本發(fā)明公開了一種艦載垂直起降無人機及飛行方法，其中該艦載垂直起降無人機包括機身、主旋翼以及輔助旋翼，機身的左右兩側(cè)分別設置有具有可折疊結(jié)構(gòu)的機翼，機身的后端設置有尾翼，主旋翼設于機翼上，輔助機翼設于尾翼上，且輔助旋翼與尾翼之間設置有可旋...

本發(fā)明公開一種資源搶占方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質(zhì)，其中，所述資源搶占方法包括步驟：根據(jù)業(yè)務優(yōu)先級決策因子從待搶占業(yè)務中確定候選搶占業(yè)務；獲取候選搶占業(yè)務的時域搶占符號集；依據(jù)預設搶占規(guī)則，搶占與時域搶占符號集對應的滿足URLL...

本發(fā)明公開了一種時間敏感網(wǎng)絡時隙分配方法及報文轉(zhuǎn)發(fā)方法。本發(fā)明提供的方法，將目標網(wǎng)絡劃分為多個域，為時間敏感業(yè)務在每個域中分配相應的時隙，時間敏感業(yè)務在相應的域中在分配的時隙內(nèi)進行報文轉(zhuǎn)發(fā)，這樣可以降低時隙的粒度，增加可調(diào)度的時隙資源，...

本發(fā)明公開了一種交通事故檢測方法、存儲介質(zhì)及設備，方法包括步驟：對篩選的交通數(shù)據(jù)進行預處理，構(gòu)建交通事故數(shù)據(jù)集；將所述交通事故數(shù)據(jù)集中的每個原始視頻樣本視為一個包，對每個包進行空時域分割，得到與每個包對應的若干實例；根據(jù)所述交通事故數(shù)據(jù)...

本申請公開了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的任務調(diào)度方法，所述方法確定分布式計算平臺內(nèi)所有作業(yè)的圖結(jié)構(gòu)，并對圖結(jié)構(gòu)的特征進行處理添加出度和入度特征；在經(jīng)過一個全連接的多層感知網(wǎng)絡以及帶自注意力機制的圖神經(jīng)網(wǎng)絡進行節(jié)點的聚合，得到節(jié)點的節(jié)點特征向量；...

本發(fā)明公開一種外接設備時序控制方法、計算機及其主板、主機，其中，計算機主板包括所述可插拔設備接口、外接設備檢測電路以及處理器；外接設備檢測電路在檢測到外接設備在位時，檢測外接設備是否上電完成，并在檢測到外接設備上電完成時，輸出外接設備狀...

本發(fā)明公開了一種基于規(guī)則與學習的交通場景異常目標檢測方法，所述方法包括：獲取實時采集的交通場景視頻數(shù)據(jù)；對所述交通場景視頻數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計和運算，得到目標物體的疑似異常運動信息；根據(jù)所述疑似異常運動信息和交通規(guī)則，確定交通場景異常運動的目標...

本發(fā)明公開了一種加載存儲單元的實現(xiàn)方法、裝置和計算機存儲介質(zhì)，該方法包括以下步驟：當接收到寫數(shù)據(jù)指令時，將寫數(shù)據(jù)指令進行地址轉(zhuǎn)譯后保存于寫數(shù)據(jù)緩沖區(qū)，并準備接收下一條寫數(shù)據(jù)指令；當接收到讀數(shù)據(jù)指令時，將讀數(shù)據(jù)指令進行地址轉(zhuǎn)譯后向?qū)憯?shù)據(jù)緩...

本發(fā)明公開了一種異常聲音檢測模型的訓練方法、裝置和計算機存儲介質(zhì)，該方法包括以下步驟：將預設時長的聲音片段截取為N個子片段，且將每個子片段采用H個不同頻段的帶通濾波器進行采樣濾波得到W個采樣值，并形成N

本發(fā)明公開了一種特征圖上采樣方法、終端及存儲介質(zhì)，通過將待處理特征圖在通道維度進行分割，分別對通道數(shù)少于待處理特征圖的各個特征圖進行特征圖處理后再進行聚合來完成上采樣，實現(xiàn)了對待處理特征圖的各個通道上的特征分別進行獨立的處理，能夠提取語...

本發(fā)明公開了時鐘切換方法、復雜可編程邏輯器件及FPGA板卡。方法包括：接收第一時鐘并發(fā)送至PHY芯片，第一時鐘為本地晶振時鐘；接收第一完成信號，在接收到第一完成信號后將發(fā)送至所述PHY芯片的第一時鐘切換為時鐘芯片產(chǎn)生的第二時鐘；其中，第...

本發(fā)明公開了一種構(gòu)建通信算法數(shù)據(jù)庫的方法、裝置和計算機存儲介質(zhì)，該方法包括以下步驟：基于不同的軟硬件配置和通信算法配置對預設用例進行機器學習模型訓練；記錄在不同的軟硬件配置和通信算法配置下訓練機器學習模型達到既定正確率所用的訓練時間；將...

本發(fā)明公開了一種車輛跟蹤方法、裝置、智能終端及存儲介質(zhì)，其中，上述車輛跟蹤方法包括：獲取包含車輛的連續(xù)視頻幀；基于上述連續(xù)視頻幀對上述車輛進行短期跟蹤，獲取短期跟蹤結(jié)果；基于上述短期跟蹤結(jié)果，對上述車輛進行軌跡預測，獲取車輛軌跡信息；基...

本發(fā)明公開了一種車輛行駛的控制方法，包括以下步驟：將目標車輛的行駛數(shù)據(jù)輸入預設的車輛移動仿真模型中，獲取目標車輛在車輛移動仿真模型中的目標節(jié)點，其中，行駛數(shù)據(jù)包括車輛所在位置的道路信息以及車輛信息中的至少一種，車輛移動仿真模型基于微觀道...

本發(fā)明提出一種數(shù)據(jù)傳輸方法、系統(tǒng)、硬件系統(tǒng)及計算機存儲介質(zhì)，該方法包括：從預設的數(shù)據(jù)庫中獲取與當前業(yè)務特性對應的初始重復傳輸次數(shù)，并發(fā)送給終端；接收終端以所述初始重復傳輸次數(shù)為限依序發(fā)送的傳輸塊；對接收到的傳輸塊進行校驗，當校驗結(jié)果中首...

本發(fā)明公開了一種處理雙向轉(zhuǎn)發(fā)檢測協(xié)議的會話中斷消息的方法及存儲介質(zhì)。所述方法包括：獲取雙向轉(zhuǎn)發(fā)檢測協(xié)議(BFD)的會話中斷消息，得到BFD會話中斷總次數(shù)；根據(jù)所述BFD會話中斷總次數(shù)和中斷閾值，增加BFD會話的懲罰值，得到懲罰總值；根據(jù)...

本發(fā)明公開了一種基于聲光復合的水下光通信捕獲裝置及方法，水下光通信捕獲裝置包括：裝置本體，裝置本體上設置有水聲器、激光組件以及控制器，水聲器和激光組件均與控制器通訊連接，激光組件用于接收外部通信裝置發(fā)射的第一激光光束。本發(fā)明中，水聲器用...

本發(fā)明涉及一種基于小目標搜索縮放技術(shù)的水下目標檢測方法和系統(tǒng)。該方法的步驟為：將待檢測圖片輸入至目標檢測網(wǎng)絡Faster

本發(fā)明公開了一種面向云平臺性能評估的資源分配方法，根據(jù)云平臺的歷史資源分配策略以及與所述歷史資源分配策略關(guān)聯(lián)的歷史測試評分擬合高斯過程；獲取所述高斯過程中各個預設資源分配策略對應的后向概率；根據(jù)所述后向概率確定多個所述預設資源分配策略中...

本發(fā)明公開了一種實時更新的目標檢測方法及系統(tǒng)、計算機可讀存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取需要檢測的數(shù)字圖像并利用當前卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對數(shù)字圖像進行目標檢測，得到目標檢測結(jié)果；獲取對目標檢測結(jié)果滿足預設條件的數(shù)字圖像的人工標注，并利用人工標注后的數(shù)...