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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)明涉及工程邊坡失穩(wěn)風險分析技術領域，特別涉及一種含軟弱夾層順層邊坡失穩(wěn)風險分析方法、設備及介質。本發(fā)明的技術方案通過將復雜的、不確定性的邊坡工程問題轉化為一個可計算、可推理的概率圖模型。系統(tǒng)性地梳理了從自然條件、地質條件、工程設計、施工...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于工業(yè)過程多工序質量預測技術領域，提供基于深度遷移學習的跨工序質量預測方法、系統(tǒng)及應用，方法包括提取相關加工變量，并依次進行預處理、多策略融合特征篩選和歸一化，獲得輸入變量；提取輸入變量的多尺度時序特征，并建立動態(tài)關聯(lián)模型；采用動態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于目標檢測算法的人員入侵檢測方法及系統(tǒng)，涉及安全監(jiān)控技術領域，首先基于待監(jiān)控場景全景布局圖像定義入侵關注區(qū)域及判定規(guī)則，接著獲取實時監(jiān)控視頻流并提取待檢測視頻幀序列，調用預訓練人員目標檢測算法對視頻幀序列進行逐幀檢測，得到人...
								
            
							
            
							
						
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								      一種儀表數(shù)據(jù)識別方法，涉及工業(yè)自動化技術領域。在該方法中，采集待檢測儀表的多維圖像數(shù)據(jù)和結構參數(shù)，所述多維圖像數(shù)據(jù)包括點云數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)，所述結構參數(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)進行深度分層處理，提取儀表層圖像數(shù)據(jù)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)防災技術領域，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險段識別方法及裝置，該方法包括：獲取輸電線路對應通道區(qū)域的數(shù)字高程模型的特征指標；基于所述輸電線路對應通道區(qū)域的數(shù)字高程模型的特征指標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域，尤其涉及一種行駛區(qū)域的標注方法、電子設備及車輛。方法包括：獲取車輛周圍環(huán)境的多幀點云圖像，對多幀點云圖像進行拼接得到三維點云數(shù)據(jù)；將三維點云數(shù)據(jù)進行聚類處理，得到聚類目標；將聚類目標投影至二維平面得到平面目標，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域。方法包括：獲取埋地輸氣管線沿線傳感網絡采集的多源異構實時狀態(tài)數(shù)據(jù)；基于實時狀態(tài)數(shù)據(jù)，調用耦合了土壤管線相互作用與溫度應力效應的多物理場有限元模...
								
            
							
            
							
						
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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的單模態(tài)分類器提取特征并進行初步分類；計算模態(tài)間差異信息；依據(jù)所獲得的差異信息，對各單模態(tài)分類器進行獨立優(yōu)化；將各單模態(tài)的分類結果進行...
								
            
							
            
							
						
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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)學診斷領域。本發(fā)明提出了一種改進的腫瘤分類：在基于多實例學習的腫瘤良惡性預測模型的基本結構的基礎上，從教師模型和學生模型是交替訓練方面提出了一種改進的基于知識蒸餾的腫瘤...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于時空雙流網絡與多模態(tài)特征融合的交通異常檢測方法，涉及智能視頻分析與交通行為識別技術領域，用于解決現(xiàn)有交通異常檢測在復雜環(huán)境下誤檢率高的問題；通過固定與動態(tài)結合的幀采樣策略提取視頻圖像序列，并構建運動特征。結合方向一致性系數(shù)及...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了用于軌道交通車輛的防抖動數(shù)據(jù)采集與障礙物識別方法，涉及軌道交通車輛數(shù)據(jù)采集與處理技術領域，通過雙目攝像頭采用同步與錯時拍攝采集連續(xù)四幀原始圖像，并結合采集的傳感器數(shù)據(jù)進行全局運動估計，利用預設圖層和像素方格劃分，實現(xiàn)局部像素級對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及運行管理技術領域，尤其涉及一種機場智慧全域態(tài)勢感知與情報分析管理方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：實時捕獲對應的全域運行數(shù)據(jù)，以生成機場全域原始數(shù)據(jù)集；對機場全域原始數(shù)據(jù)集進行機場運行圖譜構建和壓力彈性測試分析，以生成機場運行全域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種輸電鐵塔防風拉線裝置疲勞壽命預測方法，涉及電力系統(tǒng)設備狀態(tài)監(jiān)測與智能運維技術領域，首先構建包含模塊化連接塊、金屬外殼和阻尼元件的防風拉線裝置三維數(shù)字孿生模型，采用基于多尺度分層架構的物理過程代理模型執(zhí)行風致振動響應仿真，通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多傳感器數(shù)據(jù)融合技術領域，且公開了一種基于DS?GNN算法的多傳感器融合方法及系統(tǒng)。方法包括：采集溫度、濕度、壓力、圖像及慣性等多源原始數(shù)據(jù)；統(tǒng)一格式處理后提取結構特征向量；通過圖建模構建異構圖結構并融合置信度信息，利用DS?GN...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于時空相干的海洋變量預測方法和系統(tǒng)，該方法通過對輸入張量進行頻譜變換，得到頻譜變換結果，并將頻譜變換結果和科氏參數(shù)進行融合，得到增強頻域特征；將增強頻域特征進行多尺度小波分解，得到多尺度特征；將輸入張量中的深度變量進行卷積...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向多意圖的二進制代碼摘要生成方法，構建多意圖二進制代碼摘要數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集涵蓋多類二進制函數(shù)及對應的多意圖摘要；利用語義檢索器從多意圖二進制摘要數(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意圖的相關示例...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了檔案文件智能識別大模型的訓練方法、裝置、設備及介質，涉及文檔識別技術領域。訓練方法包括：搭建第一階段訓練的自監(jiān)督擴散模型：將圖像樣本進行隨機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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及惡意軟件檢測技術領域，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、二進制圖像生成：將惡意軟件的原始字節(jié)碼數(shù)據(jù)進行可視化轉換，生成圖像數(shù)據(jù)；步驟2、特征提取與注意力建模：二進制圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風險管理技術領域，公開了一種對大型復雜工程項目的社會穩(wěn)定風險評估方法，構建多層次社會穩(wěn)定風險評估指標體系，并采集多層次社會穩(wěn)定風險評估指標體系對應的數(shù)據(jù)；采用層次分析法獲取各指標的主觀權重，采用熵權法獲取各指標的客觀權重，通過線性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了公路基礎設施多層次圖像智能損傷評估與預測系統(tǒng)，屬于圖像處理與人工智能技術領域，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、時序損傷演變預測模塊和自適應維護決策模塊，通過拓撲流形學習提取多尺度幾何不變性特征，基于李群變換...
								
            
							
            
							
						
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