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								      本申請實施例提供了一種預瞄點生成方法、裝置、車輛以及存儲介質。本方法包括：獲取待處理預瞄點，所述待處理預瞄點基于目標車輛當前時刻的速度信息、參考預瞄點對應的曲率信息、匹配點對應的曲率信息以及預設預瞄距離進行確定；基于待處理預瞄點對應的航向角...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及電動垂直起降飛行器技術領域，公開了一種eVTOL飛機半搖臂式主起落架結構，固定安裝于機體結構下方，起落架結構包括主起梁、油氣減震器、搖臂、輪軸、機輪和鉸接螺栓，主起梁的一端與機體結構固定連接另一端與搖臂通過鉸接螺栓實現(xiàn)鉸接，機輪通...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種照明裝置，包括：燈殼體；光源，至少部分設置在燈殼體中；電池包，限定有高度尺寸H1；電池包收容部，形成或連接于燈殼體；其中，燈殼體沿自身高度方向包括高度尺寸為H2的第一狀態(tài)和高度尺寸為H3的第二狀態(tài)，第一狀態(tài)時的高度尺寸H2小...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種照明裝置，包括：燈殼體；光源，至少部分設置在燈殼體中；電池包收容部，形成或連接于燈殼體；電池包收容部包括第一端口；電池包，可拆卸的連接到電池包收容部，電池包與第一端口耦合；控制器，耦合光源并控制光源；控制電路板，至少部分設置...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種出風裝置及空調器，涉及空調技術領域。該出風裝置應用于空調器，包括基座、出風格柵和多個擺葉，基座、出風格柵和多個擺葉一體成型，其中，基座位于出風格柵寬度方向的一側，多個擺葉均位于出風格柵的下游側且沿出風格柵的長度方向間隔排布，擺...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種出風裝置及立式空調器，涉及空調技術領域。該出風裝置包括出風格柵和一體成型于出風格柵的出風側且沿其高度方向間隔排布的多個擺葉，擺葉包括均連接于出風格柵的延伸部和擺動部，延伸部背離出風格柵水平延伸，擺動部具有能夠彈性彎折使其進行上...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請實施例提供一種測試系統(tǒng)、電子設備及控制方法，涉及測試技術領域。該測試系統(tǒng)包括：第一設備、第二設備和第三設備，第三設備包括待測試電容式觸摸屏，待測試電容式觸摸屏包括多個電容單元；在第一設備作用于待測試電容式觸摸屏的電容單元時，電容單元產...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N散熱模組和電子設備。散熱模組應用于電子設備，散熱模組包括液冷板、散熱板和熱管。熱管包括蒸發(fā)段和冷凝段。沿熱管的延伸方向，蒸發(fā)段與冷凝段連接。蒸發(fā)段與液冷板層疊設置，并與液冷板連接。散熱板包括散熱部分和傳熱部分，散熱部分與傳熱部...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開提供一種存儲器數(shù)據(jù)改寫方法、裝置及系統(tǒng)，屬于存儲器技術領域。EFUSE存儲器包括：數(shù)據(jù)存儲單元，數(shù)據(jù)存儲單元用于存儲信息；至少一組數(shù)據(jù)改寫單元，每組數(shù)據(jù)改寫單元包括兩組冗余存儲單元，其中，一組冗余存儲單元內存儲的待改寫地址為待進行數(shù)據(jù)...
								
        
							
        
							
						
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								      深度學習模型從數(shù)據(jù)輸入到最后的優(yōu)化輸出，過程繁瑣，耗費時間巨大，而且對于人力要求更為苛刻，不僅要熟悉深度學習模型更要熟悉模型的優(yōu)化方法。本申請的目的在于提出一種基于minibrain軟件的深度學習模型自動化構建方法，通過圖形化的方式，實現(xiàn)數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及一種基于基于異常事件預警檢測模型的壓縮技術，通過在異常事件預警檢測模型的批處理歸一化(BN)層的比例因子上施加L1正則化，在訓練過程中自動識別和修剪不重要的通道，從而達到對模型的有效壓縮，以優(yōu)化適配邊緣計算設備的能力。為了進一步簡...
								
        
							
        
							
						
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								      量化本質上只是對數(shù)值范圍的重新調整，可以「粗略」理解為是一種線性映射。之所以加「粗略」二字，是因為有些論文會用非線性量化，但目前在工業(yè)界落地的還都是線性量化。不過，可以明顯看出，反量化一般沒有信息損失，而量化一般都會有精度損失。這也非常好理...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及一種基于FPGM的深度學習模型剪枝技術，是一種優(yōu)化深度學習模型的方法，通過去除模型中冗余、不必要的參數(shù)和連接，從而實現(xiàn)模型的精簡和壓縮。這不僅有助于減小模型的存儲空間和傳輸成本，提高模型在移動設備和嵌入式系統(tǒng)上的部署效率，還能顯著...
								
        
							
        
							
						
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								      本專利針對TensorFlow在模型構建中的復雜性問題，提出了一種積木工廠轉換技術。該技術通過一個直觀的前端拖拽界面，使用戶能夠輕松地設計出神經網絡模型。界面上提供了多種預定義算子，用戶通過拖拽這些算子并設置相關參數(shù)即可完成模型構建，無需關...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N圖像處理方法及電子設備，在完成智慧感知業(yè)務時，該方法通過低功耗模塊中的低功耗ISP、低功耗DSP以及低功耗NPU對TOF攝像頭采集的TOF數(shù)據(jù)進行處理，可以在不依賴CPU的對TOF RAW數(shù)據(jù)進行處理，得到業(yè)務結果并返回給應...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種顯示方法、裝置、顯示設備以及存儲介質，方法包括：在顯示模式為補償模式的情況下，接收待顯示圖像對應的補償圖像；對補償圖像進行拆分，得到多個子補償圖像；從多個子補償圖像獲取每個發(fā)光像素在各幀顯示時段內的第一發(fā)光灰階；控制每個顯示...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于分子生物學技術領域，具體涉及樣本的宏基因組測序數(shù)據(jù)分析方法及電子設備和系統(tǒng)。該宏基因組測序數(shù)據(jù)分析方法包括以下步驟：獲取所述樣本的測序數(shù)據(jù)；將所述測序數(shù)據(jù)與宿主參考基因組進行比對，拆分得到宿主基因組數(shù)據(jù)和微生物組數(shù)據(jù)；分別對所述宿...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開一種無線充電方法及電子設備，第一電子設備包括無線充電模塊，無線充電模塊包括諧振電路，其中：第一電子設備獲取諧振電路的諧振周期；第一電子設備基于諧振周期計算諧振電路中第一電容的第一容值；第一電子設備基于第一容值確定目標Q閾值；目標Q...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N降低信號峰均比的數(shù)字功率放大器、相關方法及裝置，采用本申請實施例提供的數(shù)字功率放大器，可以基于數(shù)字信號的功率高低來選擇不同的信號放大方式，具體地通過CMOS互補金屬氧化物半導體放大模塊對低功率數(shù)字信號進行放大處理，有助于提高...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N掃頻方法、電子設備、計算機可讀介質，掃頻方法包括：針對第i個待檢測頻點，獲取第i個待檢測頻點對應的基于第一增益值調整后得到的時域數(shù)據(jù)；其中，第一增益值為對第i?1個待檢測頻點進行檢測過程中對第i?1個待檢測頻點所使用的第二增...
								
        
							
        
							
						
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