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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(chǎng)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(cè)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(duì)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(chǔ)介質(zhì)，包括根據(jù)光譜測(cè)量設(shè)備采集的現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)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(zhǎng)下的遙感反射率和對(duì)應(yīng)的漫衰減系數(shù)，構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)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(cè)方法，包括：獲取海洋環(huán)境要素相關(guān)的長(zhǎng)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(duì)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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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生的不動(dòng)產(chǎn)運(yùn)維管理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及不動(dòng)產(chǎn)運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：在目標(biāo)屏幕中展示待監(jiān)控建筑物的BIM模型，所述待監(jiān)控建筑物中預(yù)先布置有傳感器；采集所述待監(jiān)控建筑物中的傳感器的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；基于所述監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)判...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙目傳感器的深度視覺處理方法，包括如下步驟：基于雙目傳感器使用場(chǎng)景對(duì)使用的雙目攝像頭傳感器進(jìn)行標(biāo)定；模擬多個(gè)視角觀察的角度進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，并對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪和對(duì)比度調(diào)整處理；根據(jù)圖片輸入訓(xùn)練參數(shù)構(gòu)建模型；使用構(gòu)建的模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于指令集構(gòu)建的電網(wǎng)故障檢測(cè)的方法、設(shè)備及介質(zhì)，其中，方法包括：針對(duì)可見光圖像、紅外光圖像以及溫度圖像的處理過程構(gòu)建指令集，為該處理過程中的每一步驟賦予唯一指令標(biāo)識(shí)符，所述的處理過程包括圖像加載、尺寸調(diào)整、圖像融合、目標(biāo)檢測(cè)和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于信息流轉(zhuǎn)理解的流程圖智能解析方法，包括如下步驟：步驟一，對(duì)流程圖進(jìn)行組件識(shí)別與分割；步驟二，在步驟一組件識(shí)別與分割完成之后，實(shí)行OCR文本識(shí)別；步驟三，在經(jīng)過步驟一組件識(shí)別與分割完成和步驟二的OCR文本識(shí)別之后；步驟四，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種VR沉浸式體驗(yàn)教學(xué)系統(tǒng)及教學(xué)方法，涉及VR教學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，包括：主線探索軌道，并沿所述主線探索軌道的前進(jìn)方向間隔設(shè)有若干情景再現(xiàn)模塊，用于遞進(jìn)式切換并展示各階段歷史片段下的挑戰(zhàn)體驗(yàn)內(nèi)容，且若干情景再現(xiàn)模塊共同構(gòu)成了主線探索的挑...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了基于PWM的生物電信號(hào)生成方法，包括：通過PWM生成模塊輸出可調(diào)頻率的第一PWM信號(hào)；響應(yīng)于用戶選擇的頻率和幅度，調(diào)節(jié)所述第一PWM信號(hào)的頻率以及占空比，得到第二PWM信號(hào)；將所述第二PWM信號(hào)輸入至RC電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了火電機(jī)組耦合超級(jí)電容儲(chǔ)能的調(diào)頻指令預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及電力系統(tǒng)儲(chǔ)能調(diào)頻技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過火電機(jī)組的調(diào)頻指令獲得原始調(diào)頻序列，并將其劃分為訓(xùn)練組、校對(duì)組和預(yù)測(cè)組；通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練組進(jìn)行訓(xùn)練，生成校對(duì)組的預(yù)測(cè)值；基于校對(duì)組的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一體共燒疊堆壓電陶瓷致動(dòng)器及其制備方法，包括頂部絕緣層、外部負(fù)電極、外部負(fù)極側(cè)正電極隔離半球、側(cè)面絕緣層、底部絕緣層、外部負(fù)電極引線、外部正電極、外部正極側(cè)負(fù)電極隔離半球、外部正電極引線、內(nèi)部正電極層、內(nèi)部負(fù)電極層、壓電介質(zhì)層和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及車輛仿真技術(shù)領(lǐng)域，提供一種車門護(hù)板仿真自動(dòng)化壓頭加載方法及系統(tǒng)，方法包括：S1，基于有限元軟件，對(duì)車門內(nèi)飾模型的多個(gè)結(jié)構(gòu)件和連接點(diǎn)賦予材料參數(shù)和屬性參數(shù)，所述多個(gè)結(jié)構(gòu)件包括壓頭模型；S2，按各結(jié)構(gòu)件的實(shí)際連接關(guān)系，裝配車門護(hù)板模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于nginx的動(dòng)態(tài)請(qǐng)求代理方法及系統(tǒng)；本發(fā)明屬于()技術(shù)領(lǐng)域；啟動(dòng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)聽模塊，等待并接收來自客戶端的請(qǐng)求。當(dāng)請(qǐng)求到達(dá)時(shí)，解析請(qǐng)求頭信息，提取請(qǐng)求目標(biāo)的地址、端口和協(xié)議；對(duì)提取的請(qǐng)求目標(biāo)信息的地址、端口和協(xié)議進(jìn)行驗(yàn)證；若請(qǐng)求目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療器械技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種新型三腔二囊管及牽引裝置，其中，新型三腔二囊管包括主管道、第一管道和第二管道；所述主管道為兩端開口的中空結(jié)構(gòu)；所述第一管道和所述第二管道分別設(shè)置在所述主管道內(nèi)；所述主管道上固定設(shè)置有第一水囊、第二水囊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電表測(cè)量和深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于門控循環(huán)單元和時(shí)序卷積網(wǎng)絡(luò)的電表誤差預(yù)測(cè)方法，采集電表的工作數(shù)據(jù)，計(jì)算加速因子后構(gòu)建環(huán)境因素向量和檢測(cè)數(shù)據(jù)向量；將檢測(cè)數(shù)據(jù)向量、環(huán)境因素向量和先前誤差向量作為離線訓(xùn)練好的電表誤差預(yù)測(cè)模型的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于地質(zhì)?設(shè)備?環(huán)境協(xié)同的泥水盾構(gòu)開倉智能決策方法，包括：獲取地質(zhì)數(shù)據(jù)，并構(gòu)建有限元模型；獲取模擬開倉參數(shù)；當(dāng)盾構(gòu)機(jī)達(dá)到開倉作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，獲取地質(zhì)數(shù)據(jù)和模擬開倉參數(shù)；計(jì)算每個(gè)斷面的開倉風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)；選取開倉斷面池；選出至少一個(gè)最優(yōu)開倉...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種電主軸的多目標(biāo)仿真優(yōu)化方法，包括以下步驟：建立電主軸的有限元模型；選擇若干個(gè)優(yōu)化目標(biāo)以及與優(yōu)化目標(biāo)相關(guān)的若干個(gè)因素；采用正交試驗(yàn)方法創(chuàng)建正交試驗(yàn)方案表；根據(jù)正交試驗(yàn)方案表，使用有限元模型進(jìn)行仿真試驗(yàn)，得到每個(gè)優(yōu)化目標(biāo)的若干組試...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多工序匹配架構(gòu)驅(qū)動(dòng)的工藝大模型優(yōu)化方法及系統(tǒng)，包括：步驟1：獲取多工序工藝產(chǎn)線中各工序的工藝參數(shù)，構(gòu)建工藝參數(shù)數(shù)據(jù)集；步驟2：根據(jù)多工序工藝產(chǎn)線中各工序的運(yùn)作機(jī)制和關(guān)聯(lián)性，構(gòu)建工藝質(zhì)量預(yù)測(cè)大模型；步驟3：采用工藝參數(shù)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于目標(biāo)檢測(cè)與深度語義關(guān)鍵點(diǎn)提取的水下自主建圖方法，首先，自主系統(tǒng)通過三目視覺、主動(dòng)聲納獲取環(huán)境信息；其次，利用MEK?SLAM融合數(shù)據(jù)與估計(jì)位置與姿態(tài)，聯(lián)合物理?深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建雙分支網(wǎng)絡(luò)，減小水下圖像的干擾；然后，將經(jīng)過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像處理和深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，公開了涉及基于改進(jìn)YOLOv8的CIP肺部CT影像的檢測(cè)方法，過程為：采集肺部CT影像后提取肺實(shí)質(zhì)圖像，輸入經(jīng)過離線訓(xùn)練好的CIP肺部CT影像檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，得到包含目標(biāo)檢測(cè)框及置信度的圖。CIP肺部...
								
            
							
            
							
						
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