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								      本發(fā)明涉及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于MCP的大模型數(shù)據(jù)報表生成方法。本申請首先通過將數(shù)據(jù)庫表名及其對應(yīng)的中文注釋動態(tài)嵌入到工具描述文本中，增強(qiáng)了大模型對底層數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)的認(rèn)知能力，有效提升了其調(diào)用數(shù)據(jù)庫查詢工具的準(zhǔn)確性與主動性；其次，引...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N慣性測量單元光纖陀螺儀的濾波優(yōu)化方法和系統(tǒng)。其中，采集慣性測量單元光纖陀螺儀的三維振動信號，經(jīng)短時傅里葉變換生成振動模態(tài)特征數(shù)據(jù)。根據(jù)該數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整陀螺儀的磁場強(qiáng)度，基于調(diào)整后的磁場強(qiáng)度，將環(huán)境振動能量轉(zhuǎn)化為電流數(shù)據(jù)；結(jié)合陀螺...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種多模態(tài)數(shù)據(jù)處理方法、裝置及電子設(shè)備，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括按照各模態(tài)對應(yīng)的分塊策略對多模態(tài)數(shù)據(jù)中對應(yīng)的模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊處理，獲得各模態(tài)的模態(tài)數(shù)據(jù)塊，通過對不同模態(tài)的數(shù)據(jù)采用不同的分塊策略進(jìn)行分塊，保證每個模態(tài)的數(shù)據(jù)的有效...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種織物懸垂形態(tài)三維量化方法，屬于織物懸垂形態(tài)量化技術(shù)領(lǐng)域，包括：對織物試樣進(jìn)行三維掃描，構(gòu)建織物試樣的懸垂三維模型，確定懸垂三維模型的最大可剖距離，選定剖切步長，計算剖切層數(shù)，確定與水平基準(zhǔn)面平行的水平剖切面的數(shù)量，將懸垂三維...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種服裝寬松度均勻性評估方法，屬于服裝性能評價技術(shù)領(lǐng)域，包括：基于同一姿勢下的三維人體模型和三維服裝模型，構(gòu)建三維人體?服裝測量模型，并進(jìn)行人體解剖學(xué)部位結(jié)構(gòu)劃分，構(gòu)建不同解剖學(xué)部位下的局部測量模型；根據(jù)各解剖學(xué)部位下的局部測量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種低溫CMOS的遷移率提取方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，它們是相對應(yīng)的方案，該方案：在無需預(yù)設(shè)遷移率模型的前提下，可從標(biāo)準(zhǔn)I—V數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確提取有效載流子遷移率，避免模型依賴帶來的誤差；并且，可有效區(qū)分并量化強(qiáng)場與弱場對遷移率的不...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書的多個實(shí)施例涉及，具體涉及一種基于反向多教授蒸餾的自適應(yīng)模型遷移方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟：獲取可能遷移的多個目標(biāo)設(shè)備的參數(shù)，獲得最低算力的參照設(shè)備；獲取多個參照場景以及參照場景對應(yīng)的樣本數(shù)據(jù)，為每個參照場景分配一個參照設(shè)備，并建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種考慮微地形影響的輸電線路短時覆冰增長預(yù)測方法，具體涉及覆冰增長預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取輸電線路桿塔處的結(jié)構(gòu)狀態(tài)序列并計算擾動特征，執(zhí)行聯(lián)合判斷輸出結(jié)構(gòu)擾動狀態(tài)標(biāo)識；通過獲取結(jié)構(gòu)狀態(tài)序列并執(zhí)行擾動特征計算，聯(lián)合判斷結(jié)構(gòu)擾動狀態(tài)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于BIM的進(jìn)度和資源管理聯(lián)動應(yīng)用系統(tǒng)，涉及建筑管理技術(shù)領(lǐng)域，其適用于建筑的設(shè)計、施工及運(yùn)營的全生命周期管理；該系統(tǒng)包括需求建模模塊、智能設(shè)備優(yōu)化模塊、碰撞檢測與進(jìn)度優(yōu)化模塊、多專業(yè)數(shù)據(jù)集成與實(shí)時仿真模塊、建筑全生命周期智能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種輸電線路覆冰災(zāi)害風(fēng)險評估方法及系統(tǒng)，具體涉及輸電線路覆冰災(zāi)害領(lǐng)域，包括基于導(dǎo)線在線監(jiān)測結(jié)果與風(fēng)險評估評分結(jié)果構(gòu)建包含評分偏移值、空間定位信息與張力異常特征的歷史風(fēng)險評分差異數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，為誤差激活因子提取與風(fēng)險區(qū)段識別提供數(shù)據(jù)基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于水源地環(huán)境管理技術(shù)領(lǐng)域，提供了水源地土壤對水源水質(zhì)環(huán)境影響的風(fēng)險評估方法，該方法通過基礎(chǔ)信息調(diào)查、風(fēng)險識別、遷移通量計算、后果計算及風(fēng)險評價，實(shí)現(xiàn)對水源地土壤對水源水質(zhì)環(huán)境影響的風(fēng)險評估。本發(fā)明適用于已開展地表水水源地土壤環(huán)境質(zhì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智能制造生產(chǎn)線的產(chǎn)品質(zhì)量檢測方法，屬于產(chǎn)品質(zhì)量檢測領(lǐng)域，該方法包括構(gòu)建生產(chǎn)工藝庫，確定各生產(chǎn)工藝的質(zhì)檢指標(biāo)；確定各生產(chǎn)工藝的時序，基于各生產(chǎn)工藝的質(zhì)檢指標(biāo)，獲取各生產(chǎn)工藝之間的關(guān)聯(lián)程度；生產(chǎn)時，第m道生產(chǎn)工藝完成后，對當(dāng)前半...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種多模型分割方法、手術(shù)機(jī)器人及相關(guān)產(chǎn)品。該方法包括：基于第一模型和第二模型分別從第一三維電子計算機(jī)斷層掃描圖像中分割得到目標(biāo)對象的第一組織的第一分割結(jié)果和目標(biāo)對象的第二組織的第二分割結(jié)果，然后基于第一分割結(jié)果在第一三維電子計算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于改進(jìn)SwinUNet的醫(yī)學(xué)圖像分割方法。其技術(shù)方案包括以下步驟：采集腹部或心臟區(qū)域的CT/MRI醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括圖像灰度歸一化、尺寸重采樣至224×224及增強(qiáng)處理；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于MobileNetV2的多尺度特征融合的圖像分類方法，屬于圖像處理與分類技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：采集模板圖像，將模板圖像輸入到MobileNetV2中提取多尺度特征；分別計算模板圖像的多尺度特征的平均值，形成對應(yīng)的類別特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于YOLOv12優(yōu)化的生產(chǎn)環(huán)境手機(jī)違規(guī)使用檢測方法及系統(tǒng)，在YOLOv12算法模型的基礎(chǔ)上，引入了多尺度注意力機(jī)制，通過關(guān)注特征圖的通道和空間維度上的重要性來增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的表示能力，并創(chuàng)新性地設(shè)計了MLA...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于YOLO?Unet的火災(zāi)檢測方法及裝置，方法包括：獲取樣本圖像集；對樣本圖像集進(jìn)行增強(qiáng)得到增強(qiáng)圖像集；基于增強(qiáng)圖像集對初始火災(zāi)檢測模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到目標(biāo)火災(zāi)檢測模型，初始火災(zāi)檢測模型包括YOLOv1...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能車遠(yuǎn)程駕駛安全監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種多車監(jiān)管場景下的云艙安全員疲勞辨識預(yù)警方法及系統(tǒng)，包括通過LSTM模型?注意力機(jī)制構(gòu)建不同人車比場景下的差異化子模型體系，生成適應(yīng)各人車比場景下疲勞規(guī)律的個性化疲勞辨識子模型；各個個性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及交通控制領(lǐng)域，具體為一種道路交通安全設(shè)施智能網(wǎng)聯(lián)感應(yīng)控制平臺。包括交通數(shù)據(jù)采集模塊：采集交通傳感器的數(shù)據(jù)流，通過識別技術(shù)，輸出帶有交通數(shù)據(jù)源標(biāo)識的交通數(shù)據(jù)；交通數(shù)據(jù)處理模塊：根據(jù)交通數(shù)據(jù)源標(biāo)識適配解析協(xié)議，得到標(biāo)準(zhǔn)化的交通參數(shù)；并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于BIM?GIS?MLP下元胞自動機(jī)的綠波優(yōu)化方法，涉及公路數(shù)字化領(lǐng)域，本發(fā)明包括，依據(jù)BIM和GIS平臺對道路分段；基于IOT統(tǒng)計每一輛車的多段行程的終點(diǎn)信息，并反饋給后序車輛對應(yīng)的紅綠燈校準(zhǔn)信息，后續(xù)車輛通過IOT接入信息...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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