本申請屬于機器人領(lǐng)域，具體涉及一種三自由度剛?cè)狁詈响`巧手指及靈巧手，靈巧手指，包括手指指節(jié)模塊、雙頭球鉸連桿、手掌內(nèi)手指驅(qū)動模塊、驅(qū)動傳遞機構(gòu)和手臂內(nèi)手指驅(qū)動模塊。通過融合剛性空間連桿機構(gòu)與柔性驅(qū)動傳遞機制，巧妙解決了傳統(tǒng)剛性結(jié)構(gòu)缺乏柔...

本發(fā)明公開了一種基于LLM輔助系統(tǒng)調(diào)用推斷的操作系統(tǒng)內(nèi)核定向模糊測試方法，屬于網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：觸發(fā)條件分析子模塊基于第一輸入觸發(fā)LLM生成調(diào)用鏈的分析結(jié)果；系統(tǒng)調(diào)用序列推斷子模塊基于第二輸入觸發(fā)LLM生成調(diào)用目標的系統(tǒng)調(diào)...

本發(fā)明涉及一種基于跨域異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)智能融合的鏈路規(guī)劃方法，包括步驟：從網(wǎng)絡(luò)采集異構(gòu)數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；融合不同網(wǎng)絡(luò)域的特征；根據(jù)低維特征矩陣，評估異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中各鏈路的重要性；初始化鏈路種群，計算種群適應(yīng)度，構(gòu)建種群動態(tài)模型；計算鏈路資源...

本發(fā)明涉及基于邊緣與色彩輔助的語義驅(qū)動圖像重建方法和裝置，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：發(fā)射端對獲取的原始圖像進行語義、邊緣、色彩三路并行特征提取并分別進行編碼，輸出語義編碼序列、邊緣編碼序列、色彩編碼序列；根據(jù)頭信息，對各編碼序列進...

本發(fā)明屬于傳熱性能測試領(lǐng)域，具體涉及到一種微通道平板流動傳熱測試裝置及方法。其中裝置包括測試座和微通道平板；測試方法包括：對加熱器通電預(yù)熱，并建立加熱功率與微通道平板表面溫度的對應(yīng)關(guān)系；向微通道平板的流體通道中通入待測流體，同時調(diào)節(jié)加熱...

本發(fā)明公開了一種多源網(wǎng)絡(luò)日志意圖解析與根因定位方法，步驟包括：從多源設(shè)備中采集原始的日志數(shù)據(jù)，并進行預(yù)處理，生成統(tǒng)一格式的初始數(shù)據(jù)集；把初始數(shù)據(jù)集中不同表達的同義事件轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一語義空間，生成語義一致的數(shù)據(jù)集；基于Transformer模...

本發(fā)明公開了一種基于動態(tài)稀疏性的大語言模型推理加速方法及系統(tǒng)，本發(fā)明方法包括針對原始的目標大語言模型，在其支持結(jié)構(gòu)動態(tài)精簡的網(wǎng)絡(luò)模塊原有的主計算路徑上增加并行的旁路預(yù)測路徑，在旁路預(yù)測路徑中嵌入選擇激活的預(yù)測器，所述預(yù)測器用于根據(jù)該網(wǎng)絡(luò)...

本申請涉及一種基于梯度特征與社區(qū)結(jié)構(gòu)的崗位人員推薦解釋方法及裝置。所述方法包括：獲取預(yù)先訓練收斂的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與原始嵌入特征，同時依據(jù)存儲有人員、技能、崗位、業(yè)務(wù)等實體的知識圖譜開展后續(xù)操作，以圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為在崗人員推薦網(wǎng)絡(luò)，把原始嵌入特征...

本申請公開了一種基于知識蒸餾的顯著性預(yù)測方法及系統(tǒng)，涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：構(gòu)建顯著性預(yù)測網(wǎng)絡(luò)模型；基于數(shù)據(jù)集訓練教師模型，得到泛化能力充分的教師模型權(quán)重；利用多層次偽知識蒸餾方法將教師模型的知識傳授給學生模型；基于數(shù)據(jù)集，...

本發(fā)明公開了射頻電磁波影響下的生物神經(jīng)元建模方法及系統(tǒng)，涉及神經(jīng)動力學技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取多區(qū)室神經(jīng)元幾何模型，并確定神經(jīng)元幾何模型所處空間位置的射頻電磁波參數(shù)；基于射頻電磁波參數(shù)，確定各區(qū)室的頻率溫度依賴性函數(shù)，并改進離子電流方...

本發(fā)明屬于群體決策領(lǐng)域，具體涉及一種不完全信任網(wǎng)絡(luò)下的群體共識決策方法及系統(tǒng)，根據(jù)模糊偏好向量矩陣對專家進行分類，得到專家子群，根據(jù)信任矩陣建立每個專家子群內(nèi)部的初始信任網(wǎng)絡(luò)，通過信任傳遞算子對初始信任網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，得到優(yōu)化信任網(wǎng)絡(luò)，從而計...

本發(fā)明提出一種結(jié)合動態(tài)閾值搜索策略的A*柵格路徑規(guī)劃方法，屬于路徑規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明在傳統(tǒng)A*算法的基礎(chǔ)上引入一種動態(tài)閾值搜索策略；該策略依據(jù)當前搜索節(jié)點的待探索節(jié)點數(shù)量與已探索節(jié)點數(shù)量的變化來判斷無人車的搜索狀態(tài)，并據(jù)此動態(tài)設(shè)置搜索...

本申請涉及一種基于知識增強和多任務(wù)學習的語義理解方法和裝置。所述方法包括：根據(jù)不同任務(wù)定制提示詞模板，根據(jù)提示詞模板，引導(dǎo)大模型從圖像信息和文本信息中提取目標詞信息，根據(jù)任務(wù)的語義理解信息，對目標詞信息進行去噪，得到結(jié)構(gòu)化常識，通過結(jié)構(gòu)...

本申請涉及一種基于關(guān)系感知加權(quán)損失的崗位人員推薦方法。所述方法包括：獲取崗位?人員交互圖和人員知識圖譜，經(jīng)統(tǒng)一編碼融合為協(xié)同知識圖；接著構(gòu)建含四模塊的推薦模型，負樣本加權(quán)模塊從協(xié)同知識圖取負樣本，算其與對應(yīng)正樣本的知識關(guān)系相似度最大值并...

本發(fā)明涉及信息處理與數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，公開了基于GDELT數(shù)據(jù)庫的關(guān)鍵事件提取方法，該方法首先對GDELT數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，提取事件名稱及多個特征字段，并劃分訓練集與測試集。其核心在于，采用大語言模型結(jié)合事件的結(jié)構(gòu)化特征與文本，為訓練集數(shù)據(jù)自...

本發(fā)明涉及一種基于觸發(fā)器和適配器的知識圖譜更新方法、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：利用MySQL數(shù)據(jù)庫構(gòu)建知識數(shù)據(jù)中間庫和操作日志；利用觸發(fā)器實時監(jiān)測數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)變化更新操作日志；當觸發(fā)器檢測到數(shù)據(jù)變化事件更新數(shù)據(jù)緩存表；基于知識數(shù)據(jù)中間庫...

本發(fā)明公開了一種太赫茲近場雷達圖像的增強方法，包括以下步驟：對待增強太赫茲近場雷達圖像進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、歸一化，獲得歸一化太赫茲近場雷達圖像；對歸一化太赫茲近場雷達圖像進行平穩(wěn)小波變換分解，獲得若干低頻子帶和若干高頻子帶；利用不同方向的濾波...

本發(fā)明公開一種小尺度衰落信道仿真分析方法及裝置，本方法通過對小尺度衰落信道仿真系統(tǒng)進行初始化，并對系統(tǒng)參數(shù)進行配置；通過正弦波疊加法或頻域濾波法生成基礎(chǔ)信道；將基礎(chǔ)信道進行歸一化處理，通過angle函數(shù)從歸一化后基礎(chǔ)信道中提取獲得相位信...

本申請涉及一種基于原型學習的可解釋跨模態(tài)目標重識別方法及系統(tǒng)。方法包括：構(gòu)建原型跨模態(tài)網(wǎng)絡(luò)，用于對多模態(tài)圖像樣本集中的圖像樣本進行通道適配，提取多尺度融合特征并經(jīng)通道加權(quán)得到判別性特征向量，遍歷判別性特征向量的空間位置并提取局部特征，為...

本發(fā)明提供一種標簽內(nèi)容自動標注方法、終端設(shè)備及介質(zhì)，包括獲取待標注圖像；基于目標識別網(wǎng)絡(luò)，識別潛在LOGO區(qū)域，并提取潛在LOGO區(qū)域?qū)?yīng)的圖像特征和文本特征；將圖像特征與LOGO圖像特征庫進行圖像特征匹配，若匹配，則將待標注圖像標注為...