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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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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，本發(fā)明涉及基于紅外圖像的電力設(shè)備故障發(fā)熱區(qū)域智能定位方法，該方法包括，采集電力設(shè)備紅外圖像，獲取每個(gè)候選高溫區(qū)域的熱源像素點(diǎn)，獲取每個(gè)候選高溫區(qū)域的熱源像素點(diǎn)的向心性權(quán)重；根據(jù)每個(gè)候選高溫區(qū)域的熱源像素...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電子設(shè)備裝配技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種用于IMU線束檢測(cè)的視覺(jué)方法、裝置及系統(tǒng)，該方法通過(guò)智能監(jiān)控設(shè)備和圖像處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)IMU線束狀態(tài)的高效視頻圖像采集，分析IMU線束的質(zhì)量狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)不一致的情況，為后續(xù)質(zhì)量分析提供可靠的數(shù)據(jù)源...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種智能計(jì)算中心云平臺(tái)通過(guò)算力計(jì)算結(jié)果緩存加速擴(kuò)散模型生成圖像的方法及裝置，涉及智能計(jì)算中心、智算中心及算力基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：步驟S1、接收客戶端發(fā)送的圖像生成任務(wù)，圖像生成任務(wù)用于指示生成第一圖像；步驟S2、將圖像生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于排序熵量化不同區(qū)域風(fēng)速季節(jié)變化特征的方法，對(duì)風(fēng)速月值資料原始數(shù)據(jù)文件進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理和基本的質(zhì)量控制；對(duì)得到的標(biāo)準(zhǔn)化風(fēng)速月值數(shù)據(jù)，求年平均值，并進(jìn)行空間格點(diǎn)插值處理，得到風(fēng)速年值空間分布特征；針對(duì)所有氣象站點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)化風(fēng)速...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于InSAR與無(wú)人機(jī)影像的地質(zhì)災(zāi)害隱患區(qū)快速識(shí)別方法，涉及地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：(1)數(shù)據(jù)采集：獲取目標(biāo)區(qū)域的InSAR形變數(shù)據(jù)及無(wú)人機(jī)高分辨率影像，(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)InSAR數(shù)據(jù)進(jìn)行相位解纏與地理編碼，對(duì)無(wú)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N建筑施工測(cè)量方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及建筑施工測(cè)量的技術(shù)領(lǐng)域，本申請(qǐng)通過(guò)圖像采集設(shè)備多角度拍攝鋼結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)，融合原始圖像得含焊縫輪廓和螺栓間距的目標(biāo)圖像；調(diào)用孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將其與預(yù)設(shè)BIM模型對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)幾何特征比對(duì)，獲焊縫...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于空天地多源數(shù)據(jù)融合的病蟲(chóng)害檢測(cè)模型構(gòu)建方法、病蟲(chóng)害檢測(cè)方法，模型構(gòu)建方法過(guò)程如下：步驟1、獲取農(nóng)作物區(qū)域的多個(gè)平臺(tái)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)；步驟2、對(duì)步驟1得到的每個(gè)平臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、時(shí)空對(duì)齊；步驟3、從步驟2得到的每個(gè)數(shù)據(jù)中分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種視頻識(shí)別方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。通過(guò)本申請(qǐng)實(shí)施例提供的技術(shù)方案，能夠?qū)Χ鄠€(gè)視頻幀特征進(jìn)行編號(hào)，得到的多個(gè)特征編號(hào)就能夠表示對(duì)應(yīng)的視頻幀特征。在編號(hào)過(guò)程中，結(jié)合了視頻幀特征之間的相似度，也即是若兩個(gè)視...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N神經(jīng)輻射場(chǎng)壓縮和快速渲染方法及裝置，其中，方法包括：從原始神經(jīng)輻射場(chǎng)中提取三維體素網(wǎng)格數(shù)據(jù)，通過(guò)密度篩選生成初始化點(diǎn)云，并對(duì)三維高斯點(diǎn)進(jìn)行初始化；對(duì)初始化的三維高斯點(diǎn)云的協(xié)方差矩陣進(jìn)行分解，結(jié)合分裂操作生成細(xì)化后的三維高斯點(diǎn)云...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種處理器芯片、芯片系統(tǒng)和訪問(wèn)方法，涉及處理器技術(shù)領(lǐng)域，提高了處理器芯片處理訪問(wèn)請(qǐng)求的效率，提高了掉電非易失性存儲(chǔ)器的讀寫(xiě)性能。具體方案為：處理器芯片包括處理器和控制器，處理器用于生成針對(duì)掉電非易失性存儲(chǔ)器的訪問(wèn)請(qǐng)求，訪問(wèn)請(qǐng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及冷啟動(dòng)推薦技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于知識(shí)圖譜增強(qiáng)表示學(xué)習(xí)的冷啟動(dòng)推薦方法及系統(tǒng)。以用戶與物品歷史交互行為數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)化知識(shí)圖譜為輸入數(shù)據(jù)源，融合實(shí)體關(guān)系特征、語(yǔ)義屬性特征與用戶興趣區(qū)分信息，通過(guò)多階段特征建模與樣本優(yōu)化策略，緩解冷啟...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于提示學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像多目標(biāo)域領(lǐng)域自適應(yīng)方法，包括如下步驟：步驟1、分割主干模塊利用U?net分割模型，用于由輸入的醫(yī)學(xué)圖像生成分割結(jié)果；步驟2、提示生成模塊使用域分類器的中間特征生成對(duì)應(yīng)域的提示；步驟3、特征融合模塊將分割...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及電力鐵塔全生命周期碳足跡核算技術(shù)領(lǐng)域，提供一種電力鐵塔全生命周期碳足跡核算方法及系統(tǒng)，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中電力鐵塔全生命周期碳足跡核算效率低和準(zhǔn)確性差的問(wèn)題。本申請(qǐng)包括：構(gòu)建電力鐵塔構(gòu)件庫(kù)，結(jié)合建筑信息模型、鋼材型號(hào)、焊接工藝及防腐...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多源遙感數(shù)據(jù)的城市功能區(qū)精細(xì)分類方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟：獲取城市功能區(qū)的遙感數(shù)據(jù)組；對(duì)城市功能區(qū)的遙感數(shù)據(jù)組進(jìn)行預(yù)處理，得到經(jīng)預(yù)處理的遙感數(shù)據(jù)組；對(duì)經(jīng)預(yù)處理的遙感數(shù)據(jù)組進(jìn)行特征提取與特征拼接，得到淺層拼接數(shù)據(jù)特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于CV大模型的作業(yè)順序檢測(cè)方法，其中，該方法可以包括：將待識(shí)別作業(yè)視頻劃分成多段子視頻，其中，所述子視頻的數(shù)據(jù)的數(shù)量不大于作業(yè)工作位的數(shù)量；針對(duì)每一段所述子視頻，將各段所述子視頻進(jìn)行識(shí)別輸入視覺(jué)大模型；通過(guò)所述視覺(jué)大模型的...
								
            
							
            
							
						
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								      本文發(fā)明公開(kāi)了一種基于殘差學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的導(dǎo)彈氣動(dòng)參數(shù)快速修正方法。充分利用精確計(jì)算得到的少量氣動(dòng)數(shù)據(jù)點(diǎn)，并融合學(xué)習(xí)粗略計(jì)算得到的大量氣動(dòng)數(shù)據(jù)組，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)原氣動(dòng)參數(shù)的快速精確修正。本發(fā)明首先提出一種基于殘差學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，利用神經(jīng)網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種交匯水域通航管控決策方法、模型訓(xùn)練方法和相關(guān)設(shè)備，屬于船舶航行技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，其中每個(gè)樣本數(shù)據(jù)包括交匯水域的環(huán)境數(shù)據(jù)和表征管控決策措施的樣本標(biāo)簽；根據(jù)樣本標(biāo)簽對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分，得到每種樣本標(biāo)簽的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于極值偏移深度學(xué)習(xí)的機(jī)載激光雷達(dá)單木分割方法，包括：S1，預(yù)處理；S2，極值偏移：利用極值偏移深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)預(yù)處理后的森林點(diǎn)云進(jìn)行空間變換，把每個(gè)點(diǎn)偏移到對(duì)應(yīng)的樹(shù)頂點(diǎn)，得到偏移點(diǎn)云；S3，自適應(yīng)聚類：采用基于平均鄰近距離的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種二階段的3D冠狀動(dòng)脈分割重構(gòu)方法和系統(tǒng)，方法包括獲取冠狀動(dòng)脈的真實(shí)標(biāo)簽并利用膨脹算子進(jìn)行膨脹，獲取冠狀動(dòng)脈的膨脹標(biāo)簽；以冠狀動(dòng)脈的膨脹標(biāo)簽作為監(jiān)督信息，獲取3D心血管圖像并輸入訓(xùn)練好的粗分割模型中進(jìn)行粗分割，獲取冠狀動(dòng)脈的位置...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種通過(guò)深度學(xué)習(xí)自動(dòng)識(shí)別設(shè)計(jì)稿元素生成活動(dòng)的方法，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括以下步驟：基于預(yù)先獲取的營(yíng)銷活動(dòng)設(shè)計(jì)圖和用戶信息，并通過(guò)客群識(shí)別和營(yíng)銷場(chǎng)景識(shí)別方式，獲取營(yíng)銷活動(dòng)場(chǎng)景；利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，識(shí)別營(yíng)銷活動(dòng)設(shè)計(jì)圖中的...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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