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                  		計算;推算;計數(shù)設備的制造及其應用技術
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N材料本構參數(shù)的反演方法，可以應用于人工智能技術領域。該材料本構參數(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行外推平移預處理，以得到等效理想曲線；對等效理想曲線進行特征化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種應用于智慧路燈的交通監(jiān)管系統(tǒng)及其智能監(jiān)管方法，涉及智慧交通技術領域，解決了現(xiàn)有智慧路燈系統(tǒng)缺乏物理?數(shù)字映射關系、邊緣計算資源分配低效以及云端計算延遲較高的問題；本方案基于多傳感器數(shù)據(jù)融合，采用原子鐘與GNSS進行時空基準統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視覺語言模型的氣振式精密播種機播種檢測與補種方法，屬于農業(yè)信息化與智能播種控制領域。通過搭建圖像采集系統(tǒng)獲取播種后育秧盤圖像，并進行濾波、畸變矯正與增強等預處理操作；結合開源標注工具與預訓練模型構建高質量數(shù)據(jù)集；提出改進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種工業(yè)檢測金屬零件內部微小缺陷質量評價方法，涉及金屬零件質量檢測技術領域，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)分配權重，并進行融合，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行局部CT...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及城市智能交通技術領域，尤其涉及一種基于視覺大模型二次核驗的擁堵報警方法，包括：周期獲取目標道路每個路段的交通參數(shù)以及上一周期的擁堵報警狀態(tài)；根據(jù)交通參數(shù)以及上一周期的擁堵報警狀態(tài)，進行初步擁堵狀態(tài)識別，生成擁堵報警備選集合；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)網終端未知網絡攻擊檢測方法，涉及網絡攻擊檢測技術領域，解決了現(xiàn)有技術中模型法保證已知類間充分分離、未知類遠離已知類中心，導致模型表達能力不足，并存在過擬合、學習集合偏向的問題。本發(fā)明結合了圖結構與時序結構的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供一種基于Transformer?CNN網絡的電氫耦合系統(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)的工況運行數(shù)據(jù)，并對工況運行數(shù)據(jù)進行預處理，工況運行數(shù)據(jù)包括正常運行及故障狀態(tài)下的動態(tài)參數(shù)，預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)圖像表征學習與視覺基礎模型預訓練技術領域。該方法包括通過將紅外與可見光圖像輸入多模態(tài)融合網絡生成融合圖像，繼而用SLIC對融合圖像進行超像素分割以獲得作為預訓練先驗...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于三維影像的關鍵結構重建方法、裝置、計算機設備、存儲介質和計算機程序產品。所述方法包括：對目標部位的原始三維醫(yī)學影像進行前置采樣處理，得到指定尺寸的三維醫(yī)學影像；對所述指定尺寸的三維醫(yī)學影像進行語義分割處理，得到對應的三維標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于智能電網技術領域，公開了一種智能電網微服務異常檢測方法、系統(tǒng)、設備及介質，包括以下步驟：采集電網微服務系統(tǒng)中的多源數(shù)據(jù)，對多源數(shù)據(jù)進行預處理；對預處理后的多源數(shù)據(jù)進行特征提?。粚μ崛〉奶卣鬟M行特征向量融合，并利用降維算法對融合后的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于多模型融合的手術室排期優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及醫(yī)療機構管理系統(tǒng)領域，包括：獲取手術預約記錄；基于手術預約記錄的順序生成染色體序列，每一手術預約記錄的編碼信息包括手術室編號和手術開始時間；基于遺傳算法優(yōu)化手術排期方案，其中，遺...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于粉料庫裝車計量調度技術領域，本發(fā)明公開了融合機器視覺與數(shù)字孿生的粉料庫裝車計量與調度平臺；包括流形特征映射單元，對車輛進場和裝車全過程進行連續(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，涉及機器人技術領域。將機器人相機傳感器數(shù)據(jù)轉換至鳥瞰視角下的統(tǒng)一坐標系，融合時間窗口和空間窗口的信息同時用于場景的表示；場景鳥瞰圖進一步抽象為語義拓撲圖，將具有區(qū)分度的物體表示為帶有語義標簽的拓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力市場風險預警領域，尤其涉及一種基于多智能體強化學習與動態(tài)博弈的電力市場風險預警方法，本發(fā)明通過創(chuàng)新性融合多智能體強化學習、動態(tài)博弈理論與聯(lián)邦學習技術，構建了電力市場風險防控的新方法，其核心價值體現(xiàn)在三方面：一是分層聯(lián)邦強化學習...
								
            
							
            
							
						
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								      基于宏觀另類多因子評級模型的全球資產全天候配置系統(tǒng)，整合九大宏觀因子(國內景氣、貨幣、信用、通脹、全球景氣、貨幣、通脹、美元周期、全球金融風險)對六項資產(中證800、中國10年國債、標普500、紐約金、布倫特原油、LME銅)進行動態(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)估計方法，涉及電力系統(tǒng)狀態(tài)估計領域，該方法包括：S1、基于用戶問題和預設的系統(tǒng)提示詞，得到輸入序列；S2、基于輸入序列和當前輸出序列，采用微調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習與卷積的整車點云風阻系數(shù)預測方法及系統(tǒng)，涉及風阻系數(shù)預測技術領域，所述方法具體包括獲取整車模型的點云數(shù)據(jù)并進行預處理；通過最遠點采樣方法對預處理后的所述點云數(shù)據(jù)進行采樣，以保留幾何關鍵點；構建卷積神經網絡模型，將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種服裝大模型驅動的3D渲染效果展示方法及系統(tǒng)，通過獲取服裝設計數(shù)據(jù)集合，利用服裝大模型生成包含幾何輪廓和材質紋理特征的3D服裝模型，基于模型特征進行渲染參數(shù)適配，生成匹配的渲染參數(shù)組合，并調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多標簽圖像分類方法，采用分類模型對輸入的多標簽圖像進行分類。分類模型是層次化原型視覺轉換器HP?ViT模型。本發(fā)明通過離線分析標簽共現(xiàn)統(tǒng)計，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原始RGB圖像數(shù)據(jù)，以及激光雷達傳感器采集的目標點云數(shù)據(jù)；對原始RGB圖像數(shù)據(jù)進行初步處理提取目標二維信息，對目標點云數(shù)據(jù)進行初步處理提取目標...
								
            
							
            
							
						
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