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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)明公開了一種基于改進(jìn)D?FINE算法的光伏面板表面缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)，方法包括如下步驟：(1)、基于光伏面板表面缺陷圖像構(gòu)建光伏面板表面缺陷數(shù)據(jù)集；(2)、基于特征動(dòng)態(tài)增強(qiáng)機(jī)制對(duì)D?FINE模型的骨干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)；(3)、基于步驟(1)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及民生服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開一種融合多模態(tài)語(yǔ)義理解的工單精準(zhǔn)派發(fā)方法。通過(guò)多模態(tài)特征，包括文本/語(yǔ)音/圖像等，提取模塊，生成語(yǔ)義向量；跨模態(tài)對(duì)齊模塊利用動(dòng)態(tài)注意力權(quán)重分配機(jī)制，公式：αk＝softmax(Wk·[Modalityk]...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能的選煤廠人員違規(guī)行為監(jiān)測(cè)方法，涉及違規(guī)行為監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明面向高風(fēng)險(xiǎn)設(shè)備密集、作業(yè)環(huán)境復(fù)雜、安全規(guī)范嚴(yán)格的選煤廠，通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、行為分析與多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，對(duì)生產(chǎn)全流程人員不安全行為進(jìn)行實(shí)時(shí)識(shí)別與分級(jí)聯(lián)動(dòng)處置...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種遙感建筑物提取方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。所述方法包括：獲取建筑物的遙感影像數(shù)據(jù)；對(duì)遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的遙感影像數(shù)據(jù)；將預(yù)處理后的遙感影像數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)的建筑物提取模型，得到初始建筑物提取結(jié)果；對(duì)初始建筑物提取結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于雙流動(dòng)態(tài)融合多尺度特征網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)品表面缺陷檢測(cè)方法和系統(tǒng)，涉及工業(yè)智能檢測(cè)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)交叉技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取訓(xùn)練集，包含若干張工業(yè)品圖像及其真實(shí)缺陷標(biāo)簽和缺陷定位框；對(duì)訓(xùn)練集圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲得預(yù)處理后數(shù)據(jù)集；將預(yù)處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于AI技術(shù)的物流過(guò)程智能化監(jiān)控監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及方法。本發(fā)明中，包括：多維度感知層、邊緣智能層、中心決策層三級(jí)架構(gòu)；所述邊緣智能層包括：過(guò)磅場(chǎng)景算法模塊和卸料場(chǎng)景算法模塊；實(shí)現(xiàn)了7×24h全自動(dòng)監(jiān)測(cè)，替代人工巡檢，異常事件響應(yīng)時(shí)間≤5...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的航班配載放行管理方法，屬一種航班載量精細(xì)化管理方法，通過(guò)獨(dú)有的公式算法判斷當(dāng)前航班是否超載，并且利用跑道方向、貨物集合與乘客的標(biāo)準(zhǔn)重量作為依據(jù)，計(jì)算當(dāng)前航班是否超載，并通過(guò)跑道方向、行李重量以及可裝貨重量數(shù)據(jù)預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于多源遙感數(shù)據(jù)融合的建筑物提取方法、系統(tǒng)及裝置，包括：獲取待檢測(cè)目標(biāo)區(qū)域的原始衛(wèi)星高光譜影像數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；基于預(yù)處理后的高光譜衛(wèi)星影像構(gòu)建聯(lián)合衛(wèi)星高光譜影像與無(wú)人機(jī)高分辨率影像的多尺度協(xié)同觀測(cè)體系，并提取出建筑物候選區(qū)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于海洋油氣深水勘探技術(shù)領(lǐng)域，提供一種融合機(jī)理和數(shù)據(jù)的隔水管解離后鉆井下泄液黏滯摩擦力模型的確定方法，所述方法包括：步驟S1：獲取原始數(shù)據(jù)，包括隔水管頂部與底部的壓差、液柱高度、管內(nèi)壁橫截面積、管內(nèi)液體的流速和管內(nèi)壁的下泄液黏滯摩擦力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于人工智能的耐鹽堿水稻病蟲害預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，方法包括水稻數(shù)據(jù)采集、水稻數(shù)據(jù)優(yōu)化、建立耐鹽堿水稻病蟲害預(yù)測(cè)模型和耐鹽堿水稻病蟲害預(yù)測(cè)。本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)信息技術(shù)領(lǐng)域，具體是指基于人工智能的耐鹽堿水稻病蟲害預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，本方案根據(jù)耐...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種海上智能偵察儀多尺度小波變換的動(dòng)態(tài)序列推薦機(jī)制，屬于通訊信息服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，包括：嵌入層、多尺度小波分解層、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層、多視圖對(duì)比學(xué)習(xí)模塊、最終推薦層。本發(fā)明通過(guò)引入離散小波變換替代傳統(tǒng)的傅立葉變換和離散余弦變換，以更精準(zhǔn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于云邊端協(xié)同的電力運(yùn)維場(chǎng)景小目標(biāo)檢測(cè)方法，涉及電力運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域，包括：終端設(shè)備對(duì)電力運(yùn)維場(chǎng)景進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，并將采集的數(shù)據(jù)發(fā)送至邊緣設(shè)備；邊緣設(shè)備對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵幀提取；邊緣設(shè)備將提取的關(guān)鍵特征輸入邊緣目標(biāo)檢測(cè)模型，并...
								
            
							
            
							
						
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								      一種地下綜合管廊的漏水實(shí)時(shí)檢測(cè)方法及系統(tǒng)，漏水檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括如下步驟：獲取初始滲漏圖像；將初始滲漏圖像輸入Mask R?CNN 模型，以得到滲水檢測(cè)結(jié)果；其中，所述Mask R?CNN 模型的主干網(wǎng)絡(luò)為Swin Transfor...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種3D醫(yī)學(xué)影像和多層次標(biāo)簽的生成方法，該方法包括以下步驟：收集3D醫(yī)學(xué)影像及其類別標(biāo)簽與像素級(jí)分割標(biāo)簽，并將其轉(zhuǎn)化為適合擴(kuò)散模型的格式；構(gòu)建并訓(xùn)練像素級(jí)標(biāo)簽的變分自編碼器，采用邊界敏感、類別平衡的重建損失函數(shù)；在潛空間中訓(xùn)練基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明具體涉及一種基于狀態(tài)空間模型的遙感圖像語(yǔ)義分割方法，包括：獲取遙感圖像，將遙感圖像輸入骨干網(wǎng)絡(luò)提取特征，輸出4階段特征圖；將4階段特征圖依次輸入動(dòng)態(tài)權(quán)重對(duì)偶路徑特征增強(qiáng)模塊、多尺度耦合特征融合模塊和對(duì)偶注意力機(jī)制增強(qiáng)的Mamba解碼器...
								
            
							
            
							
						
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								      一種用于想象語(yǔ)言腦電地形圖解碼的三維卷積方法。其解決了針對(duì)多節(jié)律腦電地形圖，現(xiàn)有卷積網(wǎng)絡(luò)方法在建模能力的不足，導(dǎo)致其在想象語(yǔ)言中的解碼精度顯著下降問(wèn)題。在矩形BEAM重構(gòu)方面，搭建了頻段特異性自適應(yīng)變差克里金插值模型，根據(jù)各頻段腦電功率的空...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了基于人工智能的AR場(chǎng)景化家具識(shí)別與動(dòng)態(tài)移除系統(tǒng)，包括：基于所獲取的酒店場(chǎng)景AR圖像序列數(shù)據(jù)分別進(jìn)行多視角圖像配準(zhǔn)、家具實(shí)體分割、遮擋補(bǔ)全分析形成完整家具輪廓特征；分析家具多維特征向量的風(fēng)格相似度，獲得...
								
            
							
            
							
						
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								      在所描述的實(shí)施例中，提供了一種用于處理信息的多智能體系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)處理智能體和標(biāo)準(zhǔn)集成智能體，該數(shù)據(jù)處理智能體被配置為攝取和標(biāo)準(zhǔn)化原始數(shù)據(jù)輸入以產(chǎn)生標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，該標(biāo)準(zhǔn)集成智能體被配置為將報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)中從而生成集成報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)。該系統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及氣井油管技術(shù)領(lǐng)域，公開了氣井造斜段油管失效數(shù)智分析方法，獲取用來(lái)預(yù)測(cè)油管在造斜段的應(yīng)力?腐蝕?疲勞聯(lián)合損傷的失效判斷數(shù)據(jù)集，包括按預(yù)設(shè)布局方式在油管上布設(shè)光纖傳感、電磁探傷和流體化學(xué)傳感，實(shí)時(shí)采集的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)組；還包括井史數(shù)據(jù)；根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于光伏治沙環(huán)境植被種植技術(shù)領(lǐng)域，公開一種光伏治沙環(huán)境下植被種植優(yōu)先級(jí)推薦方法。本發(fā)明綜合考慮光伏遮擋影響與生態(tài)修復(fù)緊迫性，在二次補(bǔ)種時(shí)能準(zhǔn)確篩選出既不影響發(fā)電量又急需修復(fù)的區(qū)域。避免了二次補(bǔ)種時(shí)因區(qū)域選擇不當(dāng)導(dǎo)致的發(fā)電效率下降或生態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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