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          • 本發(fā)明涉及電能表監(jiān)測技術領域,提供一種基于大數(shù)據(jù)的電能表運營監(jiān)測裝置,包括數(shù)據(jù)采集模塊,以用于和電能表進行連接并對電能表運行數(shù)據(jù)進行采集,對其采集的電能表運行數(shù)據(jù)進行格式轉換和校驗,同時對采集到的電能表運行數(shù)據(jù)進行臨時儲存;用戶交互模塊,以...
          • 本申請涉及相控陣雷達技術領域,提供一種相控陣雷達的控制方法以及裝置,方法包括:鎖定追蹤目標;持續(xù)采集所述追蹤目標的方位信息、距離信息以及尺寸特征;基于所述追蹤目標的方位信息,通過相位控制算法動態(tài)調整相控陣雷達的波束指向;根據(jù)所述追蹤目標的距...
          • 本發(fā)明涉及一種不依賴于時間補償?shù)牡茖Х椒ǎㄈ缦虏襟E:(1)構建最優(yōu)化控制的狀態(tài)方程;(2)建立最優(yōu)化控制的初始狀態(tài);(3)建立最優(yōu)化控制的終端約束條件;(4)設計最優(yōu)化控制性能指標函數(shù);(5)選取最優(yōu)控制量;(6)計算最優(yōu)控制量。本...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N電源控制方法、裝置、設備及存儲介質,涉及電源管理技術領域,解決了相關技術中電源控制方案的靈活性較差而難以適應滿足時序需求的問題,本方案利用控制腳本邊編譯邊執(zhí)行的特點,對電源的輸出以及波形的輸出進行模塊化編程,以實現(xiàn)靈活地控制...
          • 本申請涉及計算機技術領域,提供一種操作系統(tǒng)部署方法和計算設備,用于靈活、高效地實現(xiàn)操作系統(tǒng)的部署。該操作系統(tǒng)部署方法,包括:獲取待部署操作系統(tǒng)的鏡像文件的文件特征;文件特征用于表征鏡像文件的文件名,和/或用于表征鏡像文件的文件夾結構;基于鏡...
          • 本發(fā)明提供一種用于通用圖形處理器的線程塊調度方法及系統(tǒng),屬于計算圖形處理技術領域,包括:接收來自主機的計算任務,計算任務包含至少一個線程塊;根據(jù)各個線程塊的工作量,將所有線程塊分配至至少一個線程塊隊列中,每個線程塊隊列對應一個容量;獲取通用...
          • 本發(fā)明提供一種線程塊調度模塊、通用計算圖形處理單元、設備及產(chǎn)品,涉及數(shù)據(jù)處理技術領域,包括:運算數(shù)據(jù)分析單元對主機下發(fā)計算任務的各個第一線程塊進行數(shù)據(jù)分析,確定與各個第一線程塊存在共享數(shù)據(jù)的第二線程塊,并將第一線程塊和第二線程塊之間的映射關...
          • 本申請涉及人工智能的技術領域,尤其是涉及一種具腦機器人端邊云協(xié)同管理系統(tǒng),包括具腦機器人單元、人機交互客戶端和APP/小程序、資源管理平臺以及應用市場平臺;具腦機器人單元,包括多模態(tài)感知模塊:用于理解自然語言指令、屏幕內(nèi)容以及語音交互;大模...
          • 本公開涉及一種請求處理方法、裝置及電子設備,所述方法包括:生成擴展點倉庫中插件包所對應的功能擴展點的動態(tài)代理對象;其中,所述插件包包括基于對應功能擴展點定制的實現(xiàn)邏輯、所述插件包支持的應用身份信息;接收對目標功能擴展點的目標服務請求,確定所...
          • 本發(fā)明公開了一種基于藍牙與GPS多數(shù)據(jù)融合的公交乘客起訖點估計方法,包括:S1、對MAC地址m的藍牙時間戳集合與車輛GPS數(shù)據(jù)的時間戳集合通過時間匹配規(guī)則得到藍牙時間戳與車輛GPS時間戳匹配后的時間戳集合;S2、計算多個MAC地址特征值與多...
          • 基于CNN?LSTM模型的融合氣象空間特征的臭氧預測方法,屬于空氣質量預測技術領域,解決如何更為精準預測高濃度臭氧污染的問題,本發(fā)明采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對氣象數(shù)據(jù)進行空間特征提取,將提取的空間特征輸入長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡,建立基于卷積?長短時記憶...
          • 本申請公開了一種應用屬性的探查方法和計算設備,涉及計算機技術領域。該方法包括:獲取網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù);對網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)進行特征識別,得到特征信息集合;特征信息集合包括多條特征信息,每條特征信息分別用于描述不同接口的特征;基于目標應用,確定特征信息集...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度遷移重建網(wǎng)絡的魯棒自適應波束成形方法,主要解決現(xiàn)有波束成形器在非理想條件下信號自相消和魯棒性不足的問題,其實現(xiàn)步驟是:陣列接收信號建模;構造重建網(wǎng)絡的實值信號協(xié)方差矩陣輸入;基于Unet框架設計干擾加噪聲協(xié)方差矩陣重...
          • 本申請涉及工業(yè)工況識別技術領域,公開了一種工業(yè)爐窯工況識別方法及系統(tǒng),該方法設計了自適應滑窗轉移熵作為優(yōu)化算法的適應度函數(shù),精確量化當前時延序列是否最優(yōu),同時利用DDS?POGIC算法,從而實現(xiàn)了在高維度、時延序列多的情況下,有效且快速的搜...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域,尤其涉及一種基于人工智能的快速反應機器人系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)采集模塊、預測模塊、判定模塊、確定模塊、第一調整模塊、第一提示模塊、第二調整模塊以及第二提示模塊。本發(fā)明通過實時采集和分析學生的學習行為數(shù)據(jù),如觀看課程視頻時...
          • 本申請涉及一種航空發(fā)動機系統(tǒng)測試性設計與評估方法、裝置,涉及發(fā)動機技術領域。所述方法包括:獲取航空發(fā)動機的需求文件和功能待測項清單;根據(jù)所述需求文件和所述功能待測項清單進行需求分解,獲取功能故障模式影響及危害性分析報告和功能設計報告;根據(jù)所...
          • 本發(fā)明涉及風電容量配置領域。本發(fā)明提供了一種考慮碳捕捉效益的配電網(wǎng)內(nèi)風電容量區(qū)間計算方法,包括以下步驟:步驟1:建立考慮碳捕捉效益的風電容量配置信息數(shù)據(jù)集。步驟2:建立考慮風電配置成本和碳捕捉效益的風電容量計算模型。步驟3:建立考慮風電不確...
          • 本發(fā)明公開了一種U型混合Transformer網(wǎng)絡,將卷積層和自注意力機制的進步融合在一起,用于醫(yī)學圖像分割。混合層設計允許將Transformer初始化到卷積網(wǎng)絡中,而無需預先訓練。新穎的自注意力機制使我們能夠在編碼器和解碼器的不同網(wǎng)絡級...
          • 本發(fā)明所提供的循環(huán)蒸餾的牙齒分割模型訓練方法、裝置、終端及介質,屬于圖像處理技術領域,所述方法包括:生成若干組互不重疊的數(shù)據(jù)子集;為每組數(shù)據(jù)子集分配初始牙齒分割模型,并通過多模型協(xié)作方式進行迭代訓練;在每次迭代訓練過程中,利用訓練子集更新參...
          • 本申請?zhí)峁┏樗钅懿季址治龇椒跋到y(tǒng)、產(chǎn)品、介質及電子設備。所述方法包括:獲取抽水蓄能布局的電網(wǎng)數(shù)據(jù);基于所述抽水蓄能布局的電網(wǎng)數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)網(wǎng)損分析,以獲取所述抽水蓄能布局的系統(tǒng)網(wǎng)損數(shù)據(jù);根據(jù)所述抽水蓄能布局的系統(tǒng)網(wǎng)損數(shù)據(jù)計算獲取所述抽水蓄...
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