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                  		計算;推算;計數設備的制造及其應用技術
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      一種基于卷積神經網絡的可解釋性的負荷識別方法，屬于負荷識別領域。該方法利用卷積神經網絡(Convolutional neural networks，CNN)進行特征提取，從而實現用電負荷模式的分類識別。由于CNN的“黑箱”操作，提出了兩種可...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于一種調度優化方法，針對現有多區域調度方法存在資源利用效率低，計算效率低，隱私泄露風險高，以及激勵機制不合理的問題，提供一種多區域電網調度優化方法及相關裝置，對區域間多能協同優化模型求解，得到多區域電網合作的交易電量和交易價格。本申...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及機器學習領域，提出了一種深度學習模型組件的內存管理優化方法及裝置。該方法包括：采集目標模型在模型訓練過程中的訓練數據，獲得各個模型組件的多維數據；基于多維數據構建多維狀態矩陣；結合目標模型的模型結構，構建內存優化策略對應的第一搜索...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于強化學習的CT影像肺癌識別方法，生成肺部結構掩碼；輸出初始病灶候選區域、初始病灶掩碼、形態學置信圖與邊界響應圖；得到聚焦特征圖；獲得初始病灂精細掩碼、邊界概率圖與不確定性熱圖，并編碼強化學習狀態向量，建立DSAC?T精修...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請提供一種多模態車載點云質量評估方法、系統、裝置和介質，涉及自動駕駛技術領域。該方法通過結合車載激光雷達及配套信號處理單元實時采集的三維點云數據，采用分塊采樣、編碼和局部特征自注意增強技術提取點云模態特征，并通過多視角投影和圖像編碼器獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及公路隧道襯砌病害評價技術領域，公開了一種公路隧道襯砌病害動態聚類評價系統，包括：數據獲取模塊用于采集隧道襯砌的多維度病害數據，并對數據進行預處理，進而構建病害動態矩陣。數據分析模塊連接數據獲取模塊，基于病害動態矩陣建立病害空間單元...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提出了一種具有稀疏化效應的持續學習語義分割方法，包括以下步驟：S1，使用骨干網絡與語義分割網絡搭建語義分割基礎網絡；S2，采用數據生成網絡生成數據樣本；所述數據生成網絡需要提前在數據集上進行預訓練；S3，在語義分割基礎網絡隱藏層的全連...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及食品飲料技術領域，具體地說，涉及基于多源數據融合與深度學習的食品飲料網絡銷售趨勢預測模型構建系統及方法。包括：數據采集單元；數據處理單元；模型構建單元，所述模型構建單元用于構建深度學習預測模型，采用改進的LSTM?Transfor...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于大模型智能體的施工安全風險管理信息處理方法，涉及施工安全管理技術領域，其包括實時采集隱患數據、預處理、構建隱患描述生成子模型、隱患分級評價子模型和整改建議生成子模型，并通過加權融合策略綜合輸出結果。本方法利用多維知識庫、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及計算機視覺與模式識別技術領域，且公開了一種基于隨機森林模型的船名識別系統及其方法，所述圖像采集模塊，包括：所述圖像采集模塊用于獲取船舶圖像及姿態定位數據；所述預處理模塊用于對采集的圖像數據進行噪聲抑制與目標區域分割；所述特征提取模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于人像特征精細捕捉的藝術性人像生成方法，旨在突破傳統人像生成在細節保真和風格表現上的局限，推進人像建模與圖像風格遷移技術的深度融合。該方法首先采用多尺度人像編碼技術，系統性捕獲人臉輪廓、關鍵點位置、肌理紋理及表情動態等多層...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及一種復雜低光背景條件下紅外融合目標檢測識別方法，針對無人機在執行目標檢測任務中面對復雜低光背景下特征信息稀疏、邊緣輪廓信息特征弱等識別精確度低導致誤檢、漏檢問題，提出一種基于對抗網絡思想的FusionGAN紅外融合處理方法來增強圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供一種開放詞匯圖像語義分割方法及其系統，提出了文本引導特征細化模塊與結構感知引導增強模塊。通過本發明提供的方法，可以選擇性地聚焦于視覺特征中的語義相關區域，并抑制無關背景噪聲的干擾，從而有效地提升對于紋理特征相似的類別的區分能力。同...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明屬于大模型隱私保護技術領域，尤其涉及一種面向成果轉化服務的大模型隱私保護方法及系統。其中，所述方法包含五個核心模塊，分別是源文本預處理與敏感數據標注、定制化文本混淆機制、隱私保護模型訓練、隱私攻擊評估與參數調優、領域適配與系統集成。源...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明一種控制過膨脹狀態下推力偏轉落壓比的S彎收擴噴管設計方法，屬于航空發動機領域；方法步驟包括：設計S彎收擴噴管初始型面，包括噴管收斂段與擴張段；擴張段采用基于圓弧與三次曲線組合的型線設計方法，選取需要控制噴管不發生推力偏轉的最低落壓比，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于GIS的工程地質條件對線型工程棄渣場選址方法，本申請解決了傳統選址方法中動態環境因素未被有效納入評估的問題，實現了對棄渣場選址的實時跟蹤與動態優化。通過多源數據融合與持續反饋機制，降低了因環境條件變化引發的選址偏差風險，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提出一種基于動態裁剪的模型推理加速方法，該方法應用于模型推理階段，首先訓練優化好模型進行推理，然后輸入數據計算模型當前層的通道注意力，之后根據注意力分布情況進行動態過濾，將作用小或不起作用的通道對應的下層卷積結果使用全0代替，屏蔽非必...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例涉及一種文本識別方法、裝置、設備及介質，其中該方法包括：基于待識別器械類型確定目標拍攝模式對待識別器械進行拍攝，得到待識別器械圖像，對待識別器械圖像進行多尺度特征提取，得到多個特征圖，并對每個特征圖進行識別，得到每個字符對應的錨...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種基于雷視融合的目標識別方法、系統及電子設備，涉及目標識別技術領域。本發明將視頻數據進行分幀處理得到視頻幀序列輸入到視頻目標識別模型，得到多個視頻識別目標；視頻目標識別模型是利用待測路口的歷史標注視頻數據，對YOLO神經網絡進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及一種基于圖像處理的標簽缺陷檢測系統及方法，涉及數據處理技術領域，系統包括：圖像校正模塊，用于通過非線性補償模型得到光照校正后的校正后圖像；特征圖模塊，用于生成多尺度特征圖；閾值確定模塊，用于計算得到空間自適應的自適應局部閾值；圖像...
								
            
							
            
							
						
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