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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本公開是關(guān)于裝飾紙凹版加工控制方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，可以更便捷的對裝飾紙凹版加工的過程進行控制，提高裝飾紙凹版加工控制的效率，減少加工人員的學習成本。其中，方法包括：在加工人員佩戴的智能眼鏡中顯示第一增強現(xiàn)實界面；響應(yīng)于所述加工人...
								
            
							
            
							
						
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								      一種內(nèi)核程序的更新方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：接收程序更新指令，程序更新指令用于更新操作系統(tǒng)中的內(nèi)核程序，內(nèi)核程序包括第一內(nèi)核模塊和第二內(nèi)核模塊，第一內(nèi)核模塊用于接收針對硬件設(shè)備的業(yè)務(wù)請求，以及根據(jù)業(yè)務(wù)請求向...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及軌道交通領(lǐng)域，尤其涉及一種LEU的遠程在線升級系統(tǒng)、方法及存儲介質(zhì)，系統(tǒng)包括遠程控制端、一體化機和LEU，LEU包括通信處理器、MCU1和MCU2；遠程控制端與一體化機通信連接，遠程控制端用于向一體化機發(fā)送升級指令、升級信息、重啟...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書公開了一種業(yè)務(wù)執(zhí)行方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備。所述業(yè)務(wù)執(zhí)行方法包括：獲取目標項目的特殊配置文件，特殊配置文件中包括目標項目獨有的配置參數(shù)。然后，確定目標項目所對應(yīng)的上級項目，并獲取上級項目的基礎(chǔ)配置文件，基礎(chǔ)配置文件中包括針對上...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種數(shù)據(jù)處理方法、設(shè)備、和非暫時性機器可讀存儲介質(zhì)，數(shù)據(jù)采集設(shè)備向協(xié)議轉(zhuǎn)換設(shè)備發(fā)送該第一數(shù)據(jù)，協(xié)議轉(zhuǎn)換設(shè)備通過在第一數(shù)據(jù)的有效位以外的數(shù)位隨機添加第一數(shù)值，得到第二數(shù)據(jù)，在去重過程中，即使第一數(shù)據(jù)與其前一個數(shù)據(jù)相同，經(jīng)上述處...
								
            
							
            
							
						
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								      一種知識庫的更新及響應(yīng)生成方法、介質(zhì)和設(shè)備，所述方法包括：獲取預(yù)先生成的知識樹，所述知識樹包括多個節(jié)點，每個節(jié)點對應(yīng)一個醫(yī)保政策類別，任一節(jié)點的子節(jié)點對應(yīng)的醫(yī)保政策類別為該節(jié)點對應(yīng)的醫(yī)保政策類別的子類別，且同一節(jié)點的不同子節(jié)點對應(yīng)同一醫(yī)保政...
								
            
							
            
							
						
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								      一種信息生成方法、存儲介質(zhì)、計算機設(shè)備和程序產(chǎn)品，所述方法包括：獲取用戶查詢，所述用戶查詢中包括目標癥狀信息；基于目標癥狀信息生成提示信息；將提示信息輸入醫(yī)療問答模型，以使醫(yī)療問答模型基于提示信息生成目標引導(dǎo)信息，所述目標引導(dǎo)信息用于引導(dǎo)用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于機器學習的機場行李傳輸系統(tǒng)故障診斷方法及系統(tǒng)，該方法包括設(shè)置時間窗口和窗口數(shù)，在時間窗口內(nèi)采集工作狀態(tài)數(shù)據(jù)特征值，并采用先進先出的方式對時間窗口內(nèi)的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)特征值進行更新，根據(jù)時間窗口內(nèi)的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)特征值對原始故障模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種用于電力多模態(tài)缺陷檢測的分層優(yōu)化剪枝方法，設(shè)備及介質(zhì)，通過采集電力設(shè)備缺陷檢測中的多模態(tài)數(shù)據(jù)，輸入到預(yù)訓練缺陷檢測模型中，分別進行各模態(tài)的特征向量提取，基于Hessian矩陣的感知策略，分別得到各模態(tài)權(quán)重重要度；計算預(yù)訓練缺陷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種農(nóng)作物生產(chǎn)響應(yīng)氣候變化關(guān)系模型構(gòu)建方法，涉及農(nóng)業(yè)氣象學與數(shù)據(jù)分析交叉領(lǐng)域，所述方法包括：對農(nóng)作物表型數(shù)據(jù)集合進行均值漂移聚類計算，得到初步聚類結(jié)果；將初步聚類結(jié)果，進行高斯混合聚類計算，得到原始數(shù)據(jù)的中心點；對各個氣象因子下的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于粒子群的邊緣場景搜索方法，其特征在于，包括以下步驟：在全局參數(shù)空間內(nèi)隨機初始化粒子群，每個粒子代表一組自動駕駛場景參數(shù)配置，所述參數(shù)配置至少包括車輛速度、車輛間距、環(huán)境條件及道路類型參數(shù)；將粒子群中各粒子代表的場景配置輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自動駕駛測試領(lǐng)域，具體是一種自動駕駛測試故障用例自動生成方法及車輛綜合評價方法，該自動生成方法包括如下步驟：采用專業(yè)汽車安全文本數(shù)據(jù)對預(yù)訓練的BERT模型進行微調(diào)；采用專業(yè)汽車安全文本數(shù)據(jù)對預(yù)訓練的Word2Vec模型進行微調(diào)；將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于患者表觀骨密度的個性化梯度多孔骨支架的設(shè)計方法，包括以下步驟：構(gòu)建骨支架的變密度梯度多孔結(jié)構(gòu)；通過壓縮力學仿真與流體仿真模擬獲得樣本數(shù)據(jù)；構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；通過檢測獲得患者表觀骨密度，推算理論彈性模量，通過BP神經(jīng)網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自動駕駛測試領(lǐng)域，具體是一種基于大語言模型的自動駕駛?cè)皽y試場景生成系統(tǒng)，主要包括：運動編碼器，用于采用輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運動編碼器將車輛運動參數(shù)序列編碼為低維潛特征，通過殘差連接注入潛在擴散模型的U?Net網(wǎng)絡(luò)；全景適配器，用于采用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于電力容量補償?shù)淖詠硭畯S負荷多目標MOEA調(diào)度方法，步驟如下：基于電力容量補償?shù)淖詠硭畯S經(jīng)濟調(diào)度模型，顯式引入容量補償收益作為調(diào)度激勵機制，兼顧運行成本與電力系統(tǒng)收益最大化。基于電力容量補償?shù)淖詠硭畯S低碳調(diào)度模型，引入碳排放...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于多源驅(qū)動因子的CDOM預(yù)測方法及相關(guān)裝置，涉及水環(huán)境治理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：基于實測CDOM濃度值和與實測CDOM濃度值時空對應(yīng)的遙感監(jiān)測影像進行訓練得到的訓練好的CDOM反演模型，根據(jù)長序列遙感監(jiān)測影像反演得到的CD...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及物流管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種數(shù)字化物流管理系統(tǒng)及方法。該方法包括以下步驟：采集貨物周圍的多維環(huán)境參數(shù)場數(shù)據(jù)和貨物本體的生化指標變化數(shù)據(jù)；根據(jù)預(yù)設(shè)材料庫基于多維環(huán)境參數(shù)場數(shù)據(jù)以及生化指標變化數(shù)據(jù)構(gòu)建貨物的滲透系數(shù)矩陣，其中滲透系數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及一種檔案圖片智能降噪方法，包括，根據(jù)異常占比指數(shù)以及異常分布指數(shù)確定各目標處理圖像的優(yōu)化分析策略為針對目標處理圖像進行輔助特征分析或異常輻射分析；輔助特征分析時，根據(jù)關(guān)聯(lián)豐富系數(shù)確定各一類目標處理圖像的特征分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像處理的鋼結(jié)構(gòu)損傷監(jiān)測方法及系統(tǒng)，獲取與識別鋼結(jié)構(gòu)的全局圖像，得到鋼結(jié)構(gòu)的點云模型，以此將鋼結(jié)構(gòu)分為若干局部區(qū)域，便于后續(xù)根據(jù)鋼結(jié)構(gòu)的外形特點進行分區(qū)動態(tài)影像識別；獲取與識別所有局部區(qū)域各自的動態(tài)影像，得到所有局部區(qū)域的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種多視角感知驅(qū)動的自動駕駛測試場景孿生重建方法，包括如下步驟：S1、多視角圖像感知數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理，形成統(tǒng)一坐標系下的多視角圖像序列；S2、基于正交三平面結(jié)構(gòu)的空間編碼與建模；S3、基于Transfor...
								
            
							
            
							
						
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