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								      本發(fā)明提供了一種協(xié)同降低水稻鎘砷復配劑、制備方法及應用，涉及抑制水稻中鎘砷含量的種植技術領域。該協(xié)同降低水稻鎘砷復配劑包括錳元素和硒元素，且錳元素與硒元素的質(zhì)量比為(1～360)：(0.1～1)。可將該協(xié)同降低水稻鎘砷復配劑應用于水稻種植中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種用于建筑結構節(jié)點的加固連接構造，包括第一連接構件，用于同時銜接鋼梁組件中的X軸鋼梁、Y軸鋼梁、Z軸鋼梁；所述第一連接構件包括第一連接支座、第二連接支座、連接件；所述第一連接支座通過所述連接件與所述第二連接支座連接，且所述第一連...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了長距離硬巖泥水盾構關鍵掘進參數(shù)聯(lián)控聯(lián)調(diào)方法，屬于泥水盾構施工領域；本發(fā)明通過建立泥水盾構機掘進曲線，通過掘進曲線獲得對應距離的泥水盾構機參數(shù)和土體參數(shù)變化閾值；進而在掘進過程中通過土體的實際變化參數(shù)是否在對應距離土體參數(shù)變化閾值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于防洪監(jiān)測技術領域，提供一種水利工程用智能化防洪監(jiān)測裝置，包括定位板，所述定位板上固定連接有定位柱，所述定位柱上連接有拋射結構；拋射結構包括拋射盒，所述拋射盒的外部固定連接有驅(qū)動電機，所述驅(qū)動電機的輸出軸貫穿所述拋射盒的外壁且與其中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能的蜂窩氣封釬焊質(zhì)量檢測方法，包括如下步驟：S1.對待檢測的蜂窩工件進行預處理以及檢測前蜂窩工件的初始信息確認；S2.電子顯微鏡對蜂窩工件的蜂窩面進行拍攝；S3.通過機器視覺來識別蜂窩，進行初步的路徑規(guī)劃和循跡，檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像處理技術領域，公開了一種基于視覺的不良零件檢測方法及裝置；其方法包括：采集感興趣區(qū)域的目標圖像，所述感興趣區(qū)域包括待測零件所位于的標準區(qū)域；基于零件檢測模型對所述目標圖像進行檢測，確定所述待測零件是否屬于不良零件；其中，所述零...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及通信基站領域，公開了一種基于全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)的約束振蕩器，包括：GPS/北斗雙模接收模塊、信號處理單元、恒溫晶體振蕩器、電源模塊和人機交互模塊；電源模塊與所述GPS/北斗雙模接收模塊、信號處理單元、人機交互模塊電性連接；GPS/北...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于強化學習的磁導絲控制方法、系統(tǒng)及仿真系統(tǒng)，所述方法包括：建模為馬爾可夫決策過程，所述馬爾可夫決策過程包括狀態(tài)集合、動作集合和獎勵函數(shù)，所述狀態(tài)集合指外部磁體和磁導絲的運行狀態(tài)，所述動作集合指外部磁體和磁導絲的可執(zhí)行操作，所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及通風設備控制技術領域，公開了一種蓄電池室通風設備控制方法，包括：對蓄電池室內(nèi)部的歷史環(huán)境數(shù)據(jù)進行分類生成多種類型的歷史環(huán)境數(shù)據(jù)；基于蓄電池室通風設備的歷史運行數(shù)據(jù)構建蓄電池室內(nèi)部的風力場分布集合；基于多種類型的歷史環(huán)境數(shù)據(jù)構建對應...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于Solidworks模型加工程序生成方法及系統(tǒng)，屬于計算機輔助制造技術領域，包括：S1、分析Solidworks模型中各零件的建模特征，將建模特征草圖輪廓和草圖平面法向量與特征庫進行匹配解析，得到加工特征類別，按照加工特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種安全優(yōu)先調(diào)度執(zhí)行自動化方法。該安全優(yōu)先調(diào)度執(zhí)行自動化方法，包括，a.提供一個多層次的硬件架構，所述硬件架構包括調(diào)度中心服務器、現(xiàn)場設備執(zhí)行端、異常檢測模塊、調(diào)度指令生成模塊和數(shù)據(jù)采集模塊，b.設計基于云計算平臺的調(diào)度執(zhí)行軟件，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種端到端調(diào)度指令保證系統(tǒng)。該端到端調(diào)度指令保證系統(tǒng)，包括，調(diào)度指令生成模塊，用于基于任務需求、資源狀態(tài)、歷史數(shù)據(jù)以及動態(tài)優(yōu)先級生成調(diào)度指令，指令傳輸模塊，用于通過高效的網(wǎng)絡協(xié)議將調(diào)度指令傳遞至目標執(zhí)行節(jié)點，指令執(zhí)行反饋模塊，用于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種算力網(wǎng)絡的任務調(diào)度方法和系統(tǒng)，所述方法包括：基于馬爾可夫決策過程表征算力網(wǎng)絡的任務調(diào)度問題，并確定各個時隙的狀態(tài)、動作和調(diào)度獎勵；基于各個時隙的狀態(tài)將各個任務對應的調(diào)度獎勵最大時的各個候選調(diào)度方案作為各個目標調(diào)度方案，以根據(jù)所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種測試用例生成方法，包括：獲取基礎用例，基礎用例為采用自然語言描述的用例；基于步驟轉(zhuǎn)化模型，將基礎用例轉(zhuǎn)化為標準的多個執(zhí)行步驟；將標準的多個執(zhí)行步驟傳輸至文本理解模型，得到執(zhí)行搜索條件；基于執(zhí)行搜索條件在預設知識庫中搜索...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種目標導向的多源異構業(yè)務系統(tǒng)與方法，包括：數(shù)據(jù)集成層，源系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)，并對其進行轉(zhuǎn)化、映射和清洗；目標導向?qū)樱鶕?jù)生產(chǎn)線的運行目標，對多源數(shù)據(jù)進行融合；數(shù)據(jù)治理層，通過數(shù)據(jù)清洗、去重和一致性檢查；數(shù)據(jù)安全管理通過加密、認證和權...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多模態(tài)向量數(shù)據(jù)庫的構建方法、導航方法、定位方法，針對現(xiàn)有方法的問題提出在不依賴傳統(tǒng)的語義二維柵格地圖的情況下，解決機器人在長時間建圖過程中，基于預訓練的視覺語言模型有效感知環(huán)境中隨時間動態(tài)變化以及細粒度的環(huán)境特征并構建向量數(shù)據(jù)庫，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于BTA融合模型的科技項目管理方法，包括：對科技項目申報書進行預處理，并通過識別規(guī)則對科技項目申報書的內(nèi)容進行提取，獲得科技項目申報書中的各類項目信息；通過預先創(chuàng)建的BTA融合模型識別所述科技項目申報書中的項目信息的創(chuàng)新要...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明一種基于單因素測試的助卷輥壽命預測方法通過利用現(xiàn)有單因素測量數(shù)據(jù)與助卷輥壽命構建數(shù)據(jù)集和初始特征池，并通過單獨測量涂層厚度、硬度、孔隙率、結合強度、摩擦系數(shù)、磨損量、腐蝕電位、電流密度、彈性模量、屈服強度、抗拉強度、熱導率等單測量值來...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于新型脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡的稀疏數(shù)據(jù)高效處理方法，包括：步驟1，設計并實現(xiàn)基于雙線性整合的新型脈沖神經(jīng)元架構；步驟2，基于所述脈沖神經(jīng)元模型構建新型脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡；步驟3，準備訓練集和驗證集數(shù)據(jù)；步驟4，對原始數(shù)據(jù)進行預處理；步驟5...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于知識圖譜的技術領域，提供了一種基于多模態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈知識圖譜的抗噪聲實體對齊方法。該方法包括：獲取多個偽標簽；基于每個偽標簽的實體對的實體特征確定實體對的相似性，若實體對的相似性大于第一預設閾值，則將實體對對應的偽標簽作為干凈標...
								
            
							
            
							
						
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