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  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N頁(yè)面測(cè)試方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品；方法包括：基于待測(cè)試頁(yè)面的頁(yè)面代碼及測(cè)試代碼，顯示第一頁(yè)面版本對(duì)應(yīng)的頁(yè)面，并確定在所述頁(yè)面中執(zhí)行的操作數(shù)據(jù)；發(fā)送所述操作數(shù)據(jù)至實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，并接收所述實(shí)驗(yàn)平臺(tái)返回...
  • 本發(fā)明公開(kāi)一種改進(jìn)的USBC接口設(shè)備的電路結(jié)構(gòu)，其中，該結(jié)構(gòu)包括：CPU、USBC協(xié)議芯片、USBC連接器、非標(biāo)檢測(cè)電路模塊和供電開(kāi)關(guān)SW1，USBC協(xié)議芯片通過(guò)對(duì)USBC連接器中CC1與CC2電壓的檢測(cè)來(lái)判定此時(shí)是主模式設(shè)備還是從模式設(shè)備...
  • 本申請(qǐng)涉及一種文件壓縮方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。所述方法包括：獲取待壓縮文件，對(duì)待壓縮文件中的各個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類處理，得到多個(gè)聚類簇；建立每個(gè)聚類簇的質(zhì)心的索引，將每個(gè)數(shù)據(jù)所屬的聚類簇的質(zhì)心的索引確定為每個(gè)數(shù)據(jù)的索引...
  • 本申請(qǐng)屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種應(yīng)用于坐席問(wèn)答的話術(shù)推薦方法及相關(guān)設(shè)備，該方法包括：根據(jù)NLP語(yǔ)義理解技術(shù)對(duì)前置信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分析操作，得到關(guān)鍵特征信息；對(duì)關(guān)鍵特征信息進(jìn)行向量轉(zhuǎn)化操作，得到關(guān)鍵特征向量；讀取系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)，在系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中獲...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例屬于研發(fā)設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，應(yīng)用于多個(gè)處理子系統(tǒng)協(xié)同進(jìn)行業(yè)務(wù)執(zhí)行時(shí)的業(yè)務(wù)問(wèn)題排查場(chǎng)景中，涉及一種業(yè)務(wù)缺陷排查方法、裝置、設(shè)備及其存儲(chǔ)介質(zhì)，通過(guò)獲取所有處理子系統(tǒng)的區(qū)別標(biāo)識(shí)信息；根據(jù)執(zhí)行優(yōu)先級(jí)，對(duì)區(qū)別標(biāo)識(shí)信息進(jìn)行排序處理；獲取問(wèn)題業(yè)務(wù)單...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N詐騙意圖識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括先獲取待檢測(cè)文本；然后將所述待檢測(cè)文本分別輸入到訓(xùn)練獲得的詐騙模式判別模型、情感分析模型和關(guān)鍵詞提取模型中，得到所述待檢測(cè)文本對(duì)應(yīng)的詐騙模式、情感類別和關(guān)鍵詞；最后將所述待...
  • 本發(fā)明實(shí)施例涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種表情符號(hào)生成方法、裝置及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：根據(jù)用戶輸入的文本數(shù)據(jù)，確定對(duì)應(yīng)表情符號(hào)在表情符號(hào)圖集字體中的字體索引標(biāo)簽；其中，表情符號(hào)圖集字體是根據(jù)整合表情圖片和表情符號(hào)屬性數(shù)據(jù)生成的，整...
  • 本申請(qǐng)涉及一種歌曲推薦方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及歌曲推薦技術(shù)領(lǐng)域，能夠提升工作場(chǎng)景中歌曲推薦準(zhǔn)確率。所述方法包括：在檢測(cè)到賬戶對(duì)應(yīng)的用戶執(zhí)行工作任務(wù)的情況下，確定所述用戶在執(zhí)行所述工作任務(wù)時(shí)的作業(yè)行為特征；所...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種應(yīng)用于智能制造的多類缺陷識(shí)別系統(tǒng)及方法，涉及制造缺陷識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域包括：數(shù)據(jù)同步模塊，用于采集生產(chǎn)過(guò)程中多模態(tài)數(shù)據(jù)，并對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)同步；預(yù)處理模塊，用于對(duì)同步后的多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以獲取多模態(tài)處理數(shù)據(jù)；獨(dú)立分析模塊...
  • 本發(fā)明提出一種基于被動(dòng)傳感器網(wǎng)絡(luò)的三維多目標(biāo)匹配方法，包括：步驟一：將各傳感器的量測(cè)等效轉(zhuǎn)換到公共坐標(biāo)系下；步驟二：根據(jù)被動(dòng)傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，求解若干雙被動(dòng)傳感器匹配；步驟三：建立被動(dòng)傳感器網(wǎng)絡(luò)的基于雙被動(dòng)傳感器匹配的無(wú)向加權(quán)圖；步驟四：基于...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種緊湊型箱變車電磁兼容評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)，涉及電氣工程技術(shù)領(lǐng)域。包括基于電磁干擾傳播路徑建立系統(tǒng)耦合模型；采用分層分析法確定關(guān)鍵設(shè)備的電磁兼容特性；建立包含EME電平、響應(yīng)特性和效應(yīng)表現(xiàn)的多域裕度評(píng)價(jià)體系；通過(guò)能量積累效應(yīng)分析確定...
  • 本發(fā)明涉及一種基于優(yōu)化LSTM的全釩液流電池泵故障診斷方法。本發(fā)明不依賴高精度傳感器，從電池歷史數(shù)據(jù)中提取電流、電壓、流速和SOC等特征參數(shù)，對(duì)長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，最后通過(guò)長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到故障診斷結(jié)果，完成對(duì)全釩液流電池正極...
  • 本發(fā)明提出一種基于時(shí)空關(guān)聯(lián)的航天器遙測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法，屬于航天器遙測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，解決了航天器遙測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)結(jié)果存在準(zhǔn)確率偏低且虛警率偏高的問(wèn)題，包括：步驟1：獲取航天器遙測(cè)數(shù)據(jù)；步驟2：對(duì)航天器遙測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；步驟3：構(gòu)建...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┻m用于戈壁輸電線路建設(shè)的低影響施工處理方法，涉及電力運(yùn)輸?shù)募夹g(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取施工區(qū)域的基礎(chǔ)地形數(shù)據(jù)；根據(jù)項(xiàng)目實(shí)際施工情況以及基礎(chǔ)地形數(shù)據(jù)，構(gòu)建噪音傳播模型；獲取施工區(qū)域在第一施工時(shí)期的第一氣象數(shù)據(jù)；輸入第一氣象數(shù)據(jù)至噪音傳播...
  • 本申請(qǐng)揭示了一種風(fēng)電葉片三維形變重構(gòu)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，其中三維形變重構(gòu)方法包括：獲取目標(biāo)風(fēng)電葉片的目標(biāo)三維模型，進(jìn)而提取目標(biāo)風(fēng)電葉片上各預(yù)設(shè)測(cè)點(diǎn)的初始正交曲率值；獲取各預(yù)設(shè)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行載荷測(cè)試的正交曲率數(shù)據(jù)；獲取各預(yù)設(shè)測(cè)點(diǎn)在進(jìn)行載荷測(cè)試后...
  • 本發(fā)明提供了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能決策測(cè)試方法及測(cè)試系統(tǒng)，該方法包括：定義場(chǎng)景測(cè)試用例參數(shù)，并定義不同場(chǎng)景的難度等級(jí)，構(gòu)成場(chǎng)景參數(shù)空間；從場(chǎng)景參數(shù)空間中采樣得到一組場(chǎng)景參數(shù)，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型將當(dāng)前采樣得到的場(chǎng)景參數(shù)轉(zhuǎn)化為一個(gè)想定；利用智能決...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種雪地輪胎壽命預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法通過(guò)獲取當(dāng)前車輛的雪地輪胎的歷史使用數(shù)據(jù)，從所述歷史使用數(shù)據(jù)中提取對(duì)輪胎壽命有影響的目標(biāo)特征；根據(jù)所述目標(biāo)特征建立輪胎壽命預(yù)測(cè)模型；獲取所述雪地輪胎的當(dāng)前輪胎使用數(shù)據(jù)，將所...
  • 本申請(qǐng)涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的配變模擬調(diào)檔方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，方法包括如下步驟：數(shù)據(jù)收集，收集所有用戶電壓質(zhì)量不達(dá)標(biāo)數(shù)據(jù)并按照電壓越上限、電壓越下限進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)；形成初步配變調(diào)檔方案，根據(jù)收集的數(shù)據(jù)的分類情況確定需調(diào)檔配變和配變調(diào)檔形式并形成初...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于CFD?DEM的高爐塊礦行為特性的數(shù)值模擬方法，包括：根據(jù)LKAB試驗(yàn)高爐，建立高爐多相流系統(tǒng)幾何模型，并對(duì)高爐多相流系統(tǒng)幾何模型中的流體計(jì)算區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格劃分；設(shè)定高爐多相流系統(tǒng)基本模擬參數(shù)及邊界條件；建立高爐多相流系統(tǒng)...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N文本識(shí)別模型訓(xùn)練方法、文本識(shí)別方法及設(shè)備，該文本識(shí)別模型訓(xùn)練方法包括：基于文本識(shí)別模型，對(duì)樣本文本對(duì)中的第一樣本文本和第二樣本文本進(jìn)行識(shí)別，得到第一文本向量和第二文本向量；根據(jù)第一標(biāo)簽和第二標(biāo)簽，確定樣本文本對(duì)的損失函數(shù)，其...
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