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								      本發(fā)明涉及基于電動汽車集群的虛擬電廠精準聚合建模方法及裝置，包括：對電量優(yōu)化模型求解，得到電壓節(jié)點處的電壓層級的下一級電壓層級向上聚合至電壓節(jié)點處的電壓層級的等效負荷；基于電壓節(jié)點處的電壓層級的下一級電壓層級向上聚合至電壓節(jié)點處的電壓層級的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了直播違禁詞實時消音替換方法、裝置及計算機設(shè)備。方法包括：獲取用戶選擇的直播平臺所屬的行業(yè)；根據(jù)行業(yè)加載對應(yīng)的違禁詞庫；獲取用戶自定義的防護敏感度以及嚴格程度，以得到防護力度信息；獲取直播內(nèi)容，并將直播內(nèi)容轉(zhuǎn)換為文本流；根據(jù)防護力...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種語音識別方法及裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及智能家居技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：采集包括目標對象的圖像信息；響應(yīng)于所述圖像信息中包括所述目標對象的預設(shè)姿態(tài)，通過麥克風陣列采集音頻信息；所述音頻信息中包括所述目標對象的語音...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能車機系統(tǒng)領(lǐng)域，提供一種車機語音交互方法、裝置、車輛、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，方法包括：對用戶的語音指令進行語義分析和意圖識別，基于意圖識別結(jié)果確定所述語音指令的指令類型；將指令類型為基礎(chǔ)車控的語音指令發(fā)送至車控執(zhí)行模塊，將指令類型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種噪聲魯棒性的語音指令識別方法和系統(tǒng)，包括以下步驟：步驟S1：構(gòu)建訓練數(shù)據(jù)集；步驟S2：構(gòu)建噪聲魯棒性語音指令識別模型并對該模型進行訓練，步驟S3：利用步驟S2訓練好的噪聲魯棒性語音指令識別模型對實際帶噪語音進行處理以執(zhí)行指令...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種通行行為監(jiān)測方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括：接收消息隊列集群推送的目標門禁閘機的當前通行行為監(jiān)測任務(wù)；在緩存集群中，獲取當前通行行為監(jiān)測任務(wù)對應(yīng)的第一視頻流數(shù)據(jù)和第二視頻流數(shù)據(jù)；對第一視頻流數(shù)據(jù)中的尾隨行為進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及廣告生成技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的跨境電商個性化廣告生成系統(tǒng)。本發(fā)明中包括：S1、通過采集模塊實時采集用戶輸入的第一信息；S2、通過多模態(tài)生成模塊基于所述第一信息輸出第一結(jié)果；S3、通過多維度判別模塊對所述第一結(jié)果進行至...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于績效管理平臺的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)及方法，涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，本方法包括以下步驟：步驟1、用戶通過文本或選項輸入評價內(nèi)容，構(gòu)建選項輸入與文本輸入的映射關(guān)系；步驟2、對比用戶與待考核人員輸入的選項，通過權(quán)重分配加權(quán)計算偏離度；步...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大模型的電力資源智能調(diào)度系統(tǒng)及方法，其中方法包括：根據(jù)地理坐標和電網(wǎng)拓撲關(guān)系將調(diào)度區(qū)域劃分為若干網(wǎng)格并計算網(wǎng)格權(quán)重，根據(jù)網(wǎng)格權(quán)重標記調(diào)度單元，得到若干調(diào)度單元；根據(jù)氣象數(shù)據(jù)和設(shè)備狀態(tài)，預測未來預設(shè)時間間隔內(nèi)的設(shè)備故障風險...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了水資源調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域的一種基于多源補淡的復雜河口壓咸閾值優(yōu)化方法，包括以下步驟：利用地理信息系統(tǒng)平臺確定多水源與多口門的空間拓撲關(guān)系，基于時滯回歸分析計算出分流比例數(shù)據(jù)；獲取多水源與多口門的實測數(shù)據(jù)。本發(fā)明通過多口門鹽度預測模型，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種在智能眼鏡上的自適應(yīng)學習系統(tǒng)，包括：多級記憶模塊，用于存儲用戶各方面數(shù)據(jù)記憶并按面向?qū)ο蠛头秶诸悾换旌蠑?shù)據(jù)庫系統(tǒng)，與多級記憶模塊連接，存儲各方面數(shù)據(jù)并提供檢索；自適應(yīng)學習模塊，與用戶交互且與多級記憶模塊相連，依交互歷史淘汰...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于人工智能的實心球測試糾正方法，包括以下步驟，基于實心球軌跡數(shù)據(jù)，模擬實心球與空氣的相互作用和軌跡，生成實心球軌跡空氣動力特性。本發(fā)明中，通過模擬實心球軌跡與空氣動力特性，識別導致投擲偏差的關(guān)鍵因素，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動深度學習的高效跨流態(tài)氣動力熱效應(yīng)預測與數(shù)據(jù)庫構(gòu)建方法，涉及氣動力熱效應(yīng)預測技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：通過高精度CFD模擬與實驗，采集流場中各區(qū)域的氣動力與熱效應(yīng)數(shù)據(jù)；本發(fā)明中，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動深度學習與動態(tài)數(shù)據(jù)庫技術(shù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種船橋碰撞實驗的縮模方法，包括以下步驟：進行船橋碰撞模型簡化；建立船橋碰撞動力學相似性模型；基于建立的力學相似性模型，進行船橋碰撞縮模驗證；基于縮模驗證結(jié)果，進行縮模模型優(yōu)化迭代；得到優(yōu)化后的縮模模型。本發(fā)明基于幾何相似、材料...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于UWB雙節(jié)點權(quán)重融合的手臂運動感知系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集單元、信號處理單元及權(quán)重融合學習分類單元，其中數(shù)據(jù)采集單元用于在含有多個無源目標的場景下，設(shè)置兩個具有信號收發(fā)合置功能的UWB節(jié)點，由兩個節(jié)點發(fā)射出的信號經(jīng)過目標反射構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及深度學習技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于昇騰平臺的模型訓練框架適配方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)。獲取當前模型訓練框架與昇騰平臺中Mode l Li nk訓練框架的待適配內(nèi)容，并對當前模型訓練框架進行調(diào)整及遷移，獲得初始模型訓練框架...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)的患者特征提取方法、裝置及電子設(shè)備，所述方法包括：獲取呼吸道疾病患者的樣本數(shù)據(jù)，對樣本數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換處理得到數(shù)據(jù)矩陣；基于數(shù)據(jù)矩陣中的指標特征確定特征向量和目標關(guān)系矩陣，基于特征向量和目標關(guān)系矩陣構(gòu)建關(guān)系圖；將特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于人工智能的籃球?qū)鼓芰y試方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：基于穿戴設(shè)備的收集數(shù)據(jù)，通過對籃球運動員的生理活動數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)控，優(yōu)化信息的完整性和可訪問性，生成運動員生理數(shù)據(jù)集。本發(fā)明中，通過實時監(jiān)控籃球運...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種端到端的基于Mamba塊的非完備信息下高速導彈意圖預測方法，包括如下步驟：步驟1、數(shù)據(jù)預處理并構(gòu)建時間序列矩陣；步驟2、根據(jù)步驟1中的時間序列矩陣，基于SMA?GRU進行非完備數(shù)據(jù)處理；步驟3、基于Mamba塊的雙通道特征編...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信號處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了多頻生物電信號抗干擾方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)；多頻生物電信號抗干擾方法，包括：同步采集多通道的多頻段生物電信號；基于時頻分析規(guī)則，對各通道的所述多頻段生物電信號進行頻域分解，提取干擾頻率分量；根據(jù)識別的干...
								
            
							
            
							
						
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