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        關于龍圖騰

        
        
        
        
        
        
    
          
    
          
        
        
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								      本發(fā)明公開了一種基于兩種磁性單元組合調(diào)節(jié)的短周期波蕩器及其校正方法。本發(fā)明包括上下相對的兩個磁陣列結(jié)構(gòu)，稱為上梁磁陣列和下梁磁陣列；磁陣列結(jié)構(gòu)由多個磁性單元Ma和磁性單元Mb交替排列構(gòu)成，磁性單元Ma包括兩塊磁鐵及位于該兩塊磁鐵之間的一塊磁...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種適用于高效TBC電池的金屬化銀漿及其制備方法，包括：包括：85～93wt％銀粉、0.8～4.0wt％玻璃粉、0.5～1.5wt％無機添加劑、8～9wt％有機載體。將樹脂、有機溶劑、分散劑及助劑原料稱量，并混合攪拌，50～90...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種對存儲器執(zhí)行自測試的方法。所述方法可以包括：基于所述存儲器的狀態(tài)確定存儲器內(nèi)建自測試(MBIST)單元的操作模式；響應于所述操作模式為啟動模式，配置所述MBIST單元執(zhí)行第一類型的存儲器自測試；以及響應于所述操作模式為運行時...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于智能AI語音控制技術(shù)領域，具體涉及一種人工智能AI語音控制系統(tǒng)包括語音采集模塊、語音識別模塊、設備控制模塊以及存儲單元；存儲單元上存儲有語音模塊數(shù)據(jù)，該語音模塊數(shù)據(jù)包含有指令語句數(shù)據(jù)庫和關鍵詞數(shù)據(jù)庫，所述指令語句被用于使用用戶的語...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了人工智能與電力業(yè)務相結(jié)合的輸電線路安全距離預測方法，其包括：步驟1：利用人工智能檢測模型對場景影像進行檢測，識別場景影像中已知的各種類型缺陷隱患并進行標識；步驟2：基于單目視覺距離解算算法與輸電業(yè)務實際信息，結(jié)合目標隱患實際信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開一種場景數(shù)據(jù)集生成方法及相關設備，涉及自動駕駛技術(shù)領域，該方法包括基于目標擴散模型中的編碼器對初始場景數(shù)據(jù)集進行編碼，生成表征車道線的第一特征向量和表征目標物的第二特征向量；將第一特征向量和第二特征向量輸入至目標擴散模型中的解碼器...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了虛擬形象展示方法，包括：獲取自車周圍的目標車輛的車輛特征數(shù)據(jù)；根據(jù)車輛特征數(shù)據(jù)對目標車輛的第一用戶進行身份屬性識別，根據(jù)身份屬性識別結(jié)果確定第一用戶與自車的第二用戶之間的目標社交關系屬性；根據(jù)目標社交關系屬性以及預設的第一映射關...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種兩階段漸進式模態(tài)增強機制的RGB?T目標跟蹤方法及裝置，涉及目標跟蹤技術(shù)領域，包括：將多模態(tài)視頻圖像序列通過補丁嵌入以令牌的形式傳入Transformer編碼器,對初始輸入進行兩階段模態(tài)提升：令牌級模態(tài)提升階段將兩個模態(tài)的模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取點云數(shù)據(jù)集和慣導數(shù)據(jù)集；根據(jù)點云數(shù)據(jù)集和慣導數(shù)據(jù)集確定慣導角振動值和相機振動偏移值；慣導角振動值和相機振動偏移值是基于反仿射變換和點云數(shù)據(jù)集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種機器人科學實驗室流程異常檢測方法，首先使用第一大模型對自動化實驗流程的每個步驟進行解析，推斷各步驟的前置條件及完成狀態(tài)；然后，利用具有React機制和工具調(diào)用能力的智能體分別對用于驗證前置條件和完成狀態(tài)是否滿足所采用的視覺檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電氣綜合能源系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度方法，涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領域；包括以下步驟：數(shù)據(jù)收集與系統(tǒng)建模：全面收集能源生產(chǎn)、負荷、設備參數(shù)、市場等相關數(shù)據(jù)，并構(gòu)建能源生產(chǎn)、轉(zhuǎn)換、存儲及負荷的數(shù)學模型以精準描述系統(tǒng)特性；目標設定：根據(jù)需求確定經(jīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及軌道列車運行技術(shù)領域，具體為紊亂場景下貨運空軌列車群多目標調(diào)整方法，構(gòu)建紊亂場景下的優(yōu)化調(diào)整目標，利用差分進化算法求解，避免列車群調(diào)整時長累積，為運營維護者提供可選的調(diào)整方案，有效保障運輸計劃兌現(xiàn)率，包括如下步驟：運營開始；接受列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AIoT的配電網(wǎng)線路故障智能巡檢與實時預警系統(tǒng)及方法，涉及配電線路巡檢領域。系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、故障判別預警模塊、中心控制模塊以及手持端。數(shù)據(jù)采集模塊收集配電網(wǎng)實時監(jiān)測信息及手持端上傳信息；故障判別預警模塊含多數(shù)據(jù)融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于大語言模型的多智能體強化學習環(huán)境自動構(gòu)建方法及系統(tǒng)，屬于人工智能領域。所述方法包括：解析多智能體強化學習環(huán)境構(gòu)建的任務描述，獲取所述任務描述中的關鍵信息和高質(zhì)量配置示例；基于所述任務描述中的關鍵信息和高質(zhì)量配置示例，構(gòu)建用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生和關聯(lián)挖掘的配微協(xié)同低電壓診斷方法及系統(tǒng)，方法包括：構(gòu)建配微協(xié)同配電網(wǎng)的數(shù)字孿生體模型；分析低電壓時空分布特征并篩選治理區(qū)域，使用數(shù)字孿生體模型對治理區(qū)域進行仿真，并挖掘低電壓成因后選擇對應的治理策略來調(diào)整數(shù)字孿...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種考慮摩擦系數(shù)差異的磨損預測方法，該方法包括以下步驟：首先，通過不同載荷、頻率的摩擦磨損試驗獲取穩(wěn)定摩擦系數(shù)及演化規(guī)律；其次，建立普適摩擦系數(shù)模型，包括穩(wěn)定摩擦系數(shù)模型和摩擦系數(shù)隨循環(huán)數(shù)的演化模型；接著，基于能量方法，結(jié)合摩擦...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及核電廠技術(shù)領域，尤其是涉及一種針對蒸汽發(fā)生器的管件支撐板堵塞診斷方法及其相關裝置。根據(jù)本申請實施例的針對蒸汽發(fā)生器的管件支撐板堵塞診斷方法，需要先獲取蒸汽發(fā)生器結(jié)構(gòu)參數(shù)和實時的蒸汽發(fā)生器運行數(shù)據(jù)；對蒸汽發(fā)生器的多個管件支撐板進行泥...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N車輛檢測方法和相關裝置，包括：獲取目標車輛的駕駛艙的車身底板對應的進水檢測數(shù)據(jù)，車身底板包括底板內(nèi)側(cè)區(qū)域和底板外側(cè)區(qū)域；根據(jù)進水檢測數(shù)據(jù)，確定底板內(nèi)側(cè)區(qū)域?qū)膬?nèi)側(cè)進水面積和底板外側(cè)區(qū)域?qū)耐鈧?cè)進水面積；若內(nèi)側(cè)進水面積滿足第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于殘差神經(jīng)網(wǎng)絡的冠心病風險預測模型的構(gòu)建方法，包括如下步驟：S1、獲取醫(yī)院記錄病人的檢查數(shù)據(jù)，基于檢查數(shù)據(jù)和風險因素形成臨床數(shù)據(jù)；S2、對獲取的臨床數(shù)據(jù)進行預處理；S3、將預處理后的臨床數(shù)據(jù)分為訓練集、驗證集以及測試集，通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于深度學習的冠心病風險預測模型的構(gòu)建方法，包括如下步驟：S1、獲取醫(yī)院記錄病人的檢查數(shù)據(jù)，根據(jù)冠脈造影檢查結(jié)果分別獲取冠心病患者和非冠心病患者HL7格式的12導聯(lián)心電圖數(shù)據(jù)；S2、對獲取的心電圖數(shù)據(jù)進行預處理；S3、將預處...
								
            
							
            
							
						
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