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  • 本發(fā)明公開(kāi)了無(wú)人機(jī)自組網(wǎng)測(cè)試平臺(tái)及方法，測(cè)試平臺(tái)包括時(shí)間同步模塊，實(shí)現(xiàn)高精度時(shí)間同步；進(jìn)程管理模塊，減少延時(shí)、智能分配資源；信息包結(jié)構(gòu)定義模塊，特制信息包結(jié)構(gòu)便于全面跟蹤分析；路徑管理模塊，動(dòng)態(tài)路徑切換與錯(cuò)誤校正降低丟包率。測(cè)試方法包含測(cè)試...
  • 本發(fā)明屬于通信技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于5G RedCap模組的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，所述方法包括：步驟1：基于獲取到的網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)5G RedCap終端節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，計(jì)算該5G RedCap終端節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)特征值；根據(jù)節(jié)點(diǎn)特征值，計(jì)算分...
  • 本發(fā)明涉及無(wú)線通信技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種無(wú)線通信運(yùn)維數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：在無(wú)線通信運(yùn)維區(qū)域的所有子區(qū)域中，將歷史每個(gè)時(shí)段的業(yè)務(wù)流量值數(shù)據(jù)進(jìn)行高頻相似性分析，將每個(gè)時(shí)段所分析的數(shù)據(jù)構(gòu)建得到第一集合；對(duì)每個(gè)時(shí)段的第一集合進(jìn)行距離分析...
  • 本發(fā)明提供的基于信令數(shù)據(jù)的火車(chē)出行信息提取方法、裝置及電子設(shè)備，方法包括：利用各個(gè)火車(chē)站的緩沖區(qū)，獲得給定天數(shù)的信令點(diǎn)數(shù)據(jù)集合，包括出行軌跡點(diǎn)、第一類(lèi)駐留點(diǎn)和第二類(lèi)駐留點(diǎn)，信令點(diǎn)數(shù)據(jù)包括用戶信息、時(shí)間信息和火車(chē)站關(guān)聯(lián)信息；將同一用戶的所有信...
  • 本發(fā)明提供了一種車(chē)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理車(chē)聯(lián)網(wǎng)OTA數(shù)據(jù)處理方法、系統(tǒng)、終端及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：根據(jù)目標(biāo)車(chē)輛的環(huán)境信息和駕駛信息進(jìn)行異常預(yù)測(cè)，得到異常預(yù)測(cè)結(jié)果，若異常預(yù)測(cè)結(jié)果滿足異常條件，向駕駛員發(fā)送OTA升級(jí)異常提示，根據(jù)歷史行駛信息和當(dāng)前導(dǎo)航...
  • 本發(fā)明屬于無(wú)線通信、信號(hào)產(chǎn)生以及信號(hào)表征技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種無(wú)線信號(hào)動(dòng)態(tài)生成的方法、系統(tǒng)及終端。所述方法包括：確定移動(dòng)目標(biāo)的最大移動(dòng)區(qū)域；計(jì)算最大移動(dòng)區(qū)域內(nèi)每一隨機(jī)位置的定位誤差區(qū)域；選擇面積最小的定位誤差區(qū)域作為填充區(qū)域并按預(yù)設(shè)填充規(guī)則將多...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種用于高光譜相機(jī)二級(jí)光譜濾除方法及系統(tǒng)，包括基于高光譜相機(jī)可測(cè)量的理論波長(zhǎng)范圍和實(shí)際波長(zhǎng)范圍，確定一級(jí)光譜與二級(jí)光譜的理論重疊波長(zhǎng)，得到重疊區(qū)域內(nèi)二級(jí)光譜實(shí)際波長(zhǎng)范圍；調(diào)整積分時(shí)間，在重疊區(qū)域內(nèi)二級(jí)光譜實(shí)際波長(zhǎng)范圍內(nèi)，分析每個(gè)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于光學(xué)變焦技術(shù)的攝像頭變焦控制系統(tǒng)及方法，涉及攝像頭變焦控制領(lǐng)域，包括變焦指令接收、鏡頭參數(shù)計(jì)算、驅(qū)動(dòng)控制、鏡頭移動(dòng)、圖像質(zhì)量評(píng)估、環(huán)境光線檢測(cè)、防抖補(bǔ)償和智能學(xué)習(xí)模塊；接收模塊收用戶變焦指令獲目標(biāo)焦距，計(jì)算模塊算焦距變化...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)的機(jī)頂盒自動(dòng)化測(cè)試方法及系統(tǒng)，主要涉及機(jī)頂盒自動(dòng)化測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域。包括：通過(guò)設(shè)備系統(tǒng)內(nèi)置的輕量化agent進(jìn)行日志采集，提取日志數(shù)據(jù)信息；對(duì)提取的數(shù)據(jù)信息通過(guò)過(guò)濾規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，形成數(shù)據(jù)集；對(duì)執(zhí)行數(shù)據(jù)清洗后的數(shù)據(jù)集...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的新聞智能播報(bào)系統(tǒng)及方法，包括以下步驟：S1、構(gòu)建多模態(tài)新聞數(shù)據(jù)集并進(jìn)行語(yǔ)義編碼，生成初步語(yǔ)義特征；S2、利用動(dòng)態(tài)時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)提取時(shí)間特征，并通過(guò)分層Transformer生成時(shí)間特征與分層語(yǔ)義特征；S3、對(duì)時(shí)間...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)采集技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)采集控制系統(tǒng)和數(shù)據(jù)采集方法、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，本發(fā)明通過(guò)接收智能控制模塊發(fā)送的控制指令，移動(dòng)終端設(shè)備模塊不僅可以自動(dòng)采集運(yùn)行的任一目標(biāo)直播APP內(nèi)任一目標(biāo)直播間的直播音視頻流數(shù)據(jù)，還可以同時(shí)自動(dòng)采集目...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種宕機(jī)截屏圖像壓縮方法及裝置，涉及圖像壓縮技術(shù)領(lǐng)域，包括分割待壓縮宕機(jī)截屏圖像，得到樣本子圖；基于樣本子圖中每個(gè)位置和相鄰位置的灰度值，計(jì)算圖像二維熵；利用圖像二維熵將樣本子圖劃分為多個(gè)區(qū)域子圖，并分別輸入至對(duì)應(yīng)的變分自編碼器...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N人工智能攝像頭的智能監(jiān)控方法及監(jiān)控系統(tǒng)，獲取監(jiān)控視頻流；對(duì)監(jiān)控視頻流進(jìn)行色彩調(diào)校，得到調(diào)校后的監(jiān)控視頻流，在調(diào)校后的監(jiān)控視頻流中選取監(jiān)控視頻關(guān)鍵幀，確定監(jiān)控視頻關(guān)鍵幀對(duì)應(yīng)的相鄰幀間相似度；基于相鄰幀間相似度對(duì)監(jiān)控視頻關(guān)鍵幀進(jìn)行...
  • 本發(fā)明涉及視頻會(huì)議技術(shù)領(lǐng)域，具體的是一種視頻會(huì)議網(wǎng)絡(luò)安全管理方法，包括：向視頻會(huì)議參與對(duì)象發(fā)送會(huì)議請(qǐng)求，獲取會(huì)議關(guān)聯(lián)信息；對(duì)視頻會(huì)議參與對(duì)象進(jìn)行身份認(rèn)證，確定進(jìn)行交互的對(duì)象類(lèi)別和會(huì)議配置情況；對(duì)視頻會(huì)議參與對(duì)象進(jìn)行身份認(rèn)證，得到身份認(rèn)證信息...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于人工智能的商務(wù)會(huì)議場(chǎng)景下花絮生成方法，具體涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域；通過(guò)利用自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)分析會(huì)議內(nèi)容，篩選出高價(jià)值的花絮片段，并采用多模態(tài)一致性檢測(cè)模型，對(duì)發(fā)言者的語(yǔ)音特征與面部表情變化特征進(jìn)行比對(duì)，識(shí)別Deep...
  • 本發(fā)明提供一種衛(wèi)星數(shù)據(jù)包解析方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取原始衛(wèi)星數(shù)據(jù)包；對(duì)原始衛(wèi)星數(shù)據(jù)包進(jìn)行分段處理，得到多個(gè)數(shù)據(jù)片段；以提升衛(wèi)星數(shù)據(jù)傳輸成功率以及服務(wù)均衡度為目標(biāo)，通過(guò)蝙蝠優(yōu)化算法，對(duì)各個(gè)數(shù)據(jù)片段進(jìn)行重排列；按照重排...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)壓縮傳輸技術(shù)領(lǐng)域，具體地說(shuō)，涉及基于大數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)壓縮傳輸系統(tǒng)及方法。其包括：數(shù)據(jù)采集與處理單元從多種數(shù)據(jù)源獲取原始數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理；數(shù)據(jù)壓縮執(zhí)行單元通過(guò)LZ4壓縮算法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，并在LZ4壓縮算法中引入基于動(dòng)態(tài)熵權(quán)重...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工智能的換電柜電池防盜系統(tǒng)，涉及防盜技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明，通過(guò)面部識(shí)別模塊驗(yàn)證用戶身份，結(jié)合行為分析技術(shù)動(dòng)態(tài)評(píng)估操作合法性，并生成唯一用戶操作標(biāo)識(shí)符，從源頭上杜絕未經(jīng)授權(quán)的使用，當(dāng)識(shí)別異常時(shí)，系統(tǒng)即時(shí)限制用戶權(quán)限或觸發(fā)多因...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AI流量識(shí)別的分布式存儲(chǔ)方法和系統(tǒng)，包括：獲取當(dāng)前CDN網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)信息并模擬構(gòu)建GNN模型中的第一GNN節(jié)點(diǎn)，根據(jù)當(dāng)前CDN網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和不同CDN網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的通訊關(guān)系構(gòu)建GNN模型的鄰接節(jié)點(diǎn)；獲取第一GNN節(jié)點(diǎn)和對(duì)應(yīng)鄰接節(jié)...
  • 本發(fā)明提供一種基于云平臺(tái)的異地主備集群容災(zāi)的控制方法、設(shè)備及系統(tǒng)，包括當(dāng)檢測(cè)到主集群未發(fā)生故障時(shí)，確定租戶的需求數(shù)據(jù)，并從所述每個(gè)第一容災(zāi)目標(biāo)的數(shù)據(jù)中提取所述租戶的需求數(shù)據(jù)，同步給對(duì)應(yīng)的第二容災(zāi)目標(biāo)；當(dāng)檢測(cè)到所述主集群發(fā)生故障時(shí)，根據(jù)故障上...
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