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          • 本申請涉及一種泊車車位搜索方法、裝置及車輛,涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:在車輛位置不處于高精地圖的覆蓋區(qū)域的情況下,基于車輛位置對應(yīng)的車輛感知范圍內(nèi)的感知信息,構(gòu)建全局地圖;確定目標(biāo)探索點;其中,目標(biāo)探索點是從全局地圖中的感知邊界點選擇的...
          • 本發(fā)明涉及飛行器航跡規(guī)劃,具體涉及面向低空多飛行器混合起降場的協(xié)同航跡規(guī)劃方法及系統(tǒng),基于北斗網(wǎng)格碼對空域進(jìn)行三維立體剖分,并對三維網(wǎng)格單元進(jìn)行空域狀態(tài)實時映射;根據(jù)網(wǎng)格狀態(tài)對三維網(wǎng)格單元進(jìn)行劃分;構(gòu)建幾何航跡生成規(guī)則,消除航跡交叉風(fēng)險;在...
          • 本發(fā)明公開一種吊粒吊牌以及穿繩機(jī)構(gòu),屬于吊粒吊牌生產(chǎn)設(shè)備領(lǐng)域,旨在解決提繩為一次性閉環(huán)結(jié)構(gòu),用戶取下吊牌時必須使用剪刀等鋒利工具剪斷提繩,若缺乏工具則只能強(qiáng)行拉扯的問題。其技術(shù)方案要點是:吊牌主體,連接繩,連接繩兩端分別設(shè)置有嵌入件和連接件...
          • 本發(fā)明屬于液晶屏技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種TCON液晶邏輯板的無屏測試系統(tǒng)及方法,系統(tǒng)包括測試主板、轉(zhuǎn)接板、PC端上位機(jī)APP和TV顯示設(shè)備,測試主板包括Timing信號轉(zhuǎn)換模塊、電壓轉(zhuǎn)換模塊、MCU模塊、FPGA模塊、HDMI端口、通訊端口,測...
          • 本申請公開了基于視覺ERP的使用者主觀亮度調(diào)整系統(tǒng)和方法,腦電信號采集裝置采集使用者受視覺刺激時的腦電信號;范式控制模塊控制顯示設(shè)備生成至少一個包含多個輪次的視覺刺激組,每個輪次的視覺刺激包括目標(biāo)刺激和非目標(biāo)刺激,各視覺刺激之間以固定時間間...
          • 本發(fā)明公開了一種輕柔復(fù)位型電鋼琴配重鍵盤,涉及鋼琴設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,包括鋼琴殼體;所述鋼琴殼體頂部設(shè)置有琴鍵組件;所述鋼琴殼體內(nèi)底部通過螺栓固定安裝有鉸接架,通過精密的機(jī)械聯(lián)動實現(xiàn)了輕柔且具有反饋的演奏手感,同時利用配重滑動擠壓卡珠改變電感片位...
          • 本申請涉及語音交互技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及面向節(jié)水領(lǐng)域的語音驅(qū)動型智能體交互控制方法及裝置,本申請?zhí)岢鲆韵路桨福ㄟ^構(gòu)建意圖對話樹結(jié)構(gòu)管理語義片段,實現(xiàn)多輪語音交互中的上下文承接與任務(wù)連續(xù)。進(jìn)一步通過語義張量表示與張量場模擬,確定語義片段的最佳掛...
          • 本發(fā)明實施例公開了一種機(jī)器人語音處理方法及系統(tǒng)。所述方法包括:當(dāng)?shù)谝灰娲_定接收到的第一自然語句為疑難語句時,將所述第一自然語句的語義特征提供給第二引擎;在所述第二引擎處理所述第一自然語句期間,根據(jù)提供所述第一自然語句的用戶的情緒狀態(tài)輸出第...
          • 本申請涉及音頻處理技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種機(jī)載高可靠智能語音通話降靜噪方法,包括:對獲取到的模擬音頻信號進(jìn)行ADC轉(zhuǎn)換,得到數(shù)字音頻信號;對數(shù)字音頻信號進(jìn)行分幀和FFT變換,進(jìn)行相位優(yōu)化,計算動態(tài)譜熵權(quán)重,結(jié)合聽覺掩蔽補(bǔ)償因子,進(jìn)行頻譜合成,...
          • 本發(fā)明公開了一種基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的變壓器故障聲紋檢測方法,涉及變壓器故障檢測技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過訓(xùn)練LSTM模型對變壓器故障聲紋信號進(jìn)行檢測,在LSTM模型訓(xùn)練過程中,每輪訓(xùn)練通過索波爾序列產(chǎn)生擬隨機(jī)數(shù)生成LSTM模型中的超參數(shù)的初始...
          • 本申請公開了一種聲學(xué)信號識別方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),包括:獲取時域聲學(xué)信號;將時域聲學(xué)信號輸入SC?CQT特征提取模塊,獲得SC?CQT譜圖;將SC?CQT譜圖輸入DAAR特征增強(qiáng)模塊,得到增強(qiáng)特征圖;將增強(qiáng)特征圖輸入ABN雙焦點網(wǎng)絡(luò)模塊...
          • 本申請公開了一種硬盤檢測設(shè)備,涉及自動化檢測技術(shù)領(lǐng)域。該硬盤檢測模組包括第一硬盤取放模組、測試柜、升降機(jī)構(gòu)和硬盤推送機(jī)構(gòu)。硬盤推送機(jī)構(gòu)與測試柜前后相對設(shè)置,測試柜設(shè)于升降機(jī)構(gòu),測試柜具有沿豎向排布的多層測試腔。升降機(jī)構(gòu)用于驅(qū)動測試柜升降。第...
          • 本申請公開了一種存儲設(shè)備的性能測試方法及裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)存儲技術(shù)領(lǐng)域,包括響應(yīng)于測試輸入,控制存儲設(shè)備執(zhí)行數(shù)據(jù)操作;其中,數(shù)據(jù)操作包括讀操作和/或?qū)懖僮鳎辉诖鎯υO(shè)備執(zhí)行數(shù)據(jù)操作的過程中,通過性能測試模型獲取存儲設(shè)備的性能數(shù)...
          • 本發(fā)明提出一種基于去噪擴(kuò)散概率模型的空間基因表達(dá)插值方法,涉及基因數(shù)據(jù)表達(dá)領(lǐng)域,假設(shè)同一組織區(qū)域scRNA?seq和ST測序數(shù)據(jù)具有相同或相似的基因表達(dá)模式。首先,通過兩個馬爾可夫鏈捕捉scRNA?seq數(shù)據(jù)中基因表達(dá)豐度的關(guān)系:前向過程通...
          • 本發(fā)明涉及腫瘤分型技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于蛋白質(zhì)組檢測的腫瘤分型方法及系統(tǒng),包括以下步驟,基于蛋白質(zhì)組表達(dá)排序分析,篩選穩(wěn)定蛋白,識別主導(dǎo)樣本編號,檢測偏移樣本,歸類表達(dá)特征群體,輸出腫瘤亞型分類結(jié)果。本發(fā)明中,通過表達(dá)穩(wěn)定性蛋白篩選機(jī)制,...
          • 本發(fā)明屬于基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域,為了解決現(xiàn)有基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)在可解釋性、真實性等方面存在的不足,提出一種基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),通過皮爾遜相關(guān)系數(shù)和互信息分別構(gòu)建基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò),基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)高效的基因嵌入表征學(xué)習(xí)以捕捉...
          • 本申請公開了一種外泌體靶向分子評估方法,涉及數(shù)據(jù)處理與人工智能技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括S1.基于多源生物數(shù)據(jù)庫與實驗測定數(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練集與驗證集;S2.構(gòu)建外泌體分子結(jié)構(gòu)評估模型;S3.基于驗證集的自適應(yīng)邊界損失與分類準(zhǔn)確率評估模型訓(xùn)練與保存,獲...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N氫燃料調(diào)節(jié)系統(tǒng)部件級容積效應(yīng)模型,屬于航空發(fā)動機(jī)的技術(shù)領(lǐng)域,具體包括液氫泵模型、換熱器模型、第一容腔模型、穩(wěn)壓閥模型、第二容腔模型和調(diào)節(jié)閥模型,第一容腔模型通過將換熱器和穩(wěn)壓閥之間的第一管路組件抽象為附件模塊得到,第二容腔模...
          • 本發(fā)明涉及氧化鎂活性檢驗技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于數(shù)據(jù)融合的氧化鎂活性快速檢驗方法及系統(tǒng),本發(fā)明基于氧化鎂樣品的活性特征數(shù)據(jù)和儲存環(huán)境數(shù)據(jù),對氧化鎂在儲存期內(nèi)的活性衰減趨勢進(jìn)行分析;基于硅鋼基材狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境應(yīng)力數(shù)據(jù)以及氧化鎂在儲存期內(nèi)的活...
          • 本發(fā)明公開了分子運(yùn)動軌跡生成方法、裝置、終端及存儲介質(zhì),涉及藥物發(fā)現(xiàn)技術(shù)。方法包括:通過預(yù)訓(xùn)練的生成模型,對目標(biāo)蛋白質(zhì)?配體復(fù)合物的原子類別序列和第一幀的原子坐標(biāo)信息逐幀生成后續(xù)若干幀的原子坐標(biāo)信息;預(yù)訓(xùn)練的生成模型基于現(xiàn)有蛋白質(zhì)?配體復(fù)合...
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