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                  		計算;推算;計數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N手指軌跡分析的操作類型識別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，適用于投影觸控技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對原始圖像序列進(jìn)行手指關(guān)鍵點提取獲得目標(biāo)手指坐標(biāo)序列，并對目標(biāo)手指坐標(biāo)序列進(jìn)行卡爾曼濾波處理生成目標(biāo)手指軌跡數(shù)據(jù)，對目標(biāo)手指軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種服務(wù)于生產(chǎn)指揮人員的生產(chǎn)業(yè)務(wù)風(fēng)險管控平臺，其由硬件資源層，接入層，平臺層和業(yè)務(wù)層組成，所述硬件資源層用于對服務(wù)的部署和數(shù)據(jù)的存儲提供物理環(huán)境；所述接入層用于對若干個與生產(chǎn)業(yè)務(wù)相關(guān)的第三方平臺的數(shù)據(jù)融合接入，統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型，實現(xiàn)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了電力服務(wù)工單關(guān)鍵要素多層級分類及自動辨識方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于電力服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取工單數(shù)據(jù)；基于關(guān)鍵詞庫和自然語言處理模型對工單文本進(jìn)行語義分析，識別關(guān)鍵要素并構(gòu)建特征向量；確定工單的業(yè)務(wù)類型分類、風(fēng)險等級分類和處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種軸流風(fēng)機(jī)葉片的主動優(yōu)化設(shè)計方法，包括以下步驟：采用前緣半徑等7個參數(shù)定義葉型構(gòu)造線，基于NURBS曲線控制點參數(shù)化表征二維葉型幾何特征；構(gòu)建二維葉型與三維風(fēng)機(jī)坐標(biāo)系，通過矩陣變換實現(xiàn)控制點坐標(biāo)映射；基于拉丁超立方采樣獲取初始樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種汽車起重機(jī)人員入侵監(jiān)測方法和裝置，屬于工程機(jī)械安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：同步采集包含行人信息的RGB圖像、視差圖以及三維點云數(shù)據(jù)，并進(jìn)行時空配準(zhǔn)并預(yù)處理后建立訓(xùn)練集；構(gòu)建汽車起重機(jī)人員入侵監(jiān)測模型，包括特征提取模塊、吊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種超大跨度網(wǎng)架變形監(jiān)測方法，屬于變形監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過在風(fēng)洞試驗段超大跨度網(wǎng)架關(guān)鍵桿件上安裝形狀傳感器，建立適用于風(fēng)洞環(huán)境的雙光柵差分補(bǔ)償系統(tǒng)消除高速氣流、溫度沖擊和壓力波動引起的波長漂移，采用波分復(fù)用技術(shù)進(jìn)行抗干擾信號采...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N電力運(yùn)行方式智能提取方法及裝置，包括：根據(jù)目標(biāo)電力系統(tǒng)的邊界條件，對目標(biāo)電力系統(tǒng)的運(yùn)行方式進(jìn)行模擬，得到與機(jī)組出力、線路潮流及負(fù)荷相關(guān)的初始運(yùn)行數(shù)據(jù)；對初始運(yùn)行數(shù)據(jù)執(zhí)行多維數(shù)據(jù)分析與場景化降維處理，得到用于定量分析的運(yùn)行模式分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于用戶畫像的故事自動生成方法及系統(tǒng)，涉及用戶畫像建模技術(shù)領(lǐng)域，包括，采集用戶實時交互數(shù)據(jù)，結(jié)合RAKE算法生成候選關(guān)鍵詞集，計算VAD情感向量，基于候選關(guān)鍵詞集和VAD情感向量生成情感共振關(guān)鍵詞集；基于情感共振關(guān)鍵詞集生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于踏板數(shù)據(jù)與人臉表情多模態(tài)的異常駕駛識別方法，過程如下：步驟1、采集車輛駕駛數(shù)據(jù)、人臉視頻數(shù)據(jù)，并標(biāo)注出真實人臉異常表情標(biāo)簽，得到多個原始多模態(tài)樣本構(gòu)成的原始多模態(tài)數(shù)據(jù)；步驟2、基于原始多模態(tài)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得到原始異常駕駛模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于行為識別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種人體行為識別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)。旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的模型在學(xué)習(xí)新行為的同時，對原有行為的識別性能顯著下降的技術(shù)問題。包括：將舊行為識別模型劃分為共享特征提取器和可更新分類器層，并對共享特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于行為模型的家禽采食飲水行為檢測方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取序列圖像數(shù)據(jù)，輸入SEEC?YOLOv5s模型提取特征圖譜；劃分感興趣區(qū)域，篩選候選區(qū)域特征；用最大類間方差算法分割區(qū)域；提取頭部運(yùn)動軌跡等行為參數(shù)；與特征庫匹配判定行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向車牌遮擋場景的細(xì)粒度特征匹配車輛重識別方法，包括基于光照感知與自適應(yīng)預(yù)測的車輛檢測階段和基于隱式語義原型感知的細(xì)粒度Transformer特征匹配階段：所述基于光照感知與自適應(yīng)預(yù)測的車輛檢測階段，包括光照感知模塊和自適應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的MRI?PET模態(tài)轉(zhuǎn)換方法及系統(tǒng)，屬于人工智能醫(yī)學(xué)影像生成技術(shù)領(lǐng)域。多尺度結(jié)構(gòu)表征注入模塊，在編碼器的不同階段注入多尺度解剖先驗信息，克服先驗信息利用不充分、注入尺度單一的局限性。自適應(yīng)語義殘差融合模塊，采用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種模型訓(xùn)練系統(tǒng)，旨在實現(xiàn)模型訓(xùn)練的集中配置，高效管理。所述系統(tǒng)包括：配置管理模塊，用于管理所述模型訓(xùn)練系統(tǒng)中的配置信息；數(shù)據(jù)獲取模塊，用于從所述配置管理模塊中獲取數(shù)據(jù)庫連接信息，根據(jù)所述數(shù)據(jù)庫連接信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于Kriging代理模型輔助的齒輪減速器穩(wěn)健優(yōu)化設(shè)計方法，構(gòu)建目標(biāo)和約束的Kriging代理模型，獲取目標(biāo)和約束的預(yù)測均值及預(yù)測方差；根據(jù)可行性概率策略或最大約束期望改進(jìn)準(zhǔn)則實現(xiàn)樣本填充；循環(huán)迭代更新樣本庫，直至達(dá)到最大迭代...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種施工進(jìn)度與資源協(xié)同的預(yù)測數(shù)據(jù)處理方法及相關(guān)產(chǎn)品, 包括：構(gòu)建BIM知識圖譜；實時監(jiān)控實時動態(tài)數(shù)據(jù)，若識別到存在偏離施工計劃的風(fēng)險事件，生成多維風(fēng)險預(yù)測向量；構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型，求解生成協(xié)同優(yōu)化策略；執(zhí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的城市環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測方法，用于預(yù)測未來6小時的大氣污染指數(shù)API；該方法采集PM2.5、PM10、SO?、NO?、O?、CO六種污染物濃度數(shù)據(jù)，構(gòu)建包括雙層時序特征提取網(wǎng)絡(luò)和污染指數(shù)預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型；雙層時序...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種基于多級降噪與自適應(yīng)峰篩選的混合去噪分析方法，屬于法醫(yī)生物信息與DNA分析領(lǐng)域，所述方法包括去噪步驟、偽峰篩除步驟以及峰值評分與匹配步驟；去噪步驟用以對原始STR峰高信號進(jìn)行小波閾值降噪處理，以產(chǎn)生經(jīng)去噪的峰信號矩陣；偽峰篩除...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N材料本構(gòu)參數(shù)的反演方法，可以應(yīng)用于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該材料本構(gòu)參數(shù)的反演方法包括：獲取單次納米壓痕測試中待測材料的彈性模量和實測載荷深度曲線；對實測載荷深度曲線進(jìn)行外推平移預(yù)處理，以得到等效理想曲線；對等效理想曲線進(jìn)行特征化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及建筑工程規(guī)劃領(lǐng)域，提供了一種基于CIM的建筑退讓距離審查方法，針對城市信息模型CIM審查中的建筑退讓道路紅線單項審查任務(wù)，通過計算建筑與道路的最短距離，與理論最小退讓距離進(jìn)行比較，并通過構(gòu)建二三維協(xié)同審查機(jī)制，實現(xiàn)建筑輪廓與道路紅...
								
            
							
            
							
						
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