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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		計算;推算;計數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明公開了一種電力系統(tǒng)大語言模型的提示優(yōu)化方法及系統(tǒng)，包括獲取目標(biāo)電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息和對應(yīng)的大語言模型的數(shù)據(jù)信息；構(gòu)建目標(biāo)電力系統(tǒng)的故障診斷任務(wù)的初始提示種群并結(jié)合領(lǐng)域問題描述和通用思維模式生成多樣化策略；通過大語言模型對任務(wù)提示進(jìn)行變異...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于非平行虛擬雙目的全向魚眼圖像特征跟蹤與提取方法，包括構(gòu)建四目魚眼相機(jī)系統(tǒng)，基于預(yù)標(biāo)定外參獲取相對位姿變換，基于勻速模型或IMU預(yù)積分預(yù)測位姿，利用共視特征點(diǎn)構(gòu)建重投影誤差函數(shù)等步驟，本發(fā)明通過構(gòu)造四組虛擬雙目組合，在不增...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于等頻分箱的電纜壽命評估方法、裝置、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于電力電纜領(lǐng)域。方法包括將待評估電纜設(shè)備的已使用年限、臺賬數(shù)據(jù)、缺陷數(shù)據(jù)、事故事件、試驗(yàn)數(shù)據(jù)及運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入至預(yù)設(shè)的電纜壽命評估模型中，得到總壽命；電纜壽命評估模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)ResNet?18的變壓器局部放電PRPD圖譜診斷方法，涉及電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與人工智能交叉技術(shù)領(lǐng)域，包括采集變壓器局部放電信號，生成PRPD基礎(chǔ)圖譜；對PRPD基礎(chǔ)圖譜進(jìn)行預(yù)處理，并將預(yù)處理后的PRPD基礎(chǔ)圖譜輸入改...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種低光照環(huán)境中的松材線蟲病識別方法及系統(tǒng)，屬于林業(yè)病蟲害監(jiān)測領(lǐng)域。方法包括：獲取待檢測的松林航拍圖像，并對圖像進(jìn)行預(yù)處理；采用基于 CLIP 的圖像增強(qiáng)方法對預(yù)處理后的圖像進(jìn)行處理，得到增強(qiáng)后的圖像；將所述增強(qiáng)后的圖像輸入到訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于動物行為識別與情感計算技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種文本與掩碼多模態(tài)引導(dǎo)的動態(tài)視頻情感識別方法，方法包括：構(gòu)建了動態(tài)金絲猴情感數(shù)據(jù)集，構(gòu)建包含視頻、關(guān)鍵點(diǎn)、掩碼和文本描述的多模態(tài)輸入；獲取金絲猴視頻序列，提取面部關(guān)鍵點(diǎn)和掩碼信息；將視頻序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及生產(chǎn)管理與信息技術(shù)領(lǐng)域，公開了醫(yī)療檢測試紙生產(chǎn)需求預(yù)測與排產(chǎn)決策系統(tǒng)，包括需求推斷模塊，其基于因果知識圖譜和前導(dǎo)性指標(biāo)，生成包含多種未來需求場景及對應(yīng)概率的需求概率云；狀態(tài)采集模塊，其獲取生產(chǎn)現(xiàn)場的實(shí)時狀態(tài)向量；需求校準(zhǔn)模塊，其結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種空頻協(xié)同編碼與多尺度特征融合的遙感圖像語義分割方法，采用編碼器和解碼器結(jié)構(gòu)，并使用MSACPF模塊作為跳躍連接處，編碼器采用空域?頻域協(xié)同編碼的雙分支編碼架構(gòu)，包括提取空域?qū)哟翁卣鞯闹骶幋a器和輔助編碼...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練模型的跨模態(tài)行人重識別方法，其步驟包括：1、獲取大規(guī)模的無標(biāo)簽行人數(shù)據(jù)集，并利用跨模態(tài)災(zāi)難性遺忘評分對采集到的行人數(shù)據(jù)集進(jìn)行篩選；2、將篩選出的行人數(shù)據(jù)通過通道組合模塊生成正負(fù)樣本，構(gòu)建自監(jiān)督對比學(xué)習(xí)網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N高溫風(fēng)機(jī)電耗預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，其中，方法包括：定義預(yù)測周期，獲取高溫風(fēng)機(jī)歷史運(yùn)行參數(shù)并使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測工況在預(yù)測周期內(nèi)變化的初始編碼序列；接收用戶根據(jù)實(shí)際情況對初始編碼序列的調(diào)整，得到最終編碼序列；將歷史運(yùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于拓?fù)涓兄碾娋W(wǎng)故障診斷方法。基于TS2000電網(wǎng)故障仿真系統(tǒng)建立電網(wǎng)故障事件樣本庫；基于故障事件樣本庫，提取有效告警信息，構(gòu)建能被計算機(jī)理解、計算的告警信息文本庫；分析告警信息文本中的設(shè)備連接關(guān)系，利用CLIP文本驅(qū)動圖生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及港口智能化技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于差分盒算法的碼頭自卸車運(yùn)行模式優(yōu)化方法及系統(tǒng)，通過采集自卸車運(yùn)行過程圖像，利用差分盒算法計算分形維數(shù)特征，建立分形維數(shù)與能耗數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)模型。首先對多組運(yùn)行圖像進(jìn)行預(yù)處理，提取分形維數(shù)特征并構(gòu)建特征數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于數(shù)據(jù)預(yù)處理的水廠智慧加藥量預(yù)測方法，屬于深度學(xué)習(xí)和智慧加藥技術(shù)領(lǐng)域。基于歷史流量、pH、水溫和濁度算出理論加藥量；進(jìn)行多個簇的劃分和拼接查詢歷史加藥量數(shù)據(jù)；加權(quán)融合理論加藥量和查詢的歷史加藥量作為預(yù)處理加藥量；學(xué)習(xí)流量、p...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例本申請?zhí)峁┮环N客戶流失預(yù)測方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及人工智能領(lǐng)域。該方法包括：通過對多個源域的歷史客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行對比學(xué)習(xí)訓(xùn)練得到預(yù)測模型，且上述多個源域之間的歷史客戶數(shù)據(jù)分布不同，每個源域的歷史客戶數(shù)據(jù)包括已流失類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，具體是一種供熱站負(fù)荷預(yù)測方法及系統(tǒng)，基于供熱站的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)來構(gòu)建多因子的統(tǒng)計模型，通過多因子統(tǒng)計模型以及氣象預(yù)測數(shù)據(jù)來對未來時間點(diǎn)的運(yùn)行負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測，得到第一預(yù)測值，由于歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中包含了大量老舊鍋爐的運(yùn)行數(shù)據(jù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于空間映射的頻率選擇吸波體智能設(shè)計優(yōu)化方法。首先，對頻率選擇吸波體的幾何結(jié)構(gòu)參數(shù)以及電阻進(jìn)行星狀采樣，進(jìn)而對參數(shù)樣本組實(shí)施全波電磁仿真，以獲取反射電磁響應(yīng)數(shù)據(jù)并構(gòu)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫。在此基礎(chǔ)上，以等效電路模型所推導(dǎo)出的反射系數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了智能自動識別并分析基于經(jīng)顱超聲影像中腦黑質(zhì)高回聲輔助診斷帕金森病系統(tǒng)，涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，包括超聲影像數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理模塊、深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建與訓(xùn)練模塊、黑質(zhì)區(qū)精準(zhǔn)識別與分割模塊、黑質(zhì)區(qū)面積測量與統(tǒng)計分析模塊、診斷結(jié)果驗(yàn)證與可視...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了電力服務(wù)敏感訴求工單的智能化處理過程管控方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于電力服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取客戶通過服務(wù)熱線發(fā)起的初始服務(wù)請求信息；確定與初始服務(wù)請求信息匹配的至少一個第一敏感詞，并生成敏感訴求工單；確定與初始服務(wù)請求信息關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種多維度混合驅(qū)動的故障預(yù)測模型增強(qiáng)方法、設(shè)備及介質(zhì)，其中，方法包括：采集航空裝備的部件的全壽命周期信號，結(jié)合實(shí)驗(yàn)環(huán)境約束和所述部件的振動響應(yīng)機(jī)理建立動力學(xué)模型，基于所述動力學(xué)模型生成孿生數(shù)據(jù)；通過方差分析篩選故障敏感特征，并提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于CVA和PLSR的風(fēng)機(jī)故障診斷方法，其結(jié)合PLSR與CVA提煉出一個新的統(tǒng)計量來識別風(fēng)機(jī)的故障，采用此方法后，識別準(zhǔn)確率極大提高，并且此方法具有機(jī)理明確，閾值判斷簡單，易于實(shí)現(xiàn)，實(shí)用性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。其包括如下步驟：步驟1、獲...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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