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  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種電纜故障點(diǎn)的定位方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和電子設(shè)備，涉及電纜故障檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取第一脈沖信號(hào)和第二脈沖信號(hào)；對(duì)第一脈沖信號(hào)和第二脈沖信號(hào)進(jìn)行頻率分析，得到第一脈沖信號(hào)和第二脈沖信號(hào)的相位差；依據(jù)第一脈沖信號(hào)和第二脈...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了自動(dòng)識(shí)別傳感器模塊的數(shù)據(jù)采集方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及傳感器控制技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：檢測(cè)傳感器模塊的獲取識(shí)別ID報(bào)文，所述傳感器模塊數(shù)量為若干；當(dāng)檢測(cè)到所述獲取識(shí)別ID報(bào)文時(shí)，向目標(biāo)傳感器模塊發(fā)送識(shí)別ID，以使所述目標(biāo)...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種圖片處理方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)以及電子設(shè)備，方法包括：通過(guò)確定待定制軟件的原始軟件標(biāo)識(shí)圖片在待定制軟件中的圖標(biāo)放置位置，獲取圖標(biāo)放置位置對(duì)應(yīng)的目標(biāo)像素尺寸，確定原始軟件標(biāo)識(shí)圖片對(duì)應(yīng)的色彩屬性信息，基于色彩屬性信息確定目標(biāo)...
  • 一種文件系統(tǒng)空間的優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：確定qcow2鏡像文件中的未分配數(shù)據(jù)簇；將未分配數(shù)據(jù)簇對(duì)應(yīng)的目標(biāo)文件系統(tǒng)簇號(hào)從NTFS文件系統(tǒng)的運(yùn)行列表記錄的文件系統(tǒng)簇號(hào)集合中刪除；將所述未分配數(shù)據(jù)簇對(duì)應(yīng)的目標(biāo)文件系統(tǒng)簇的...
  • 本發(fā)明涉及一種遠(yuǎn)程打印權(quán)限控制方法、裝置、電子設(shè)備和介質(zhì)，屬于遠(yuǎn)程打印權(quán)限控制技術(shù)領(lǐng)域，其中，該方法包括：設(shè)置管理員賬戶，基于管理賬戶設(shè)置共享賬戶的權(quán)限，并根據(jù)管理員賬戶和共享賬戶設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)表，其中數(shù)據(jù)表包含用戶信息、角色信息和權(quán)限信息...
  • 本發(fā)明提供一種控制電路、控制裝置及處理器，應(yīng)用于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，該控制電路包括：循環(huán)模塊，用于根據(jù)當(dāng)前執(zhí)行的嵌套循環(huán)指令獲得各層循環(huán)邏輯對(duì)應(yīng)的循環(huán)信息，并執(zhí)行當(dāng)前層循環(huán)邏輯以及存儲(chǔ)當(dāng)前層循環(huán)邏輯對(duì)應(yīng)的循環(huán)信息；緩存模塊，用于存儲(chǔ)各層循環(huán)邏輯...
  • 本發(fā)明提供一種異構(gòu)系統(tǒng)集成方法、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：確定待加入到集成系統(tǒng)的待加入系統(tǒng)的系統(tǒng)數(shù)據(jù)屬性標(biāo)準(zhǔn)；分別對(duì)第一消息屬性信息和第二消息屬性信息進(jìn)行語(yǔ)義分析；其中，第二消息屬性信息與第一消息屬性信息具有至少一個(gè)相同屬性；基于語(yǔ)義分...
  • 本發(fā)明提供了一種VOIP AOM設(shè)備位置檢測(cè)的方法及裝置，所述方法包括：將多個(gè)AOM設(shè)備串聯(lián)接入VOIP終端設(shè)備；VOIP終端設(shè)備接收到AOM設(shè)備接入電信號(hào)后，VOIP終端設(shè)備的USB驅(qū)動(dòng)依據(jù)USB協(xié)議給各個(gè)AOM設(shè)備分配唯一的能體現(xiàn)USB...
  • 本發(fā)明涉及自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種基于大語(yǔ)言模型與思維鏈的產(chǎn)業(yè)知識(shí)圖譜構(gòu)建方法，通過(guò)多源數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了從更廣泛數(shù)據(jù)源中全面而準(zhǔn)確地收集信息，極大地提高了數(shù)據(jù)采集的廣度和深度；再采用先進(jìn)的自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)進(jìn)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大模型的水文分析服務(wù)鏈自動(dòng)生成方法及系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)從自然語(yǔ)言描述的需求直接得到水文分析結(jié)果。首先，提出水文地理信息服務(wù)表達(dá)模型，并將水文分析模型和數(shù)據(jù)發(fā)布為服務(wù)。然后，基于大模型和提示模板解析用戶自然語(yǔ)言描述的需求，通過(guò)計(jì)算...
  • 一種電池溫度計(jì)算方法及系統(tǒng)，屬于電池溫度管理領(lǐng)域，包括標(biāo)定電池在不同老化程度下的性能參數(shù)；結(jié)合電池的實(shí)時(shí)端電壓、實(shí)時(shí)電流、以及實(shí)時(shí)的開(kāi)路電壓計(jì)算實(shí)時(shí)發(fā)熱功率；標(biāo)定換熱系數(shù)在不同老化程度下的第一演變系數(shù)、以及在不同環(huán)境溫度下的第二演變系數(shù)；結(jié)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種瀝青路面性能和壽命預(yù)測(cè)方法，涉及道路工程技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，基于預(yù)處理后的多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建影響因素綜合量化模型；利用預(yù)處理后的多源數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練；將待預(yù)測(cè)瀝青路面的實(shí)時(shí)多源數(shù)據(jù)輸入至訓(xùn)練完成后的...
  • 在移動(dòng)群智感知平臺(tái)，請(qǐng)求者發(fā)布任務(wù)分配給參與者執(zhí)行，任務(wù)包括真實(shí)任務(wù)和虛假任務(wù)。其中高容量虛假任務(wù)由深度學(xué)習(xí)手段模仿真實(shí)任務(wù)生成，因此很難被檢測(cè)。對(duì)此本發(fā)明提出了一種基于對(duì)抗性訓(xùn)練的群智感知高容量虛假任務(wù)檢測(cè)方法，旨在采用高容量虛假任務(wù)訓(xùn)練...
  • 一種基于相似度和層次分析的自主導(dǎo)航通用能力評(píng)估方法，本發(fā)明為了實(shí)現(xiàn)對(duì)自主導(dǎo)航系統(tǒng)通用能力的準(zhǔn)確全面評(píng)估，為自主導(dǎo)航技術(shù)的研究和改進(jìn)提供依據(jù)和方向，本發(fā)明包括如下：1、獲取自主導(dǎo)航通用能力評(píng)估的目標(biāo)值；2、對(duì)目標(biāo)值與實(shí)際值進(jìn)行比較，計(jì)算相似度...
  • 本發(fā)明提出了預(yù)測(cè)車(chē)輪顆粒地形牽引性能的自適應(yīng)多分辨方法及裝置。所述方法包括：生成初始土壤路面的離散單元集，設(shè)置車(chē)輪初始位置，識(shí)別低分辨率區(qū)域和高分辨率區(qū)域，并根據(jù)車(chē)輪行駛過(guò)程中的位置更新分辨率邊界。離散單元在不同分辨率區(qū)域內(nèi)根據(jù)給定的離散單...
  • 本發(fā)明提供基于混合模型預(yù)測(cè)科氏質(zhì)量流量計(jì)高壓氣標(biāo)k系數(shù)的方法，涉及流量計(jì)標(biāo)定領(lǐng)域，包括：獲取多個(gè)試驗(yàn)樣本；基于多個(gè)試驗(yàn)樣本，建立物理模型，自變量包括水標(biāo)k系數(shù)和修正系數(shù)，因變量包括氣標(biāo)k系數(shù)計(jì)算值，修正系數(shù)基于多個(gè)水標(biāo)參數(shù)和多個(gè)氣標(biāo)參數(shù)確定...
  • 本發(fā)明涉及一種文檔級(jí)關(guān)系抽取方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于文本處理技術(shù)領(lǐng)域，其中，該文檔級(jí)關(guān)系抽取方法包括：對(duì)待處理文檔進(jìn)行編碼，得到所述待處理文檔中各個(gè)實(shí)體的上下文嵌入表示；基于所述各個(gè)實(shí)體的上下文嵌入表示計(jì)算各個(gè)實(shí)體對(duì)之間的...
  • 本發(fā)明提供了一種基于Winograd算法的CNN加速方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，方法：包括訓(xùn)練CNN網(wǎng)絡(luò)，獲取訓(xùn)練后的模型參數(shù)并進(jìn)行定點(diǎn)化處理后保存在DDR3中；從DDR3中讀取卷積核，使用變換矩陣將卷積核轉(zhuǎn)換成Winograd域中的卷積核矩陣...
  • 本發(fā)明提供一種知識(shí)圖譜生成方法及裝置，涉及知識(shí)圖譜技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：根據(jù)文本分片中的實(shí)體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系對(duì)實(shí)體進(jìn)行篩選，根據(jù)篩選結(jié)果并利用實(shí)體的互信息對(duì)實(shí)體進(jìn)行選擇，得到目標(biāo)實(shí)體集合；計(jì)算所述目標(biāo)實(shí)體集合在預(yù)設(shè)變量取值范圍中的總信息熵，...
  • 本發(fā)明提供一種園區(qū)多能系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效益與低碳性雙目標(biāo)規(guī)劃方法及裝置，屬于綜合能源系統(tǒng)領(lǐng)域。該方法包括：采集目標(biāo)園區(qū)的可再生能源出力及電熱負(fù)荷場(chǎng)景數(shù)據(jù)，并生成電網(wǎng)和熱網(wǎng)的柔性負(fù)荷約束；建立多階段雙目標(biāo)協(xié)同規(guī)劃架構(gòu)；基于隨機(jī)變量及典型場(chǎng)景，將第一階...
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