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          • 本申請公開了一種服務(wù)器的部件測試方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,在檢測到服務(wù)器中的待測部件的壓力測試處于啟動狀態(tài)的情況下,對服務(wù)器施加負(fù)載以增加服務(wù)器中部件的溫度,并實時采集待測部件以及服務(wù)器的其它部件的溫度;當(dāng)檢測到其它部件的溫度與當(dāng)前設(shè)定...
          • 本發(fā)明公開了一種服務(wù)器硬件狀態(tài)監(jiān)控方法及電子設(shè)備,涉及服務(wù)器硬件監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,服務(wù)器內(nèi)部按照物理分區(qū)部署分布式的代理節(jié)點(diǎn),代理節(jié)點(diǎn)設(shè)置有監(jiān)控代理程序,利用代理節(jié)點(diǎn)通過內(nèi)部集成電路總線實現(xiàn)對從設(shè)備數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)采集,采用監(jiān)控代理程序?qū)崟r監(jiān)測總線負(fù)...
          • 本發(fā)明公開了一種耐高壓的eUSB中繼芯片及其工作方法,包括eUSB驅(qū)動器、狀態(tài)機(jī)和控制模塊、USB驅(qū)動器、耐高壓模塊,所述耐高壓模塊連接在USB驅(qū)動器與對外USB端口之間;所述耐高壓模塊包括第一高壓NMOS、第二高壓NMOS及柵極驅(qū)動模塊,...
          • 本發(fā)明涉及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種基于MCP的大模型數(shù)據(jù)報表生成方法。本申請首先通過將數(shù)據(jù)庫表名及其對應(yīng)的中文注釋動態(tài)嵌入到工具描述文本中,增強(qiáng)了大模型對底層數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)的認(rèn)知能力,有效提升了其調(diào)用數(shù)據(jù)庫查詢工具的準(zhǔn)確性與主動性;其次,引...
          • 本申請?zhí)峁┮环N慣性測量單元光纖陀螺儀的濾波優(yōu)化方法和系統(tǒng)。其中,采集慣性測量單元光纖陀螺儀的三維振動信號,經(jīng)短時傅里葉變換生成振動模態(tài)特征數(shù)據(jù)。根據(jù)該數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整陀螺儀的磁場強(qiáng)度,基于調(diào)整后的磁場強(qiáng)度,將環(huán)境振動能量轉(zhuǎn)化為電流數(shù)據(jù);結(jié)合陀螺...
          • 本申請公開了一種多模態(tài)數(shù)據(jù)處理方法、裝置及電子設(shè)備,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括按照各模態(tài)對應(yīng)的分塊策略對多模態(tài)數(shù)據(jù)中對應(yīng)的模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊處理,獲得各模態(tài)的模態(tài)數(shù)據(jù)塊,通過對不同模態(tài)的數(shù)據(jù)采用不同的分塊策略進(jìn)行分塊,保證每個模態(tài)的數(shù)據(jù)的有效...
          • 本發(fā)明公開了一種織物懸垂形態(tài)三維量化方法,屬于織物懸垂形態(tài)量化技術(shù)領(lǐng)域,包括:對織物試樣進(jìn)行三維掃描,構(gòu)建織物試樣的懸垂三維模型,確定懸垂三維模型的最大可剖距離,選定剖切步長,計算剖切層數(shù),確定與水平基準(zhǔn)面平行的水平剖切面的數(shù)量,將懸垂三維...
          • 本發(fā)明公開了一種服裝寬松度均勻性評估方法,屬于服裝性能評價技術(shù)領(lǐng)域,包括:基于同一姿勢下的三維人體模型和三維服裝模型,構(gòu)建三維人體?服裝測量模型,并進(jìn)行人體解剖學(xué)部位結(jié)構(gòu)劃分,構(gòu)建不同解剖學(xué)部位下的局部測量模型;根據(jù)各解剖學(xué)部位下的局部測量...
          • 本發(fā)明公開了一種低溫CMOS的遷移率提取方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì),它們是相對應(yīng)的方案,該方案:在無需預(yù)設(shè)遷移率模型的前提下,可從標(biāo)準(zhǔn)I—V數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確提取有效載流子遷移率,避免模型依賴帶來的誤差;并且,可有效區(qū)分并量化強(qiáng)場與弱場對遷移率的不...
          • 本說明書的多個實施例涉及,具體涉及一種基于反向多教授蒸餾的自適應(yīng)模型遷移方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟:獲取可能遷移的多個目標(biāo)設(shè)備的參數(shù),獲得最低算力的參照設(shè)備;獲取多個參照場景以及參照場景對應(yīng)的樣本數(shù)據(jù),為每個參照場景分配一個參照設(shè)備,并建...
          • 本發(fā)明公開了一種考慮微地形影響的輸電線路短時覆冰增長預(yù)測方法,具體涉及覆冰增長預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,包括獲取輸電線路桿塔處的結(jié)構(gòu)狀態(tài)序列并計算擾動特征,執(zhí)行聯(lián)合判斷輸出結(jié)構(gòu)擾動狀態(tài)標(biāo)識;通過獲取結(jié)構(gòu)狀態(tài)序列并執(zhí)行擾動特征計算,聯(lián)合判斷結(jié)構(gòu)擾動狀態(tài);...
          • 本發(fā)明提供了一種基于BIM的進(jìn)度和資源管理聯(lián)動應(yīng)用系統(tǒng),涉及建筑管理技術(shù)領(lǐng)域,其適用于建筑的設(shè)計、施工及運(yùn)營的全生命周期管理;該系統(tǒng)包括需求建模模塊、智能設(shè)備優(yōu)化模塊、碰撞檢測與進(jìn)度優(yōu)化模塊、多專業(yè)數(shù)據(jù)集成與實時仿真模塊、建筑全生命周期智能...
          • 本發(fā)明公開了一種輸電線路覆冰災(zāi)害風(fēng)險評估方法及系統(tǒng),具體涉及輸電線路覆冰災(zāi)害領(lǐng)域,包括基于導(dǎo)線在線監(jiān)測結(jié)果與風(fēng)險評估評分結(jié)果構(gòu)建包含評分偏移值、空間定位信息與張力異常特征的歷史風(fēng)險評分差異數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),為誤差激活因子提取與風(fēng)險區(qū)段識別提供數(shù)據(jù)基...
          • 本發(fā)明適用于水源地環(huán)境管理技術(shù)領(lǐng)域,提供了水源地土壤對水源水質(zhì)環(huán)境影響的風(fēng)險評估方法,該方法通過基礎(chǔ)信息調(diào)查、風(fēng)險識別、遷移通量計算、后果計算及風(fēng)險評價,實現(xiàn)對水源地土壤對水源水質(zhì)環(huán)境影響的風(fēng)險評估。本發(fā)明適用于已開展地表水水源地土壤環(huán)境質(zhì)...
          • 本發(fā)明公開了一種智能制造生產(chǎn)線的產(chǎn)品質(zhì)量檢測方法,屬于產(chǎn)品質(zhì)量檢測領(lǐng)域,該方法包括構(gòu)建生產(chǎn)工藝庫,確定各生產(chǎn)工藝的質(zhì)檢指標(biāo);確定各生產(chǎn)工藝的時序,基于各生產(chǎn)工藝的質(zhì)檢指標(biāo),獲取各生產(chǎn)工藝之間的關(guān)聯(lián)程度;生產(chǎn)時,第m道生產(chǎn)工藝完成后,對當(dāng)前半...
          • 本申請公開了一種多模型分割方法、手術(shù)機(jī)器人及相關(guān)產(chǎn)品。該方法包括:基于第一模型和第二模型分別從第一三維電子計算機(jī)斷層掃描圖像中分割得到目標(biāo)對象的第一組織的第一分割結(jié)果和目標(biāo)對象的第二組織的第二分割結(jié)果,然后基于第一分割結(jié)果在第一三維電子計算...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于改進(jìn)SwinUNet的醫(yī)學(xué)圖像分割方法。其技術(shù)方案包括以下步驟:采集腹部或心臟區(qū)域的CT/MRI醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù),并進(jìn)行預(yù)處理,所述預(yù)處理包括圖像灰度歸一化、尺寸重采樣至224×224及增強(qiáng)處理;...
          • 本發(fā)明公開了一種基于MobileNetV2的多尺度特征融合的圖像分類方法,屬于圖像處理與分類技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:采集模板圖像,將模板圖像輸入到MobileNetV2中提取多尺度特征;分別計算模板圖像的多尺度特征的平均值,形成對應(yīng)的類別特征...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于YOLOv12優(yōu)化的生產(chǎn)環(huán)境手機(jī)違規(guī)使用檢測方法及系統(tǒng),在YOLOv12算法模型的基礎(chǔ)上,引入了多尺度注意力機(jī)制,通過關(guān)注特征圖的通道和空間維度上的重要性來增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的表示能力,并創(chuàng)新性地設(shè)計了MLA...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于YOLO?Unet的火災(zāi)檢測方法及裝置,方法包括:獲取樣本圖像集;對樣本圖像集進(jìn)行增強(qiáng)得到增強(qiáng)圖像集;基于增強(qiáng)圖像集對初始火災(zāi)檢測模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到目標(biāo)火災(zāi)檢測模型,初始火災(zāi)檢測模型包括YOLOv1...
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