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								      本發(fā)明提供了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的高熵氧化物材料的預(yù)測(cè)方法、設(shè)備和介質(zhì)，能夠?qū)Ω哽叵⊥菱佀猁}組成元素的進(jìn)行高效篩選并對(duì)其他組成的高熵稀土鈦酸鹽進(jìn)行熱導(dǎo)率預(yù)測(cè)。本發(fā)明方法建立了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)模型，為高熵稀土鈦酸鹽的熱導(dǎo)率的確定提供了更高效的方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種面向流調(diào)全過程的智能輔助流調(diào)方法，涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，包括：步驟S1，于中心端部署人工智能算力集群；步驟S2，流調(diào)員在進(jìn)行流調(diào)時(shí)通過持有的移動(dòng)端登記流調(diào)任務(wù)，并在執(zhí)行流調(diào)任務(wù)過程中與中心端進(jìn)行交互以調(diào)用人工智能算力集群對(duì)流調(diào)對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能門鎖技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于AI學(xué)習(xí)的電機(jī)控制方法、裝置、智能門鎖及介質(zhì)，應(yīng)用于智能門鎖，方法包括：獲取智能門鎖的電機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)；檢測(cè)智能門鎖的開閉狀態(tài)；根據(jù)開閉狀態(tài)和電機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行AI學(xué)習(xí)，得到目標(biāo)控制參數(shù)，并根據(jù)目標(biāo)控制參數(shù)控...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能門鎖技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于AI學(xué)習(xí)的電機(jī)控制方法、裝置、智能門鎖及介質(zhì)，應(yīng)用于智能門鎖，方法包括：獲取智能門鎖的電機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)；檢測(cè)智能門鎖的開閉狀態(tài)；根據(jù)開閉狀態(tài)和電機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行AI學(xué)習(xí)，得到目標(biāo)控制參數(shù)，并根據(jù)目標(biāo)控制參數(shù)控...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種從紫金龍中提取異可利定的方法。該提取方法包含以下步驟：將紫金龍根干燥粉碎后加入至酸性溶劑中，加熱煎煮提取2?4次，將濾液濃縮并調(diào)節(jié)pH至堿性，得到紫金龍粗提取液，隨后通過復(fù)合樹脂吸附、解吸附并重結(jié)晶純化得到異可利定。該提取方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種與半番鴨母本羽色遺傳潛力相關(guān)的單倍型SNP引物及應(yīng)用，屬于生物技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明所述SNP引物的核苷酸序列如SEQ ID NO:1?SEQ ID NO:8所示，每?jī)蓚€(gè)引物對(duì)應(yīng)一個(gè)SNP位點(diǎn)，所述SNP位點(diǎn)依次位于鴨參考基因組ZJ...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種引線框架雙面混合電鍍方法，包括蝕刻、第一次上菲林和曝光顯影、電鍍銀、第二次上菲林和曝光顯影、以及電鍍鎳鈀金等步驟，本發(fā)明可通過蝕刻工藝在銅基板上蝕刻出至少兩條引線框架基帶和邊框，并在邊框的兩側(cè)分別設(shè)置掛孔和板體定位孔，從傳統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于金屬或陶瓷材料的孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)分析方法，包括步驟：對(duì)材料進(jìn)行連續(xù)多次切割以獲取多個(gè)試樣，每個(gè)試樣依次經(jīng)過拋光處理，以獲得高質(zhì)量的目標(biāo)試樣；使用掃描電鏡在預(yù)設(shè)倍率下獲取每個(gè)目標(biāo)試樣的灰度圖像，生成多個(gè)連續(xù)的斷面灰度圖像；通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種OCT與多通道熒光的多模態(tài)成像系統(tǒng)，首先采用多激發(fā)波長(zhǎng)的多通道熒光，一次采集可以收集到配準(zhǔn)的多通道熒光信號(hào)，可以針對(duì)不同熒光物質(zhì)實(shí)現(xiàn)同時(shí)采集，拓展了系統(tǒng)的使用場(chǎng)景，節(jié)約了實(shí)驗(yàn)時(shí)間和人力成本；另外，本發(fā)明采用波分復(fù)用實(shí)現(xiàn)多通道熒...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種在線藝術(shù)教育沉浸式場(chǎng)景交互系統(tǒng)，屬于人工智能與藝術(shù)教育交叉技術(shù)領(lǐng)域，交互系統(tǒng)包括智慧藝術(shù)教育教學(xué)資源模塊、在線藝術(shù)教育沉浸式教學(xué)場(chǎng)景設(shè)計(jì)模塊和視覺語音交互模塊，智慧藝術(shù)教育教學(xué)資源模塊和在線藝術(shù)教育沉浸式教學(xué)場(chǎng)景設(shè)計(jì)模塊通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種代碼生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。方法包括：獲取目標(biāo)芯片的待驗(yàn)證功能模塊對(duì)應(yīng)的硬件設(shè)計(jì)文件；從硬件設(shè)計(jì)文檔中提取待驗(yàn)證模塊的輸入接口和輸出接口各自對(duì)應(yīng)的接口信息；基于功能驗(yàn)證代碼模板、參考模塊的接口信息以及待驗(yàn)證功能模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能和藝術(shù)教育交叉領(lǐng)域，提供了一種面向全場(chǎng)景教學(xué)應(yīng)用的古典音樂多模態(tài)情感認(rèn)知方法及系統(tǒng)。所述方法包括：S1、構(gòu)建訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本；S2、構(gòu)建改進(jìn)的SVM分類模型，使用多模態(tài)情感特征參數(shù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到模型的最優(yōu)參數(shù)；S3...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)海洋表層漫衰減系數(shù)的反演方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括根據(jù)光譜測(cè)量設(shè)備采集的現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)數(shù)據(jù)和基于輻射傳輸理論計(jì)算的模擬數(shù)據(jù)，獲取多個(gè)波長(zhǎng)下的遙感反射率和對(duì)應(yīng)的漫衰減系數(shù)，構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集；構(gòu)建基于XGBoos...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于MRE?UNet的海表溫度?地轉(zhuǎn)流耦合時(shí)空同步預(yù)測(cè)方法，包括：獲取海洋環(huán)境要素相關(guān)的長(zhǎng)時(shí)序全球衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，并提取海表溫度數(shù)據(jù)與地轉(zhuǎn)流數(shù)據(jù)；對(duì)海表溫度數(shù)據(jù)與地轉(zhuǎn)流數(shù)據(jù)預(yù)處理，將相同時(shí)間、相同空間的海表溫度數(shù)據(jù)與地轉(zhuǎn)流數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生的不動(dòng)產(chǎn)運(yùn)維管理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及不動(dòng)產(chǎn)運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：在目標(biāo)屏幕中展示待監(jiān)控建筑物的BIM模型，所述待監(jiān)控建筑物中預(yù)先布置有傳感器；采集所述待監(jiān)控建筑物中的傳感器的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；基于所述監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)判...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙目傳感器的深度視覺處理方法，包括如下步驟：基于雙目傳感器使用場(chǎng)景對(duì)使用的雙目攝像頭傳感器進(jìn)行標(biāo)定；模擬多個(gè)視角觀察的角度進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，并對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪和對(duì)比度調(diào)整處理；根據(jù)圖片輸入訓(xùn)練參數(shù)構(gòu)建模型；使用構(gòu)建的模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于指令集構(gòu)建的電網(wǎng)故障檢測(cè)的方法、設(shè)備及介質(zhì)，其中，方法包括：針對(duì)可見光圖像、紅外光圖像以及溫度圖像的處理過程構(gòu)建指令集，為該處理過程中的每一步驟賦予唯一指令標(biāo)識(shí)符，所述的處理過程包括圖像加載、尺寸調(diào)整、圖像融合、目標(biāo)檢測(cè)和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于信息流轉(zhuǎn)理解的流程圖智能解析方法，包括如下步驟：步驟一，對(duì)流程圖進(jìn)行組件識(shí)別與分割；步驟二，在步驟一組件識(shí)別與分割完成之后，實(shí)行OCR文本識(shí)別；步驟三，在經(jīng)過步驟一組件識(shí)別與分割完成和步驟二的OCR文本識(shí)別之后；步驟四，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種VR沉浸式體驗(yàn)教學(xué)系統(tǒng)及教學(xué)方法，涉及VR教學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，包括：主線探索軌道，并沿所述主線探索軌道的前進(jìn)方向間隔設(shè)有若干情景再現(xiàn)模塊，用于遞進(jìn)式切換并展示各階段歷史片段下的挑戰(zhàn)體驗(yàn)內(nèi)容，且若干情景再現(xiàn)模塊共同構(gòu)成了主線探索的挑...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了基于PWM的生物電信號(hào)生成方法，包括：通過PWM生成模塊輸出可調(diào)頻率的第一PWM信號(hào)；響應(yīng)于用戶選擇的頻率和幅度，調(diào)節(jié)所述第一PWM信號(hào)的頻率以及占空比，得到第二PWM信號(hào)；將所述第二PWM信號(hào)輸入至RC電...
								
            
							
            
							
						
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