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								      本發(fā)明涉及一種顯式交互和自適應(yīng)對齊的高光譜和激光雷達(dá)分類方法，與現(xiàn)有技術(shù)相比，解決了現(xiàn)有的方法在進(jìn)行高光譜激光雷達(dá)協(xié)同分類過程中，由于未考慮多模態(tài)特征信息不對稱和簡單的相加或拼接的融合方式，從而導(dǎo)致了分類精度和魯棒性不足的問題。本發(fā)明包括以...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種BIM模型移動端與混合現(xiàn)實(shí)的協(xié)同方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，其中，該方法包括：根據(jù)預(yù)先創(chuàng)建的索引結(jié)構(gòu)，對BIM模型進(jìn)行空間分割和空間網(wǎng)格劃分處理，獲取包括多個空間模型和多個空間網(wǎng)格的索引信息，基于索引信息，構(gòu)建空間模型唯一標(biāo)識碼。通過移...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種服裝大模型驅(qū)動的3D渲染效果展示方法及系統(tǒng)，通過獲取服裝設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)集合，利用服裝大模型生成包含幾何輪廓和材質(zhì)紋理特征的3D服裝模型，基于模型特征進(jìn)行渲染參數(shù)適配，生成匹配的渲染參數(shù)組合，并調(diào)用渲染模塊生成多角度視圖的3D渲染展示...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，具體涉及一種具有實(shí)時反饋的壓力?容積環(huán)繪制方法，包括以下步驟：S1：對ECG數(shù)據(jù)、超聲數(shù)據(jù)和無創(chuàng)血壓數(shù)據(jù)進(jìn)行采集并整合輸入到集成處理器內(nèi)；S2：通過集成處理器進(jìn)行提取左室面積時間序列數(shù)據(jù)、測量左室容積、定位心動周期和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及骨骼特征分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及應(yīng)用于骨科機(jī)器人輔助手術(shù)的創(chuàng)傷定位配準(zhǔn)方法。該方法通過待定位區(qū)域中點(diǎn)云數(shù)據(jù)的密度分布進(jìn)行劃分，得到骨骼區(qū)域聚類簇；通過點(diǎn)云數(shù)據(jù)的高密分布篩選高密度塊；基于高密度塊進(jìn)行空間局部表面的曲度分析，得到局部表...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種海域海島的遙感信息變化監(jiān)測方法及系統(tǒng)，涉及遙感監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取目標(biāo)海域海島的遙感影像時序，遙感影像時序包括多個遙感影像，各遙感影像具有采集時間戳；采集目標(biāo)海域海島在各采集時間戳對應(yīng)的潮汐高度信息，以及目標(biāo)海域海島所在監(jiān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及超聲影像處理的技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于超聲圖像的急診患者多發(fā)傷識別方法及分類系統(tǒng)，其中方法包括：對多個第一圖像分別進(jìn)行圖像分析，以確定每一個第一圖像包括的指示胸膜線的關(guān)鍵區(qū)域；在所述多個第一圖像中區(qū)分對應(yīng)同一超聲檢測位置的多個第二圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能與計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)零部件圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)與降噪方法。該方法包括以下步驟：步驟一：圖像數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理，構(gòu)建數(shù)據(jù)增強(qiáng)與降噪任務(wù)所需的訓(xùn)練樣本對；步驟二：構(gòu)建數(shù)據(jù)增強(qiáng)與降噪模型，該模型包括雙分支自編碼...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種公交碳效率關(guān)鍵因果鏈識別方法、電子設(shè)備、介質(zhì)，包括：構(gòu)建線路級公交碳效率變量集，所述線路級公交碳效率變量集包括控制變量、協(xié)變量、單位乘客里程碳排放量；所述控制變量為公交運(yùn)行策略；所述協(xié)變量為公交碳效率影響因素；假設(shè)線路級公交...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于區(qū)塊鏈的航空餐具智能管理與溯源方法及系統(tǒng)，屬于策略優(yōu)化領(lǐng)域，更具體地屬于專門適用于行政、商業(yè)、金融、管理、監(jiān)督或預(yù)測目的的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)或方法領(lǐng)域。本發(fā)明通過區(qū)塊鏈分布式賬本與RFID物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)簽，對航空餐具的清洗、消毒、配送和回...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N時段劃分方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，該方法用于對晶圓廠暫停生產(chǎn)時段的劃分，方法包括：獲取晶圓加工事件數(shù)據(jù)流，并基于批次標(biāo)識符關(guān)聯(lián)同一批次的事件序列，生成暫停生產(chǎn)時段；建立二維優(yōu)先級規(guī)則，基于二維優(yōu)先級規(guī)則將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水務(wù)管理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了基于數(shù)字孿生的智慧水務(wù)動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)及監(jiān)測方法；包括：采集預(yù)設(shè)水務(wù)系統(tǒng)中的多模態(tài)水務(wù)數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，得到標(biāo)準(zhǔn)多模態(tài)水務(wù)數(shù)據(jù)；對標(biāo)準(zhǔn)多模態(tài)水務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)加權(quán)融合，構(gòu)造多模態(tài)水務(wù)數(shù)據(jù)矩陣；構(gòu)建數(shù)字孿...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及碳排放監(jiān)測領(lǐng)域，提供了一種基于空天地一體化的碳排放監(jiān)測選點(diǎn)方法及系統(tǒng)。該方法包括，分別提取土地類型特征數(shù)據(jù)、地表高程特征數(shù)據(jù)、地表溫度特征數(shù)據(jù)以及風(fēng)速與風(fēng)向特征數(shù)據(jù)；獲取目標(biāo)研究區(qū)域的碳衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)，提取溫室氣體濃度分布圖，結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于道路標(biāo)識識別的車輛自動駕駛導(dǎo)航方法及系統(tǒng)，涉及自動駕駛領(lǐng)域，方法包括：獲取道路標(biāo)識的圖像數(shù)據(jù)以及點(diǎn)云數(shù)據(jù)，對圖像數(shù)據(jù)以及點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行對齊處理得到融合標(biāo)識特征，提取初步位置信息；獲取道路標(biāo)識的實(shí)際位置信息，比對實(shí)際位置信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能的技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于分層思維鏈的高等數(shù)學(xué)解題模型推理強(qiáng)化方法，所述方法包括：獲取目標(biāo)題目通過解題模型輸出的推理思維鏈和預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)思維鏈；對所述推理思維鏈中的每一個推理句子和所述標(biāo)準(zhǔn)思維鏈中的每一個標(biāo)準(zhǔn)句子進(jìn)行相似計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種光刻膠旋涂工藝仿真方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)。所述方法包括：基于目標(biāo)晶圓的參數(shù)信息、光刻膠注入口的位置信息和光刻膠注入口的角度，建立扇形仿真網(wǎng)格；采用二維自適應(yīng)網(wǎng)格加密算法對所述扇形仿真網(wǎng)格進(jìn)行網(wǎng)格劃分，得到目標(biāo)仿真網(wǎng)格...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種鋼?FRP復(fù)合筋疲勞壽命的非參數(shù)預(yù)測方法，屬于土木工程材料與結(jié)構(gòu)的疲勞性能評估領(lǐng)域，包括：初始化鋼?FRP復(fù)合筋的組分材料屬性、荷載條件和初始狀態(tài)，其中，組分材料包括內(nèi)芯鋼筋和FRP層；根據(jù)等效剛度分配原則，分別計(jì)算組分材料...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N低氣壓環(huán)境混凝土內(nèi)鋼筋腐蝕電流與銹蝕預(yù)測方法、裝置和設(shè)備，屬于工程仿真建模技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：建立考慮氧氣濃度、硫酸根離子擴(kuò)散行為和氯離子擴(kuò)散行為的混凝土內(nèi)部的耦合傳輸模型；建立鋼筋腐蝕電流密度和腐蝕深度預(yù)測模型，用于對混凝...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于幻覺上下文嵌入的大語言模型所有權(quán)認(rèn)證方法和裝置，屬于模型所有權(quán)保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，包括：對采集的背景知識段落進(jìn)行語義保持但事實(shí)扭曲的重寫以構(gòu)造幻覺上下文集合；針對每一幻覺上下文設(shè)計(jì)與原始主題一致的自然查詢，形成（自然查詢，幻覺...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種線路故障檢測方法，包括：通過令多項(xiàng)式模型中的第一個時變系數(shù)和第二時變系數(shù)為0，并在取絕對值的平方之后作為殘差模型，以根據(jù)所構(gòu)建的殘差模型對多項(xiàng)式模型進(jìn)行動態(tài)更新，從而使得動態(tài)更新后的多項(xiàng)式模型，對當(dāng)前失真信...
								
            
							
            
							
						
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