本發(fā)明公開(kāi)一種抗Prompt注入的機(jī)密計(jì)算智能體安全執(zhí)行方法，包括以下步驟：在硬件可信執(zhí)行環(huán)境內(nèi)，對(duì)智能體系統(tǒng)提示詞進(jìn)行數(shù)字簽名，并將簽名后的系統(tǒng)提示詞存儲(chǔ)于可信執(zhí)行環(huán)境內(nèi)的受硬件保護(hù)的安全隔離區(qū)域；接收用戶請(qǐng)求的可信代理層，對(duì)提供智能...

本發(fā)明涉及土木工程無(wú)損檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種考慮混凝土非均質(zhì)性的快慢縱波速度預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)裝置，所述方法包括：步驟S1：引入α、ε參數(shù)；所述α參數(shù)為固結(jié)系數(shù)，用于表征砂漿骨架整體剛度；所述ε參數(shù)為接觸系數(shù)：用于表征骨料與砂漿骨架之間...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)投影的圖超網(wǎng)絡(luò)初始化方法及系統(tǒng)，所述方法包括：設(shè)計(jì)雙路徑解碼器結(jié)構(gòu)，一路直接從編碼的圖特征生成參數(shù)，另一路通過(guò)學(xué)習(xí)自適應(yīng)參數(shù)投影矩陣將預(yù)訓(xùn)練模型的內(nèi)部權(quán)重參數(shù)映射至任意規(guī)模的目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；引入漸進(jìn)式維度...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于子結(jié)構(gòu)效能因子集的框架結(jié)構(gòu)毀傷效應(yīng)計(jì)算方法。該方法包括子結(jié)構(gòu)效能因子集建立與基于子結(jié)構(gòu)效能因子集的毀傷效應(yīng)計(jì)算兩個(gè)環(huán)節(jié)。利用高精度數(shù)值模擬對(duì)多個(gè)框架結(jié)構(gòu)局部子結(jié)構(gòu)進(jìn)行爆炸毀傷效應(yīng)計(jì)算，統(tǒng)計(jì)子結(jié)構(gòu)毀傷數(shù)據(jù)建立子結(jié)構(gòu)效能...

本發(fā)明提供了一種基于圖案化異質(zhì)基底的強(qiáng)韌性增強(qiáng)顆粒基陶瓷氣凝膠的制造方法。首先，將銅條和PDMS薄膜分別切割成一定長(zhǎng)度，依次組裝為圖案化異質(zhì)基底；其次，將陶瓷顆粒和粘結(jié)劑按照比例加入到去離子水中，攪拌均勻，制得前驅(qū)體漿料，再將漿料裝入模...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于自校準(zhǔn)多相Buck電路的快速動(dòng)態(tài)調(diào)壓方法，在動(dòng)態(tài)調(diào)壓過(guò)程中，控制模塊根據(jù)輸入電壓和輸出電壓的變化方向?qū)崟r(shí)判定為上調(diào)壓或下調(diào)壓情形，采用時(shí)間最優(yōu)控制算法實(shí)時(shí)求解出最佳的導(dǎo)通時(shí)間和關(guān)斷時(shí)間，確保輸出電壓過(guò)渡平滑且無(wú)過(guò)調(diào)。...

本發(fā)明公開(kāi)了一種生物質(zhì)基分級(jí)多孔炭材料及其制備方法與應(yīng)用，制備方法包括以下步驟：稱取無(wú)水碳酸鉀、模板劑，充分研磨混合，加入去離子水?dāng)嚢柚镣耆芙猓环Q取生物質(zhì)材料，加入至所得溶液中，油浴加熱去除水分，期間不停攪拌；收集所得物進(jìn)行真空干燥，...

本發(fā)明涉及一種寬輸出范圍快速響應(yīng)的FVF?LDO電路，由誤差放大器EA接收參考電壓VREF進(jìn)行處理，并加入內(nèi)嵌緩沖器U的翻轉(zhuǎn)電壓跟隨器，通過(guò)緩沖器的電平移位特性，針對(duì)誤差放大器EA的輸出進(jìn)一步處理，實(shí)現(xiàn)參考電壓VREF的放大輸出，拓寬了...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于氣動(dòng)折疊驅(qū)動(dòng)器的柔性肩部康復(fù)外骨骼，包括軀干模組、肩部模組、連接組件、柔性折疊氣動(dòng)軀動(dòng)模組、多模態(tài)感知模組以及控制終端，本發(fā)明的柔性驅(qū)動(dòng)器采用多層熱塑性聚氨酯涂層織物熱合而成的“之”字形折疊結(jié)構(gòu)，通過(guò)引入內(nèi)部折疊與外...

本發(fā)明公開(kāi)一種基于城市空間結(jié)構(gòu)的建筑能耗評(píng)估方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括，基于城市建筑數(shù)據(jù)和地理信息數(shù)據(jù)，將研究區(qū)域劃分為統(tǒng)一尺度的網(wǎng)格單元；獲取網(wǎng)格單元的形態(tài)向量和建筑能耗強(qiáng)度數(shù)據(jù)；基于所述形態(tài)向量和建筑能耗強(qiáng)度數(shù)據(jù)，構(gòu)建非線性機(jī)...

本發(fā)明公開(kāi)了基于Transformers架構(gòu)的WiFi探針乒乓數(shù)據(jù)還原方法，包括：構(gòu)建輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)的表達(dá)式；采集WiFi探針乒乓數(shù)據(jù)，基于軌跡中心的動(dòng)態(tài)坐標(biāo)系歸一化進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；構(gòu)建WiFiTransformer模型，以預(yù)處理后...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于VR與多模態(tài)認(rèn)知檢測(cè)的阿爾茲海默癥輔助篩查系統(tǒng)，至少包括場(chǎng)景配置模塊、任務(wù)控制模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、分析評(píng)估模塊，在虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境下采集受試者的認(rèn)知行為數(shù)據(jù)，通過(guò)分層多模態(tài)融合深度學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)異步數(shù)據(jù)的高質(zhì)量融合...

本發(fā)明公開(kāi)了一種幅相獨(dú)立可調(diào)控的超表面陣列天線。針對(duì)現(xiàn)有超表面天線幅度與相位調(diào)控耦合嚴(yán)重、精度低的問(wèn)題，本發(fā)明提出由反射式衰減器、反射式移相器與1?bit可重構(gòu)輻射結(jié)構(gòu)級(jí)聯(lián)構(gòu)成的幅相獨(dú)立可調(diào)單元。衰減器采用PIN二極管，實(shí)現(xiàn)?1.5dB...

本發(fā)明公開(kāi)了一種面向一體化熔鹽蒸汽發(fā)生器分層抗擾控制方法，涉及太陽(yáng)能熱發(fā)電及熔鹽儲(chǔ)能機(jī)組協(xié)調(diào)控制技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)分層精細(xì)化補(bǔ)償方法，使一體化熔鹽蒸汽發(fā)生器出口蒸汽保持穩(wěn)定，為其在寬負(fù)荷調(diào)峰工況下存在的主蒸汽參數(shù)波動(dòng)大、溫壓強(qiáng)耦合等控制難題...

本發(fā)明公開(kāi)了一種多相TLVR電路的逐周期電流預(yù)估保護(hù)方法及其系統(tǒng)，在完成不同工況下電流變化率的預(yù)存儲(chǔ)后，逐周期電流保護(hù)系統(tǒng)在狀態(tài)機(jī)的統(tǒng)一調(diào)度下，有序執(zhí)行如下步驟：每相電感電流經(jīng)ADC采樣后送入電感電流實(shí)時(shí)計(jì)算模塊，同時(shí)接收PWM信號(hào)；當(dāng)...

本發(fā)明提供一種基于點(diǎn)云結(jié)構(gòu)特征的激光雷達(dá)位置識(shí)別方法。包括以下步驟：S1、獲取激光雷達(dá)采集的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，生成反映點(diǎn)云空間分布特性的鳥(niǎo)瞰BEV圖像；S2、從鳥(niǎo)瞰BEV圖像中提取二維關(guān)鍵點(diǎn)，并將對(duì)應(yīng)的三維關(guān)鍵點(diǎn)劃分為點(diǎn)特征、線特征和面特征...

本發(fā)明涉及一種基于條件殘差門(mén)控循環(huán)單元模型的風(fēng)速預(yù)測(cè)方法，包括：獲取目標(biāo)風(fēng)電機(jī)組的歷史實(shí)測(cè)風(fēng)速序列和對(duì)應(yīng)時(shí)段的NWP風(fēng)速序列，以及預(yù)測(cè)時(shí)段的NWP未來(lái)風(fēng)速序列；對(duì)各風(fēng)速序列數(shù)據(jù)處理，采用參數(shù)優(yōu)化的VMD模塊對(duì)歷史實(shí)測(cè)風(fēng)速序列進(jìn)行分解，得...

本發(fā)明提出一種寬帶雷達(dá)信號(hào)信息捷變調(diào)控方法，該方法包括：S1、在雷達(dá)探測(cè)區(qū)域布置信息超表面；S2、利用現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列驅(qū)動(dòng)信息超表面，通過(guò)切換其編碼狀態(tài)以生成所需的編碼信號(hào)，為雷達(dá)快時(shí)間，為雷達(dá)慢時(shí)間；S3、寬帶雷達(dá)系統(tǒng)向探測(cè)區(qū)域發(fā)射信...

本發(fā)明公開(kāi)一種基于勢(shì)流模型的職住空間通勤網(wǎng)絡(luò)瓶頸識(shí)別與優(yōu)化方法，包括職住空間多源數(shù)據(jù)庫(kù)集成與通勤網(wǎng)絡(luò)基底構(gòu)建、基于勢(shì)能差與推力傳導(dǎo)的勢(shì)流模型構(gòu)建與參數(shù)校準(zhǔn)、通勤推力模擬與“勢(shì)能斷點(diǎn)”瓶頸識(shí)別、微觀工程干預(yù)情景生成與效能推演、優(yōu)化方案優(yōu)先...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)器官圖像自動(dòng)分割及判別標(biāo)記系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：采集模塊、識(shí)別模塊、判定模塊、確定模塊、調(diào)整模塊、標(biāo)記模塊以及輸出模塊。本發(fā)明通過(guò)分析深色區(qū)域比值和表面粗糙度，初步篩選出臨時(shí)方格；接著結(jié)合飽和度和蠕動(dòng)頻率等生...