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          • 本發(fā)明公開了一種遠程通信模組主從狀態(tài)監(jiān)控及切換系統(tǒng),涉及嵌入式通信模組遠程升級管理技術(shù)領(lǐng)域,用于解決主從結(jié)構(gòu)升級過程中高風險階段刷寫失敗、系統(tǒng)失效及參數(shù)丟失問題;通過在系統(tǒng)運行過程中實時采集模組運行狀態(tài)與刷寫健康度指標,結(jié)合主從結(jié)構(gòu)實現(xiàn)可控...
          • 本發(fā)明涉及一種基于智能眼鏡的多智能體協(xié)作方法及系統(tǒng),本發(fā)明的多智能體協(xié)作方法包括解析智能眼鏡的實時數(shù)據(jù)得到任務事件;獲取任務事件預設的預期延遲預算和任務預計時長,將預期延遲預算和任務預計時長與每一智能體的預設的端點能力進行匹配,從多智能體中...
          • 本發(fā)明屬于邊緣計算技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種用于數(shù)據(jù)通信的分布式邊緣計算方法,獲取終端設備的任務信息和邊緣節(jié)點的算力數(shù)據(jù)創(chuàng)建多目標優(yōu)化模型及其數(shù)學模型框架,獲取滿足優(yōu)化目標和約束條件的最優(yōu)解,構(gòu)建分布式計算網(wǎng)絡架構(gòu),將計算任務分解為N個異構(gòu)子任...
          • 本發(fā)明提供一種UWP應用外發(fā)管控功能兼容性適配方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì),具體屬于UWP應用處理技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:服務模塊創(chuàng)建命名管道實例,授予所有UWP程序?qū)υ撁艿缹嵗脑L問權(quán)限;驅(qū)動模塊在監(jiān)測到進程主模塊加載事件時,向服務模塊發(fā)送進程...
          • 本申請涉及互動內(nèi)容更新技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種云平臺互動內(nèi)容智能更新方法及系統(tǒng),包括:根據(jù)預獲取的用戶操作數(shù)據(jù),對用戶操作行為進行分析計算熱力值,構(gòu)建云平臺點擊熱力圖;通過預設的意圖分析模型,從所述云平臺點擊熱力圖中分析用戶的操作意圖,構(gòu)建意圖...
          • 本申請公開了一種河道監(jiān)測數(shù)據(jù)的處理方法、裝置及電子設備,涉及水利領(lǐng)域以及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。其中,該方法包括:對來自不同監(jiān)測設備的河道監(jiān)測數(shù)據(jù)以張量形式進行融合,得到融合后的目標數(shù)據(jù);對目標數(shù)據(jù)進行局部流形結(jié)構(gòu)分析,得到目標數(shù)據(jù)中不同的局部數(shù)據(jù)之...
          • 本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)融合處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于三維數(shù)字孿生模型的自然保護區(qū)數(shù)據(jù)融合展示方法。內(nèi)容包括:采集自然保護區(qū)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù),并進行智能化預處理,得到預處理后的數(shù)據(jù);對預處理后的數(shù)據(jù)進行初步特征提取并進行降維處理,得到降維后的特征數(shù)...
          • 本公開的實施例公開了基于多模態(tài)缺失數(shù)據(jù)的情感識別方法、裝置、設備和介質(zhì)。該方法的一具體實施方式包括:生成多模態(tài)情感數(shù)據(jù)序列集;執(zhí)行以下步驟:得到對應多模態(tài)情感數(shù)據(jù)的文本模態(tài)特征信息、音頻模態(tài)特征信息和視頻模態(tài)特征信息;生成對應多模態(tài)情感數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明涉及軟件安全領(lǐng)域,具體公開一種基于容器隔離的軟件補丁安全執(zhí)行方法及系統(tǒng)。通過Go語言實現(xiàn)以下步驟:接收目標軟件路徑與補丁文件路徑;創(chuàng)建臨時容器環(huán)境,以只讀方式掛載軟件目錄,可執(zhí)行形式掛載補丁文件;在宿主機運行網(wǎng)絡監(jiān)控模塊,采用透明代理...
          • 本申請屬于鐵磁材料磁滯模型技術(shù)領(lǐng)域,公開一種磁粉芯磁滯及損耗特性模擬方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì),該方法包括:基于麥克斯韋方程組求解金屬球體顆粒內(nèi)部的渦流場表達式,將渦流場表達式的計算結(jié)果乘以磁粉芯總顆粒數(shù),獲得顆粒內(nèi)部總渦流損耗;對磁粉芯表面進...
          • 本發(fā)明適用于直線電機技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種直線電機模組的選型方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設備。其中,一種直線電機模組的選型方法,包括如下步驟:獲取所需直線電機模組的第一電機所需參數(shù)和第一導軌所需參數(shù);根據(jù)第一電機所需參數(shù)和第一導軌所需參數(shù)篩選符合要求的...
          • 本發(fā)明提供了一種案件數(shù)據(jù)分配方法、系統(tǒng)及電子設備,該方法首先根據(jù)案件數(shù)據(jù)的類型參數(shù)確定案件數(shù)據(jù)對應的指標參數(shù);然后確定指標參數(shù)對應的評分策略及其對應的權(quán)重值,利用評分策略和權(quán)重值計算得到案件數(shù)據(jù)的評分結(jié)果;隨后獲取案件數(shù)據(jù)對應的調(diào)解員數(shù)據(jù),...
          • 本發(fā)明公開了基于維保記錄的車輛保養(yǎng)提醒系統(tǒng)及方法,系統(tǒng)包括維保記錄多維度時序關(guān)聯(lián)分析處理單元、車輛運行狀態(tài)實時參數(shù)采集與動態(tài)特征提取單元、保養(yǎng)需求關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘與潛在風險預測單元、個性化保養(yǎng)項目動態(tài)匹配與優(yōu)先級排序單元、保養(yǎng)提醒信息多模態(tài)生成...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,提供了光伏巡檢機器人智能運維方法、系統(tǒng)及電子設備,通過對不同傳感器的數(shù)據(jù)進行差異化提取,僅保留局部的關(guān)鍵信息,減少無效信息的傳輸,并進行協(xié)議統(tǒng)一和時間戳對齊來避免數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性失效,然后在分析和識別的基礎上通過動態(tài)...
          • 本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,具體公開一種微電網(wǎng)電碳聯(lián)合交易方法、系統(tǒng)及介質(zhì),包括:構(gòu)建區(qū)域互聯(lián)微電網(wǎng)系統(tǒng)模型;構(gòu)建本地電?碳聯(lián)合市場機制,采用多輪雙邊拍賣方式進行訂單匹配,結(jié)合電價與碳價聯(lián)合出價規(guī)則,確定交易結(jié)果并通過潮流約束校驗;基于微電...
          • 本發(fā)明公開了一種基于偏好數(shù)據(jù)協(xié)同的廣告投放策略優(yōu)化方法及系統(tǒng),涉及廣告投放技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:采集本地廣告投放平臺的內(nèi)部用戶數(shù)據(jù),并通過安全數(shù)據(jù)接口獲取第三方平臺的外部用戶數(shù)據(jù),對上述數(shù)據(jù)進行整合與預處理,提取顯式偏好數(shù)據(jù)與隱式偏好數(shù)據(jù);...
          • 本發(fā)明涉及基于退化原型學習的多退化醫(yī)學圖像統(tǒng)一融合方法,屬醫(yī)學圖像融合領(lǐng)域。本發(fā)明包括:通過成像原理生成低劑量PET數(shù)據(jù)、CT金屬偽影數(shù)據(jù)、存在運動偽影的MRI數(shù)據(jù);利用特征選擇機制學習退化原型;通過低秩分解策略,將基礎融合模型分解為多個分...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于MRI影像分析的腦小血管病灶識別檢測系統(tǒng),該系統(tǒng)包括處理器和存儲器,處理器執(zhí)行存儲器存儲的計算機程序以實現(xiàn)如下步驟:獲取像素點的正常可能性表征值;根據(jù)正常可能性表征值,得到疑似切片圖像以及疑似切片...
          • 本發(fā)明提出一種融合空間特征的色紡紗線顏色表征方法,通過5種孔徑多位置光譜采集,構(gòu)建“1D?CNN時序特征提取→DNN孔徑內(nèi)融合→Bi?LSTM空間順序建模→ResNet圖像顏色特征提取→金字塔池化層圖像空間特征提取→Transformer跨...
          • 本公開的實施例公開了基于機器學習的多工況股骨力學參數(shù)生成方法和裝置。該方法的一具體實施方式包括:圖像處理系統(tǒng)中的圖像預處理端被配置成對原始股骨近端影像集進行分割,得到三維股骨近端影像集;圖像預處理端被配置成對三維股骨近端影像集進行建模,得到...
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