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								      本說明書實(shí)施例提供數(shù)據(jù)處理方法、計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其中數(shù)據(jù)處理方法應(yīng)用于數(shù)據(jù)投放平臺，包括：獲取待檢測業(yè)務(wù)資源的待檢測操作數(shù)據(jù)，以及所述待檢測業(yè)務(wù)資源對應(yīng)的至少一個(gè)參考業(yè)務(wù)資源的參考操作數(shù)據(jù)；根據(jù)所述待檢測操作數(shù)據(jù)和各參考...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種基于特征融合的輕量化圖像去模糊方法與系統(tǒng)，包括：構(gòu)建LFNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；所述LFNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括編碼器和解碼器，所述編碼器和解碼器內(nèi)均設(shè)有多尺度動態(tài)特征聚合模塊，所述編碼器內(nèi)還設(shè)有多尺度深度注意...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提出一種個(gè)性化圖像生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：通過跨模態(tài)自動化標(biāo)注系統(tǒng)對圖像數(shù)據(jù)、文本描述和實(shí)例分割掩碼進(jìn)行關(guān)聯(lián)，生成圖像?文本?實(shí)例分割掩碼的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集；基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集構(gòu)建對應(yīng)的混合訓(xùn)練數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供了一種模型編輯方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)。模型編輯方法，包括：在虛擬渲染引擎提供的第一模型展示界面中，展示目標(biāo)模型；響應(yīng)于滿足預(yù)設(shè)的模型編輯條件，在建模軟件提供的第二模型展示界面中展示與目標(biāo)模型相對應(yīng)的待編輯模型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種正負(fù)近鄰雙柔性約束的非負(fù)表示分類方法，利用K?近鄰算法為每個(gè)測試樣本構(gòu)建正近鄰集，并希望正鄰居集中每個(gè)樣本與測試樣本之間的距離盡可能小。同時(shí)，考慮到正近鄰集中不同類別樣本會對分類性能造成負(fù)面影響，引入負(fù)近鄰集。通過負(fù)近鄰集，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于深度學(xué)習(xí)的智能門鎖活體視覺檢測方法及系統(tǒng)，涉及智能門鎖技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過光學(xué)測距模塊實(shí)時(shí)獲取目標(biāo)人臉與攝像頭的間距參數(shù)，并基于所述間距參數(shù)判定是否啟動人臉識別流程；當(dāng)啟動識別時(shí)，對目標(biāo)人臉執(zhí)行活體檢測驗(yàn)證，并在驗(yàn)證通過后同...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的高熵氧化物材料的預(yù)測方法、設(shè)備和介質(zhì)，能夠?qū)Ω哽叵⊥菱佀猁}組成元素的進(jìn)行高效篩選并對其他組成的高熵稀土鈦酸鹽進(jìn)行熱導(dǎo)率預(yù)測。本發(fā)明方法建立了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測模型，為高熵稀土鈦酸鹽的熱導(dǎo)率的確定提供了更高效的方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種面向流調(diào)全過程的智能輔助流調(diào)方法，涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，包括：步驟S1，于中心端部署人工智能算力集群；步驟S2，流調(diào)員在進(jìn)行流調(diào)時(shí)通過持有的移動端登記流調(diào)任務(wù)，并在執(zhí)行流調(diào)任務(wù)過程中與中心端進(jìn)行交互以調(diào)用人工智能算力集群對流調(diào)對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能門鎖技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于AI學(xué)習(xí)的電機(jī)控制方法、裝置、智能門鎖及介質(zhì)，應(yīng)用于智能門鎖，方法包括：獲取智能門鎖的電機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)；檢測智能門鎖的開閉狀態(tài)；根據(jù)開閉狀態(tài)和電機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行AI學(xué)習(xí)，得到目標(biāo)控制參數(shù)，并根據(jù)目標(biāo)控制參數(shù)控...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能門鎖技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于AI學(xué)習(xí)的電機(jī)控制方法、裝置、智能門鎖及介質(zhì)，應(yīng)用于智能門鎖，方法包括：獲取智能門鎖的電機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)；檢測智能門鎖的開閉狀態(tài)；根據(jù)開閉狀態(tài)和電機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行AI學(xué)習(xí)，得到目標(biāo)控制參數(shù)，并根據(jù)目標(biāo)控制參數(shù)控...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種從紫金龍中提取異可利定的方法。該提取方法包含以下步驟：將紫金龍根干燥粉碎后加入至酸性溶劑中，加熱煎煮提取2?4次，將濾液濃縮并調(diào)節(jié)pH至堿性，得到紫金龍粗提取液，隨后通過復(fù)合樹脂吸附、解吸附并重結(jié)晶純化得到異可利定。該提取方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種與半番鴨母本羽色遺傳潛力相關(guān)的單倍型SNP引物及應(yīng)用，屬于生物技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明所述SNP引物的核苷酸序列如SEQ ID NO:1?SEQ ID NO:8所示，每兩個(gè)引物對應(yīng)一個(gè)SNP位點(diǎn)，所述SNP位點(diǎn)依次位于鴨參考基因組ZJ...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種引線框架雙面混合電鍍方法，包括蝕刻、第一次上菲林和曝光顯影、電鍍銀、第二次上菲林和曝光顯影、以及電鍍鎳鈀金等步驟，本發(fā)明可通過蝕刻工藝在銅基板上蝕刻出至少兩條引線框架基帶和邊框，并在邊框的兩側(cè)分別設(shè)置掛孔和板體定位孔，從傳統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于金屬或陶瓷材料的孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)分析方法，包括步驟：對材料進(jìn)行連續(xù)多次切割以獲取多個(gè)試樣，每個(gè)試樣依次經(jīng)過拋光處理，以獲得高質(zhì)量的目標(biāo)試樣；使用掃描電鏡在預(yù)設(shè)倍率下獲取每個(gè)目標(biāo)試樣的灰度圖像，生成多個(gè)連續(xù)的斷面灰度圖像；通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種OCT與多通道熒光的多模態(tài)成像系統(tǒng)，首先采用多激發(fā)波長的多通道熒光，一次采集可以收集到配準(zhǔn)的多通道熒光信號，可以針對不同熒光物質(zhì)實(shí)現(xiàn)同時(shí)采集，拓展了系統(tǒng)的使用場景，節(jié)約了實(shí)驗(yàn)時(shí)間和人力成本；另外，本發(fā)明采用波分復(fù)用實(shí)現(xiàn)多通道熒...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種在線藝術(shù)教育沉浸式場景交互系統(tǒng)，屬于人工智能與藝術(shù)教育交叉技術(shù)領(lǐng)域，交互系統(tǒng)包括智慧藝術(shù)教育教學(xué)資源模塊、在線藝術(shù)教育沉浸式教學(xué)場景設(shè)計(jì)模塊和視覺語音交互模塊，智慧藝術(shù)教育教學(xué)資源模塊和在線藝術(shù)教育沉浸式教學(xué)場景設(shè)計(jì)模塊通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供了一種代碼生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。方法包括：獲取目標(biāo)芯片的待驗(yàn)證功能模塊對應(yīng)的硬件設(shè)計(jì)文件；從硬件設(shè)計(jì)文檔中提取待驗(yàn)證模塊的輸入接口和輸出接口各自對應(yīng)的接口信息；基于功能驗(yàn)證代碼模板、參考模塊的接口信息以及待驗(yàn)證功能模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能和藝術(shù)教育交叉領(lǐng)域，提供了一種面向全場景教學(xué)應(yīng)用的古典音樂多模態(tài)情感認(rèn)知方法及系統(tǒng)。所述方法包括：S1、構(gòu)建訓(xùn)練樣本和測試樣本；S2、構(gòu)建改進(jìn)的SVM分類模型，使用多模態(tài)情感特征參數(shù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到模型的最優(yōu)參數(shù)；S3...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)海洋表層漫衰減系數(shù)的反演方法、裝置及存儲介質(zhì)，包括根據(jù)光譜測量設(shè)備采集的現(xiàn)場觀測數(shù)據(jù)和基于輻射傳輸理論計(jì)算的模擬數(shù)據(jù)，獲取多個(gè)波長下的遙感反射率和對應(yīng)的漫衰減系數(shù)，構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集；構(gòu)建基于XGBoos...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于MRE?UNet的海表溫度?地轉(zhuǎn)流耦合時(shí)空同步預(yù)測方法，包括：獲取海洋環(huán)境要素相關(guān)的長時(shí)序全球衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，并提取海表溫度數(shù)據(jù)與地轉(zhuǎn)流數(shù)據(jù)；對海表溫度數(shù)據(jù)與地轉(zhuǎn)流數(shù)據(jù)預(yù)處理，將相同時(shí)間、相同空間的海表溫度數(shù)據(jù)與地轉(zhuǎn)流數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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