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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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								      本申請公開了一種危大工程全流程安全管理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及建筑施工與工業(yè)安裝技術(shù)領(lǐng)域，本申請的方法包括：獲取危大工程的危險預(yù)測模型、三維模型數(shù)據(jù)、施工方案文本、實(shí)時傳感器數(shù)據(jù)以及現(xiàn)場的全景視頻流；將所述三維模型數(shù)據(jù)與所述施工方案...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于DMF?Net的弱紋理場景圖像與點(diǎn)云數(shù)據(jù)融合方法，所述方法提出結(jié)合單視角圖像引導(dǎo)的DMF?Net，用于圖像與點(diǎn)云數(shù)據(jù)的深度融合，增強(qiáng)弱紋理場景下的特征表達(dá)，通過DMF?Net框架來完成跨模態(tài)點(diǎn)云補(bǔ)全任務(wù)，實(shí)現(xiàn)粗略點(diǎn)云生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種工業(yè)檢測金屬零件內(nèi)部微小缺陷質(zhì)量評價方法，涉及金屬零件質(zhì)量檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括，利用Peephole?LSTM模型對多模態(tài)數(shù)據(jù)的可信度系數(shù)動態(tài)分配權(quán)重，并進(jìn)行融合，生成金屬零件的缺陷特征圖，基于金屬零件的缺陷特征圖進(jìn)行局部CT...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于粉料庫裝車計(jì)量調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了融合機(jī)器視覺與數(shù)字孿生的粉料庫裝車計(jì)量與調(diào)度平臺；包括流形特征映射單元，對車輛進(jìn)場和裝車全過程進(jìn)行連續(xù)圖像采集，獲取罐口與裝料口圖像，并將圖像映射至高維流形空間，在高維流形空間中計(jì)算罐口中心...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于鳥瞰視角的視覺重定位方法，涉及機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域。將機(jī)器人相機(jī)傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換至鳥瞰視角下的統(tǒng)一坐標(biāo)系，融合時間窗口和空間窗口的信息同時用于場景的表示；場景鳥瞰圖進(jìn)一步抽象為語義拓?fù)鋱D，將具有區(qū)分度的物體表示為帶有語義標(biāo)簽的拓...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于多模型融合的手術(shù)室排期優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及醫(yī)療機(jī)構(gòu)管理系統(tǒng)領(lǐng)域，包括：獲取手術(shù)預(yù)約記錄；基于手術(shù)預(yù)約記錄的順序生成染色體序列，每一手術(shù)預(yù)約記錄的編碼信息包括手術(shù)室編號和手術(shù)開始時間；基于遺傳算法優(yōu)化手術(shù)排期方案，其中，遺...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及城市智能交通技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于視覺大模型二次核驗(yàn)的擁堵報(bào)警方法，包括：周期獲取目標(biāo)道路每個路段的交通參數(shù)以及上一周期的擁堵報(bào)警狀態(tài)；根據(jù)交通參數(shù)以及上一周期的擁堵報(bào)警狀態(tài)，進(jìn)行初步擁堵狀態(tài)識別，生成擁堵報(bào)警備選集合；基于目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于超圖的電力物聯(lián)網(wǎng)終端未知網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測方法，涉及網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中模型法保證已知類間充分分離、未知類遠(yuǎn)離已知類中心，導(dǎo)致模型表達(dá)能力不足，并存在過擬合、學(xué)習(xí)集合偏向的問題。本發(fā)明結(jié)合了圖結(jié)構(gòu)與時序結(jié)構(gòu)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于Transformer?CNN網(wǎng)絡(luò)的電氫耦合系統(tǒng)故障診斷方法及系統(tǒng)，所述方法包括：采集電氫耦合系統(tǒng)的工況運(yùn)行數(shù)據(jù)，并對工況運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，工況運(yùn)行數(shù)據(jù)包括正常運(yùn)行及故障狀態(tài)下的動態(tài)參數(shù)，預(yù)處理包括濾波和歸一化；將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于超像素掩碼與知識蒸餾的紅外?可見光輕量化方法，屬于多模態(tài)圖像表征學(xué)習(xí)與視覺基礎(chǔ)模型預(yù)訓(xùn)練技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括通過將紅外與可見光圖像輸入多模態(tài)融合網(wǎng)絡(luò)生成融合圖像，繼而用SLIC對融合圖像進(jìn)行超像素分割以獲得作為預(yù)訓(xùn)練先驗(yàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于三維影像的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)重建方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括：對目標(biāo)部位的原始三維醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行前置采樣處理，得到指定尺寸的三維醫(yī)學(xué)影像；對所述指定尺寸的三維醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行語義分割處理，得到對應(yīng)的三維標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于智能電網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種智能電網(wǎng)微服務(wù)異常檢測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，包括以下步驟：采集電網(wǎng)微服務(wù)系統(tǒng)中的多源數(shù)據(jù)，對多源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；對預(yù)處理后的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取；對提取的特征進(jìn)行特征向量融合，并利用降維算法對融合后的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及自動駕駛的目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體是基于稀疏表示的4D多目標(biāo)感知與跟蹤方法及系統(tǒng)，本申請是一種高效的3D目標(biāo)檢測算法，通過稀疏4D查詢向量與多視角、多尺度特征的動態(tài)交互，結(jié)合時序?qū)嵗ピ牒蜕疃雀兄鰪?qiáng)模塊，實(shí)現(xiàn)高精度、低計(jì)算量的自動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力市場風(fēng)險預(yù)警領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)與動態(tài)博弈的電力市場風(fēng)險預(yù)警方法，本發(fā)明通過創(chuàng)新性融合多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)、動態(tài)博弈理論與聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建了電力市場風(fēng)險防控的新方法，其核心價值體現(xiàn)在三方面：一是分層聯(lián)邦強(qiáng)化學(xué)習(xí)...
								
            
							
            
							
						
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								      基于宏觀另類多因子評級模型的全球資產(chǎn)全天候配置系統(tǒng)，整合九大宏觀因子(國內(nèi)景氣、貨幣、信用、通脹、全球景氣、貨幣、通脹、美元周期、全球金融風(fēng)險)對六項(xiàng)資產(chǎn)(中證800、中國10年國債、標(biāo)普500、紐約金、布倫特原油、LME銅)進(jìn)行動態(tài)評級。...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于大語言模型的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)方法，涉及電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)領(lǐng)域，該方法包括：S1、基于用戶問題和預(yù)設(shè)的系統(tǒng)提示詞，得到輸入序列；S2、基于輸入序列和當(dāng)前輸出序列，采用微調(diào)好的大語言模型確定下一個輸出Token；S3、若下一個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多尺度學(xué)習(xí)與卷積的整車點(diǎn)云風(fēng)阻系數(shù)預(yù)測方法及系統(tǒng)，涉及風(fēng)阻系數(shù)預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，所述方法具體包括獲取整車模型的點(diǎn)云數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；通過最遠(yuǎn)點(diǎn)采樣方法對預(yù)處理后的所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣，以保留幾何關(guān)鍵點(diǎn)；構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種服裝大模型驅(qū)動的3D渲染效果展示方法及系統(tǒng)，通過獲取服裝設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)集合，利用服裝大模型生成包含幾何輪廓和材質(zhì)紋理特征的3D服裝模型，基于模型特征進(jìn)行渲染參數(shù)適配，生成匹配的渲染參數(shù)組合，并調(diào)用渲染模塊生成多角度視圖的3D渲染展示...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于層次化原型注入的語義引導(dǎo)多標(biāo)簽圖像分類方法，采用分類模型對輸入的多標(biāo)簽圖像進(jìn)行分類。分類模型是層次化原型視覺轉(zhuǎn)換器HP?ViT模型。本發(fā)明通過離線分析標(biāo)簽共現(xiàn)統(tǒng)計(jì)，挖掘出能夠反映高階語義依賴的、由粗到精的層次化語義社區(qū)；然后把這些語...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于可信度驗(yàn)證的車輛跨模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法，過程如下：步驟1、獲取視覺傳感器采集的多張?jiān)糝GB圖像數(shù)據(jù)，以及激光雷達(dá)傳感器采集的目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)；對原始RGB圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理提取目標(biāo)二維信息，對目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理提取目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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