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          首頁(yè) 專利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 科技服務(wù) 國(guó)際服務(wù) 商標(biāo)交易 會(huì)員權(quán)益 需求市場(chǎng) 關(guān)于龍圖騰
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          • 本發(fā)明提供了一種基于熱反應(yīng)釋熱量的動(dòng)力電池安全性定量評(píng)價(jià)方法,涉及新能源技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲得電池?zé)崾Э剡^(guò)程的自產(chǎn)熱熱量Qi;獲得電池?zé)崾Э禺a(chǎn)生的可燃?xì)怏w燃燒產(chǎn)生的熱量Qe;獲得電池?zé)崾Э禺a(chǎn)生的可燃?xì)怏w的點(diǎn)燃時(shí)間TTI及總釋放熱THR;將Qi...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于SAR高斯濺射的目標(biāo)重建方法,包含如下步驟:獲取不同目標(biāo)的原始SAR圖像,包含多方位角和多俯仰角SAR圖像;對(duì)原始SAR圖像進(jìn)行配準(zhǔn)和預(yù)處理,獲取雷達(dá)參數(shù)、方位角信息、俯仰角信息;構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集,利用初始點(diǎn)云...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于決策行為樹(shù)自主驅(qū)動(dòng)的智能對(duì)手控制模型系統(tǒng),系統(tǒng)包括如下步驟,S1、基于行為樹(shù)的指揮控制流程建模框架以系統(tǒng)工程方法論為指導(dǎo),以行為樹(shù)技術(shù)作為技術(shù)支撐,以模擬引擎既有的事件、觸發(fā)器為底座,框架整體上分為分析問(wèn)題和解決問(wèn)題兩條主線...
          • 本發(fā)明涉及助行器技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種智能助行器的控制方法,包括:控制助行器依次經(jīng)過(guò)障礙物高度梯度遞增的障礙測(cè)試路面;計(jì)算障礙測(cè)試路面圖像的模糊程度的變化率;根據(jù)障礙測(cè)試路面圖像的模糊程度的變化率確定助行器的慣性測(cè)量模塊的數(shù)據(jù)采集參數(shù)并獲取...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種智能汽車縱向控制器參數(shù)離線自動(dòng)整定方法;使用縱向控制器控制車輛運(yùn)動(dòng)來(lái)構(gòu)建或者更新目標(biāo)車輛縱向控制器的實(shí)際行駛數(shù)據(jù)。對(duì)實(shí)際行駛數(shù)據(jù)作預(yù)處理,訓(xùn)練車輛不確定性動(dòng)力學(xué)模型。設(shè)置縱向控制器參數(shù)自動(dòng)整定場(chǎng)景,結(jié)合車輛不確定性動(dòng)力學(xué)模型...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種動(dòng)態(tài)無(wú)人機(jī)軌跡復(fù)制方法及無(wú)人機(jī),屬于無(wú)人機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于搖桿操控解析與動(dòng)態(tài)坐標(biāo)系的無(wú)人機(jī)軌跡復(fù)制方法,通過(guò)高頻記錄搖桿偏轉(zhuǎn)量及位置數(shù)據(jù),建立動(dòng)態(tài)的相對(duì)坐標(biāo)系,實(shí)現(xiàn)手動(dòng)操控軌跡的高精度復(fù)制,并通過(guò)坐標(biāo)點(diǎn)對(duì)比實(shí)時(shí)校準(zhǔn)...
          • 本發(fā)明提供了一種無(wú)人機(jī)軌跡復(fù)制方法及無(wú)人機(jī),針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的不足。本發(fā)明首先獲取無(wú)人機(jī)一段時(shí)間內(nèi)飛行軌跡的詳細(xì)數(shù)據(jù),當(dāng)無(wú)人機(jī)自航點(diǎn)起飛后,通過(guò)手動(dòng)/自動(dòng)觸發(fā)方式,開(kāi)始對(duì)飛行軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行高頻率動(dòng)態(tài)采樣,將無(wú)人機(jī)單位時(shí)間內(nèi)的軌跡分為多次記錄,獲...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N交易業(yè)務(wù)的處理方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和電子設(shè)備,該方法包括:接收當(dāng)前交易請(qǐng)求的交易請(qǐng)求報(bào)文,并獲取交易調(diào)度規(guī)則,交易調(diào)度規(guī)則包括云服務(wù)器處理名單和交易流量配置;確定當(dāng)前交易請(qǐng)求是否在云服務(wù)器處理名單中;在當(dāng)前交易請(qǐng)求在云服務(wù)器...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種異構(gòu)系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)融通的方法,其在系統(tǒng)A和系統(tǒng)B之間配置插件模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)融通,用戶通過(guò)所述系統(tǒng)A發(fā)布融媒體內(nèi)容和互動(dòng),用戶通過(guò)所述系統(tǒng)B對(duì)融媒體內(nèi)容進(jìn)行收集、管理和存儲(chǔ);用戶依次登錄插件模塊和系統(tǒng)A并與系統(tǒng)B晶型綁定綁定;用戶...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N前端性能測(cè)試環(huán)境的還原方法、裝置、介質(zhì)和設(shè)備,該方法包括:獲取用戶端數(shù)據(jù),根據(jù)性能數(shù)據(jù)確定用戶端數(shù)據(jù)的性能結(jié)果,性能結(jié)果表征用戶端的處理速度;基于與表征用戶端的處理速度低于預(yù)設(shè)處理速度的目標(biāo)性能結(jié)果,對(duì)應(yīng)的操作系統(tǒng)的唯一標(biāo)識(shí)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種針對(duì).NET平臺(tái)的模糊測(cè)試語(yǔ)句覆蓋率計(jì)算方法,所述方法包括如下步驟:步驟1、程序集加載與信息提取;步驟2、插樁前IL與源代碼映射構(gòu)建;步驟3、控制流圖生成;步驟4、基本塊到源代碼范圍映射;步驟5、指令對(duì)齊與插樁點(diǎn)映射;步驟6...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種用于生成測(cè)試腳本的接口調(diào)用列表過(guò)濾方法及裝置。其中,該方法包括:對(duì)瀏覽器響應(yīng)請(qǐng)求數(shù)據(jù)的過(guò)程進(jìn)行錄制,得到原始接口調(diào)用列表;對(duì)原始接口調(diào)用列表中的無(wú)關(guān)請(qǐng)求數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾,得到初始接口調(diào)用列表;在初始接口調(diào)用列表中任意兩條相鄰的請(qǐng)...
          • 本說(shuō)明書實(shí)施例公開(kāi)了一種生成測(cè)試腳本的方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。方案可以包括:獲取針對(duì)測(cè)試需求的語(yǔ)料信息;所述語(yǔ)料信息是自然語(yǔ)言形式的語(yǔ)料信息;對(duì)所述語(yǔ)料信息進(jìn)行步驟推導(dǎo)處理,得到若干個(gè)原子化步驟信息;一個(gè)原子化步驟信息包括針對(duì)一個(gè)操作動(dòng)作的...
          • 本發(fā)明提供一種對(duì)話數(shù)據(jù)生成方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),首先構(gòu)建人物類型庫(kù),該人物類型庫(kù)包括多個(gè)人物組關(guān)聯(lián)的描述信息、對(duì)話參考信息和至少一個(gè)對(duì)話主題;當(dāng)存在針對(duì)目標(biāo)人物組和目標(biāo)對(duì)話主題的對(duì)話生成需求時(shí),由提問(wèn)模型根據(jù)目標(biāo)對(duì)話主題...
          • 本發(fā)明提供一種基于語(yǔ)義圖大模型的金融案件資金分析報(bào)告生成方法及系統(tǒng),屬于自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:步驟S1,獲取待分析文本,待分析文本為金融案件數(shù)據(jù);步驟S2,根據(jù)實(shí)體識(shí)別模型和金融領(lǐng)域?qū)嶓w詞典對(duì)待分析文本進(jìn)行語(yǔ)義解析,構(gòu)建語(yǔ)義圖;步驟S...
          • 本發(fā)明適用于多模態(tài)知識(shí)圖譜實(shí)體對(duì)齊技術(shù)領(lǐng)域,提供了基于互信息增強(qiáng)和迭代的多模態(tài)知識(shí)圖譜實(shí)體對(duì)齊方法,包括以下步驟:獲取三元組文本信息;通過(guò)交叉注意力機(jī)制多層感知機(jī)學(xué)習(xí)實(shí)體關(guān)系或?qū)傩缘奈谋久枋鲂畔⑴c結(jié)構(gòu)信息,獲取關(guān)系嵌入向量表示;嵌入其他特征...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于偏見(jiàn)知識(shí)圖譜與大語(yǔ)言模型的偏見(jiàn)檢測(cè)方法及設(shè)備,包括以下步驟:提取待檢測(cè)文本中的實(shí)體;將所述實(shí)體與知識(shí)圖譜中的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行匹配從而從所述知識(shí)圖譜中確定出對(duì)應(yīng)的子圖并生成三元組,其中,所述知識(shí)圖譜包括偏見(jiàn)領(lǐng)域的節(jié)點(diǎn)和表征節(jié)點(diǎn)之間...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于雙階段密集檢索的知識(shí)圖譜關(guān)系抽取方法,包括:對(duì)自然語(yǔ)言問(wèn)題和候選關(guān)系分別進(jìn)行編碼,通過(guò)點(diǎn)積運(yùn)算計(jì)算問(wèn)題與關(guān)系的匹配分?jǐn)?shù),檢索匹配分?jǐn)?shù)排名靠前的候選關(guān)系;將自然語(yǔ)言問(wèn)題與匹配分?jǐn)?shù)排名靠前的候選關(guān)系輸入BERT交叉編碼器,得...
          • 本發(fā)明涉及自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于知識(shí)注入和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)放域文本信息抽取方法,包括對(duì)輸入文本數(shù)據(jù)提取所有名詞性短語(yǔ)構(gòu)建候選實(shí)體集合;將候選實(shí)體兩兩組合,構(gòu)建每個(gè)實(shí)體對(duì)的自注意力關(guān)聯(lián)矩陣;對(duì)自注意力關(guān)聯(lián)矩陣進(jìn)行序列采樣,生成候選...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了露天煤礦地下水系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演變識(shí)別方法,屬于環(huán)境科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。為解決缺乏實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)變化識(shí)別能力、缺乏系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)與評(píng)估機(jī)制的問(wèn)題,通過(guò)關(guān)聯(lián)信息表的創(chuàng)建,實(shí)現(xiàn)了不同監(jiān)測(cè)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)分析,使得數(shù)據(jù)展示更加靈活和直觀,基于目標(biāo)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)生成的...
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