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          • 本申請(qǐng)公開(kāi)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(mǎn)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...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種四向穿梭車(chē)立體庫(kù)仿真系統(tǒng)及方法,屬于四向穿梭車(chē)立體庫(kù)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(chē)立體庫(kù)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)搭建,用于模擬真實(shí)四向穿梭車(chē)立體庫(kù)執(zhí)行預(yù)設(shè)任務(wù),實(shí)現(xiàn)四向穿梭車(chē)立體庫(kù)的虛擬調(diào)試和測(cè)試;虛擬調(diào)試...
          • 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(hù)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...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于長(zhǎng)卷積和數(shù)據(jù)控制門(mén)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,...
          • 本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)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(chóng)檢測(cè)系統(tǒng)及方法。首先,在疑似有地下蠐螬害蟲(chóng)的區(qū)域,通過(guò)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...
          • 本發(fā)明涉及車(chē)輛技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于車(chē)輛休眠的車(chē)漆損壞監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、方法及車(chē)輛,其包括狀態(tài)識(shí)別模塊,監(jiān)測(cè)目標(biāo)車(chē)輛當(dāng)前狀態(tài);當(dāng)監(jiān)測(cè)到車(chē)輛處于停車(chē)休眠狀態(tài),無(wú)線射頻模塊通過(guò)無(wú)線射頻RFID搜索停車(chē)休眠狀態(tài)下的目標(biāo)車(chē)輛周?chē)欠翊嬖谂c之匹配的鑰匙,...
          • 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(wú)效數(shù)據(jù),形成星座中不同衛(wèi)星多個(gè)歷元時(shí)刻...
          • 本發(fā)明公開(kāi)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(lèi),基于最大似然估計(jì)計(jì)算時(shí)序概率分布參...
          • 本發(fā)明公開(kāi)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...
          • 一種基于大語(yǔ)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(yǔ)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(guò)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(lèi),獲得分類(lèi)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)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(lèi)方法及系統(tǒng),首先通過(guò)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(lèi)別,以此作為初始聚類(lèi)劃分,然后通過(guò)運(yùn)用自...
          • 本公開(kāi)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(wèn)答模型,以獲得目標(biāo)問(wèn)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(lèi)型,以及各測(cè)試數(shù)據(jù)被標(biāo)定的參考結(jié)...
          • 本申請(qǐng)涉及系統(tǒng)存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)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(guò)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)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)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(guò)寫(xiě)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(guò)位判決將第一數(shù)據(jù)以第二順序?qū)懭氲诙鎯?chǔ)塊中,...
          • 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(guò)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...
          • 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(kāi)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(hù)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(mǎn)足休眠條件;當(dāng)滿(mǎn)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...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)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...
          • 半成品大角動(dòng)量反作用飛輪批量生產(chǎn)測(cè)試系統(tǒng)及方法,能夠提高測(cè)試安全、效率,確保記錄無(wú)誤和測(cè)試一致性。后面板設(shè)置無(wú)線通信接口、網(wǎng)線接口、多個(gè)飛輪連接口、傳感器連接口,無(wú)線通信接口、網(wǎng)線接口與工控機(jī)連接,飛輪連接口將待測(cè)飛輪與測(cè)試控制模塊連接,傳...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種高性能的邏輯控制器,涉及工業(yè)自動(dòng)化控制技術(shù)領(lǐng)域,包括ARM核心控制模塊,ARM核心控制模塊連接有存儲(chǔ)器模塊,用于存儲(chǔ)系統(tǒng)程序和用戶(hù)程序;ARM核心控制模塊還連接有可編程邏輯模塊FPGA,用于并口通訊控制輸出和讀取輸入狀態(tài);可...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種企業(yè)廢水處理裝置遠(yuǎn)程控制系統(tǒng),涉及廢水處理裝置遠(yuǎn)程控制領(lǐng)域,包括:數(shù)據(jù)采集模塊,所述數(shù)據(jù)采集模塊實(shí)時(shí)采集水質(zhì)參數(shù)、設(shè)備運(yùn)行參數(shù)和環(huán)境參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)籌管理;控制驅(qū)動(dòng)自適應(yīng)調(diào)整模塊,所述控制驅(qū)動(dòng)自適應(yīng)調(diào)整模塊根據(jù)歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),訓(xùn)練驅(qū)...
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