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								      本發(fā)明涉及無人機故障檢測技術領域，具體涉及了基于深度匹配網(wǎng)絡的無人機飛控系統(tǒng)異常溯源方法。通過預處理后的多源異構數(shù)據(jù)構建含實體及語義關系的異常知識圖譜，通過圖譜編碼器將異常誘因映射為誘因標簽向量；通過深度時序特征提取網(wǎng)絡生成飛控狀態(tài)異常表征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種云臺控制方法、系統(tǒng)、設備、存儲介質及程序產(chǎn)品，涉及云臺技術領域，包括：在檢測到目標云臺發(fā)生外力偏移時，確定目標云臺的云臺停留狀態(tài)；若云臺停留狀態(tài)為等待觸發(fā)停留狀態(tài)，則確定目標云臺中電機當前位置與外力觸發(fā)前的原目標位置之間的位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及集成電路設計技術領域，具體公開一種跟隨負載電流變化的class?AB輸出級偏置電路和方法，該電路包括：IBOOSTP灌電流源，兩端與確定class?AB的輸出NMOS管靜態(tài)電流的柵極偏置電路中連接電源的PMOS管的源漏極并聯(lián)，大小...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種通用閃存存儲的垃圾回收策略的驗證方法、平臺、設備及存儲介質，屬于存儲器技術領域；方法包括：根據(jù)垃圾回收基本單位對目標UFS進行等分分區(qū)，得到多個目標存儲區(qū)域；獲取單筆寫數(shù)據(jù)并將各個目標存儲區(qū)域的起始地址作為目標寫入地址...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于負載預測的固態(tài)硬盤功耗優(yōu)化方法及系統(tǒng)，具體涉及固態(tài)硬盤技術領域，該方法包括以下步驟：S1.數(shù)據(jù)采集；S2.負載預測模型構建與訓練；S3.負載預測；S4.功耗優(yōu)化：根據(jù)負載預測結果，采用多目標優(yōu)化的動態(tài)功耗調節(jié)算法對固態(tài)硬盤的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種需求提交過程智能質量閥實現(xiàn)方法、裝置、設備及介質，涉及金融科技中需求過程質量評審場景領域，該方法包括獲取需求描述并上傳至創(chuàng)建的大模型智能平臺，基于與已有同類需求的比對進行文檔擴寫，并進行規(guī)范化處理以補齊缺失要素，生成需求文檔...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多模態(tài)模型與深度學習快速生成GUI代碼方法及系統(tǒng)，涉及圖形用戶界面設計技術領域，包括以下步驟：接收多模態(tài)輸入，并進行特征提取獲得多模態(tài)特征；采用多模態(tài)融合注意力網(wǎng)絡對多模態(tài)特征進行融合獲得融合特征；采用基于Transform...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一個基于大模型的微服務故障診斷與自愈系統(tǒng)，屬于軟件工程與人工智能技術領域，本發(fā)明通過數(shù)據(jù)采集層采集微服務架構下各服務實例的多維度運行數(shù)據(jù)，并對采集到的數(shù)據(jù)進行預處理以適應大模型的輸入要求。隨后，大模型分析層基于預訓練的故障診斷大模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種嵌入式系統(tǒng)及其調試方法，對每個業(yè)務模塊需要監(jiān)測的程序部分均具有預設輸出級別，可以根據(jù)不同程序的重要程度設置不同的輸出級別，以多輸出需要重點監(jiān)測的部分程序；通過調試設置模塊可以根據(jù)需求設置需要獲取調試信息的待調試業(yè)務模塊，以僅...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種測試方法、電子設備和介質，涉及計算機技術領域，包括一種測試方法，所述測試方法包括：獲取多個被測代碼段和多個測試用例之間的初始映射關系，其中，所述測代碼段和所述測試用例均為所述初始映射關系的對象；在確定出所述初始映射關系已被破...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種對支付系統(tǒng)進行測試的方法、電子設備及計算機可讀介質，生成與業(yè)務流程中資金處理節(jié)點一一對應的多個頂點并根據(jù)節(jié)點之間的調用關系在各頂點之間添加跨節(jié)點有向邊，獲得該業(yè)務流程對應的業(yè)務圖模型；為各頂點和各跨節(jié)點有向邊添加業(yè)務線標簽及...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于引用驗證與相似度約束的問答生成方法、設備、介質及程序產(chǎn)品，方法包括：獲取與用戶輸入的問題相關的文檔內(nèi)容；利用生成模型從文檔內(nèi)容中提取的原文片段生成引用列表并不允許改寫原文片段；對引用列表中的每一引用內(nèi)容進行一致性驗證，若任...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語言處理技術領域，提出了一種基于增強大模型的心理醫(yī)療圖譜檢索方法，包括：針對用戶輸入問題，采用大語言模型抽取主題實體；采用輕量大模型獲取用戶意圖標簽；基于用戶意圖標簽控制知識圖譜的關系篩選與路徑擴展過程，構建語義路徑集合；判斷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于注意力和條件概率分布的電動汽車充電數(shù)據(jù)生成方法、設備、存儲介質，包括如下步驟：構建電動汽車充電行為的特征空間，分別針對連續(xù)值特征、時間相關特征和離散值特征，進行特征級的深度神經(jīng)網(wǎng)絡增強的條件概率建模，得到基于特征注意力和殘...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領域，提供一種基于融合模型的工程問題求解方法及系統(tǒng)，該方法包括：通過物理約束噪聲擾動對真實樣本進行數(shù)據(jù)增強，得到增強樣本集；根據(jù)所述增強樣本集，對物理本構模型進行參數(shù)優(yōu)化，得到最優(yōu)本構模型參數(shù)；通過所述最優(yōu)本構模型參數(shù)優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N聯(lián)合建模的參與方貢獻度評估方法和系統(tǒng)，涉及聯(lián)邦學習技術領域，所述方法包括：根據(jù)設置的數(shù)據(jù)時效性、數(shù)據(jù)覆蓋率和數(shù)據(jù)稀缺性三個維度對應的權重分配規(guī)則，確定訓練聯(lián)合模型中各參與方的數(shù)據(jù)貢獻度；根據(jù)聯(lián)合模型迭代過程中所述第一參與方的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明具體涉及大數(shù)據(jù)分析技術領域，公開了一種用于智能照明網(wǎng)絡的多源異構數(shù)據(jù)實時監(jiān)測方法，包括S1：多源異構數(shù)據(jù)采集：構建網(wǎng)絡照明多源數(shù)據(jù)集；S2：多源數(shù)據(jù)預處理；S3：邊緣聚合與特征提取：構建網(wǎng)絡照明多源數(shù)據(jù)特征集；S4：多維度數(shù)據(jù)分析：計...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電故障監(jiān)控技術領域，具體為一種智能移動式變電站電故障監(jiān)控方法，該方法通過多源傳感器同步采集移動式變電站的電氣監(jiān)測信號、多維環(huán)境噪聲信號及動態(tài)工況參數(shù)；采用多尺度頻譜模態(tài)分解構建環(huán)境噪聲基底向量組，通過正交投影濾波從電氣監(jiān)測信號中濾...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于運動數(shù)據(jù)處理技術領域，提供一種室內(nèi)運動項目識別方法及相關裝置，實現(xiàn)對目標用戶進行的室內(nèi)運動項目準確識別。本申請方法應用于配有三軸加速度傳感器的智能設備，主要包括：獲取三軸加速度傳感器對佩戴其的目標用戶的第一軸加速度信號、第二軸加...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能與深度學習技術領域，特別是涉及基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡的道路凝冰相變潛熱智能預測方法及系統(tǒng)，方法包括：構建三維監(jiān)測網(wǎng)絡步驟，以道路側面為X軸，長度方向為Z軸，高度方向為Y軸，建立三維直角坐標系，構建光纖光柵傳感器分布式拓撲網(wǎng)絡...
								
            
							
            
							
						
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