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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N語(yǔ)義地圖構(gòu)建方法以及機(jī)器人的控制系統(tǒng)，其中，該方法包括：獲取全景圖像以及點(diǎn)云數(shù)據(jù)；將全景圖像輸入全景圖像編碼器中進(jìn)行多尺度編碼處理，生成多個(gè)尺度下的全景特征圖；確定點(diǎn)云數(shù)據(jù)在全景圖像的相機(jī)坐標(biāo)系下的參考點(diǎn)集合；根據(jù)先驗(yàn)語(yǔ)義網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)和手機(jī)終端的家居防盜方法及設(shè)備，獲取與用戶端對(duì)應(yīng)的用戶孿生空間，用戶孿生空間包括多個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)和固定物，關(guān)鍵點(diǎn)具有對(duì)應(yīng)的識(shí)別標(biāo)簽；根據(jù)路徑配置策略對(duì)用戶孿生空間中的關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行銜接，得到與用戶端對(duì)應(yīng)的防盜孿生空間；基于預(yù)設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于可視化監(jiān)控的居家養(yǎng)老自動(dòng)報(bào)警通信方法，涉及居家可視化監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：對(duì)居家圖像進(jìn)行灰度化處理獲得居家灰度圖；基于第一數(shù)量個(gè)人體圖像獲取第一篩選閾值與第二篩選閾值；基于第一灰度閾值與第二灰度閾值將居家灰度圖進(jìn)行二值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及市政工程技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種城市輸排水管網(wǎng)檢測(cè)預(yù)警方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1：實(shí)時(shí)采集管網(wǎng)運(yùn)行時(shí)的結(jié)構(gòu)振動(dòng)信號(hào)；S2：對(duì)結(jié)構(gòu)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換，提取振動(dòng)能量值作為特征頻譜；S3：建立管網(wǎng)無(wú)淤積狀態(tài)下的管壁振動(dòng)能量基準(zhǔn)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種洪水災(zāi)害預(yù)警決策優(yōu)化方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及環(huán)境災(zāi)害管理與預(yù)測(cè)領(lǐng)域，該方法包括根據(jù)多維決策情境確定決策特征矩陣；根據(jù)決策特征矩陣，確定確定性等價(jià)值，并進(jìn)行心理參數(shù)動(dòng)態(tài)標(biāo)定；根據(jù)決策特征矩陣及洪水事件發(fā)生概率的權(quán)重改進(jìn)Gi...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種無(wú)人機(jī)輔助的地空一體化LoRaWAN組網(wǎng)方法及系統(tǒng)；主要解決現(xiàn)有技術(shù)中由于無(wú)人機(jī)之間缺乏通信，無(wú)人機(jī)在復(fù)雜環(huán)境中控制距離大幅縮短，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)的靈活性、擴(kuò)展性和環(huán)境適應(yīng)性不足的問(wèn)題；本發(fā)明利用無(wú)人機(jī)載LoRaWAN網(wǎng)絡(luò)，使得遙控器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種道路安全管控區(qū)域的安全預(yù)警方法及相關(guān)裝置，涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：基于雷達(dá)回波信號(hào)進(jìn)行車輛行駛感知分析；基于視頻圖像結(jié)合置信度分析和特征點(diǎn)檢測(cè)進(jìn)行車輛行駛軌跡預(yù)測(cè)和車輛行駛速度分析；基于視頻圖像利用結(jié)果投票法進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了基于UV?KGNN網(wǎng)絡(luò)的交通違規(guī)檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及智能交通領(lǐng)域，包括：基于通過(guò)無(wú)人機(jī)搭載的多種傳感器采集多模態(tài)交通相關(guān)數(shù)據(jù)，確定與無(wú)人機(jī)及車輛的運(yùn)行狀態(tài)相關(guān)的目標(biāo)物理量；基于預(yù)設(shè)初始網(wǎng)絡(luò)及目標(biāo)物理量進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)與特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及交通技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種利用AI平臺(tái)的道路交通車流監(jiān)控方法、設(shè)備及系統(tǒng)，包括：根據(jù)不同道路在連續(xù)采樣時(shí)刻下的車流量變化差異，結(jié)合每條道路連接的每條下級(jí)道路在每一采樣時(shí)刻下的車流量，確定每一采樣時(shí)刻下每條道路連接的每條下級(jí)道路的貢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于顯示終端故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種顯示終端全生命周期故障智慧診斷系統(tǒng)，其通過(guò)接收顯示終端的故障現(xiàn)象描述，檢索與所述故障現(xiàn)象相關(guān)聯(lián)的信號(hào)輸入端控制對(duì)象集合，對(duì)所述集合內(nèi)各控制對(duì)象展開(kāi)靶向檢測(cè)，生成原始檢測(cè)數(shù)據(jù)集并進(jìn)行瞬時(shí)異常點(diǎn)剔除...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種顯示亮度補(bǔ)償方法、顯示裝置和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述顯示亮度補(bǔ)償方法包括步驟：獲取紅色LED、綠色LED和藍(lán)色LED的環(huán)境溫度與相應(yīng)恒流驅(qū)動(dòng)芯片的電流增益之間的補(bǔ)償模型；檢測(cè)顯示面板的顯示畫面是否為預(yù)設(shè)畫面；若檢測(cè)為預(yù)設(shè)畫面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種顯示面板及其驅(qū)動(dòng)方法、驅(qū)動(dòng)電路和顯示裝置，其中，顯示面板包括對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)線、掃描線、陣列排布的第一像素單元、與偶數(shù)行相鄰設(shè)置的多條控制線和連接奇數(shù)行和控制線的第一開(kāi)關(guān)，相鄰兩行兩列的四個(gè)第一像素單元形成像素單元組，像素單元組內(nèi)還包...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種會(huì)議的音頻轉(zhuǎn)寫與紀(jì)要生成方法及裝置，該方法包括：拉起會(huì)議，會(huì)議終端包括本地會(huì)議終端和至少一個(gè)遠(yuǎn)程會(huì)議終端或只包括本地會(huì)議終端；自定義轉(zhuǎn)寫服務(wù)和轉(zhuǎn)寫對(duì)象，所述轉(zhuǎn)寫對(duì)象包括本地終端音頻、遠(yuǎn)程終端音頻、輔流音頻中的一個(gè)或它們的任意組...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于大模型的多語(yǔ)言跨文化溝通輔助方法及系統(tǒng)。其中，本申請(qǐng)通過(guò)在通話時(shí)接收源語(yǔ)言音頻流，調(diào)用多語(yǔ)言聲調(diào)頻諧特征庫(kù)提取基頻諧波強(qiáng)度分布與聲調(diào)轉(zhuǎn)折特征，生成文化聲學(xué)指紋向量；基于該向量控制麥克風(fēng)陣列相位差，定向增強(qiáng)說(shuō)話人基頻諧波分量...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書實(shí)施例公開(kāi)了一種供水管網(wǎng)的漏損噪聲提取方法及裝置。該方法包括獲取供水管網(wǎng)的采集聲信號(hào)。該方法還包括基于供水管網(wǎng)的采集聲信號(hào)及其主頻段，確定漏損噪聲的期望信號(hào)，主頻段是由根據(jù)采集聲信號(hào)的功率譜密度計(jì)算的累積能量的主要分布范圍確定。此外...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及聲音識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體為復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光纖傳感聲紋特征分析模型構(gòu)建方法，方法包括：通過(guò)分布式光纖傳感采集聲音信號(hào)，并設(shè)定聲音頻率幅值閾值，提取異常區(qū)間的聲音信號(hào)；對(duì)采集信號(hào)進(jìn)行降噪處理并提取聲紋特征；構(gòu)建無(wú)監(jiān)督模型計(jì)算離群評(píng)分值，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種電動(dòng)汽車主動(dòng)合成聲的聲音品質(zhì)評(píng)價(jià)方法與系統(tǒng)，用于對(duì)電動(dòng)汽車主動(dòng)聲音片段合成后的聲音品質(zhì)進(jìn)行客觀量化評(píng)價(jià)。所述方法基于對(duì)聲音合成位置處的聲壓級(jí)分布特征分析，結(jié)合主動(dòng)合成聲的時(shí)頻特性，將合成位置附近的聲壓級(jí)分布劃分為四種類型，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基因大模型與ML聯(lián)合鑒定Cas靶點(diǎn)有效性的方法，屬于生物技術(shù)和人工智能領(lǐng)域。方法包括：構(gòu)建A種聯(lián)合序列以及靶向聯(lián)合序列的檢測(cè)陣列，檢測(cè)陣列具有A個(gè)檢測(cè)單元；在每個(gè)檢測(cè)單元中分別加入一種聯(lián)合序列，進(jìn)行孵育反應(yīng)，獲取各個(gè)檢測(cè)單元...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于顆粒流的多晶體巖石建模方法、系統(tǒng)和設(shè)備，涉及巖石力學(xué)與數(shù)值模擬技術(shù)領(lǐng)域，包括構(gòu)建多晶體巖石的數(shù)值模型；在數(shù)值模型內(nèi)，通過(guò)粗顆粒對(duì)其進(jìn)行填充，基于泰森多邊形空間剖分算法，生成剛性塊體rblock；對(duì)剛性塊體rblock進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于分子動(dòng)力學(xué)的煤層化學(xué)消突方法，屬于煤礦安全領(lǐng)域，該方法通過(guò)采樣分析，獲得煤樣的元素占比、基團(tuán)組成、化學(xué)鍵連接方式、構(gòu)建出真實(shí)的煤分子骨架，利用分子模擬還原和優(yōu)化煤的分子結(jié)構(gòu)；添加表面活性劑，設(shè)置煤層真實(shí)的瓦斯含量、瓦斯壓力...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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