裝置，橫撐板橫向架設(shè)在船體上，并且橫撐板與船體固定，橫撐板的兩端向船體外延伸；橫撐板其中一端設(shè)置軸座，軸座上鉸接有豎向的擺臂，擺臂上安裝固定多波束探頭；橫撐板的另一端設(shè)置有插套...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)為一種用于高速磁浮運(yùn)控設(shè)備的三軸恒磁場(chǎng)發(fā)生裝置，包括：磁感應(yīng)部和移動(dòng)平臺(tái)；磁感應(yīng)部包括三個(gè)互相套設(shè)且產(chǎn)生XYZ三個(gè)方向的磁場(chǎng)的磁感應(yīng)線圈組；三個(gè)磁感應(yīng)線圈組包括線圈組A、線圈組B以及線圈組C，線圈組由兩個(gè)完全相同的圓形導(dǎo)體線圈組成，兩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于CJ?Code智能代碼生成模塊的AI編程助手系統(tǒng)及方法，專為低代碼平臺(tái)開(kāi)發(fā)者設(shè)計(jì)，集成自然語(yǔ)言處理與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)代碼生成、算法解析和智能調(diào)試功能。系統(tǒng)包含四大核心模塊：1.智能代碼建議模塊：基于平臺(tái)規(guī)范生成可執(zhí)行代碼...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多核調(diào)度方法、裝置和眾核處理器，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，包括：確定當(dāng)前計(jì)算任務(wù)所需的虛擬核心，以及確定眾核處理器的邏輯核心池；邏輯核心池包括多個(gè)邏輯核心樹(shù)；邏輯核心樹(shù)是基于邏輯核心以及邏輯核心之間的通信連接關(guān)系確定的；邏輯核心與眾...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種數(shù)據(jù)流架構(gòu)芯片下的計(jì)算圖處理方法、裝置及電子設(shè)備，其中方法包括：獲取深度學(xué)習(xí)模型的計(jì)算圖；確定計(jì)算圖中算子在數(shù)據(jù)流架構(gòu)芯片中計(jì)算節(jié)點(diǎn)的執(zhí)行時(shí)長(zhǎng)，基于執(zhí)行時(shí)長(zhǎng)確定算子的優(yōu)先級(jí)順序；基于優(yōu)先級(jí)順序確定算子對(duì)應(yīng)的第一計(jì)算節(jié)點(diǎn)；對(duì)算子...
								
            
							
            
							
						
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								      一種汽車儀表自動(dòng)化測(cè)試方法，包括：接收測(cè)試信息，所述測(cè)試信息包括測(cè)試報(bào)文；根據(jù)所述測(cè)試信息，生成測(cè)試腳本；基于所述測(cè)試腳本發(fā)送測(cè)試信號(hào)，并輸出與所述測(cè)試腳本和所述測(cè)試信息對(duì)應(yīng)的顯示信號(hào)。一種基于Vehicle Spy操作面板的汽車儀表自動(dòng)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于量子漫步的邊搜索方法，涉及量子計(jì)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(diǎn)數(shù)為待搜索圖的節(jié)點(diǎn)數(shù)和邊數(shù)的總和，待搜索圖的類型包括靜態(tài)圖和動(dòng)態(tài)圖；確定待搜索目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種在線數(shù)字化課件編輯查看平臺(tái)，屬于數(shù)字教學(xué)平臺(tái)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(duì)素材資源進(jìn)行編輯；輔助編輯模塊，利用語(yǔ)義分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于云端的數(shù)字化教材在線編輯查看平臺(tái)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(chǔ)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種教學(xué)用數(shù)字化3D模型編輯查看平臺(tái)，屬于虛擬教學(xué)平臺(tái)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(gè)零部件的基礎(chǔ)特征，重組單元首先根據(jù)每個(gè)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及污水處理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)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(guò)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(cè)模塊利用訓(xùn)練好的水質(zhì)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型對(duì)特征矩陣分析，得出水質(zhì)預(yù)測(cè)結(jié)果。運(yùn)用多目標(biāo)優(yōu)化算法處理預(yù)測(cè)結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      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(píng)估方法、震害評(píng)估模型訓(xùn)練方法及電子系統(tǒng)。上述建筑震害評(píng)估方法通過(guò)獲取目標(biāo)建筑的實(shí)時(shí)建筑振動(dòng)數(shù)據(jù)；基于時(shí)域分析和頻域分析的方法，提取實(shí)時(shí)建筑振動(dòng)數(shù)據(jù)的特征參數(shù)；將實(shí)時(shí)建筑振動(dòng)數(shù)據(jù)的特征參數(shù)輸入震...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了協(xié)作機(jī)器人健康狀況預(yù)測(cè)模型方法及裝置、設(shè)備、介質(zhì)，所述方法包括：獲取針對(duì)協(xié)作機(jī)器人采集初始運(yùn)動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)，所述協(xié)作機(jī)器人的控制器上部署訓(xùn)練好的目標(biāo)預(yù)測(cè)模型，所述目標(biāo)預(yù)測(cè)模型用于對(duì)所述協(xié)作機(jī)器人進(jìn)行健康狀態(tài)預(yù)測(cè)；對(duì)所述初始運(yùn)動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于模擬訓(xùn)練的自然語(yǔ)言處理模型后門(mén)防御方法及系統(tǒng)，本發(fā)明包括從中毒的自然語(yǔ)言處理數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取中毒數(shù)據(jù)集合，再進(jìn)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(duì)預(yù)設(shè)的自然語(yǔ)言處理模型通過(guò)模擬訓(xùn)練進(jìn)行學(xué)習(xí)行為建模得到毒性揭露的數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      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(píng)估方法及評(píng)估裝置。醫(yī)療建筑震后功能失效概率快速評(píng)估方法包括：獲取目標(biāo)醫(yī)療建筑的地震動(dòng)特征參數(shù)；將地震動(dòng)特征參數(shù)輸入訓(xùn)練后的功能評(píng)估模型，得到功能評(píng)估模型輸出的目標(biāo)醫(yī)療建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種高純石英流體包裹體的智能統(tǒng)計(jì)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(jì)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于AIOT平臺(tái)的智能收花方法和系統(tǒng)，方法包括按照預(yù)設(shè)時(shí)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(guò)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(tái)；在AIOT平臺(tái)根據(jù)花朵狀態(tài)信息確定對(duì)應(yīng)的花朵類型...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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