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								      本發(fā)明涉及機器視覺技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于機器視覺的擦窗機移動控制方法及相關(guān)裝置，該方法包括：對窗戶表面進行多光譜圖像采集和超像素分割，得到臟污區(qū)域概率圖；對臟污區(qū)域概率圖進行多光譜特征融合和清潔路徑規(guī)劃，得到擦窗機移動軌跡；基于擦窗機移動...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度強化學(xué)習(xí)的多無人機編隊控制方法及系統(tǒng)，涉及無人機控制領(lǐng)域，為解決現(xiàn)有編隊中的無人機應(yīng)對模型不確定性和多源干擾時，難以確保高的魯棒性、安全性及可靠性的問題。包括：步驟1：考慮到無人機在穿越狹窄通道飛行時所面臨的外部氣流...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及水下推進技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種水下磁耦合推進器智能控制方法及系統(tǒng)。該方法包括：通過霍爾傳感器陣列檢測磁耦合單元磁場，得到磁通密度分布數(shù)據(jù)；根據(jù)磁通密度分布數(shù)據(jù)建模永磁體陣列磁滯特性，得到磁滯補償參數(shù)；將磁滯補償參數(shù)輸入磁場遺傳算法優(yōu)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開一種基于AI的美術(shù)教學(xué)素材云空間資源管理系統(tǒng)，包括：通過素材潛能轉(zhuǎn)化模塊將原始美術(shù)素材轉(zhuǎn)換為包含矢量輪廓、色彩基元及灰度引導(dǎo)圖的參數(shù)化種子數(shù)據(jù)，并關(guān)聯(lián)輕量級渲染規(guī)則集；即時響應(yīng)引擎基于交互參數(shù)調(diào)用渲染規(guī)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種增強視覺舒適度的自適應(yīng)顯示緩沖系統(tǒng)及方法、介質(zhì)，從離屏顯示緩沖區(qū)獲取原始顯示數(shù)據(jù)；根據(jù)原始顯示數(shù)據(jù)生成編碼向量，并根據(jù)所述編碼向量進行內(nèi)容特征評分；根據(jù)內(nèi)容特征評分和用戶的注視方向修改原始顯示數(shù)據(jù)的內(nèi)容特征，其中，內(nèi)容調(diào)節(jié)器...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于Wasserstein距離和貝葉斯湯普森采樣的編譯器協(xié)同優(yōu)化方法和系統(tǒng)，包括：基于預(yù)設(shè)優(yōu)化階段映射列表確定決策順序，將優(yōu)化空間構(gòu)建為分層決策結(jié)構(gòu)；遍歷分層決策結(jié)構(gòu)，根據(jù)湯普森采樣逐層選擇最優(yōu)子節(jié)點，生成候選配置；基于候選...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種資源打包與部署方法、產(chǎn)品、設(shè)備及介質(zhì)，涉及云計算與人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：將AI應(yīng)用依賴的結(jié)構(gòu)化資源轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)化YAML格式的目標(biāo)結(jié)構(gòu)化資源，對AI應(yīng)用依賴的非結(jié)構(gòu)化資源的分塊路徑進行存儲并生成元數(shù)據(jù)索引；根據(jù)目標(biāo)結(jié)構(gòu)化資源...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種含注意力機制的深度學(xué)習(xí)處理器架構(gòu)系統(tǒng)及應(yīng)用方法，主要涉及處理器架構(gòu)技術(shù)領(lǐng)域，用以解決傳統(tǒng)架構(gòu)由主機處理器執(zhí)行導(dǎo)致負荷過高、注意力機制與處理器計算單元分離、架構(gòu)設(shè)計復(fù)雜的問題。包括：注意力機制參數(shù)實時計算單元包括：輸入序列模塊...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請實施例提供了一種數(shù)據(jù)處理功能的測試方法及裝置、程序產(chǎn)品、存儲介質(zhì)，該方法包括：從存儲設(shè)備的目標(biāo)區(qū)域中存儲的目標(biāo)數(shù)據(jù)中確定出測試數(shù)據(jù)，其中，目標(biāo)數(shù)據(jù)為對存儲設(shè)備進行數(shù)據(jù)目標(biāo)處理功能后所得到的數(shù)據(jù)，目標(biāo)區(qū)域中存在預(yù)先設(shè)置的異常情況；觸發(fā)存...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。提供了一種監(jiān)控指標(biāo)自適應(yīng)全流程處理方法及系統(tǒng)，獲取采集對象的監(jiān)控指標(biāo)元數(shù)據(jù)，將所述監(jiān)控指標(biāo)元數(shù)據(jù)格式化處理后進行存儲，每間隔設(shè)定時段后，根據(jù)新采集到的監(jiān)控指標(biāo)元數(shù)據(jù)對存儲的數(shù)據(jù)進行更新；對更新后的指標(biāo)元數(shù)據(jù)進行歸...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于數(shù)據(jù)流的埋點可視化驗證方法、裝置及其可讀存儲介質(zhì)，通過埋點采集服務(wù)獲取用戶APP交互數(shù)據(jù)，經(jīng)壓縮編碼后傳輸至采集服務(wù)，解析過濾異常數(shù)據(jù)并添加時間戳、地理信息等屬性后轉(zhuǎn)發(fā)至Kafka；利用流式服務(wù)基于廣播狀態(tài)對數(shù)據(jù)進行設(shè)備...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及大模型應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于大模型的代碼錯誤修復(fù)方法及系統(tǒng)，方法包括：布設(shè)若干個編碼專用大模型并初始化模型評分；持續(xù)監(jiān)聽目標(biāo)程序的錯誤日志，獲取當(dāng)前錯誤信息，并在代碼倉庫中拉取與當(dāng)前錯誤信息對應(yīng)的錯誤代碼文件；構(gòu)建代碼修復(fù)提示詞...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了結(jié)合組合優(yōu)化算法與模糊測試的智能參數(shù)生成方法，涉及軟件測試參數(shù)生成技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：進行參數(shù)空間初始化；生成基礎(chǔ)用例并對基礎(chǔ)用例進行定向模糊變異；對各種測試策略進行動態(tài)權(quán)重調(diào)整；進行多層級約束處理并進行約束沖突消解；通過測...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種移動應(yīng)用程序GUI智能測試方法及系統(tǒng)，涉及GUI智能測試技術(shù)領(lǐng)域，包括提取移動應(yīng)用程序待測初始界面元素的屬性信息，計算待測初始界面和標(biāo)準(zhǔn)圖像初始界面的圖像相似度，選擇不同的初始測試處理策略；接收到初始元素測試命令后，依次點擊...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于渲染管線對齊的圖形渲染機制識別方法，通過在CPU模式及GPU模式下分別預(yù)執(zhí)行基準(zhǔn)測試程序，完成兩種模式下關(guān)鍵階段處理區(qū)間及穩(wěn)定工作區(qū)間的預(yù)對齊形成第一采樣區(qū)間實現(xiàn)渲染管線的對齊，基于幀復(fù)雜度的預(yù)對齊形成第二采樣區(qū)間，由第...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種高效橋接裝置及數(shù)據(jù)恢復(fù)方法，所述橋接裝置包括：協(xié)議轉(zhuǎn)換引擎；讀寫通道仲裁單元；HyperBus讀時序控制單元；邊沿驅(qū)動型數(shù)據(jù)恢復(fù)模塊：其中邊沿檢測單元采用3倍過采樣技術(shù)對HyperBus的RWDS信號進行邊沿檢測，以跳變沿的下...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向鐵路防災(zāi)監(jiān)測的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)知識圖譜構(gòu)建方法，涉及知識圖譜構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：匯聚來自鐵路防災(zāi)監(jiān)測相關(guān)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建用于指導(dǎo)知識抽取與融合的領(lǐng)域本體模型；從標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理后的不同模態(tài)數(shù)據(jù)中，利用針對性的抽取算法提...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及流域生態(tài)數(shù)字模型技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及流域橫向生態(tài)保護補償分級分類標(biāo)準(zhǔn)匹配方法及系統(tǒng)、介質(zhì)，本發(fā)明按照自然等級為主、流域規(guī)模輔助的思路，通過水系層次法結(jié)合流域面積指標(biāo)確定流域的級別，綜合流域的水文特征、生態(tài)特征、地形特征和社會經(jīng)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于數(shù)據(jù)融合的機場智慧顯示方法、裝置、設(shè)備以及介質(zhì)，包括：獲取目標(biāo)機場的航班節(jié)點數(shù)據(jù)、人流數(shù)據(jù)以及區(qū)域顯示數(shù)據(jù)；判斷是否存在集體觸控事件；若存在，則根據(jù)顯示屏坐標(biāo)在目標(biāo)機場中劃分出第一顯示區(qū)域和第二顯示區(qū)域，并根據(jù)航班節(jié)點數(shù)據(jù)、...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及不定特征屬性的軟件無線電波形庫、方法和設(shè)備，針對特征屬性多變且不確定的情況，通過優(yōu)化數(shù)據(jù)類型表示方式和多層次數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計，設(shè)計了屬性特征庫、波形管理庫及二者之間的綁定關(guān)系，完成了不定特征屬性的軟件無線電波形庫設(shè)計，支持用戶自定義特...
								
        
							
        
							
						
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