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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請(qǐng)公開了一種巡檢設(shè)備、方法、裝置及介質(zhì)，涉及路徑規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，巡檢設(shè)備的控制器，基于包括障礙物密度參數(shù)和安全距離參數(shù)的代價(jià)函數(shù)，對(duì)巡檢圖進(jìn)行分析，得到兼顧效率和安全的巡檢路徑，從而可以在基于巡檢路徑，控制移動(dòng)部件進(jìn)行移動(dòng)，并控制第一傳感...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于智能硬件控制方法技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了一種低功耗的智能硬件控制方法，包括：獲取智能硬件的工作狀態(tài)參數(shù)和用戶交互信息，生成設(shè)備狀態(tài)特征向量；根據(jù)設(shè)備狀態(tài)特征向量，判斷是否滿足休眠條件；當(dāng)滿足休眠條件時(shí)，發(fā)送網(wǎng)絡(luò)通信代理指令；協(xié)處理器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及嵌入式設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種高可靠性固態(tài)存儲(chǔ)器及工作方法，所述高可靠性固態(tài)存儲(chǔ)器，包括：Bootloader核心控制模塊，用于通過探針信號(hào)與Flash非易失性標(biāo)志的雙重驗(yàn)證，判定是否進(jìn)入調(diào)試模式；Flash存儲(chǔ)分區(qū)模塊，用于通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于FPGA的雙向存儲(chǔ)分布式排序方法及系統(tǒng)，該方法包括：待排序數(shù)據(jù)經(jīng)過寫地址生成模塊以第一順序?qū)懭氲谝淮鎯?chǔ)塊中，其中，第一存儲(chǔ)塊為RAMX；從第一存儲(chǔ)塊RAMX中執(zhí)行讀取操作，通過位判決將第一數(shù)據(jù)以第二順序?qū)懭氲诙鎯?chǔ)塊中，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及系統(tǒng)存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種測(cè)試方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：在接收到待測(cè)試任務(wù)時(shí)，確定待測(cè)試任務(wù)所需的測(cè)試用例，并根據(jù)待測(cè)試任務(wù)構(gòu)建初始線程池；獲取待測(cè)試任務(wù)對(duì)應(yīng)的歷史測(cè)試數(shù)據(jù)，并通過預(yù)設(shè)負(fù)載預(yù)測(cè)模型根據(jù)歷史測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種確定異常數(shù)據(jù)的方法、裝置及電子設(shè)備。其中，該方法包括：將多條測(cè)試數(shù)據(jù)輸入目標(biāo)問答模型，以獲得目標(biāo)問答模型輸出的各測(cè)試數(shù)據(jù)分別對(duì)應(yīng)的測(cè)試結(jié)果；根據(jù)各測(cè)試數(shù)據(jù)分別所屬的業(yè)務(wù)類型，以及各測(cè)試數(shù)據(jù)被標(biāo)定的參考結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于自適應(yīng)圖卷積的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)圖數(shù)據(jù)聚類方法及系統(tǒng)，首先通過解析給定的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)計(jì)算出圖的度矩陣與歸一化矩陣，所述歸一化矩陣用于圖卷積計(jì)算，隨后將圖中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)初步設(shè)定為獨(dú)立的類別，以此作為初始聚類劃分，然后通過運(yùn)用自...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于大語言模型的數(shù)學(xué)解題方法、裝置、計(jì)算機(jī)程序及存儲(chǔ)介質(zhì)。涉及人工智能和自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，還涉及到基于人工智能的數(shù)學(xué)求解及求解過程演示技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：S1、采集數(shù)學(xué)題目的步驟；S2、提取所述數(shù)學(xué)題目的文本特征并分類，獲得分類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種海洋原位放射性監(jiān)測(cè)的方法，該方法基于最大似然期望值最大化算法(MLEM)進(jìn)行特征提取，并采用多層感知機(jī)進(jìn)行解譜操作。首先，采用標(biāo)準(zhǔn)源測(cè)定CeBr3探測(cè)器的FWHM相關(guān)參數(shù)，并基于蒙特卡羅方法模擬探測(cè)器在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種考慮時(shí)序相關(guān)性的低碳建筑綜合能源系統(tǒng)隨機(jī)場(chǎng)景生成方法，步驟包括：采集建筑可再生能源和負(fù)荷的歷史數(shù)據(jù)并進(jìn)行聯(lián)合處理；進(jìn)行歷史日?qǐng)鼍斑M(jìn)行特征分析及典型季節(jié)劃分；進(jìn)行基于k?means的場(chǎng)景聚類，基于最大似然估計(jì)計(jì)算時(shí)序概率分布參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的星座目標(biāo)識(shí)別方法：配置軌道初始數(shù)據(jù)區(qū)間范圍、軌道初始?xì)v元時(shí)刻，采用拉丁超立方采樣方法形成初始星座軌道數(shù)據(jù)；基于高精度軌道遞推模型對(duì)初始星座軌道數(shù)據(jù)進(jìn)行軌道遞推，剔除無效數(shù)據(jù)，形成星座中不同衛(wèi)星多個(gè)歷元時(shí)刻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于車輛休眠的車漆損壞監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、方法及車輛，其包括狀態(tài)識(shí)別模塊，監(jiān)測(cè)目標(biāo)車輛當(dāng)前狀態(tài)；當(dāng)監(jiān)測(cè)到車輛處于停車休眠狀態(tài)，無線射頻模塊通過無線射頻RFID搜索停車休眠狀態(tài)下的目標(biāo)車輛周圍是否存在與之匹配的鑰匙，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)病蟲害檢測(cè)領(lǐng)域，具體為一種基于深度學(xué)習(xí)多模態(tài)的地下蠐螬害蟲檢測(cè)系統(tǒng)及方法。首先，在疑似有地下蠐螬害蟲的區(qū)域，通過布置特定刺激模塊，有針對(duì)性地增強(qiáng)地下蠐螬的活動(dòng)性。在蠐螬活動(dòng)增強(qiáng)后，利用數(shù)據(jù)采集模塊捕捉其活動(dòng)產(chǎn)生的聲音信號(hào)和二氧...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于長卷積和數(shù)據(jù)控制門的智慧場(chǎng)站SCADA數(shù)據(jù)預(yù)警方法及系統(tǒng)，該方法包括：構(gòu)建物模型組織風(fēng)場(chǎng)信號(hào)；將風(fēng)場(chǎng)信號(hào)輸入訓(xùn)練好的線性響應(yīng)濾波器，得到預(yù)測(cè)結(jié)果；將預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際信號(hào)進(jìn)行比較，得到第一差值；將第一差值與設(shè)定差值進(jìn)行比較，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于差分隱私的隱私保護(hù)大模型微調(diào)方法及系統(tǒng)，包括：獲取用戶敏感數(shù)據(jù)以構(gòu)建微調(diào)數(shù)據(jù)集和驗(yàn)證集；對(duì)目標(biāo)參數(shù)矩陣進(jìn)行低秩分解，將微調(diào)數(shù)據(jù)集輸入大模型，計(jì)算其在低秩參數(shù)矩陣上的梯度并進(jìn)行稀疏化處理；對(duì)稀疏梯度按照梯度裁剪閾值裁剪后加入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種四向穿梭車立體庫仿真系統(tǒng)及方法，屬于四向穿梭車立體庫設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，所述系統(tǒng)包括：虛擬仿真模型，所述模型根據(jù)四向穿梭車立體庫設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)搭建，用于模擬真實(shí)四向穿梭車立體庫執(zhí)行預(yù)設(shè)任務(wù)，實(shí)現(xiàn)四向穿梭車立體庫的虛擬調(diào)試和測(cè)試；虛擬調(diào)試...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于哈希計(jì)算的缺陷處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及半導(dǎo)體集成電路技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取設(shè)計(jì)版圖中與缺陷點(diǎn)之間的距離滿足預(yù)設(shè)距離條件的多個(gè)目標(biāo)線段；從線段方向各不相同的多個(gè)目標(biāo)線段上，分別確定候選哈希點(diǎn)；基于每個(gè)候選...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的高效圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子圖采樣方法，涉及人工智能技術(shù)，針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)效率低等問題提出本方案。應(yīng)用在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中，基于GraphSARM策略進(jìn)行GNN訓(xùn)練；所述GraphSARM策略包括GraphSARM?E與Gr...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種考慮多因素的冷凍廠負(fù)荷日前調(diào)節(jié)能力智能評(píng)估方法，首先提出基于MoE的日前負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。該模型通過多專家機(jī)制對(duì)不同影響因素建模，利用門控網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)專家輸出融合，精準(zhǔn)捕捉壓縮機(jī)負(fù)荷對(duì)外部變量的非線性響應(yīng)特征。其次，為提高冷凝器風(fēng)機(jī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種考慮工序約束的冷凍廠負(fù)荷日內(nèi)調(diào)節(jié)能力QLoRA評(píng)估方法，首先，提出冷凍廠運(yùn)行信息采集技術(shù)，構(gòu)建高精度的數(shù)據(jù)采集與特征提取體系，保障了評(píng)估過程所需信息的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性與完整性。提出基于工序約束的冷凍廠調(diào)節(jié)能力修正模型，明確蒸發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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