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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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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)明涉及食品飲料技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，涉及基于多源數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)的食品飲料網(wǎng)絡(luò)銷售趨勢預(yù)測模型構(gòu)建系統(tǒng)及方法。包括：數(shù)據(jù)采集單元；數(shù)據(jù)處理單元；模型構(gòu)建單元，所述模型構(gòu)建單元用于構(gòu)建深度學(xué)習(xí)預(yù)測模型，采用改進(jìn)的LSTM?Transfor...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大模型智能體的施工安全風(fēng)險(xiǎn)管理信息處理方法，涉及施工安全管理技術(shù)領(lǐng)域，其包括實(shí)時(shí)采集隱患數(shù)據(jù)、預(yù)處理、構(gòu)建隱患描述生成子模型、隱患分級評價(jià)子模型和整改建議生成子模型，并通過加權(quán)融合策略綜合輸出結(jié)果。本方法利用多維知識庫、...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，提出了一種深度學(xué)習(xí)模型組件的內(nèi)存管理優(yōu)化方法及裝置。該方法包括：采集目標(biāo)模型在模型訓(xùn)練過程中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，獲得各個(gè)模型組件的多維數(shù)據(jù)；基于多維數(shù)據(jù)構(gòu)建多維狀態(tài)矩陣；結(jié)合目標(biāo)模型的模型結(jié)構(gòu)，構(gòu)建內(nèi)存優(yōu)化策略對應(yīng)的第一搜索...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的CT影像肺癌識別方法，生成肺部結(jié)構(gòu)掩碼；輸出初始病灶候選區(qū)域、初始病灶掩碼、形態(tài)學(xué)置信圖與邊界響應(yīng)圖；得到聚焦特征圖；獲得初始病灂精細(xì)掩碼、邊界概率圖與不確定性熱圖，并編碼強(qiáng)化學(xué)習(xí)狀態(tài)向量，建立DSAC?T精修...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N多模態(tài)車載點(diǎn)云質(zhì)量評估方法、系統(tǒng)、裝置和介質(zhì)，涉及自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過結(jié)合車載激光雷達(dá)及配套信號處理單元實(shí)時(shí)采集的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，采用分塊采樣、編碼和局部特征自注意增強(qiáng)技術(shù)提取點(diǎn)云模態(tài)特征，并通過多視角投影和圖像編碼器獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及公路隧道襯砌病害評價(jià)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種公路隧道襯砌病害動態(tài)聚類評價(jià)系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)獲取模塊用于采集隧道襯砌的多維度病害數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，進(jìn)而構(gòu)建病害動態(tài)矩陣。數(shù)據(jù)分析模塊連接數(shù)據(jù)獲取模塊，基于病害動態(tài)矩陣建立病害空間單元...
								
            
							
            
							
						
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								      一種異常行度數(shù)據(jù)清洗及畫像效果提升方法，將SQL數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換為Dataframe格式后，針對行度數(shù)據(jù)缺陷類型與特征進(jìn)行分析，通過數(shù)據(jù)清洗策略以函數(shù)化并行化的方式實(shí)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗。本發(fā)明基于python語言編程，可以實(shí)現(xiàn)較為復(fù)雜與普...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種干線公路低空基礎(chǔ)設(shè)施的布局方法，包括劃分區(qū)域數(shù)據(jù)，將屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序增長分析獲得時(shí)間屬性數(shù)據(jù)，構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施需求預(yù)測模型獲得待布局區(qū)域的預(yù)測基礎(chǔ)設(shè)施需求，將待布局區(qū)域劃分為網(wǎng)格單元，根據(jù)地理數(shù)據(jù)篩選所述網(wǎng)格單元獲得第一布局單元...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于大數(shù)據(jù)分析的供水設(shè)備維護(hù)數(shù)據(jù)評估系統(tǒng)及方法，該方法的步驟包括：S1：獲取供水設(shè)備維護(hù)數(shù)據(jù)，供水設(shè)備維護(hù)數(shù)據(jù)包含供水設(shè)備信息、設(shè)備運(yùn)行信息和設(shè)備故障信息；S2：根據(jù)供水設(shè)備信息和設(shè)備運(yùn)行信息評估不同供水...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性的負(fù)荷識別方法，屬于負(fù)荷識別領(lǐng)域。該方法利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional neural networks，CNN)進(jìn)行特征提取，從而實(shí)現(xiàn)用電負(fù)荷模式的分類識別。由于CNN的“黑箱”操作，提出了兩種可...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于一種調(diào)度優(yōu)化方法，針對現(xiàn)有多區(qū)域調(diào)度方法存在資源利用效率低，計(jì)算效率低，隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)高，以及激勵(lì)機(jī)制不合理的問題，提供一種多區(qū)域電網(wǎng)調(diào)度優(yōu)化方法及相關(guān)裝置，對區(qū)域間多能協(xié)同優(yōu)化模型求解，得到多區(qū)域電網(wǎng)合作的交易電量和交易價(jià)格。本申...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于不完備多視圖分析的網(wǎng)絡(luò)測量數(shù)據(jù)補(bǔ)全方法及裝置，首先將細(xì)粒度網(wǎng)絡(luò)測量張量的恢復(fù)問題，分解為空間一致性與時(shí)間互補(bǔ)性兩個(gè)視角進(jìn)行聯(lián)合建模，并構(gòu)建用于張量補(bǔ)全的深度學(xué)習(xí)模型，然后對模型進(jìn)行訓(xùn)練；再將包含缺失值的網(wǎng)絡(luò)測量數(shù)據(jù)的測量...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種可折疊與數(shù)字孿生預(yù)集成智能機(jī)電設(shè)備箱的部署方法，涉及機(jī)電設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取智能機(jī)電設(shè)備箱的設(shè)備ID；基于設(shè)備ID，從數(shù)字孿生數(shù)據(jù)庫中確定智能機(jī)電設(shè)備箱的安裝信息；基于安裝信息，生成安裝策略；獲取AR空間錨點(diǎn)信息，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于汽車診斷設(shè)備用戶界面領(lǐng)域，提供一種汽車故障碼的顯示方法、裝置、汽車診斷設(shè)備和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，在待診車輛連接至所述汽車診斷設(shè)備的情況下，根據(jù)待診車輛的車型從車輛故障信息中提取每個(gè)故障碼的預(yù)設(shè)故障處理界面；分析各個(gè)故障碼之間的關(guān)聯(lián)性，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┑囊环N基于YOLO的輕量級目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)、方法及電子設(shè)備，骨干網(wǎng)絡(luò)選擇輕量級網(wǎng)絡(luò)作為基線骨干結(jié)構(gòu)，靠近網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)前端的位置設(shè)置簡化的非局部塊，在輕量級網(wǎng)絡(luò)骨干上設(shè)置多個(gè)3×3卷積分支，每個(gè)分支平行于一個(gè)瓶頸模塊序列，骨干網(wǎng)絡(luò)接收端引入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于高光譜的低慢小目標(biāo)探測與識別方法，包括以下步驟：S1、提取典型目標(biāo)光譜特征，建立低慢小目標(biāo)光譜特征庫；S2、通過高光譜相機(jī)對探測區(qū)域進(jìn)行推掃成像，對高光譜圖像進(jìn)行預(yù)處理；S3、對高光譜圖像進(jìn)行區(qū)域劃分；S4、分區(qū)域進(jìn)行異...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種頻域增強(qiáng)的全尺度時(shí)空融合注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括主干網(wǎng)絡(luò)和頻域增強(qiáng)分支，主干網(wǎng)絡(luò)包括全尺度空洞卷積模塊和時(shí)空融合注意力模塊；全尺度空洞卷積模塊的輸出作為時(shí)空融合注意力模塊的輸入；主干網(wǎng)絡(luò)和頻域增強(qiáng)分支得到的特征融合后得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于長短詞頻的加密音視頻流量識別方法及系統(tǒng)，屬于網(wǎng)絡(luò)流量識別領(lǐng)域。通過爬蟲訪問網(wǎng)站音視頻，產(chǎn)生的音視頻流量通過中間人代理解密，根據(jù)解密出的明文流量信息構(gòu)建指紋庫；針對待檢測的在線加密音視頻流量，根據(jù)TLS握手信息識別加密音視頻...
								
            
							
            
							
						
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								      網(wǎng)站信息采集發(fā)布方法及系統(tǒng)，方法包括：構(gòu)建關(guān)鍵詞映射表，其中存儲有至少一個(gè)關(guān)鍵詞以及每個(gè)關(guān)鍵詞對應(yīng)的至少一個(gè)網(wǎng)站；輸入發(fā)布信息；篩選推薦關(guān)鍵詞；基于推薦關(guān)鍵詞生成標(biāo)題；篩選推薦網(wǎng)站；基于推薦網(wǎng)站生成發(fā)布模板；基于發(fā)布模板對發(fā)布信息進(jìn)行優(yōu)化；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于深度學(xué)習(xí)的中藥飲片智能識別與分類方法及系統(tǒng)，涉及智能分類技術(shù)領(lǐng)域，包括，采集中藥RGB圖像，對中藥RGB圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲取中藥RGB圖像序列；將中藥RGB圖像序列輸入至改進(jìn)的RT?DETR網(wǎng)絡(luò)，通過LGLB模塊對中藥RGB...
								
            
							
            
							
						
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