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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		計(jì)算;推算;計(jì)數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明涉及電化學(xué)儲(chǔ)能電站技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種電化學(xué)儲(chǔ)能電站的消防安全評(píng)估方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1，采集電池簇運(yùn)行數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)及空間拓?fù)鋽?shù)據(jù)，融合生成包含空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的電站多維安全數(shù)據(jù)資產(chǎn)集；S2，基于所述數(shù)據(jù)資產(chǎn)集識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)源電池簇...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及水庫(kù)調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于高點(diǎn)視頻與歷史相似性分析的水庫(kù)調(diào)度方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法通過(guò)采集實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)及視頻流，經(jīng)預(yù)處理后，利用改進(jìn)動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法量化當(dāng)前工況與歷史洪水形態(tài)相似度，篩選得到目標(biāo)歷史洪水過(guò)程線(xiàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)是針對(duì)壓縮電子裝置的存儲(chǔ)器系統(tǒng)中的邏輯到物理(L2P)地址間接映射表。所述電子裝置確定對(duì)應(yīng)于邏輯地址的有序序列的多個(gè)物理地址。每一邏輯地址對(duì)應(yīng)于相異物理地址。所述電子裝置識(shí)別所述多個(gè)物理地址中的每一個(gè)的最高有效位(MSB)集合和最低有...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種水產(chǎn)種苗計(jì)數(shù)與生長(zhǎng)參數(shù)測(cè)量系統(tǒng)，通過(guò)采集種苗流動(dòng)圖像序列并生成圖像置信度評(píng)分，依據(jù)不同置信度條件選擇核函數(shù)寬度構(gòu)建密度圖，得到能夠表征空間聚集狀態(tài)的密度分布特征向量；基于所述特征向量在多尺度感受野下提取種苗形態(tài)特征并構(gòu)建多尺...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于無(wú)人機(jī)視覺(jué)檢測(cè)定位技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于分支注意力與動(dòng)態(tài)多尺度感知的無(wú)人機(jī)小目標(biāo)檢測(cè)方法。所述方法包括以下步驟：步驟一、圖像預(yù)處理與多層特征提取；步驟二、包括同步進(jìn)行的兩部分：構(gòu)建分支注意力模塊并融合分支注意力模塊特征、構(gòu)建強(qiáng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于行車(chē)記錄儀的輕量級(jí)交通違章行為檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括：獲取行車(chē)記錄儀中包含有目標(biāo)車(chē)輛以及目標(biāo)車(chē)道線(xiàn)的交通場(chǎng)景圖像幀；根據(jù)已訓(xùn)練至收斂狀態(tài)的交通違章識(shí)別模型，以確定交通場(chǎng)景圖像幀中的目標(biāo)車(chē)輛的邊界框信息，以...
								
            
							
            
							
						
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								      發(fā)明提供一種安全帽佩戴識(shí)別模型、識(shí)別方法、識(shí)別系統(tǒng)，識(shí)別模型采用以下步驟訓(xùn)練而得：拍攝工地員工安全帽佩戴視頻數(shù)據(jù)并且截取不同幀數(shù)下的圖片數(shù)據(jù)；使用labelme工具標(biāo)注圖片數(shù)據(jù)，分為hat、person兩類(lèi)，并將標(biāo)簽數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為VOC格式的數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)與分類(lèi)方法及系統(tǒng)，包括獲取產(chǎn)品的多模態(tài)質(zhì)量數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取，得到多模態(tài)質(zhì)量特征；通過(guò)計(jì)算圖像質(zhì)量評(píng)分和信號(hào)質(zhì)量評(píng)分，評(píng)估各模態(tài)質(zhì)量數(shù)據(jù)的質(zhì)量，并融合多模態(tài)質(zhì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及傳感器數(shù)據(jù)異常檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種傳感器數(shù)據(jù)異常自動(dòng)檢測(cè)與處理方法，包括：從電控柜、控制柜內(nèi)的多個(gè)傳感器收集時(shí)間序列數(shù)據(jù)，進(jìn)行滑動(dòng)時(shí)間窗口劃分；將每一個(gè)滑動(dòng)時(shí)間窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，提取數(shù)據(jù)的特征表示；將傳感器視為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于測(cè)量點(diǎn)云與三維CAD模型匹配的變形工件孿生建模方法，步驟為：采用改進(jìn)的GFO?ICP配準(zhǔn)算法(結(jié)合幾何特征約束和自適應(yīng)步長(zhǎng)優(yōu)化)來(lái)解決測(cè)量點(diǎn)云和CAD模型的初始粗配準(zhǔn)問(wèn)題；采用基于聚類(lèi)的平面分割算法提取點(diǎn)云的關(guān)鍵幾何曲面...
								
            
							
            
							
						
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								      一種檢測(cè)電力巡檢圖像異常的方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取電力巡檢圖像；基于待巡檢設(shè)備的類(lèi)型對(duì)所述電力巡檢圖像進(jìn)行識(shí)別及切割，得到目標(biāo)巡檢圖像；對(duì)所述目標(biāo)巡檢圖像進(jìn)行多尺度分解及提取，得到尺度特征；基于所述尺度特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及測(cè)繪數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于云計(jì)算的測(cè)繪數(shù)據(jù)處理方法，所述方法包括：獲取地形高程、地形坡度和環(huán)境參數(shù)，基于所述數(shù)據(jù)進(jìn)行多源融合與特征提取，得到初步特征集，對(duì)初步特征集執(zhí)行動(dòng)態(tài)糾正與完整性校驗(yàn)，生成校正特征集；通過(guò)殘差分析得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種跨場(chǎng)景地面濾波方法和系統(tǒng)，屬于激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：對(duì)待濾波點(diǎn)云進(jìn)行均勻采樣，標(biāo)記采樣點(diǎn)的中心分類(lèi)點(diǎn)；利用訓(xùn)練完成的高程感知稀疏分割模型預(yù)測(cè)中心分類(lèi)點(diǎn)的語(yǔ)義類(lèi)別；具體地，提取中心分類(lèi)點(diǎn)不同層級(jí)的體素級(jí)特征，對(duì)所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)的識(shí)別方法及其裝置、電子設(shè)備、程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，其中，該識(shí)別方法包括：在監(jiān)測(cè)到在開(kāi)發(fā)工具中輸入表結(jié)構(gòu)信息的情況下，采集表結(jié)構(gòu)信息以及字段間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；基于表名、所有名稱(chēng)以及所有關(guān)聯(lián)關(guān)系，構(gòu)建關(guān)系圖譜，基于關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種多模態(tài)圖像數(shù)據(jù)融合的高精度三維建模方法，涉及三維建模技術(shù)領(lǐng)域，該建模方法的具體步驟為：先獲取待建模場(chǎng)景的視覺(jué)圖像與點(diǎn)云數(shù)據(jù)并分別去噪、配準(zhǔn)；接著提取二者跨模態(tài)共享特征及各自模態(tài)特定特征；再依據(jù)圖像紋理、點(diǎn)云幾何結(jié)構(gòu)實(shí)時(shí)評(píng)估其...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖像處理模型的訓(xùn)練方法、使用方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，屬于人工智能領(lǐng)域。圖像處理模型是支持n輸入n輸出的集成模型，n為大于1的整數(shù)，方法包括：獲取基礎(chǔ)訓(xùn)練集，基礎(chǔ)訓(xùn)練集包括n個(gè)輸入圖像和與n個(gè)輸入圖像對(duì)應(yīng)的n個(gè)標(biāo)簽信息；將n個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于預(yù)訓(xùn)練大模型的文檔要素快速抽取系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)軟件應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括：參數(shù)領(lǐng)域適配模塊，用于將文檔進(jìn)行文本化處理，并基于文本化處理結(jié)果，構(gòu)建行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)料庫(kù)，利用行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)料庫(kù)對(duì)預(yù)設(shè)的語(yǔ)言模型進(jìn)行調(diào)整；動(dòng)態(tài)文檔分塊模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于微表情的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、檢測(cè)、推薦方法和相關(guān)設(shè)備，方法包括：獲取目標(biāo)產(chǎn)品的應(yīng)用場(chǎng)景中目標(biāo)群體的采集圖像；將采集圖像輸入預(yù)設(shè)的情感識(shí)別模型進(jìn)行微表情識(shí)別，得到識(shí)別參數(shù)，識(shí)別參數(shù)包括效價(jià)和喚醒度；基于識(shí)別參數(shù)，通過(guò)預(yù)設(shè)參數(shù)閾值轉(zhuǎn)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種自動(dòng)駕駛感知模型分場(chǎng)景指標(biāo)預(yù)測(cè)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)補(bǔ)充方法，包括：場(chǎng)景劃分：基于決策樹(shù)和語(yǔ)義標(biāo)簽的互信息計(jì)算，實(shí)現(xiàn)感知模型錯(cuò)誤案例的精準(zhǔn)場(chǎng)景歸類(lèi)；指標(biāo)預(yù)測(cè)：采用LightGBM多元預(yù)測(cè)模型，結(jié)合場(chǎng)景歷史性能、數(shù)據(jù)量變化和場(chǎng)景間相似性特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種信噪比引導(dǎo)和HVI顏色輔助的三分支暗光圖像增強(qiáng)方法，包括：輸入暗光圖像并計(jì)算其信噪比圖；設(shè)計(jì)由編碼器、長(zhǎng)距離中間分支、短距離中間分支和解碼器組成的信噪比引導(dǎo)的暗光圖像增強(qiáng)主分支對(duì)輸入暗光圖像進(jìn)行初步增強(qiáng)，其中長(zhǎng)距離分支利用信噪...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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