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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明涉及AI集群式服務(wù)器技術(shù)領(lǐng)域，尤其為一種基于沉浸式液冷的AI集群式服務(wù)器及其使用方法，包括以下步驟：步驟一：確定傳感器的安裝位置，并對(duì)傳感器進(jìn)行安裝，安裝后的傳感器與數(shù)據(jù)采集模塊通訊；步驟二：獲取數(shù)據(jù)采集模塊實(shí)時(shí)采集的溫度數(shù)據(jù)T、濕度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多總線數(shù)據(jù)融合標(biāo)準(zhǔn)化接口的畫面顯示系統(tǒng)，包括：主控系統(tǒng)、多個(gè)顯示器和外設(shè)系統(tǒng)；主控系統(tǒng)用于，接收直接連接的各外設(shè)系統(tǒng)發(fā)送的數(shù)據(jù)，以及接收各個(gè)顯示器收到的各外設(shè)系統(tǒng)發(fā)送的數(shù)據(jù)；根據(jù)接收到的多余度的數(shù)據(jù)，進(jìn)行多余度數(shù)據(jù)融合，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種開放式軟件平臺(tái)域控式資源管理方法，該方法針對(duì)信息類軟件系統(tǒng)擴(kuò)展性提升，進(jìn)行管理及操控系統(tǒng)平臺(tái)化設(shè)計(jì)，對(duì)軟件模塊采用域載式方式進(jìn)行配置調(diào)度，通過平臺(tái)軟件進(jìn)行維護(hù)管理，對(duì)軟件模塊進(jìn)行圖元化引導(dǎo)式訪問及安裝配置，通過對(duì)安裝模塊配置...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種車載式能力生長(zhǎng)型軟件平臺(tái)設(shè)計(jì)方法，該方法針對(duì)車輛信息系統(tǒng)智能化發(fā)展，進(jìn)行管理及操控系統(tǒng)平臺(tái)化設(shè)計(jì)，通過對(duì)軟件模塊采用通用化接口調(diào)度，對(duì)資源文件進(jìn)行圖元化操控，對(duì)接口文件進(jìn)行配置化訪問，使得對(duì)任務(wù)理解、任務(wù)規(guī)劃、任務(wù)管理、任務(wù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種查詢回復(fù)方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備，包括：接收對(duì)象發(fā)送的查詢信息，確定所述對(duì)象的目標(biāo)身份權(quán)限，并確定所述查詢信息的查詢向量；基于所述查詢信息的查詢類型、查詢向量、每個(gè)業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)文本向量、業(yè)務(wù)圖像向量、業(yè)務(wù)操作向量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于直升機(jī)領(lǐng)域，涉及一種面向知識(shí)工程應(yīng)用的知識(shí)標(biāo)注方法。該方法包括：以信息集成和流程自動(dòng)化思想為基礎(chǔ)，將知識(shí)標(biāo)注從模型定義，到知識(shí)對(duì)象捕獲、形成標(biāo)注，再到審核、檢查的各個(gè)環(huán)節(jié)拆解細(xì)化，通過確認(rèn)權(quán)威數(shù)據(jù)源、模型實(shí)例化、標(biāo)注推薦與整合、流...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種直升機(jī)飛行實(shí)測(cè)載荷狀態(tài)譜時(shí)間百分比矩陣的獲取方法和裝置，根據(jù)飛行載荷實(shí)測(cè)的試驗(yàn)點(diǎn)矩陣，按照重量、重心和高度配置對(duì)結(jié)構(gòu)損傷的相似性原則，將不試飛的配置所占時(shí)間比例調(diào)整給相似配置，以提高有限配置組合的飛行載荷測(cè)量與直升機(jī)整個(gè)壽命期...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于模塊化脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)調(diào)制識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括將輸入的I/Q信號(hào)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為脈沖序列并輸入模塊化脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：第一階段利用脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)脈沖序列進(jìn)行粗分類以確認(rèn)調(diào)制信號(hào)歸屬的大類別；第二階段激活與大類別對(duì)應(yīng)的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向資源受限邊緣設(shè)備的射頻指紋識(shí)別方法及系統(tǒng)，本發(fā)明包括將射頻指紋的I/Q數(shù)據(jù)通過短時(shí)傅里葉變換、泊松編碼器、脈沖自注意力模塊、基于液體狀態(tài)機(jī)的特征提取器提取出特征的狀態(tài)向量，再利用訓(xùn)練好的分類器獲得射頻指紋識(shí)別結(jié)果；脈沖自...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N面向全場(chǎng)景教學(xué)應(yīng)用的古典音樂跨模態(tài)高可靠實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集構(gòu)建方法，包括：通過采集音頻、視頻、樂譜等多模態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建原始數(shù)據(jù)集，采用預(yù)處理技術(shù)對(duì)各模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，得到統(tǒng)一格式的多模態(tài)數(shù)據(jù)集合；根據(jù)語義特征向量，構(gòu)建知識(shí)圖譜，節(jié)點(diǎn)表...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于移動(dòng)終端的數(shù)據(jù)離線加密存儲(chǔ)方法及系統(tǒng)，該方法在無網(wǎng)絡(luò)連接環(huán)境下執(zhí)行，包括以下步驟：將原始數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)劃分為N個(gè)數(shù)據(jù)塊；對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)塊進(jìn)行雙重加密，生成復(fù)合密文；將主密鑰拆分為多個(gè)分片，通過秘密共享算法分發(fā)至本地安全模塊和可信執(zhí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于飛行器試驗(yàn)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，涉及直升機(jī)全機(jī)靜力試驗(yàn)慣性載荷配平中的載荷約束處理方法。該方法包括：建立非線性優(yōu)化模型對(duì)慣性配平加載載荷進(jìn)行優(yōu)化，對(duì)設(shè)計(jì)變量的約束包括：加載接頭上的載荷不超過靜力試驗(yàn)機(jī)上加載接頭的承載能力；在對(duì)設(shè)計(jì)變量的約束基...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于無線傾角傳感器的管環(huán)收斂監(jiān)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括步驟：S1、收集與管環(huán)收斂相關(guān)的數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取；S2、將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)管環(huán)的收斂情況進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于感性工學(xué)的陶瓷香爐設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)，屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取并預(yù)處理陶瓷香爐樣本建立形態(tài)分析表，形態(tài)分析表包括多個(gè)陶瓷香爐的形態(tài)特征向量；基于用戶評(píng)論文本建立多個(gè)正面形容詞；將多個(gè)正面形容詞進(jìn)行云模型參數(shù)矩陣運(yùn)算獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及構(gòu)建文檔中心管理領(lǐng)域，特別是涉及一種基于在線協(xié)同編輯實(shí)現(xiàn)企業(yè)文檔中心的方法。該方法包括：搭建onlyoffice在線協(xié)同編輯服務(wù)，創(chuàng)建存放各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)附件信息的數(shù)據(jù)庫，基于onlyoffice服務(wù)實(shí)現(xiàn)文檔上傳、下載接口服務(wù)；使用o...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于直升機(jī)裝備價(jià)格領(lǐng)域，提出了一種多系統(tǒng)集成試驗(yàn)經(jīng)費(fèi)測(cè)算方法。該方法包括：根據(jù)任務(wù)書，梳理單個(gè)系統(tǒng)驗(yàn)證試驗(yàn)的單項(xiàng)操作，測(cè)算單個(gè)系統(tǒng)驗(yàn)證試驗(yàn)的經(jīng)費(fèi)需求，梳理多系統(tǒng)集成驗(yàn)證試驗(yàn)的任務(wù)清單；計(jì)算單個(gè)系統(tǒng)驗(yàn)證試驗(yàn)中單項(xiàng)操作的試驗(yàn)經(jīng)費(fèi)；對(duì)多系統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種三維點(diǎn)云分割方法及系統(tǒng)。通過混合聚合策略對(duì)原始三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行特征聚合，提升了局部細(xì)節(jié)描述能力，從而適應(yīng)不同局部場(chǎng)景的特征差異，并利用點(diǎn)云的相對(duì)坐標(biāo)信息及幾何特性，動(dòng)態(tài)生成多尺度位置偏置，增強(qiáng)Transformer對(duì)空間關(guān)系...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于肺復(fù)張?jiān)u估領(lǐng)域，針對(duì)臨床醫(yī)生無法精確評(píng)估區(qū)域肺復(fù)張的問題，提出了一種基于EIT的局部肺復(fù)張?jiān)u估方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取患者肺部的EIT圖像；將EIT圖像劃分多個(gè)不同的感興趣區(qū)域；逐步增加PEEP水平，計(jì)算不同PEEP水平下的區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于熔池圖像的焊縫跟蹤方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，本發(fā)明的基于熔池圖像的焊縫跟蹤方法先實(shí)時(shí)采集熔池圖像并對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理，將熔池圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，再基于預(yù)處理后的熔池圖像自動(dòng)識(shí)別出熔池質(zhì)心位置，然后基于預(yù)處理后的熔池圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于雙重孿生網(wǎng)絡(luò)的晶圓缺陷檢測(cè)方法，通過雙重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)晶圓表面的無缺陷晶圓圖像和有缺陷晶圓圖像進(jìn)行訓(xùn)練和特征提取，能夠獲取更多的特征信息，提高基于深度學(xué)習(xí)的晶圓模間檢測(cè)的能力。具體步驟包括：相機(jī)采集待檢測(cè)晶圓圖像，并對(duì)采集的圖...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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