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								      本發(fā)明公開了一種小樣本電動(dòng)機(jī)故障辨識(shí)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(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：電動(dòng)機(jī)故障識(shí)別模型包括格拉姆角場(chǎng)模塊、二維卷積模塊和壓縮激勵(lì)模塊，格拉姆角場(chǎng)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(hào)采樣頻率對(duì)接收的飛行器力學(xué)遙測(cè)信號(hào)進(jìn)行補(bǔ)零處理，得到補(bǔ)零信號(hào)；對(duì)補(bǔ)零信號(hào)進(jìn)行功率譜密度分析獲得功率譜；對(duì)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于摘要與索引的對(duì)話長(zhǎng)上下文精度優(yōu)化方法，主要通過動(dòng)態(tài)生成對(duì)話摘要和內(nèi)容索引，從而解決長(zhǎng)對(duì)話場(chǎng)景下的信息丟失和存儲(chǔ)效率問題。技術(shù)方案包括：對(duì)話內(nèi)容采集與預(yù)處理；動(dòng)態(tài)摘要生成；分層存儲(chǔ)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(hào)和數(shù)據(jù)信號(hào)，并對(duì)時(shí)鐘信號(hào)和數(shù)據(jù)信號(hào)進(jìn)行處理得到目標(biāo)時(shí)鐘信號(hào)和第一目標(biāo)數(shù)據(jù)信號(hào)；將目標(biāo)時(shí)鐘信號(hào)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(hào)...
								
            
							
            
							
						
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								      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(qǐng)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(shí)別頁面中的表單、按鈕等元素。請(qǐng)求生成：根據(jù)元素屬性生成G...
								
            
							
            
							
						
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								      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(chǔ)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)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(chǔ)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(shí)別到目標(biāo)協(xié)程任務(wù)處于中斷狀...
								
            
							
            
							
						
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								      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(chǔ)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)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(chǔ)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)，...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(guó)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(duì)公開數(shù)據(jù)集預(yù)處理，建立訓(xùn)練集和測(cè)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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
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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(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)定，采集各無人艇的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于循環(huán)凸差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型預(yù)測(cè)控制方法及裝置，涉及模型預(yù)測(cè)控制技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：建立循環(huán)凸差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)數(shù)學(xué)模型；基于網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)數(shù)學(xué)模型，對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行建模，得到系統(tǒng)狀態(tài)預(yù)測(cè)模型；基于控制障礙函數(shù)的模型預(yù)測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)設(shè)備的技術(shù)領(lǐng)域，其具體涉及一種應(yīng)用于環(huán)氧樹脂絕緣件多功能耐壓、局放檢測(cè)裝置，該檢測(cè)裝置包括主支架、支撐環(huán)、固定機(jī)構(gòu)以及儲(chǔ)存機(jī)構(gòu)，操作人員首先將待檢測(cè)產(chǎn)品通過固定機(jī)構(gòu)固定后，可直接通過電源輸送進(jìn)行檢測(cè)，由于部分產(chǎn)品所需工...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及錄波器故障識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，公開了智能錄波器協(xié)同繼電保護(hù)多端口故障定位方法及系統(tǒng)，包括：設(shè)置智能錄波器的多重觸發(fā)條件以及多種采樣窗口，并將繼電保護(hù)設(shè)置為三段式保護(hù)形式；所述智能錄波器觸發(fā)采樣并向繼電保護(hù)發(fā)送協(xié)同觸發(fā)信號(hào)，采集的故障錄波...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電子技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了一種電流采樣電路、PCB板及芯片，包括：運(yùn)算放大單元、采樣單元和失調(diào)消除單元；所述采樣單元與所述運(yùn)算放大單元電性連接，所述失調(diào)消除單元與所述運(yùn)算放大單元電性連接；采樣單元能夠獲取反映被測(cè)電流的電壓信號(hào)，運(yùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及西洋參質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于S變換和多任務(wù)深度學(xué)習(xí)的西洋參質(zhì)量檢測(cè)方法及系統(tǒng)，提取待檢測(cè)西洋參近紅外光譜數(shù)據(jù)，通過S?變換對(duì)近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)頻轉(zhuǎn)換，得到用于表示近紅外光譜時(shí)頻域信息的時(shí)頻特征圖；將待檢測(cè)西洋參時(shí)頻特...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種數(shù)據(jù)采集方法、裝置、電子設(shè)備與計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及交通設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，包括：在交通設(shè)備的工況滿足預(yù)設(shè)工況的情況下，向第一終端發(fā)送第一處理請(qǐng)求；該預(yù)設(shè)工況是用戶在該第二終端上指定的交通工況；響應(yīng)于該第一處理請(qǐng)求的處理結(jié)果為通過結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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