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								      本發(fā)明公開了一種基于AI輔助的供應鏈韌性風險評估方法及系統(tǒng)，包括：首先構建風險傳導拓撲網(wǎng)絡；其次獲取各實體的實體特征拓撲及各風險事件的風險屬性拓撲；最后基于三類拓撲訓練韌性評估模型，輸出供應鏈實體針對風險事件的抗風險韌性系數(shù)。如此設計，通過...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術的多AGV協(xié)同調度系統(tǒng)、方法及電子設備，所述方法包括以下步驟：S1：貨艙向多AGV協(xié)同調度物聯(lián)網(wǎng)服務模塊申請搬移并提供當前位置、目的地貨架位置信息、貨艙尺寸、貨艙重量以及時間要求，然后構建倉儲點位坐標體系，以倉儲平面上要素...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種軌道交通票務管理方法、系統(tǒng)、設備和介質，屬于票務管理技術領域，所述軌道交通票務管理方法包括以下步驟：基于BlockDAG和加密算法構建數(shù)據(jù)的儲存機制；基于BlockDAG和智能合約構建結算機制；在發(fā)生票務交易時，基于所述儲存機...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了反洗錢智能識別方法、裝置、計算機設備及存儲介質。方法包括：獲取標注日期前一段時間內(nèi)的商戶收單流水，按交易日期對每個商戶的商戶收單流水進行分組，以得到分組結果；對分組結果內(nèi)的商戶收單流水采用不同的編碼策略進行多類型字段編碼，以得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種科研經(jīng)費管理監(jiān)控方法與系統(tǒng)，方法包括以下步驟：收集用戶需求，并根據(jù)用戶需求設計微服務架構、數(shù)據(jù)庫、技術棧以及預算控制算法和預算監(jiān)控算法框架；利用所述預算控制算法實現(xiàn)自動匹配預算模板，自動計算預算使用情況和預測未來預算消耗趨勢；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種CT單幀多幀超分融合圖像增強方法，包括如下步驟：S1：建立投影張數(shù)?圖像效果模型；S2：建立噪聲聯(lián)合投影張數(shù)?圖像效果模型；S3：基于構建的投影張數(shù)?圖像效果模型、噪聲聯(lián)合投影張數(shù)?圖像效果模型對CT圖像集進行退化，得到退化后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于熱像圖的設備故障檢測方法及相關裝置，涉及圖像處理技術領域，所述方法包括：基于高低頻圖像分割對電子設備的熱像圖數(shù)據(jù)進行圖像增強處理；對增強熱像圖數(shù)據(jù)進行溫度修正；基于溫度修正后的增強熱像圖數(shù)據(jù)對電子設備中的電路板進行發(fā)熱強...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于機器視覺與螺栓松動角度監(jiān)測、運維技術領域，公開了一種基于深度學習和泰勒展開的螺栓松動角度監(jiān)測方法與系統(tǒng)。本發(fā)明使用深度學習的方法對螺栓和螺栓角點進行識別，識別完成后通過一個基于泰勒展開數(shù)學模型的松動角度計算方法來對螺栓松動角度進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種圖紙分割方法及其相關裝置，包括：獲取目標圖紙，并根據(jù)目標圖紙的圖形元素，確定目標圖紙的待分割區(qū)域；根據(jù)矩形圖框的圖框方向，確定矩形圖框在待分割區(qū)域的第一排列方向和第二排列方向；根據(jù)待分割區(qū)域在第一排列方向上的長度，確定矩形圖框...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種圖片校對的方法和裝置，涉及計算機技術領域。該方法包括：對原始圖片進行降維處理，得到各個像素點分別對應的像素值；原始圖片包含至少一種物品和至少一個標題；根據(jù)各個像素點分別對應的像素值對原始圖片進行裁剪，得到多個子圖片；對多個子...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及影視制作技術領域，具體提供一種結合物理引擎的影視動畫角色動作生成方法及系統(tǒng)，首先獲取包含多個連續(xù)動作幀的目標角色初始動作序列，再調用物理引擎對其進行物理模擬處理，得到初始物理數(shù)據(jù)，接著基于預設運動約束條件對初始物理數(shù)據(jù)動態(tài)調整，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及工程制圖輔助技術領域，公開了一種管徑標注方法、裝置、設備及存儲介質，用于優(yōu)化管徑標注布局，提升管徑標注的可讀性。管徑標注方法包括：獲取管道系統(tǒng)數(shù)據(jù)；根據(jù)所述管道系統(tǒng)數(shù)據(jù)中各管件對應的連接件信息，將管件兩側管徑相同的原始管道合并，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于上下文注意力機制的腦瘤圖像分割系統(tǒng)，包括依次連接的特征提取子系統(tǒng)、特征融合子系統(tǒng)及分割頭子系統(tǒng)；特征提取子系統(tǒng)其包括依次連接的卷積基礎組件、多個串聯(lián)的增強卷積組件、批歸一化層及激活函數(shù)層；從多個串聯(lián)的增強卷積組件中輸出不...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種基于自監(jiān)督學習的病理圖像特征建模方法及分析方法，該建模方法包括：將病理圖像裁剪為多個Patch，特征提取獲得歸一化的Patch特征，無監(jiān)督聚類處理生成聚類結果，構建用于Patch特征提取的深度學習模型，提取每個病理樣本的Pat...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于深度學習的乳腺癌病理圖像預篩選方法，屬于圖像處理及篩選方法領域?，F(xiàn)有的圖像特征提取過程中存在的遷移學習的源數(shù)據(jù)集與目標數(shù)據(jù)集相似性較小，且缺乏對將局部特征和全局特征進行融合的處理方法的問題。一種基于深度學習的乳腺癌病理圖像預篩選方法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種事件相機輔助的多模態(tài)車載三維占用預測方法，包括：獲取連續(xù)采集的激光雷達點云數(shù)據(jù)、圖像、事件及IMU測量數(shù)據(jù)，對各類數(shù)據(jù)進行空間維度及時間維度的同步，并基于同步后的激光雷達點云數(shù)據(jù)及IMU測量數(shù)據(jù)，得到稠密點云數(shù)據(jù)；對稠密點云...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及驗光報告解讀技術領域，具體為一種自動掃描解讀驗光報告的方法，包括以下步驟：對輸入的驗光報告圖像進行去噪和增強處理，以提高后續(xù)文字識別的清晰度，將圖像轉換為黑白二值圖，突出文字區(qū)域以便精準提取文本信息。本發(fā)明結合深度學習的OCR精準...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了證照抽取場景的多模態(tài)大模型幻覺抑制方法及系統(tǒng)。方法包括：獲取證件圖像并區(qū)分清晰圖片和模糊圖片；對清晰圖片及模糊圖片進行標注，以得到微調數(shù)據(jù)集；選擇基礎模型，并采用微調數(shù)據(jù)集進行自適應微調，以得到微調后的多模態(tài)大模型；利用微調后的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于數(shù)據(jù)采集的設備偏差報警系統(tǒng)及方法，根據(jù)本申請的系統(tǒng)包括：工業(yè)網(wǎng)關采集器，用于對工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場設備產(chǎn)生的需求數(shù)據(jù)進行實時采集，將采集的現(xiàn)場設備實際數(shù)據(jù)上傳至設備管理單元；設備管理單元，用于對工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場設備進行虛擬轉換，將生...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及交通預測技術領域，特別涉及一種基于人工智能的跨區(qū)域交通預測方法及裝置，方法包括：采集多個城市的滿足處理條件的目標交通數(shù)據(jù)，并利用目標交通數(shù)據(jù)構建多個城市的初始交通模型；利用初始交通模型將目標交通數(shù)據(jù)中的時空特征遷移至目標城市的原始...
								
            
							
            
							
						
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