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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)明提供一種基于目標(biāo)檢測算法的人員入侵檢測方法及系統(tǒng)，涉及安全監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，首先基于待監(jiān)控場景全景布局圖像定義入侵關(guān)注區(qū)域及判定規(guī)則，接著獲取實(shí)時監(jiān)控視頻流并提取待檢測視頻幀序列，調(diào)用預(yù)訓(xùn)練人員目標(biāo)檢測算法對視頻幀序列進(jìn)行逐幀檢測，得到人...
								
            
							
            
							
						
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								      一種儀表數(shù)據(jù)識別方法，涉及工業(yè)自動化技術(shù)領(lǐng)域。在該方法中，采集待檢測儀表的多維圖像數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)參數(shù)，所述多維圖像數(shù)據(jù)包括點(diǎn)云數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)，所述結(jié)構(gòu)參數(shù)包括量程范圍、刻度分布和顯示方式；對所述多維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分層處理，提取儀表層圖像數(shù)據(jù)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種內(nèi)存訪問控制方法、裝置及電子設(shè)備，涉及內(nèi)存訪問管理技術(shù)領(lǐng)域，通過任務(wù)環(huán)形緩沖區(qū)控制器的環(huán)形緩沖區(qū)存儲管理待處理的新任務(wù)，實(shí)現(xiàn)了采用單級環(huán)形存儲結(jié)構(gòu)即可完成任務(wù)分配和并行處理，提高了資源的利用率且相比于FIFO的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)提高了...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于粗糙集和反繹學(xué)習(xí)的竊電分析方法及系統(tǒng)，其中方法包括分類分析：根據(jù)竊電分析背景中標(biāo)簽數(shù)據(jù)是否充足分為有監(jiān)督和無監(jiān)督兩種情況；樣本增廣：對用電數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí)得到一組新的特征，并基于所述特征對用電數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本進(jìn)行增廣；數(shù)據(jù)處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種渦輪冷卻葉片旋流沖擊冷卻結(jié)構(gòu)參數(shù)化設(shè)計(jì)方法，其步驟為：S1，原始葉型外型截面數(shù)據(jù)獲取；S2，原始外型數(shù)據(jù)點(diǎn)處理；S3，原始外型線擴(kuò)展；S4，擴(kuò)展后外型線偏置；S5，旋流沖擊弦向特征參數(shù)定義與給定；S6，旋流沖擊展向特征參數(shù)定義...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)防災(zāi)技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種基于典型微地形模型的輸電線路覆冰高風(fēng)險段識別方法及裝置，該方法包括：獲取輸電線路對應(yīng)通道區(qū)域的數(shù)字高程模型的特征指標(biāo)；基于所述輸電線路對應(yīng)通道區(qū)域的數(shù)字高程模型的特征指標(biāo)與各典型微地形模型的特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及車輛控制領(lǐng)域，尤其涉及一種行駛區(qū)域的標(biāo)注方法、電子設(shè)備及車輛。方法包括：獲取車輛周圍環(huán)境的多幀點(diǎn)云圖像，對多幀點(diǎn)云圖像進(jìn)行拼接得到三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；將三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類處理，得到聚類目標(biāo)；將聚類目標(biāo)投影至二維平面得到平面目標(biāo)，確定平...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源傳感數(shù)字孿生的埋地輸氣管線管理方法及系統(tǒng)，涉及人埋地輸氣管線安全管理領(lǐng)域。方法包括：獲取埋地輸氣管線沿線傳感網(wǎng)絡(luò)采集的多源異構(gòu)實(shí)時狀態(tài)數(shù)據(jù)；基于實(shí)時狀態(tài)數(shù)據(jù)，調(diào)用耦合了土壤管線相互作用與溫度應(yīng)力效應(yīng)的多物理場有限元模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了公路基礎(chǔ)設(shè)施多層次圖像智能損傷評估與預(yù)測系統(tǒng)，屬于圖像處理與人工智能技術(shù)領(lǐng)域，系統(tǒng)包括多尺度特征層次提取模塊、損傷類型智能識別模塊、時序損傷演變預(yù)測模塊和自適應(yīng)維護(hù)決策模塊，通過拓?fù)淞餍螌W(xué)習(xí)提取多尺度幾何不變性特征，基于李群變換...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)和低光圖像增強(qiáng)的停車位檢測方法，步驟為：S1：采集停車場圖像，并采用預(yù)先訓(xùn)練好的Zero?DCE++圖像增強(qiáng)模型對低光圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，生成停車場數(shù)據(jù)集；S2：引入了BiFPN雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò)對傳統(tǒng)YOLOv8...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種面向橋梁圖紙的關(guān)鍵語義信息抽取方法，包括：獲取橋梁設(shè)計(jì)圖紙并進(jìn)行預(yù)處理；基于YOLOv8網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建結(jié)構(gòu)部件識別模型并訓(xùn)練；將預(yù)處理后的待識別的橋梁設(shè)計(jì)圖紙輸入訓(xùn)練后的結(jié)構(gòu)部件識別模型進(jìn)行檢測，得到結(jié)構(gòu)部件圖像；對結(jié)構(gòu)部件圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風(fēng)險管理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種對大型復(fù)雜工程項(xiàng)目的社會穩(wěn)定風(fēng)險評估方法，構(gòu)建多層次社會穩(wěn)定風(fēng)險評估指標(biāo)體系，并采集多層次社會穩(wěn)定風(fēng)險評估指標(biāo)體系對應(yīng)的數(shù)據(jù)；采用層次分析法獲取各指標(biāo)的主觀權(quán)重，采用熵權(quán)法獲取各指標(biāo)的客觀權(quán)重，通過線性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及惡意軟件檢測技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于Swin Transformer和Mona模塊融合的惡意軟件檢測方法，包括：步驟1、二進(jìn)制圖像生成：將惡意軟件的原始字節(jié)碼數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化轉(zhuǎn)換，生成圖像數(shù)據(jù)；步驟2、特征提取與注意力建模：二進(jìn)制圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種文本標(biāo)記方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取目標(biāo)文本；將文本類型標(biāo)記符拼接至目標(biāo)文本，得到目標(biāo)文本對應(yīng)的字符序列；對字符序列進(jìn)行語義特征提取處理，得到字符序列中各字符對應(yīng)的角色標(biāo)簽概率分布；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于時空相干的海洋變量預(yù)測方法和系統(tǒng)，該方法通過對輸入張量進(jìn)行頻譜變換，得到頻譜變換結(jié)果，并將頻譜變換結(jié)果和科氏參數(shù)進(jìn)行融合，得到增強(qiáng)頻域特征；將增強(qiáng)頻域特征進(jìn)行多尺度小波分解，得到多尺度特征；將輸入張量中的深度變量進(jìn)行卷積...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向多意圖的二進(jìn)制代碼摘要生成方法，構(gòu)建多意圖二進(jìn)制代碼摘要數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集涵蓋多類二進(jìn)制函數(shù)及對應(yīng)的多意圖摘要；利用語義檢索器從多意圖二進(jìn)制摘要數(shù)據(jù)集中檢索到與輸入大語言模型LLMs的偽代碼語義相似且符合目標(biāo)意圖的相關(guān)示例...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了檔案文件智能識別大模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及文檔識別技術(shù)領(lǐng)域。訓(xùn)練方法包括：搭建第一階段訓(xùn)練的自監(jiān)督擴(kuò)散模型：將圖像樣本進(jìn)行隨機(jī)掩碼處理生成掩碼圖像樣本，分別輸入到圖像編碼器中提取高維信息，利用tokens選擇模塊進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及耦合模擬技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種河流與地下水耦合模擬參數(shù)的生成方法及系統(tǒng)。該方法包括：收集遙感與地面?zhèn)鞲斜O(jiān)測數(shù)據(jù)，經(jīng)過時間標(biāo)識校準(zhǔn)、空間重采樣及信噪比加權(quán)融合，生成多源時空初始數(shù)據(jù)集；基于數(shù)據(jù)集提取河流和地下水水位之間的特征，構(gòu)建河...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于模態(tài)解耦監(jiān)督的多模態(tài)遙感影像分類方法，該方法包括以下步驟：對多模態(tài)輸入樣本分別使用對應(yīng)的單模態(tài)分類器提取特征并進(jìn)行初步分類；計(jì)算模態(tài)間差異信息；依據(jù)所獲得的差異信息，對各單模態(tài)分類器進(jìn)行獨(dú)立優(yōu)化；將各單模態(tài)的分類結(jié)果進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出基于知識蒸餾的腫瘤全視野數(shù)字切片分類模型，屬于圖像數(shù)據(jù)處理及醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域。本發(fā)明提出了一種改進(jìn)的腫瘤分類：在基于多實(shí)例學(xué)習(xí)的腫瘤良惡性預(yù)測模型的基本結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，從教師模型和學(xué)生模型是交替訓(xùn)練方面提出了一種改進(jìn)的基于知識蒸餾的腫瘤...
								
            
							
            
							
						
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