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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于標(biāo)量磁強(qiáng)計(jì)的電流測(cè)量方法及裝置，包括：在與待測(cè)導(dǎo)線垂直的平面上，關(guān)于待測(cè)導(dǎo)線對(duì)稱設(shè)置第一磁強(qiáng)計(jì)對(duì)A11和A12以及第二磁強(qiáng)計(jì)對(duì)A13和A14，兩組磁強(qiáng)計(jì)對(duì)到待測(cè)導(dǎo)線的距離不同；獲取任一磁強(qiáng)計(jì)測(cè)量的磁場(chǎng)標(biāo)量值，并與該磁強(qiáng)計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種雙極性電流信號(hào)采集電路及采集方法，所述采集電路包括單極性ADC模塊及兩個(gè)運(yùn)算放大器。待采集電流信號(hào)經(jīng)兩運(yùn)算放大器的處理轉(zhuǎn)換成電壓信號(hào)后，單極性ADC模塊完成模數(shù)轉(zhuǎn)換，實(shí)現(xiàn)電流信號(hào)采集。本發(fā)明提供的采集電路結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，使用器件少...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種電力互感器一體化試驗(yàn)系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用模塊化分層架構(gòu)，包括物理接口層、信號(hào)處理層、能源供給層及智能控制層，通過(guò)快速接線模塊整合多試驗(yàn)項(xiàng)目的接口矩陣，實(shí)現(xiàn)一次性接線；智能矩陣開(kāi)關(guān)接口模塊基于可編程開(kāi)關(guān)矩陣自動(dòng)切換信號(hào)通路，支持多通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力巡檢與無(wú)人機(jī)自動(dòng)化作業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，且公開(kāi)了一種面向配電網(wǎng)線路間隔棒安裝作業(yè)的無(wú)人機(jī)自動(dòng)測(cè)距方法。該方法通過(guò)無(wú)人機(jī)搭載高度測(cè)量傳感器，結(jié)合垂直距離與水平距離的測(cè)量，利用勾股定理精確計(jì)算電線間的三維空間距離，為間隔棒安裝提供所需長(zhǎng)度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及石英制品生產(chǎn)制造技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種用于石英制品生產(chǎn)的工藝參數(shù)控制方法和裝置，方法包括獲取目標(biāo)生產(chǎn)區(qū)域的工藝監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)并進(jìn)行交叉采樣處理生成網(wǎng)格參數(shù)序列；根據(jù)網(wǎng)格參數(shù)序列生成石英制品的應(yīng)力分布控制參數(shù)范圍并進(jìn)行數(shù)據(jù)分段處理；獲取熱載...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種設(shè)備參數(shù)調(diào)整方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取目標(biāo)設(shè)備對(duì)應(yīng)的生產(chǎn)產(chǎn)品質(zhì)量參數(shù)；通過(guò)將質(zhì)量參數(shù)差值輸入設(shè)備參數(shù)調(diào)整模型，得到設(shè)備參數(shù)差值，其中，所述質(zhì)量參數(shù)差值基于所述生產(chǎn)產(chǎn)品質(zhì)量參數(shù)和規(guī)格參數(shù)確定，所述設(shè)備...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能化控制技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于管網(wǎng)壓力群的送水泵房動(dòng)態(tài)恒壓和配泵控制算法模型系統(tǒng)；包括多源數(shù)據(jù)感知單元、混合模型計(jì)算單元、分級(jí)決策控制單元、安全防護(hù)單元。采用混合模型對(duì)管網(wǎng)壓力群建模分析，通過(guò)自來(lái)水廠送水泵房動(dòng)態(tài)恒壓控制，實(shí)現(xiàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了應(yīng)用程序發(fā)布方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及人工智能領(lǐng)域。具體實(shí)現(xiàn)方案為：獲取目標(biāo)對(duì)象在會(huì)話界面向虛擬對(duì)象下發(fā)的與應(yīng)用程序發(fā)布相關(guān)的任務(wù)指令；向虛擬對(duì)象的服務(wù)端發(fā)送任務(wù)指令；接收服務(wù)端發(fā)送的任務(wù)指令的...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種用于超標(biāo)量處理器的仲裁器和超標(biāo)量處理器，可以應(yīng)用于仲裁器技術(shù)領(lǐng)域。該仲裁器包括：包括M個(gè)第一仲裁子單元和M?1個(gè)第二仲裁子單元，M為大于1的整數(shù)；第m個(gè)輸入序列輸入至第m個(gè)第一仲裁子單元得到第m個(gè)輸出序列，第m個(gè)輸入序列輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于動(dòng)態(tài)元數(shù)據(jù)建模的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合方法及存儲(chǔ)介質(zhì)，從多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中采集結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，提取數(shù)據(jù)的格式、結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義信息，形成元數(shù)據(jù)集合，為后續(xù)解決命名沖突、數(shù)據(jù)類型差異提供原始依據(jù)；通過(guò)全面捕獲數(shù)據(jù)特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及客服服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于客戶個(gè)性化動(dòng)態(tài)問(wèn)題庫(kù)與配置化驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)的智能客服敏感業(yè)務(wù)驗(yàn)證系統(tǒng)。通過(guò)信息采集模塊采集客戶的身份信息，并基于客戶身份信息建立個(gè)性化問(wèn)題庫(kù)，之后通過(guò)問(wèn)答模塊向客戶發(fā)送個(gè)性化問(wèn)題庫(kù)中的多個(gè)問(wèn)題，并將客戶的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于社交關(guān)系感知與跨圖注意力網(wǎng)絡(luò)的信息推薦方法，包括以下步驟：根據(jù)用戶社交數(shù)據(jù)構(gòu)建行為交互圖、社交拓?fù)鋱D和語(yǔ)義共現(xiàn)圖，生成所述行為交互圖、社交拓?fù)鋱D和語(yǔ)義共現(xiàn)圖中的初始用戶節(jié)點(diǎn)嵌入向量
							  2025-09-29
							
            
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于CFD仿真技術(shù)的汽車零器件冷卻監(jiān)管系統(tǒng)，涉及CFD仿真技術(shù)領(lǐng)域，包括監(jiān)控中心，所述監(jiān)控中心通信連接有仿真幾何建模模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、場(chǎng)化處理模塊與后處理分析模塊；所述仿真幾何建模模塊用于構(gòu)建待測(cè)試汽車零器件...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于穩(wěn)定性邊緣的大模型優(yōu)化加速方法，方法包括：輸入用于圖像分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)與樣本集，通過(guò)矩陣特征值計(jì)算方法計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)海塞矩陣中高特征值及其對(duì)應(yīng)的特征向量；基于高特征值判斷是否使用曲率加速，計(jì)算并更新曲率加速矩陣；將...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種信息處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及人工智能、自然語(yǔ)言處理、大模型和智能搜索領(lǐng)域。具體實(shí)現(xiàn)方案為：接收輸入問(wèn)題，并確定輸入問(wèn)題的目標(biāo)問(wèn)題類型；根據(jù)目標(biāo)問(wèn)題類型，確定輸入問(wèn)題對(duì)應(yīng)的目標(biāo)執(zhí)行引擎...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于人工智能的供應(yīng)鏈全流程管理方法及系統(tǒng)，包括：采集供應(yīng)鏈中各環(huán)節(jié)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，并基于各環(huán)節(jié)之間的執(zhí)行順序?qū)\(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，依次確定下游環(huán)節(jié)對(duì)上游環(huán)節(jié)的供貨需求；基于各環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)屬性控制各環(huán)節(jié)依次進(jìn)行業(yè)務(wù)自主管理，并在業(yè)務(wù)自...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)因果推理的用戶需求預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),其中方法包括對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)集進(jìn)行潛在因果關(guān)系提取，得到因果效應(yīng)數(shù)據(jù)；基于因果效應(yīng)數(shù)據(jù)構(gòu)建初始長(zhǎng)期需求預(yù)測(cè)模型；根據(jù)多模態(tài)數(shù)據(jù)集對(duì)初始長(zhǎng)期需求預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練以得到長(zhǎng)期需求預(yù)測(cè)模型，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種基于大型語(yǔ)言模型的旅行規(guī)劃方法和裝置。該方法包括：將用戶輸入的旅行綜合約束信息拆分成獨(dú)立的N個(gè)原子子任務(wù)，N為大于1的正整數(shù)；對(duì)所述N個(gè)原子子任務(wù)中的每個(gè)原子子任務(wù)進(jìn)行獨(dú)立的并行規(guī)劃，并輸出與所述N個(gè)原子子任務(wù)對(duì)應(yīng)的N...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于深度學(xué)習(xí)的星圖視頻序列超分辨率復(fù)原方法，涉及深度學(xué)習(xí)及天文圖像處理領(lǐng)域，解決現(xiàn)有超分辨率復(fù)原方法中，存在獲取真實(shí)的LR/HR影像對(duì)困難，且由于觀測(cè)條件的多變性、目標(biāo)距離的遙遠(yuǎn)性以及成像設(shè)備的局限性等問(wèn)題，導(dǎo)致復(fù)原效果差等問(wèn)題。本發(fā)明...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于擴(kuò)散模型做生成與判別任務(wù)的異常缺陷檢測(cè)應(yīng)用，包括以下步驟：獲取用于檢測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)樣本；通過(guò)擴(kuò)散異常生成模塊，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)樣本進(jìn)行正向擴(kuò)散處理并引入擾動(dòng)，生成異常樣本，并計(jì)算擴(kuò)散異常生成模塊的擴(kuò)散損失函數(shù)；通過(guò)擴(kuò)散判別模塊捕捉異常樣...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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