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								      本申請公開了一種ESD器件的建模方法、裝置及電子設(shè)備，涉及電子電路技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取ESD器件在各個(gè)狀態(tài)下的電壓隨電流的第一變化關(guān)系，以及用于判斷ESD器件所處狀態(tài)的關(guān)鍵參數(shù)，該第一變化關(guān)系基于能夠反映ESD器件的電氣特性的I?V特性...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種布局參數(shù)的確定方法以及半導(dǎo)體裝置，屬于半導(dǎo)體設(shè)計(jì)和生產(chǎn)技術(shù)領(lǐng)域，所述布局參數(shù)的確定方法包括：獲取每個(gè)環(huán)形振蕩器中逆變器的全部數(shù)量數(shù)據(jù)和對象逆變器的個(gè)數(shù)數(shù)據(jù)；獲取實(shí)測時(shí)間數(shù)據(jù)，實(shí)測時(shí)間數(shù)據(jù)為實(shí)測出的環(huán)形振蕩器的延遲時(shí)間；根據(jù)全...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請的實(shí)施方式提供了一種基于文檔內(nèi)容的可信溯源演示文稿生成方法及系統(tǒng)。該方法包括：獲取用戶輸入的待處理文檔；通過層次化語義分割模型，對待處理文檔的內(nèi)容信息進(jìn)行語義識別，并根據(jù)語義識別結(jié)果對待處理文檔進(jìn)行信息切片以獲得內(nèi)容結(jié)構(gòu)樹；內(nèi)容結(jié)構(gòu)樹...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N知識庫與知識圖譜相結(jié)合的文本分析方法和系統(tǒng)，其中，方法包括：針對每個(gè)未登錄詞匯，在分詞序列的至少兩個(gè)分詞片段中查找與所述未登錄詞匯相關(guān)的類似字段，將分詞序列中的類似字段替換為未登錄詞匯，得到優(yōu)化分詞序列；將所述優(yōu)化分詞序列轉(zhuǎn)換...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種掃碼工裝，該掃碼工裝包括：承載組件，用于放置柔性工件，設(shè)置有用于在平面方向調(diào)節(jié)位置的結(jié)構(gòu)和限位結(jié)構(gòu)，以在不施加壓緊力的條件下定位承載組件的位置；掃碼組件，安裝于承載組件上，掃碼組件包括成像裝置和用于調(diào)節(jié)其空間位置的三維調(diào)節(jié)結(jié)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請適用于圖數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種圖關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。其中，獲取業(yè)務(wù)系統(tǒng)的圖數(shù)據(jù)，以及確定目標(biāo)任務(wù)所對應(yīng)的目標(biāo)屬性、對應(yīng)目標(biāo)屬性的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽；根據(jù)目標(biāo)屬性和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽，獲取參考圖模式；從圖數(shù)據(jù)中確定出與參考圖模式匹配...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種多模態(tài)超短期光伏發(fā)電功率預(yù)測系統(tǒng)和方法，通過設(shè)置圖像序列預(yù)測模塊，采用基于門控循環(huán)算法來逐步提取歷史圖像特征，相比其他方法更加適合處理序列數(shù)據(jù)，因此可以得到更加準(zhǔn)確的歷史運(yùn)動特征。此外，圖像序列預(yù)測模塊還采用基于擴(kuò)散模型的方法...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源數(shù)據(jù)的單品倉儲需求預(yù)測方法及系統(tǒng)，涉及智能倉儲管理相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：在多源數(shù)據(jù)庫中提取單品關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，利用NLP和知識圖譜提取語義標(biāo)簽；激活倉儲需求的顯隱耦合因子模型，顯隱耦合因子模型包括顯隱因子提取層和顯隱...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及一種垃圾分類行為數(shù)據(jù)可視化分析管理系統(tǒng)及方法，包括：依據(jù)壓力數(shù)據(jù)和厚度數(shù)據(jù)確定分類垃圾桶的相應(yīng)擠壓面所對應(yīng)的瞬時(shí)壓力?厚度變化率；依據(jù)瞬時(shí)壓力?厚度變化率與預(yù)定值的關(guān)系得到并向分類垃圾桶發(fā)送相應(yīng)擠壓面停止擠壓的指令，使其停止擠壓；...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于農(nóng)業(yè)多場景的碳匯動態(tài)監(jiān)測調(diào)控系統(tǒng)，涉及農(nóng)業(yè)碳匯監(jiān)測領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)采集模塊獲取作物交界區(qū)域預(yù)設(shè)采樣點(diǎn)的碳通量原始數(shù)據(jù)、作物生理狀態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)及歷史標(biāo)準(zhǔn)趨勢數(shù)據(jù)。特征構(gòu)建模塊基于時(shí)間滑動窗口處理原始數(shù)據(jù)，生成復(fù)合趨勢特征向量與標(biāo)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了鋁軋制多工序生產(chǎn)排產(chǎn)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)度方法及系統(tǒng)，屬于生產(chǎn)調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，包括：基于構(gòu)建的鋁軋制生產(chǎn)線數(shù)字孿生模型，結(jié)合生產(chǎn)工序邏輯關(guān)系與約束條件，構(gòu)建鋁軋制工序動態(tài)圖模型；利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取動態(tài)圖特征，生成融合局部與全局信息的狀態(tài)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種床墊生產(chǎn)線調(diào)度方法及系統(tǒng)，涉及生產(chǎn)調(diào)度領(lǐng)域，通過構(gòu)建生產(chǎn)要素依賴關(guān)系圖譜并評估不同調(diào)度方案下的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期損失，從而確定最優(yōu)調(diào)度方案，具有能夠系統(tǒng)性地考量并應(yīng)對復(fù)雜依賴關(guān)系，避免或減少特殊物料錯(cuò)配、特殊工藝條件失效、并行生產(chǎn)失調(diào)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于大數(shù)據(jù)的礦區(qū)作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)，包括作業(yè)特征構(gòu)建模塊、強(qiáng)度標(biāo)簽生成模塊、密度突變識別模塊、節(jié)奏類型判定模塊、作業(yè)時(shí)序排序模塊。本發(fā)明，通過構(gòu)建運(yùn)輸設(shè)備作業(yè)行為數(shù)據(jù)并提取載重變化與駐留時(shí)間的均值組合，在多礦區(qū)間...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供智慧環(huán)衛(wèi)廢棄垃圾回收方法及系統(tǒng)，涉及環(huán)境保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：步驟1，通過智能分類終端的穿透式射頻單元解析容器本征標(biāo)識碼，并獲取垃圾質(zhì)量數(shù)據(jù)流，生成原始時(shí)空觀測集；步驟2，將原始時(shí)空觀測集輸入邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，根據(jù)預(yù)設(shè)的環(huán)衛(wèi)本體...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及儲能電站運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種儲能電站風(fēng)險(xiǎn)評估方法及系統(tǒng)，通過獲取儲能電站的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)集合，該運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)集合涵蓋多個(gè)設(shè)備監(jiān)測序列，每個(gè)設(shè)備監(jiān)測序列均包含儲能設(shè)備的電氣參數(shù)及環(huán)境參數(shù)監(jiān)測數(shù)據(jù)，采用風(fēng)險(xiǎn)特征提取從運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)中...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了海底巖溶地層隧道盾構(gòu)數(shù)據(jù)監(jiān)測分析方法及系統(tǒng)，方法包括：同步采集盾構(gòu)施工機(jī)械參數(shù)、巖溶地層聲發(fā)射信號及海水滲透壓數(shù)據(jù)；將盾構(gòu)施工機(jī)械參數(shù)、巖溶地層聲發(fā)射信號及海水滲透壓數(shù)據(jù)基于滲流?應(yīng)力耦合約束，通過裂隙網(wǎng)絡(luò)滲透張量反演生成水力連...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多模態(tài)融合感知的機(jī)器狗巡檢邊坡災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估方法、裝置和存儲介質(zhì)，涉及邊坡災(zāi)害評估領(lǐng)域，包括：獲取多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)；對多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空對齊處理后轉(zhuǎn)換至體素坐標(biāo)系；對時(shí)空對齊后的多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，將各提取特征映射至統(tǒng)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及礦井領(lǐng)域，尤其涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的金屬礦山井下充填體質(zhì)量智能監(jiān)測系統(tǒng)及方法。包括：采集原始測量值，利用基于卡爾曼濾波的傳感器集群互校驗(yàn)技術(shù)，對接收到的原始測量值進(jìn)行自動校準(zhǔn)，僅對檢測到漂移、失效的原始測量值進(jìn)行互校驗(yàn)修復(fù)，得到校準(zhǔn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。涉及電力安全管理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對采集組件連續(xù)采集的多幀圖像進(jìn)行移動對象檢測，得到移動對象在包含移動對象的每幀目標(biāo)圖像中對應(yīng)的第一位姿信息；基于第一位姿信息，將移動對象映射...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于動態(tài)知識圖譜的企業(yè)數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)處理方法及系統(tǒng)，通過采集企業(yè)運(yùn)行過程中產(chǎn)生的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，提取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流中的實(shí)體對象與關(guān)聯(lián)關(guān)系，形成初始節(jié)點(diǎn)與初始邊。接收風(fēng)險(xiǎn)處理請求，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)屬性標(biāo)識從動態(tài)知識圖譜中定位目標(biāo)實(shí)體對應(yīng)的初始節(jié)點(diǎn)，并...
								
        
							
        
							
						
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