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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      一種AI驅(qū)動的全場景工作事務(wù)智能記錄與整理方法。本發(fā)明公開了一種基于人工智能（AI）的全場景工作事務(wù)智能記錄與整理方法，旨在解決工作場景多任務(wù)并行帶來的信息遺漏、跨平臺數(shù)據(jù)分散以及手動整理工作的低效率問題。技術(shù)方案包括：數(shù)據(jù)采集：實時監(jiān)控用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種區(qū)間中斷場景下城市軌道交通乘客的路徑重構(gòu)方法及系統(tǒng)，屬于軌道交通技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：根據(jù)乘客的起訖點與區(qū)間中斷場景，進行城市軌道交通路網(wǎng)的路徑搜索；構(gòu)建具有非均勻邊際信息成本的路徑選擇模型；預(yù)測乘客在不同運營狀態(tài)下的出行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種單粒子閂鎖效應(yīng)的電路級仿真方法，包括：在抗輻照加固的電路版圖中，利用幾何參數(shù)提取腳本，得到抗輻照加固設(shè)計的關(guān)鍵幾何參數(shù)；利用TCAD仿真，仿真得到關(guān)鍵幾何參數(shù)與寄生閂鎖結(jié)構(gòu)參數(shù)的對應(yīng)關(guān)系；利用腳本批量化提取版圖的特征尺寸，并根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種三維五軸激光切割轉(zhuǎn)角的工藝參數(shù)優(yōu)化方法及系統(tǒng)。該方法包括：S1，遍歷所有的切割路徑，識別出各切割路徑中的所有轉(zhuǎn)角；構(gòu)造各轉(zhuǎn)角的空間特征；所述空間特征包括：空間幾何特征和出入線路徑特征；S2，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立轉(zhuǎn)角的空間特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種電機參數(shù)優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括：首先，獲取目標電機的優(yōu)化參數(shù)的水平數(shù)，然后，根據(jù)優(yōu)化參數(shù)的水平數(shù)，確定包括優(yōu)化參數(shù)的多組參數(shù)值的目標數(shù)據(jù)樣本，接著，根據(jù)目標數(shù)據(jù)樣本，構(gòu)建目標電機的電機代理模型，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于HB?AFT的殼體?轉(zhuǎn)子系統(tǒng)模型快速求解方法，建立復(fù)雜殼體?轉(zhuǎn)軸?電機耦合系統(tǒng)的動力學(xué)模型，先基于本征正交分解(POD)方法進行一級模型降階，再基于HB?AFT方法進行模型快速求解。本發(fā)明使得轉(zhuǎn)子系統(tǒng)具有更高的計算效率，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種小樣本電動機故障辨識方法、模型訓(xùn)練方法、裝置和設(shè)備，涉及電動機故障識別技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：電動機故障識別模型包括格拉姆角場模塊、二維卷積模塊和壓縮激勵模塊，格拉姆角場模塊用于將訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集中的多個訓(xùn)練樣本分別通過極坐標映射...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于隨機相位的飛行器力學(xué)缺失數(shù)據(jù)恢復(fù)方法，包括：結(jié)合信號采樣頻率對接收的飛行器力學(xué)遙測信號進行補零處理，得到補零信號；對補零信號進行功率譜密度分析獲得功率譜；對功率譜中每個頻率處進行隨機相位賦值，得到隨機相位序列；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話長上下文精度優(yōu)化方法，主要通過動態(tài)生成對話摘要和內(nèi)容索引，從而解決長對話場景下的信息丟失和存儲效率問題。技術(shù)方案包括：對話內(nèi)容采集與預(yù)處理；動態(tài)摘要生成；分層存儲構(gòu)建；智能索引構(gòu)建；內(nèi)容回溯機制；自適應(yīng)優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于通信芯片的擴展方法。一種管理多個通信芯片的系統(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；多個通信芯片，每個通信芯片通過一個SPI通道與可編程邏輯器件...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例提供的基于CPLD實時切換I2C的方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，包括：接收主控模塊發(fā)送的時鐘信號和數(shù)據(jù)信號，并對時鐘信號和數(shù)據(jù)信號進行處理得到目標時鐘信號和第一目標數(shù)據(jù)信號；將目標時鐘信號通過目標通道發(fā)送至目標光模塊；根據(jù)目標時鐘信號...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種AI驅(qū)動的GraphQL智能接口動態(tài)適配方法，通過AI自動分析前端頁面元素生成GraphQL請求，減少人工干預(yù)，提升開發(fā)效率并降低錯誤。技術(shù)方案包括：前端元素分析：AI識別頁面中的表單、按鈕等元素。請求生成：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)備及存儲介質(zhì)，屬于并行計算技術(shù)領(lǐng)域，包括：在任意一個內(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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								      本申請涉及一種協(xié)程任務(wù)調(diào)度方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)，包括：獲取目標協(xié)程任務(wù)，目標協(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；將目標協(xié)程任務(wù)分配給第一工作者線程，在識別到目標協(xié)程任務(wù)處于中斷狀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種計算單元、計算方法、電子設(shè)備、存儲介質(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)到張量計算單元；張量計算單元，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)、計算機設(shè)備以及計算機可讀存儲介質(zhì)。接口管理方法包括通過在項目管理工具中注入注解處理器，在執(zhí)行項目源代碼編譯時，注解處理器通過提取項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解析需求文檔和原型圖，實現(xiàn)從需求到可執(zhí)行代碼的自動轉(zhuǎn)換。發(fā)明目的在于減少開發(fā)門檻與錯誤，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。采用國際公開運動想象數(shù)據(jù)集BCI IV 2a和BCI IV 2b進行有效性驗證，包括：首先對公開數(shù)據(jù)集預(yù)處理，建立訓(xùn)練集和測試集；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)明涉及冷卻機柜技術(shù)領(lǐng)域，尤其為一種冷卻機柜內(nèi)部機械參數(shù)自動調(diào)節(jié)裝置及其調(diào)節(jié)方法，包括以下步驟：步驟一：獲取冷卻機柜內(nèi)部溫度
							  2025-10-09
							
            
						
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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。根據(jù)初始功能分配建立集群內(nèi)的連接拓撲圖，通過連接拓撲圖對節(jié)點進行標定，采集各無人艇的...
								
            
							
            
							
						
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