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								      本發(fā)明公開了一種遠(yuǎn)程通信模組主從狀態(tài)監(jiān)控及切換系統(tǒng)，涉及嵌入式通信模組遠(yuǎn)程升級管理技術(shù)領(lǐng)域，用于解決主從結(jié)構(gòu)升級過程中高風(fēng)險階段刷寫失敗、系統(tǒng)失效及參數(shù)丟失問題；通過在系統(tǒng)運(yùn)行過程中實(shí)時采集模組運(yùn)行狀態(tài)與刷寫健康度指標(biāo)，結(jié)合主從結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)可控...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于智能眼鏡的多智能體協(xié)作方法及系統(tǒng)，本發(fā)明的多智能體協(xié)作方法包括解析智能眼鏡的實(shí)時數(shù)據(jù)得到任務(wù)事件；獲取任務(wù)事件預(yù)設(shè)的預(yù)期延遲預(yù)算和任務(wù)預(yù)計時長，將預(yù)期延遲預(yù)算和任務(wù)預(yù)計時長與每一智能體的預(yù)設(shè)的端點(diǎn)能力進(jìn)行匹配，從多智能體中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于邊緣計算技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于數(shù)據(jù)通信的分布式邊緣計算方法，獲取終端設(shè)備的任務(wù)信息和邊緣節(jié)點(diǎn)的算力數(shù)據(jù)創(chuàng)建多目標(biāo)優(yōu)化模型及其數(shù)學(xué)模型框架，獲取滿足優(yōu)化目標(biāo)和約束條件的最優(yōu)解，構(gòu)建分布式計算網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，將計算任務(wù)分解為N個異構(gòu)子任...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種UWP應(yīng)用外發(fā)管控功能兼容性適配方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，具體屬于UWP應(yīng)用處理技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：服務(wù)模塊創(chuàng)建命名管道實(shí)例，授予所有UWP程序?qū)υ撁艿缹?shí)例的訪問權(quán)限；驅(qū)動模塊在監(jiān)測到進(jìn)程主模塊加載事件時，向服務(wù)模塊發(fā)送進(jìn)程...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及互動內(nèi)容更新技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種云平臺互動內(nèi)容智能更新方法及系統(tǒng)，包括：根據(jù)預(yù)獲取的用戶操作數(shù)據(jù)，對用戶操作行為進(jìn)行分析計算熱力值，構(gòu)建云平臺點(diǎn)擊熱力圖；通過預(yù)設(shè)的意圖分析模型，從所述云平臺點(diǎn)擊熱力圖中分析用戶的操作意圖，構(gòu)建意圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種河道監(jiān)測數(shù)據(jù)的處理方法、裝置及電子設(shè)備，涉及水利領(lǐng)域以及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。其中，該方法包括：對來自不同監(jiān)測設(shè)備的河道監(jiān)測數(shù)據(jù)以張量形式進(jìn)行融合，得到融合后的目標(biāo)數(shù)據(jù)；對目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行局部流形結(jié)構(gòu)分析，得到目標(biāo)數(shù)據(jù)中不同的局部數(shù)據(jù)之...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)融合處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于三維數(shù)字孿生模型的自然保護(hù)區(qū)數(shù)據(jù)融合展示方法。內(nèi)容包括：采集自然保護(hù)區(qū)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行智能化預(yù)處理，得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù)；對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步特征提取并進(jìn)行降維處理，得到降維后的特征數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實(shí)施例公開了基于多模態(tài)缺失數(shù)據(jù)的情感識別方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。該方法的一具體實(shí)施方式包括：生成多模態(tài)情感數(shù)據(jù)序列集；執(zhí)行以下步驟：得到對應(yīng)多模態(tài)情感數(shù)據(jù)的文本模態(tài)特征信息、音頻模態(tài)特征信息和視頻模態(tài)特征信息；生成對應(yīng)多模態(tài)情感數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及軟件安全領(lǐng)域，具體公開一種基于容器隔離的軟件補(bǔ)丁安全執(zhí)行方法及系統(tǒng)。通過Go語言實(shí)現(xiàn)以下步驟：接收目標(biāo)軟件路徑與補(bǔ)丁文件路徑；創(chuàng)建臨時容器環(huán)境，以只讀方式掛載軟件目錄，可執(zhí)行形式掛載補(bǔ)丁文件；在宿主機(jī)運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控模塊，采用透明代理...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于鐵磁材料磁滯模型技術(shù)領(lǐng)域，公開一種磁粉芯磁滯及損耗特性模擬方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：基于麥克斯韋方程組求解金屬球體顆粒內(nèi)部的渦流場表達(dá)式，將渦流場表達(dá)式的計算結(jié)果乘以磁粉芯總顆粒數(shù)，獲得顆粒內(nèi)部總渦流損耗；對磁粉芯表面進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于直線電機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種直線電機(jī)模組的選型方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備。其中，一種直線電機(jī)模組的選型方法，包括如下步驟：獲取所需直線電機(jī)模組的第一電機(jī)所需參數(shù)和第一導(dǎo)軌所需參數(shù)；根據(jù)第一電機(jī)所需參數(shù)和第一導(dǎo)軌所需參數(shù)篩選符合要求的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種案件數(shù)據(jù)分配方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備，該方法首先根據(jù)案件數(shù)據(jù)的類型參數(shù)確定案件數(shù)據(jù)對應(yīng)的指標(biāo)參數(shù)；然后確定指標(biāo)參數(shù)對應(yīng)的評分策略及其對應(yīng)的權(quán)重值，利用評分策略和權(quán)重值計算得到案件數(shù)據(jù)的評分結(jié)果；隨后獲取案件數(shù)據(jù)對應(yīng)的調(diào)解員數(shù)據(jù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于維保記錄的車輛保養(yǎng)提醒系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括維保記錄多維度時序關(guān)聯(lián)分析處理單元、車輛運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時參數(shù)采集與動態(tài)特征提取單元、保養(yǎng)需求關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘與潛在風(fēng)險預(yù)測單元、個性化保養(yǎng)項(xiàng)目動態(tài)匹配與優(yōu)先級排序單元、保養(yǎng)提醒信息多模態(tài)生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，提供了光伏巡檢機(jī)器人智能運(yùn)維方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備，通過對不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行差異化提取，僅保留局部的關(guān)鍵信息，減少無效信息的傳輸，并進(jìn)行協(xié)議統(tǒng)一和時間戳對齊來避免數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性失效，然后在分析和識別的基礎(chǔ)上通過動態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開一種微電網(wǎng)電碳聯(lián)合交易方法、系統(tǒng)及介質(zhì),包括：構(gòu)建區(qū)域互聯(lián)微電網(wǎng)系統(tǒng)模型；構(gòu)建本地電?碳聯(lián)合市場機(jī)制，采用多輪雙邊拍賣方式進(jìn)行訂單匹配，結(jié)合電價與碳價聯(lián)合出價規(guī)則，確定交易結(jié)果并通過潮流約束校驗(yàn)；基于微電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于偏好數(shù)據(jù)協(xié)同的廣告投放策略優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及廣告投放技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：采集本地廣告投放平臺的內(nèi)部用戶數(shù)據(jù)，并通過安全數(shù)據(jù)接口獲取第三方平臺的外部用戶數(shù)據(jù)，對上述數(shù)據(jù)進(jìn)行整合與預(yù)處理，提取顯式偏好數(shù)據(jù)與隱式偏好數(shù)據(jù)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于退化原型學(xué)習(xí)的多退化醫(yī)學(xué)圖像統(tǒng)一融合方法，屬醫(yī)學(xué)圖像融合領(lǐng)域。本發(fā)明包括：通過成像原理生成低劑量PET數(shù)據(jù)、CT金屬偽影數(shù)據(jù)、存在運(yùn)動偽影的MRI數(shù)據(jù)；利用特征選擇機(jī)制學(xué)習(xí)退化原型；通過低秩分解策略，將基礎(chǔ)融合模型分解為多個分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于MRI影像分析的腦小血管病灶識別檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括處理器和存儲器，處理器執(zhí)行存儲器存儲的計算機(jī)程序以實(shí)現(xiàn)如下步驟：獲取像素點(diǎn)的正?？赡苄员碚髦?；根據(jù)正?？赡苄员碚髦?，得到疑似切片圖像以及疑似切片...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種融合空間特征的色紡紗線顏色表征方法，通過5種孔徑多位置光譜采集，構(gòu)建“1D?CNN時序特征提取→DNN孔徑內(nèi)融合→Bi?LSTM空間順序建?！鶵esNet圖像顏色特征提取→金字塔池化層圖像空間特征提取→Transformer跨...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實(shí)施例公開了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的多工況股骨力學(xué)參數(shù)生成方法和裝置。該方法的一具體實(shí)施方式包括：圖像處理系統(tǒng)中的圖像預(yù)處理端被配置成對原始股骨近端影像集進(jìn)行分割，得到三維股骨近端影像集；圖像預(yù)處理端被配置成對三維股骨近端影像集進(jìn)行建模，得到...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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