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  • 本發(fā)明提供了一種VOIP AOM設(shè)備位置檢測的方法及裝置，所述方法包括：將多個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)備接入電信號后，VOIP終端設(shè)備的USB驅(qū)動依據(jù)USB協(xié)議給各個AOM設(shè)備分配唯一的能體現(xiàn)USB...
  • 本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于大語言模型與思維鏈的產(chǎn)業(yè)知識圖譜構(gòu)建方法，通過多源數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，實現(xiàn)了從更廣泛數(shù)據(jù)源中全面而準確地收集信息，極大地提高了數(shù)據(jù)采集的廣度和深度；再采用先進的自然語言處理技術(shù)對非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)進...
  • 本發(fā)明公開了一種基于大模型的水文分析服務(wù)鏈自動生成方法及系統(tǒng)，實現(xiàn)從自然語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言描述的需求，通過計算...
  • 一種電池溫度計算方法及系統(tǒng)，屬于電池溫度管理領(lǐng)域，包括標定電池在不同老化程度下的性能參數(shù)；結(jié)合電池的實時端電壓、實時電流、以及實時的開路電壓計算實時發(fā)熱功率；標定換熱系數(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)明公開了一種瀝青路面性能和壽命預測方法，涉及道路工程技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對多源數(shù)據(jù)進行預處理，基于預處理后的多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建影響因素綜合量化模型；利用預處理后的多源數(shù)據(jù)對預測模型進行訓練；將待預測瀝青路面的實時多源數(shù)據(jù)輸入至訓練完成后的...
  • 在移動群智感知平臺，請求者發(fā)布任務(wù)分配給參與者執(zhí)行，任務(wù)包括真實任務(wù)和虛假任務(wù)。其中高容量虛假任務(wù)由深度學習手段模仿真實任務(wù)生成，因此很難被檢測。對此本發(fā)明提出了一種基于對抗性訓練的群智感知高容量虛假任務(wù)檢測方法，旨在采用高容量虛假任務(wù)訓練...
  • 一種基于相似度和層次分析的自主導航通用能力評估方法，本發(fā)明為了實現(xiàn)對自主導航系統(tǒng)通用能力的準確全面評估，為自主導航技術(shù)的研究和改進提供依據(jù)和方向，本發(fā)明包括如下：1、獲取自主導航通用能力評估的目標值；2、對目標值與實際值進行比較，計算相似度...
  • 本發(fā)明提出了預測車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)置車輪初始位置，識別低分辨率區(qū)域和高分辨率區(qū)域，并根據(jù)車輪行駛過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測科氏質(zhì)量流量計高壓氣標k系數(shù)的方法，涉及流量計標定領(lǐng)域，包括：獲取多個試驗樣本；基于多個試驗樣本，建立物理模型，自變量包括水標k系數(shù)和修正系數(shù)，因變量包括氣標k系數(shù)計算值，修正系數(shù)基于多個水標參數(shù)和多個氣標參數(shù)確定...
  • 本發(fā)明涉及一種文檔級關(guān)系抽取方法、裝置、電子設(shè)備及計算機存儲介質(zhì)，屬于文本處理技術(shù)領(lǐng)域，其中，該文檔級關(guān)系抽取方法包括：對待處理文檔進行編碼，得到所述待處理文檔中各個實體的上下文嵌入表示；基于所述各個實體的上下文嵌入表示計算各個實體對之間的...
  • 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：包括訓練CNN網(wǎng)絡(luò)，獲取訓練后的模型參數(shù)并進行定點化處理后保存在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)明提供一種知識圖譜生成方法及裝置，涉及知識圖譜技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：根據(jù)文本分片中的實體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系對實體進行篩選，根據(jù)篩選結(jié)果并利用實體的互信息對實體進行選擇，得到目標實體集合；計算所述目標實體集合在預設(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)濟效益與低碳性雙目標規(guī)劃方法及裝置，屬于綜合能源系統(tǒng)領(lǐng)域。該方法包括：采集目標園區(qū)的可再生能源出力及電熱負荷場景數(shù)據(jù)，并生成電網(wǎng)和熱網(wǎng)的柔性負荷約束；建立多階段雙目標協(xié)同規(guī)劃架構(gòu)；基于隨機變量及典型場景，將第一階...
  • 本發(fā)明公開了基于重型柴油車OBD的空氣質(zhì)量影響快速評估方法，涉及空氣質(zhì)量快速評估技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明包括步驟一、基于OBD數(shù)據(jù)的重型柴油車排放清單編制、步驟二、網(wǎng)格化排放清單生成項目、步驟三、MEIC清單降尺度分配和步驟四、重型柴油車排放影響評...
  • 本發(fā)明提供一種跟蹤目標軌跡優(yōu)化處理方法及裝置，該方法包括：獲取激光雷達采集的數(shù)據(jù)幀中跟蹤對象的目標點云；對所述目標點云進行重建處理，獲得重建的點云模型；基于所述點云模型進行目標框尺寸估計處理，獲得目標尺寸的目標框；基于所述目標尺寸的目標框進...
  • 本申請公開了一種圖像中對象之間的主從關(guān)系檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，本申請屬于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取待檢測圖像的像素信息，并根據(jù)像素信息構(gòu)建等分辨率的畫布；識別待檢測圖像中至少一個主體對象的區(qū)域信息以及至少一個從屬對象的區(qū)域信...
  • 本發(fā)明提出一種基于MS?1DCNN?DRS網(wǎng)絡(luò)模型的高光譜巖性填圖方法，包括步驟：步驟一：高光譜數(shù)據(jù)預處理與輔助數(shù)據(jù)收集；步驟二：高光譜數(shù)據(jù)增強；步驟三：樣本數(shù)據(jù)集制作；步驟四：構(gòu)建MS?1DCNN?DRS網(wǎng)絡(luò)模型；步驟五：模型訓練與測試；...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種結(jié)合輕量化注意力和可形變卷積的SAR飛機目標識別方法。本發(fā)明的結(jié)合輕量化注意力和可形變卷積的SAR飛機目標識別方法，輕量化注意力機制和可形變卷積的應(yīng)用可有效解決低質(zhì)、弱暗目標的高精度辨識問題。本發(fā)明中...
  • 本發(fā)明涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智能經(jīng)營管控方法及系統(tǒng)，基于物聯(lián)網(wǎng)無線技術(shù)來對當前工作人員進行定位，在當前工作人員在對應(yīng)區(qū)域就位時，開啟安全管控程序。在安全管控過程中，通過對當前工作人員進行視頻拍攝，并提取工作人員的動作特征，實時對工作人員進行安...
  • 本申請?zhí)岢鲆环N井下車輛管控系統(tǒng)、方法及存儲介質(zhì)，其中，該系統(tǒng)包括：傳感器陣列，用于獲取井下各個區(qū)域的環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)和井下車輛的位置數(shù)據(jù)；管控模塊，用于基于所述位置數(shù)據(jù)和所述環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)生成車輛運行指示信息，和/或基于所述環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)生成報警信...
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