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          • 本發(fā)明涉及衛(wèi)星導(dǎo)航定位技術(shù)領(lǐng)域,提供一種區(qū)域?qū)α鲗幽P蜆?gòu)建方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),其中方法包括:基于GNSS基準(zhǔn)站的原始觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)流層延遲值實(shí)時(shí)解算,得到各基準(zhǔn)站的對(duì)流層延遲值;基于區(qū)域內(nèi)各基準(zhǔn)站的對(duì)流層延遲值之間的相關(guān)性,對(duì)區(qū)...
          • 本申請(qǐng)屬于海洋可控震源數(shù)據(jù)初?多次波分離領(lǐng)域,具體來(lái)講為一種針對(duì)多普勒失真的海洋可控震源數(shù)據(jù)初?多次波分離方法,包括:獲取預(yù)測(cè)初次波和預(yù)測(cè)多次波;將預(yù)測(cè)初次波和預(yù)測(cè)多次波采用運(yùn)動(dòng)的貝葉斯初?多次波分離方法中進(jìn)行反演,得到初次波shearle...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于光斑識(shí)別的遠(yuǎn)程LIBS自動(dòng)對(duì)焦方法,在遠(yuǎn)程LIBS儀器配置輔助對(duì)焦系統(tǒng),包括輔助光源、相機(jī)和次鏡位置調(diào)整裝置,輔助光源在樣品表面產(chǎn)生光斑,相機(jī)拍攝光斑圖像,從光斑圖像中識(shí)別光斑并得到光斑面積,根據(jù)光斑面積的變化,按照當(dāng)前...
          • 本發(fā)明涉及一種能夠突破反射率極限的液晶電控反射鏡,包括自前至后依次設(shè)置的第一液晶器件、第二液晶器件、第一反射型偏光片、第二反射型偏光片;第一液晶器件的主體為夾設(shè)有第一液晶層的第一液晶盒,第一液晶層是由摻有二色性染料的負(fù)性液晶構(gòu)成,其負(fù)性液晶...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種圖像生成單元、抬頭顯示設(shè)備及車輛;其中,所述圖像生成單元包括沿光線傳輸方向依次設(shè)置的照明光源、準(zhǔn)直透鏡陣列及顯示組件;所述照明光源提供照明光線;所述準(zhǔn)直透鏡陣列用于將所述照明光線轉(zhuǎn)換為準(zhǔn)直光束;所述顯示組件包括液晶屏,...
          • 本發(fā)明涉及背光模組技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)中難以在大尺寸曲面屏上實(shí)現(xiàn)均勻分區(qū)調(diào)光和光學(xué)貼合的問(wèn)題,提供了一種大尺寸曲面分區(qū)調(diào)光的背光模組及其驅(qū)動(dòng)控制方法。背光模塊包括:背板、燈板、反光組件、光學(xué)膜板組件和金屬框架,燈板粘結(jié)于所述背板的內(nèi)側(cè)曲...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種北斗全球授時(shí)精度評(píng)估方法,屬于衛(wèi)星授時(shí)領(lǐng)域,包括:用戶站用原始觀測(cè)數(shù)據(jù)和廣播星歷進(jìn)行BDS全球授時(shí),得到其接收機(jī)鐘與廣播星歷BDT基準(zhǔn)的差值為第一鐘差;計(jì)算用戶站接收機(jī)鐘與B2b產(chǎn)品BDT基準(zhǔn)的差值為第二鐘差;當(dāng)用戶站位于亞...
          • 本發(fā)明屬于路徑規(guī)劃的技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種機(jī)器狗巡檢路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng),解決現(xiàn)有技術(shù)的路徑規(guī)劃方法中機(jī)器狗的作業(yè)續(xù)航及巡檢效率較差的問(wèn)題,包括以下步驟:S1,獲取巡檢環(huán)境的三維柵格地圖;S2,生成巡檢點(diǎn)序列;S3,基于改進(jìn)的A*算法依次規(guī)劃...
          • 本發(fā)明涉及柜機(jī)管理技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種智能柜機(jī)溫控管理系統(tǒng)、設(shè)備及使用方法。本發(fā)明中,通過(guò)采集柜機(jī)熱負(fù)載相關(guān)參數(shù)并計(jì)算柜機(jī)內(nèi)部與進(jìn)出風(fēng)口的溫差,結(jié)合設(shè)備運(yùn)行功率分析散熱能力與負(fù)載狀態(tài)之間的匹配程度,有效識(shí)別各柜機(jī)當(dāng)前冷卻需求,在系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)...
          • 本發(fā)明提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,所述系統(tǒng)包括:環(huán)境信息采集模塊;特征提取分析模塊,用于根據(jù)土壤濕度原始數(shù)據(jù),結(jié)合歷史土壤濕度數(shù)據(jù)、歷史環(huán)境溫度數(shù)據(jù)及預(yù)設(shè)的近周期土壤濕度反饋數(shù)據(jù),對(duì)土壤濕度原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分...
          • 用戶身份識(shí)別模型的構(gòu)建方法及判斷用戶身份方法,屬于AI(人工智能)及其在安全領(lǐng)域的技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有的鍵盤(pán)識(shí)別方法由于不適用于一般的物理鍵盤(pán),導(dǎo)致對(duì)使用一般的物理鍵盤(pán)的用戶身份識(shí)別不準(zhǔn)確的問(wèn)題。具體為:采集用戶按鍵行為數(shù)據(jù);采集的用戶按鍵...
          • 本發(fā)明提供一種基于算力服務(wù)調(diào)度的AI模型訓(xùn)練加速方法及系統(tǒng),涉及算力服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域,首先采集AI模型歷史訓(xùn)練過(guò)程數(shù)據(jù)和當(dāng)前訓(xùn)練任務(wù)模型結(jié)構(gòu)特征,構(gòu)建算力需求預(yù)測(cè)模型,輸入當(dāng)前任務(wù)模型結(jié)構(gòu)特征生成算力資源需求分布序列,涵蓋訓(xùn)練各階段對(duì)計(jì)算核心數(shù)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)、方法及電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,該系統(tǒng)包括主機(jī)和設(shè)備,數(shù)據(jù)傳輸源端用于:將需要傳輸?shù)亩鄠€(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù)包順序存儲(chǔ)至預(yù)設(shè)內(nèi)存塊中;目標(biāo)數(shù)據(jù)包的長(zhǎng)度小于或等于第一預(yù)設(shè)值;主機(jī)用于:填充需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包對(duì)應(yīng)的...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種高速業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)多人安全共用方法及設(shè)備,屬于交通數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,解決現(xiàn)有高速業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)共享方式,易導(dǎo)致權(quán)限過(guò)度開(kāi)放或限制,造成數(shù)據(jù)過(guò)度暴露或關(guān)鍵信息獲取受阻的問(wèn)題。包括,將高速業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組與編碼;基于編碼數(shù)據(jù)與高速業(yè)務(wù)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種物流智能客服交互的內(nèi)容推薦方法及系統(tǒng),涉及智能推薦技術(shù)領(lǐng)域,包括計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間的物流距離加權(quán)因子,篩選閾值范圍內(nèi)的物流距離加權(quán)因子對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn),組成動(dòng)態(tài)節(jié)點(diǎn)集合,使用加權(quán)求和計(jì)算加權(quán)協(xié)同因子向量;使用LIF神經(jīng)元模型模擬神經(jīng)元的...
          • 本發(fā)明提供一種基于運(yùn)營(yíng)問(wèn)題定位的異常診斷分析系統(tǒng)及方法,所述基于運(yùn)營(yíng)問(wèn)題定位的異常診斷分析系統(tǒng)包括情境問(wèn)答模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、業(yè)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)評(píng)估模塊、數(shù)據(jù)診斷模塊、結(jié)果輸出模塊;所述基于運(yùn)營(yíng)問(wèn)題定位的異常診斷分析方法,包括如下子步驟:S1:獲...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于GNN與Transformer的鏈接預(yù)測(cè)方法,通過(guò)使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,提取每個(gè)節(jié)點(diǎn)的特征表示;通過(guò)將提取的節(jié)點(diǎn)特征表示作為輸入,利用Transformer模塊的自注意力機(jī)制捕獲節(jié)點(diǎn)之間的全局依賴關(guān)系;在Tra...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種移動(dòng)Web應(yīng)用的原生返回適配方法、系統(tǒng)及設(shè)備,涉及計(jì)算機(jī)軟件開(kāi)發(fā)技術(shù)領(lǐng)域,包括:當(dāng)監(jiān)聽(tīng)到彈出層打開(kāi)事件時(shí),將彈出層打開(kāi)事件的彈出層ID和對(duì)應(yīng)的彈出層關(guān)閉方法封裝為條目存入原生返回棧中,且向歷史記錄棧中存入彈出層冗余歷史記錄;當(dāng)...
          • 本發(fā)明屬于洪水預(yù)報(bào)技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種基于暴雨洪水圖集法的洪水預(yù)報(bào)方法及系統(tǒng),所述方法包括:1)確定需要進(jìn)行洪水預(yù)報(bào)的流域;2)獲取所述流域范圍內(nèi)的所有雨量站點(diǎn)并計(jì)算每個(gè)所述雨量站點(diǎn)的權(quán)重;3)基于每個(gè)所述雨量站點(diǎn)的某時(shí)段的降雨量及其對(duì)應(yīng)的權(quán)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于改進(jìn)注意力和動(dòng)態(tài)卷積的特征提取方法及裝置,獲取待提取特征對(duì)象的輸入數(shù)據(jù);將所述輸入數(shù)據(jù)分別輸送至基于改進(jìn)注意力的第一通道,以及基于動(dòng)態(tài)卷積的第二通道;通過(guò)所述第一通道生成基于整合區(qū)域的注意力映射,通過(guò)第二通道生成權(quán)重和值...
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