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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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								      本申請公開了一種微調(diào)預(yù)訓(xùn)練大模型進(jìn)行風(fēng)力發(fā)電預(yù)測的方法，該方法包括：獲取歷史多維時(shí)間序列數(shù)據(jù)集，通過滑動(dòng)窗口進(jìn)行時(shí)空特征融合生成風(fēng)速趨勢序列；基于相鄰時(shí)間窗口的風(fēng)速梯度，利用歸一化函數(shù)生成步長調(diào)整參數(shù)；基于步長調(diào)整參數(shù)對預(yù)訓(xùn)練時(shí)序預(yù)測模型進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于輕量級稀疏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取待處理的圖像數(shù)據(jù)；對圖像數(shù)據(jù)依次進(jìn)行隨機(jī)翻轉(zhuǎn)、隨機(jī)裁剪的數(shù)據(jù)增強(qiáng)及張量標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理，得到符合模型輸入要求的規(guī)范張量數(shù)據(jù)；將規(guī)范張量數(shù)據(jù)輸入至輕量級...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于災(zāi)害響應(yīng)的地物識(shí)別方法及其裝置、電子設(shè)備，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，其中，該地物識(shí)別方法包括：獲取災(zāi)害地區(qū)的遙感影像，并對遙感影像進(jìn)行預(yù)處理，得到目標(biāo)遙感影像，對目標(biāo)遙感影像進(jìn)行標(biāo)注，生成初始標(biāo)簽圖，基于初始標(biāo)簽圖對預(yù)設(shè)網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種卷煙制絲線噴嘴霧化視頻圖像的處理及特征提取方法，涉及煙草制絲過程檢測技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括采集卷煙制絲線噴嘴霧化過程的視頻圖像序列，該視頻圖像序列包括連續(xù)多幀霧化圖像。采用混合高斯模型提取視頻圖像序列中每一幀霧化圖像的前景目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種針對漁業(yè)環(huán)境動(dòng)態(tài)監(jiān)控的水體圖像強(qiáng)化方法，涉及圖像增強(qiáng)領(lǐng)域。本發(fā)明構(gòu)建了水體圖像增強(qiáng)模型，采用自適應(yīng)特征增強(qiáng)模塊，通過頻域特征學(xué)習(xí)與信息提取強(qiáng)化水體圖像關(guān)鍵區(qū)域的高頻信息，并結(jié)合非線性增強(qiáng)策略提升圖像質(zhì)量；引入細(xì)節(jié)恢復(fù)模塊，基...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于視覺模型的圖像含義解析場景一致性評估系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)在光照變化、角度偏移和局部遮擋等復(fù)雜環(huán)境下識(shí)別穩(wěn)定性不足的問題。該系統(tǒng)包括：圖像輸入模塊，用于接收并預(yù)處理多張圖像；視覺大模型解析模塊，對預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種視頻預(yù)測方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，該方法包括：獲取連續(xù)視頻序列，從中提取時(shí)間特征、底層紋理、中層輪廓和高層語義多維度特征；基于前θ層空間記憶計(jì)算注意力，得到當(dāng)前時(shí)間步空間記憶；基于上一時(shí)間步隱藏狀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于換電站技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種換電站排隊(duì)時(shí)長預(yù)測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中一種換電站排隊(duì)時(shí)長預(yù)測方法，包括：采集多源時(shí)空數(shù)據(jù)，多源時(shí)空數(shù)據(jù)包括實(shí)時(shí)采集的車輛數(shù)據(jù)、換電站數(shù)據(jù)、交通數(shù)據(jù)以及相應(yīng)的歷史數(shù)據(jù)；基于多源時(shí)空數(shù)據(jù)構(gòu)建多維度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于任務(wù)協(xié)作和資源自適應(yīng)的約束多任務(wù)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，屬于進(jìn)化計(jì)算與多任務(wù)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，包括：基于每個(gè)任務(wù)建立兩個(gè)種群；采用可行性優(yōu)先策略對一個(gè)種群進(jìn)行進(jìn)化，采用基于約束松弛的域適應(yīng)策略對另一個(gè)種群進(jìn)行進(jìn)化；在每個(gè)進(jìn)化周期后，基...
								
            
							
            
							
						
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								      一種考慮環(huán)境價(jià)值量化的新能源聚合商聯(lián)營交易方法和系統(tǒng)。該方法包括，建立由分布式新能源聚合商綁定構(gòu)成的聯(lián)營體與購電方的交易框架，形成聯(lián)營體與購電方成交總的電量電價(jià)曲線，構(gòu)建分布式新能源聚合商的環(huán)境價(jià)值量化評估模型，得到分布式聚合商的凈環(huán)境價(jià)值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種水產(chǎn)種苗計(jì)數(shù)與生長參數(shù)測量系統(tǒng)，通過采集種苗流動(dòng)圖像序列并生成圖像置信度評分，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)明屬于無人機(jī)視覺檢測定位技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于分支注意力與動(dòng)態(tài)多尺度感知的無人機(jī)小目標(biāo)檢測方法。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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								      本發(fā)明涉及日志存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于存儲(chǔ)級內(nèi)存的分布式持久化日志存儲(chǔ)系統(tǒng)及方法，其方法包括以下步驟，實(shí)時(shí)監(jiān)控三個(gè)AZ的網(wǎng)絡(luò)連通狀態(tài)，當(dāng)檢測到分區(qū)事件時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)將寫入操作切換到弱一致模式，使用SCM暫存日志數(shù)據(jù)，并記錄混合HLC時(shí)間戳...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能與計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種人臉身份交換方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，具體如下：將源人臉圖像和目標(biāo)人臉圖像輸入至預(yù)設(shè)的人臉身份交換模型中進(jìn)行人臉身份交換，模型中包括潛空間編碼器、身份特征提取器、Transformer映...
								
            
							
            
							
						
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								      海洋生物圖像分割方法及裝置，屬于海洋圖像目標(biāo)分割領(lǐng)域，為了解決提高水下場景的分割效果的問題，要點(diǎn)是第一拼接特征通過自適應(yīng)局部?全局特征融合模型的第二模型的高效注意力層、前饋網(wǎng)絡(luò)層，得到第一拼接特征的第二特征；將第二拼接特征、第一拼接特征的第...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及情感識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，其公開了一種基于視聽覺協(xié)同的情感識(shí)別方法及系統(tǒng)，其獲取原始視頻流和原始音頻流，并為視覺模態(tài)和聽覺模態(tài)引入顯式的不確定性量化機(jī)制，在提取特征的同時(shí)，并行地生成評估其可靠性的不確定性序列。進(jìn)而，以此不確定性序列為核心...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種輸電線路故障檢測方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法通過無人機(jī)拍攝輸電線路故障圖像構(gòu)建標(biāo)注數(shù)據(jù)集并劃分訓(xùn)練/測試集；搭建故障檢測網(wǎng)絡(luò)，利用主干特征提取網(wǎng)絡(luò)提取訓(xùn)練圖像的多層級特征圖，通過特征金字塔網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)跨尺度特征融合，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于多模態(tài)生理參數(shù)的產(chǎn)品開發(fā)、檢測、推薦方法和相關(guān)設(shè)備，方法包括：利用目標(biāo)設(shè)備采集目標(biāo)對象的多模態(tài)生理參數(shù)，多模態(tài)生理參數(shù)在目標(biāo)對象處于目標(biāo)產(chǎn)品的應(yīng)用場景采集得到；將多模態(tài)生理參數(shù)輸入預(yù)設(shè)的情緒分類模型進(jìn)行情緒分類，得到情緒...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于多尺度深度特征融合的流體金字塔電梯異物檢測方法。該方法利用Faster?RCNN算法檢測電梯轎廂內(nèi)是否有人，判斷電梯的空置狀態(tài)；在電梯空置時(shí)，以空置電梯圖像為參考，從待檢測視頻中提取無乘客的關(guān)鍵幀作為查詢圖像；設(shè)計(jì)孿生網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于葉根載荷的風(fēng)電混塔載荷估算方法，首先搭建風(fēng)電機(jī)組多體動(dòng)力學(xué)仿真模型，模擬不同運(yùn)行工況下的動(dòng)態(tài)響應(yīng)，生成仿真數(shù)據(jù)集；然后構(gòu)建融合機(jī)理與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法的載荷估算模型，利用仿真數(shù)據(jù)集對載荷估算模型進(jìn)行訓(xùn)練與驗(yàn)證；在實(shí)際風(fēng)電機(jī)組中...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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