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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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								      本發(fā)明公開了一種基于高光譜的低慢小目標探測與識別方法，包括以下步驟：S1、提取典型目標光譜特征，建立低慢小目標光譜特征庫；S2、通過高光譜相機對探測區(qū)域進行推掃成像，對高光譜圖像進行預處理；S3、對高光譜圖像進行區(qū)域劃分；S4、分區(qū)域進行異...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種頻域增強的全尺度時空融合注意力神經(jīng)網(wǎng)絡，包括主干網(wǎng)絡和頻域增強分支，主干網(wǎng)絡包括全尺度空洞卷積模塊和時空融合注意力模塊；全尺度空洞卷積模塊的輸出作為時空融合注意力模塊的輸入；主干網(wǎng)絡和頻域增強分支得到的特征融合后得到神經(jīng)網(wǎng)絡...
								
            
							
            
							
						
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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)絡流量識別領域。通過爬蟲訪問網(wǎng)站音視頻，產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：構建關鍵詞映射表，其中存儲有至少一個關鍵詞以及每個關鍵詞對應的至少一個網(wǎng)站；輸入發(fā)布信息；篩選推薦關鍵詞；基于推薦關鍵詞生成標題；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)布信息進行優(yōu)化；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于深度學習的中藥飲片智能識別與分類方法及系統(tǒng)，涉及智能分類技術領域，包括，采集中藥RGB圖像，對中藥RGB圖像進行預處理，獲取中藥RGB圖像序列；將中藥RGB圖像序列輸入至改進的RT?DETR網(wǎng)絡，通過LGLB模塊對中藥RGB...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及用于分布式系統(tǒng)中的共享存儲器訪問API的方法和系統(tǒng)。系統(tǒng)在包括多個節(jié)點的分布式系統(tǒng)中分配包括共享遠程存儲器內容的多個存儲器部分。該系統(tǒng)向操作系統(tǒng)注冊該分配的部分以經(jīng)由RDMA進行訪問。該系統(tǒng)通過第一節(jié)點訪問該分配的部分以獲得本地副...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析技術領域，尤其涉及一種基于城市多維冠層形態(tài)特征的街區(qū)劃分方法，包括以下步驟：步驟1，獲取目標研究區(qū)域的矢量邊界數(shù)據(jù)收集及處理，得到目標研究區(qū)域矢量邊界圖；步驟2，植被冠層高度、建筑高度、植被密度以及水域數(shù)據(jù)收集及處理，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種貨架商品狀態(tài)檢測方法、裝置、設備及可讀存儲介質，應用于智能檢測技術領域，包括：對采集的貨架圖像進行識別處理，提取貨架數(shù)據(jù)和商品信息，對貨架數(shù)據(jù)和商品信息進行處理，得到結構化貨架商品信息；基于結構化貨架商品信息確定每層的商品寬...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種典型水域漁獲量統(tǒng)計方法及系統(tǒng)，應用于漁獲量統(tǒng)計領域，方法包括獲取典型水域內的典型漁獲數(shù)據(jù)；將典型漁獲數(shù)據(jù)中的第一圖像數(shù)據(jù)集進行分辨率的梯度降低；識別所有待識別圖像中的各個目標對象的特征信息；確定每一目標對象的運動軌跡；根據(jù)運...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源數(shù)據(jù)融合的風險評估和預警方法，采用了多源數(shù)據(jù)融合技術，通過整合來自不同系統(tǒng)、不同領域的數(shù)據(jù)源，能夠全方位地評估個體風險，有效彌補了單一數(shù)據(jù)源在風險評估中的不足。在風險評估過程中，不同的特征對于判斷個人極端風險結果的影...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出面向多場景的物流路徑協(xié)同優(yōu)化與低碳管控系統(tǒng)，包括以下模塊：數(shù)據(jù)構造模塊，構造任務集合和車輛集合；路徑協(xié)同調度模塊，接收所述任務集合和車輛集合；判斷任務可分配車輛，生成初步調度路徑，對所述調度路徑設定目標函數(shù)及約束條件，以生成優(yōu)化調...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于無人機協(xié)同巡查的城市環(huán)衛(wèi)垃圾全流程閉環(huán)管理系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，包括采樣模塊，用于對地理位置信息進行空間聚類，形成垃圾堆積區(qū)域，并以垃圾堆積區(qū)域的中心為起始位置，按照預設的空間采樣規(guī)則選取五個空間采樣點，通過計算五個采樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種動畫設計中三維模型快速渲染的優(yōu)化方法，具體涉及三維模型渲染技術領域，包括S1、模型輕量化處理，S2、訪問開源材質庫，S3、光照渲染參數(shù)優(yōu)化，S4、代理模型與場景分層，S5、硬件加速并渲染，S6、緩存預計算優(yōu)化，S7、實時渲染...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種關鍵點檢測方法、裝置、設備、介質、產品，該方法包括：在獲取到包括一個或者多個對象的待檢測圖像之后，先對待檢測圖像進行特征提取處理，得到特征提取結果，以使該特征提取結果能夠表示出待檢測圖像所攜帶的信息，如每個對象在待檢測圖像中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于智能交通領域，公開了一種基于高速公路軟硬件運維場景構建層次化運維數(shù)據(jù)模型的方法，包括以下步驟：S1.根據(jù)高速公路軟硬件運維業(yè)務的需要，選則一類運維業(yè)務，定為一個高速公路軟硬件運維場景，并通過業(yè)務分析，界定運維業(yè)務領域邊界；S2.從...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了航道船閘大數(shù)據(jù)調度分析決策系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取船舶的多源異構數(shù)據(jù)，對多源異構數(shù)據(jù)進行預處理；深度貝葉斯建模模塊，用于構建貝葉斯網(wǎng)絡模型并輸出調度預測結果；調度優(yōu)化模塊，用于利用鴿群優(yōu)化算法生成最優(yōu)調度策略；調度執(zhí)行模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了輸入方法、裝置和用于輸入的裝置。該方法的實施例包括：從用戶的當前輸入數(shù)據(jù)中提取特征信息；將所述特征信息輸入至預先訓練的候選項比對模型，得到比對結果，所述候選項比對模型用于比對不同來源的候選項的優(yōu)劣；基于所述比對結果，確定所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于多表征集成學習的車道線檢測方法，包括：構建車道線檢測網(wǎng)絡，并利用車輛前視圖像數(shù)據(jù)集對車道線檢測網(wǎng)絡進行訓練，得到車道線檢測模型，其中，車道線檢測網(wǎng)絡架構包括依次連接的骨干網(wǎng)絡和特征金字塔網(wǎng)絡，特征金字塔網(wǎng)絡分別連接有分割分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種圓形管道摩擦系數(shù)確定方法、裝置、設備和介質，涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，包括：獲取圓形管道參數(shù)和離散取值步長；將所述圓形管道參數(shù)和離散取值步長輸入至摩擦系數(shù)計算模型中，得到按照離散取值步長對應的多個離散摩擦系數(shù)等效值；所述摩擦系數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開描述種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的青光眼的識別裝置和識別方法，識別裝置包括輸入單元、預處理單元、分割單元、特征提取單元以及分類單元；輸入單元用于接收第一圖像；預處理單元用于對第一圖像進行預處理得到第一預處理圖像；分割單元用于將第一預處理圖像輸入基于...
								
            
							
            
							
						
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