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          • 本發(fā)明公開了一種適用于探地雷達(GPR)旋轉(zhuǎn)探測場景的成像方法。該方法包括以下步驟:構(gòu)建嚴格符合實際物理模型的稀疏矩陣,僅針對探地雷達波束中心旋轉(zhuǎn)方位角對應(yīng)的波束范圍進行物理建模,具有良好的可解釋性;采用滿足有限等距準則的高斯隨機矩陣作為投...
          • 本發(fā)明提供了一種適用于數(shù)字化脈沖波形甄別的能量?PSD雙修正方法、裝置及設(shè)備,涉及核輻射探測技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:利用核輻射探測儀表獲取當前PSD?能量二維譜,利用第一預設(shè)公式轉(zhuǎn)換當前PSD?能量二維譜為一維能譜,利用第二預設(shè)公式轉(zhuǎn)換一維能...
          • 本發(fā)明涉及一種面向數(shù)字車燈的光學系統(tǒng)設(shè)計及其制備方法,首先采用法布里珀羅諧振腔對Micro?LED光發(fā)散角進行初步收束,再設(shè)計集成熒光粉層及高折射率微透鏡陣列對初步收束的光進行光提取,并將發(fā)散角進一步收束至10°以下,再配合針對10°以下發(fā)...
          • 本發(fā)明涉及壓電微動平臺技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種壓電微動平臺非對稱動態(tài)遲滯非線性辨識方法及系統(tǒng)。本發(fā)明改進GPI模型采用輸入信號速率相關(guān)閾值代替GPI模型原本固定的廣義play算子閾值,融入動態(tài)調(diào)整系數(shù)和Sigmoid函數(shù),精準匹配復雜非線性特...
          • 本發(fā)明涉及六軸機床技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種用于六軸去毛刺機床的RTCP功能參數(shù)整定方法,包括檢查六軸機床幾何指標;對準XY零點位置;計算B軸旋轉(zhuǎn)中心到測量球的長度;計算B軸旋轉(zhuǎn)中心到到刀尖的長度;計算A軸旋轉(zhuǎn)中心線與機床零點的Z軸高度差;計算...
          • 本發(fā)明涉及河道生態(tài)水流流量調(diào)控領(lǐng)域,尤其涉及一種基于河道生態(tài)環(huán)境的水流流量智能調(diào)控系統(tǒng),包括:數(shù)據(jù)處理模塊,包括用以對河道下游閘口處的傳感器數(shù)據(jù)進行采集的數(shù)據(jù)采集單元;決策模塊,其與所述數(shù)據(jù)處理模塊相連,包括用以利用機器學習模型對標準化數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明涉及AI陪伴技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于多模態(tài)情感分析的智能健康管家交互系統(tǒng),包括客戶端,基于Michaelis管家APP頁面與用戶完成語音、圖像以及視頻數(shù)據(jù)的采集處理;數(shù)據(jù)傳輸端,用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)輸入與輸出的加密傳輸與交互;云端AI模型層,...
          • 本發(fā)明公開了一種鍵盤膜及輸入切換方法,一鍵盤膜包括:若干按鍵;若干按鍵組成功能鍵區(qū)、數(shù)字符號鍵區(qū)、單字母鍵區(qū),韻母鍵區(qū);功能鍵區(qū)位于鍵盤膜的最上一行;數(shù)字符號鍵區(qū)位于功能鍵區(qū)的下方占位鍵盤膜的第二行;單字母鍵區(qū)位于數(shù)字符號鍵區(qū)的下方占位鍵盤...
          • 本公開提供了一種掉電數(shù)據(jù)保護方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品,應(yīng)用于RAID控制器,方法包括:在初始化階段讀取所有連接的硬盤的PCIe配置空間,篩選符合預設(shè)白名單的至少一個目標硬盤;獲取目標硬盤的PMR所映射的基地址寄存器空間;驗證所有目標...
          • 本申請涉及存儲器技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種緩存數(shù)據(jù)管理方法、裝置和存儲控制器。該方法包括:在檢測到主機的目標命令時,獲取目標命令對應(yīng)的訪問地址;確定緩存單元中與訪問地址存在沖突的目標地址;在目標命令為寫命令時,將緩存單元中目標地址對應(yīng)的緩存數(shù)據(jù)更...
          • 本公開實施例公開了一種屏幕顯示方法、裝置、電子設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì),涉及屏幕顯示技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取待識別數(shù)據(jù);基于待識別數(shù)據(jù),確定設(shè)備當前的場景類型;獲取與場景類型關(guān)聯(lián)的屏幕顯示參數(shù);基于屏幕顯示參數(shù),控制設(shè)備顯示待顯示內(nèi)容。由...
          • 本申請?zhí)峁┮环N可配置模型的模型部署方法、模型部署端及目標設(shè)備端,其中,應(yīng)用于模型部署端的模型部署方法包括:獲取待部署模型的待部署文件和目標接口文件;注冊待部署模型的目標接口實例;將完成注冊的目標接口文件編譯為模型動態(tài)庫;將待部署文件打包為壓...
          • 本發(fā)明提供一種基于動態(tài)類加載的插件自動化安裝與管理方法,屬于軟件插件動態(tài)加載技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過文件校驗、版本匹配、動態(tài)類加載及異常處理流程,實現(xiàn)插件從上傳到加載的全流程自動化管控。核心技術(shù)包括:多層級文件合法性校驗、基于ModuleCla...
          • 本發(fā)明公開了一種用于邊緣設(shè)備的算法切換與重置方法,旨在解決傳統(tǒng)水域治理系統(tǒng)中模型靜態(tài)化、協(xié)同調(diào)度困難、資源沖突頻繁以及實時性不足等問題。方法基于熵權(quán)法動態(tài)評估任務(wù)緊急度、影響系數(shù)與資源需求,實現(xiàn)優(yōu)先級調(diào)度,高優(yōu)先級任務(wù)觸發(fā)時釋放GPU顯存與...
          • 本發(fā)明設(shè)計了一種基于多線程多CUDA流的細粒度GPU資源共享方法,旨在解決邊緣設(shè)備上缺乏MPS支持情況下多任務(wù)并行執(zhí)行效率低的問題。通過采用多線程機制控制多個任務(wù)并發(fā)運行,并為每個任務(wù)分配獨立的CUDA流,結(jié)合基于指針資源排序與信號量控制的...
          • 本發(fā)明提供一種基于大模型的大數(shù)據(jù)智能診斷系統(tǒng),屬于大數(shù)據(jù)處理與診斷運維領(lǐng)域,本發(fā)明基于大語言模型、向量召回等技術(shù),通過報錯信息預處理、大模型智能診斷、向量召回、RAG增強、規(guī)則引擎、解決方案生成及反饋優(yōu)化等模塊,實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)系統(tǒng)報錯信息的高...
          • 本申請公開了一種溫度檢測方法、控制裝置、顯示設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品,屬于顯示技術(shù)領(lǐng)域。溫度檢測方法包括:獲取觸控檢測組件基于觸控層采集到的觸控原始數(shù)據(jù);根據(jù)觸控原始數(shù)據(jù)中的至少部分數(shù)據(jù),以及目標擬合關(guān)系,確定顯示面板的溫度。本申請通過獲取觸控...
          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)庫空間告警智能處理方法及系統(tǒng),包括:從多個監(jiān)控平臺實時訂閱原始告警消息,并對原始告警消息進行預處理,以生成包含實例ID與告警時間戳的結(jié)構(gòu)化任務(wù)隊列;基于實例ID提取對應(yīng)數(shù)據(jù)庫實例的72小時歷史使用率數(shù)據(jù),歷史使用率數(shù)據(jù)包...
          • 本發(fā)明是一種基于場景代表性的自動駕駛系統(tǒng)測試覆蓋率評價方法。包括以下步驟:步驟一、明確邏輯場景參數(shù)空間并且采樣得到的具體場景參數(shù)集合S;步驟二、建立場景代表性量化評價方法;步驟三、對測試覆蓋率進行量化評價。本發(fā)明通過設(shè)定場景代表性量化評估指...
          • 本發(fā)明公開了一種面向自動駕駛仿真安全測試方法及裝置,包括:生成全量評測任務(wù)參數(shù)集;根據(jù)所述全量評測任務(wù)參數(shù)集創(chuàng)建評測任務(wù)序列,當執(zhí)行評測任務(wù)序列中任一場景評測任務(wù)時,遍歷自動駕駛仿真安全測試中所有的服務(wù)器,計算出所有的服務(wù)器對應(yīng)的服務(wù)器評分...
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