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        關于龍圖騰

        
        
        
        
        
        
    
          
    
          
        
        
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								      本發(fā)明公開了一種車輛診斷儀的標定軟件配置管理系統(tǒng)，涉及管理系統(tǒng)技術領域，其技術要點為：該系統(tǒng)與車輛診斷儀通信，包括配置數(shù)據(jù)庫、及分別與所述配置數(shù)據(jù)庫連接的標定軟件庫、控制器格式文件、配置報告、標定加密軟件包；所述配置數(shù)據(jù)庫用以維護各個車型的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N請求處理方法、裝置、設備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該方法包括：從任務處理請求中確定出目標任務，接著進行分解，獲得目標子任務，并從預設處理模型中確定各目標子任務對應的目標模型，進一步的，通過目標模型處理對應的目標子任務，從而獲得處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)庫監(jiān)控及預警方法和系統(tǒng)，屬于AI應用及數(shù)據(jù)庫管理技術領域，采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫當前狀態(tài)和用戶請求到下一狀態(tài)的人工智能建模，實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫監(jiān)控、狀態(tài)預測和預警；包括：建立針對數(shù)據(jù)庫監(jiān)控和預警的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡；數(shù)據(jù)庫運行循環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種智能計算中心的算力運行任務故障感知方法及裝置，該方法包括：監(jiān)聽至少一個工作線程，其中，至少一個工作線程用于執(zhí)行算力運行任務數(shù)據(jù)恢復任務，每個工作線程用于執(zhí)行算力運行任務數(shù)據(jù)恢復任務的至少一個算力運行子任務；若監(jiān)聽到任一工作線程...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了內(nèi)存安全違例檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)。預先針對各個應用程序所分配的內(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：確定指定應用程序的目標內(nèi)存對象中是否存儲有魔數(shù)；目標內(nèi)存對象為在堆區(qū)、棧區(qū)或全局區(qū)可能發(fā)生內(nèi)存...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面狀要素間空隙錯誤的自動修復方法及設備，方法包括：獲取矢量面狀要素集合T，對T執(zhí)行拓撲重建操作，將空隙轉(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，作為目標要素；對于每一目標要素s...
								
            
							
            
							
						
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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)、處理設備及存儲介質(zhì)，該方法包括：輸入自然語言問題，并進行解析，提取自然語言問題的核心實體、相關屬性和查詢意圖；將提取的核心實體和相關屬性與預先構(gòu)建的分層標簽體系中的標簽進行匹配，定位到對應的知識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種激光雷達多通道回波數(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)層對回波數(shù)據(jù)進行分割后發(fā)送至數(shù)據(jù)緩存層提取局部最大值、局部最大值對應的濾波后采樣點子序列以及局部最大值在對應濾波后采樣點子序列中的序號，并作為待預擬合數(shù)據(jù)輸入至...
								
            
							
            
							
						
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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)挖掘交叉技術領域，以解決微小衛(wèi)星大規(guī)模集群/巨型星座運行狀態(tài)數(shù)據(jù)海量、多源、數(shù)值型且傳統(tǒng)方法難以適配動態(tài)建模需求的問題。本發(fā)明針對微小衛(wèi)星大規(guī)模集群...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種自動駕駛的性能評估方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，涉及自動駕駛技術領域，通過獲取用于評估車輛的自動駕駛的性能的多源評估數(shù)據(jù)，而多源評估數(shù)據(jù)包括自動駕駛所處場景的場景數(shù)據(jù)、處于所述自動駕駛所處場景的駕駛員的駕駛員數(shù)據(jù)以及自...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于條件擴散的運動模式引導行人軌跡預測方法與裝置。該方法包括：獲取行人歷史軌跡數(shù)據(jù)集；通過聚類算法對行人歷史軌跡數(shù)據(jù)進行標注得到運動模式偽標簽；將行人歷史軌跡數(shù)據(jù)行時域轉(zhuǎn)換至頻域提取低頻運動趨勢特征；將低頻運動趨勢特征輸入到行人...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于時空特征的多模態(tài)數(shù)據(jù)智能聚類方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)，屬于數(shù)據(jù)處理與分析技術、人工智能交叉技術領域，本發(fā)明要解決的技術問題為如何提高聚類的效率、準確性和適應性，更好地滿足多模態(tài)數(shù)據(jù)分析的實際需求，技術方案為：獲取多模態(tài)事件：獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)分類分級技術領域，公開了一種數(shù)據(jù)分級方法、裝置、設備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品，包括：對待分級數(shù)據(jù)的多模態(tài)特征進行融合，生成統(tǒng)一特征向量；將統(tǒng)一特征向量和預設合規(guī)知識圖譜輸入強化學習模型中，輸出數(shù)據(jù)分級標簽；根據(jù)分級標簽從預設...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于優(yōu)化SVM的用戶分類方法、裝置和業(yè)務系統(tǒng)，該方法包括：隨機生成SVM模型的超參數(shù)組，將各超參數(shù)組確定為鯨魚優(yōu)化算法的鯨魚群體的鯨魚個體得到第一鯨魚群體；采用鯨魚優(yōu)化算法對第一鯨魚群體進行尋優(yōu)得到最優(yōu)鯨魚個體，根據(jù)最優(yōu)鯨魚...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及軸承故障診斷技術領域，具體涉及一種基于SE?RESNET34網(wǎng)絡零故障樣本學習的尾軸承故障診斷方法，其特征在于：包括如下步驟：采集正常狀態(tài)下船舶油潤滑尾軸承的正常振動信號，對采集到的正常振動信號進行二維矩陣轉(zhuǎn)換和歸一化處理，生成灰...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用戶操作指令的攔截方法、裝置、電子設備及計算機程序產(chǎn)品。其中，該方法包括：獲取用戶操作指令；將用戶操作指令轉(zhuǎn)換為由處理器進入內(nèi)核態(tài)執(zhí)行的系統(tǒng)調(diào)用請求；利用系統(tǒng)調(diào)用攔截器，將內(nèi)核態(tài)執(zhí)行的系統(tǒng)調(diào)用請求重定向至攔截方法體，其中，攔...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于分子模擬粗糙孔隙中頁巖氣通量估算方法，屬于油氣田開發(fā)領域。該方法包括以下步驟：S1、建立分子模型，計算不同模型的粗糙度；S2、開展分子動力學模擬；S3、得到速度分布、密度分布，劃分不同的流動區(qū)域；S4、計算滑移長度，吸附相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種適于不同成因機制的山洪預測預報方法，包括以下步驟：步驟1、收集整理研究區(qū)基礎數(shù)據(jù)；步驟2、確定山洪類型分區(qū)及其匯水拓撲關系；步驟3、構(gòu)建多類型山洪預測預報集成模型；步驟4、確定集成模型優(yōu)選參數(shù)集和評估指標；步驟5、預報各山洪類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于物理引導在線更新的刀具磨損診斷和壽命預測方法，包括首先通過傳感器信號降噪處理構(gòu)建訓練集，搭建雙模塊神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行預訓練；同時建立分階段磨損物理模型，通過粒子濾波算法將兩者預測值動態(tài)融合，利用狀態(tài)方程實時校正誤差。進而基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于可微分水文物理模型的流量演算方法、系統(tǒng)和設備，屬于水文預報領域，所述方法為：通過目標方程對所有網(wǎng)格單元在每個時間步長下的所述總徑流量進行迭代計算，以輸出區(qū)域流量，其中，所述目標方程是通過對圣維南方程組的運動波簡化方程進行...
								
            
							
            
							
						
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